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Explore le pseudo-aléatoire dans les graphes en utilisant des valeurs propres et des polynômes, en soulignant l'importance des racines groupées et des entrelaceurs communs.
Explore la théorie des graphes, les matrices stochastiques, les algorithmes de consensus et les propriétés spectrales 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.
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 l'arithmétique matricielle, y compris les propriétés, les produits et les dimensions, en mettant l'accent sur la multiplication matricielle et la commutabilité.