Couvre la preuve du théorème ARV de Bourgain, en se concentrant sur lensemble fini de points dans un espace semi-métrique et lapplication de lalgorithme ARV pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique.
Couvre l'algorithme de Leighton-Rao pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique, en se concentrant sur ses étapes et ses fondements théoriques.
Explore l'entrelacement des familles de polynômes et des graphiques de Ramanujan à un côté, en se concentrant sur leurs propriétés et leurs méthodes de construction.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Explore la théorie des graphes, les matrices stochastiques, les algorithmes de consensus et les propriétés spectrales dans les systèmes de contrôle en réseau.
