Séance de cours

Matrice laplacienne : propriétés et exemples

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Dans cours

ME-427: Networked control systems

This course offers an introduction to control systems using communication networks for interfacing sensors, actuators, controllers, and processes. Challenges due to network non-idealities and opportunities offered by communication will be analyzed. ...

Description

Cette séance de cours couvre la matrice laplacienne, sa définition, ses propriétés et les exemples associés aux graphes non orientés. Il discute des théorèmes de consensus variables dans le temps, des nœuds accessibles à l'échelle mondiale et de la réalisation d'un consensus moyen dans les systèmes de contrôle en réseau. La séance de cours explore également la matrice laplacienne, le consensus dans le temps continu et les graphiques équilibrés. Les propriétés de la matrice laplacienne, telles que les éléments hors-diagonale, zéro ligne-sommes, et les valeurs propres, sont expliquées. L'association entre les digraphes et les graphes non orientés, les matrices laplaciennes et les matrices d'adjacence est détaillée, ainsi que des exemples et des propositions liés à la connectivité des graphes.

Enseignant·e

Giancarlo Ferrari Trecate

Expertise Automatic control, Dependable control, Neural-network Control, Machine learning, Microgrids, Hybrid systems Mission See the webpage of the DECODE (Dependable Control and Decision) group. Teaching & PhD PhD Students Laura Meroi, Julien Pallage, Nicolas Léo Pierre Kirsch, Simone Baratto, Daniele Martinelli, Riccardo Cescon, Jakob Nylöf, Sabri El Amrani Past EPFL PhD Students Pulkit Nahata, Mustafa Sahin Turan, Baiwei Guo, Jean-Sébastien Brouillon, Clara Galimberti, Andrea Martin, Muhammad Zakwan,

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Concepts associés (32)

Connectivity (graph theory)

In mathematics and computer science, connectivity is one of the basic concepts of graph theory: it asks for the minimum number of elements (nodes or edges) that need to be removed to separate the remaining nodes into two or more isolated subgraphs. It is closely related to the theory of network flow problems. The connectivity of a graph is an important measure of its resilience as a network. In an undirected graph G, two vertices u and v are called connected if G contains a path from u to v.

Graphe (mathématiques discrètes)

Dans le domaine des mathématiques discrètes, la théorie des graphes définit le graphe, une structure composée d'objets et de relations entre deux de ces objets. Abstraitement, lesdits objets sont appelés sommets (ou nœuds ou points), et les relations entre eux sont nommées arêtes (ou liens ou lignes). On distingue les graphes non orientés, où les arêtes relient deux sommets de manière symétrique, et les graphes orientés, où les arêtes, alors appelées arcs (ou flèches), relient deux sommets de manière asymétrique.

Mixed graph

In graph theory, a mixed graph G = (V, E, A) is a graph consisting of a set of vertices V, a set of (undirected) edges E, and a set of directed edges (or arcs) A. Consider adjacent vertices . A directed edge, called an arc, is an edge with an orientation and can be denoted as or (note that is the tail and is the head of the arc). Also, an undirected edge, or edge, is an edge with no orientation and can be denoted as or . For the purpose of our application example we will not be considering loops or multiple edges of mixed graphs.

Signed graph

In the area of graph theory in mathematics, a signed graph is a graph in which each edge has a positive or negative sign. A signed graph is balanced if the product of edge signs around every cycle is positive. The name "signed graph" and the notion of balance appeared first in a mathematical paper of Frank Harary in 1953. Dénes Kőnig had already studied equivalent notions in 1936 under a different terminology but without recognizing the relevance of the sign group.

Graphe sommet-connexe

En théorie des graphes, un graphe connexe . Un graphe autre qu'un graphe complet est de degré de sommet-connexité k s'il est k-sommet-connexe sans être k+1-sommet-connexe, donc si k est la taille du plus petit sous-ensemble de sommets dont la suppression déconnecte le graphe. Les graphes complets ne sont pas inclus dans cette version de la définition car ils ne peuvent pas être déconnectés en supprimant des sommets. Le graphe complet à n sommets est de degré de connexité n-1.

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Théorie des graphiques algébriques : matrices et connectivité

Explore la théorie des graphiques algébriques appliquée aux systèmes de contrôle en réseau et aux algorithmes de consensus.

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Explore la matrice laplacienne et le consensus dans les systèmes de contrôle en réseau.

Expander Graphs : Propriétés et valeurs propres

Explore les expandeurs, les graphes de Ramanujan, les valeurs propres, les matrices laplaciennes et les propriétés spectrales.

Systèmes de contrôle en réseau : propriétés et connectivité

Explore les propriétés des matrices, de l'irréductibilité et de la connectivité graphique dans les systèmes de contrôle en réseau.

Consensus dans les systèmes de contrôle en réseau

Explore le consensus dans les systèmes de contrôle en réseau grâce à la conception du poids des graphiques et aux propriétés des matrices.

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