Couvre l'étalonnage des modèles à l'aide de mesures, de capteurs virtuels, de la réconciliation des données et de l'identification des paramètres dans les modèles de processus.
Explore les graphiques et les matrices, y compris les matrices d'adjacence, de degré et de Laplace, le théorème des arbres matriciels et les arbres qui s'étendent.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Couvre les algorithmes de flux de réseau, y compris Max Flow, Min Cut, et l'algorithme de cycle de coût négatif, progressant de définitions de base à des algorithmes avancés comme Bellman-Ford et Dijkstra.
Explore le lien entre les graphiques et les probabilités, en mettant l'accent sur les probabilités modulaires et super modulaires et les propriétés de corrélation.
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.
