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 théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Couvre les fondamentaux de la théorie des graphiques, y compris les sommets, les bords, les degrés, les promenades, les graphiques connectés, les cycles et les arbres, en mettant l'accent sur le nombre de bords dans un arbre.
Explore les modèles de connectivité neuronale, les probabilités de connexion et les techniques expérimentales utilisées pour étudier la connectivité synaptique.
