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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.
Introduit les bases de la connectomique cérébrale, y compris la terminologie, le prétraitement des données, l'IRM fonctionnelle, les mesures de connectivité et la structure modulaire.
Présente les arbres couvrants dans les graphiques et le problème de l'arbre de couverture minimum, explorant des algorithmes efficaces pour une prise de décision optimale.
Explore les regroupements de réseaux, les regroupements spectraux, l'algorithme des moyennes k, les propriétés des valeurs propres, l'estimation des modèles de blocs et la mesure de la similarité structurelle.
Couvre les déclarations conditionnelles et la théorie des graphes, y compris les techniques de preuve et les concepts liés aux graphes, aux chemins, à la connectivité et aux protocoles de commérage.
Couvre la théorie de la percolation et les modèles de graphes aléatoires, en explorant les seuils de connectivité et la puissance critique pour les réseaux sans fil.
