Explore la robustesse anormale dans les réseaux topologiques non réciproques, couvrant les états topologiques de Floquet, les réseaux de diffusion unitaire et les implémentations pratiques.
Couvre le modèle de bloc stochastique pour la détection de la communauté, en se concentrant sur la détection des communautés, des clusters et des groupes.
Explore les graphes de Ramanujan, génère des fonctions, des marches sans retour en arrière et des graphes expandeurs en relation avec les problèmes NP-hard.
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.
