Explore les algorithmes de consensus dans les systèmes de contrôle en réseau, couvrant des sujets tels que les modèles Metropolis-Hasting et le calcul distribué de régression des moins-quaires.
Explore les algorithmes de consensus qui varient dans le temps dans les systèmes de contrôle en réseau et le rôle de la matrice laplacienne dans l'obtention d'un consensus moyen.
Explore le taux de convergence dans les systèmes de contrôle en réseau et le consensus dans les digrammes, en mettant l'accent sur les défis du calcul Pess (A) et de l'attribution de poids.
Explore les composants fortement connectés et les digraphes de condensation dans les systèmes de contrôle en réseau, démontrant leurs implications pratiques.
Explore le consensus avec les nœuds GR dans les systèmes de contrôle en réseau, en mettant l'accent sur les graphiques de condensation et le résultat principal.
Explore la matrice laplacienne dans les réseaux électriques et mécaniques, le consensus et les propriétés des matrices laplaciennes dans les systèmes de contrôle en réseau.
Explore la convergence des puissances de la matrice d'adjacence et du théorème de consensus pour les matrices primitives et stochastiques, en mettant l'accent sur les propriétés spectrales et les systèmes de contrôle en réseau.
Explore des matrices irréductibles et une forte connectivité dans les systèmes de commande en réseau, soulignant l'importance des matrices d'adjacence et des structures graphiques.
