Discute des défis à relever pour comparer les données non euclides, proposant une solution laplacienne pour l'alignement des graphiques et l'exploration d'un transport optimal pour le calcul de la distance des graphiques.
Explore les systèmes de contrôle en réseau, couvrant l'injection de courant, le flux laplacien, les états de consensus et la conception de diagrammes équilibrés.
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 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.
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 le cluster spectral, la décomposition des valeurs propres, les matrices laplaciennes et l'identification des clusters au moyen de projections de vecteurs propres.
