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Explore la théorie des graphes, les matrices stochastiques, les algorithmes de consensus et les propriétés spectrales dans les systèmes de contrôle en réseau.
Couvre la théorie de la matrice aléatoire et la méthode de la réplique pour calculer des quantités liées à des séries non-hermitiques en utilisant la transformée de Stieltjes.
Plonge dans les chaînes de Markov en analysant un scénario avec deux puces se déplaçant dans des directions opposées, explorant les matrices de transition et les probabilités au fil du temps.
Explore Vector Autoregression pour la modélisation de séries temporelles à valeur vectorielle, couvrant la stabilité, les équations de Yule-Walker et la représentation spectrale.
