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Séance de cours

Consensus avec les nœuds GR

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 aborde le thème du consensus avec les nœuds GR dans les systèmes de contrôle en réseau. L'instructeur explique le concept de descriptions de condensation, les propriétés de C(G), et le résultat principal lié au consensus avec les nœuds GR. La séance de cours s'inscrit dans le théorème en indiquant les conditions dans lesquelles un dipgraph avec la matrice d'adjacence stochastique A obtient un consensus. Différents exemples et remarques sont fournis pour illustrer les concepts théoriques discutés.

Enseignant·e

Giancarlo Ferrari Trecate

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Concepts associés (32)

Valeur propre, vecteur propre et espace propre

En mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.

Matrice laplacienne

En théorie des graphes, une matrice laplacienne, ou matrice de Laplace, est une matrice représentant un graphe. La matrice laplacienne d'un graphe G non orienté et non réflexif est définie par : où est la matrice des degrés de G et la matrice d'adjacence de G. Formellement : A la différence de la matrice d'adjacence d'un graphe, la matrice laplacienne a une interprétation algébrique ce qui rend son analyse spectrale fructueuse. Plus précisément la matrice correspond à l'opérateur de diffusion sur le graphe.

Matrice d'adjacence

En mathématiques, en théorie des graphes, en informatique, une matrice d'adjacence pour un graphe fini à n sommets est une matrice de dimension n × n dont l'élément non diagonal a est le nombre d'arêtes liant le sommet i au sommet j. L'élément diagonal a est le nombre de boucles au sommet i (pour des graphes simples, ce nombre est donc toujours égal à 0 ou 1). Cet outil mathématique est très utilisé comme structure de données en informatique (tout comme la représentation par liste d'adjacence), mais intervient aussi naturellement dans les chaînes de Markov.

Décomposition d'une matrice en éléments propres

En algèbre linéaire, la décomposition d'une matrice en éléments propres est la factorisation de la matrice en une forme canonique où les coefficients matriciels sont obtenus à partir des valeurs propres et des vecteurs propres. Un vecteur non nul v à N lignes est un vecteur propre d'une matrice carrée A à N lignes et N colonnes si et seulement si il existe un scalaire λ tel que : où λ est appelé valeur propre associée à v. Cette dernière équation est appelée « équation aux valeurs propres ».

Liste d'adjacence

thumb|Pour chaque sommet, la liste d'adjacence est représentée en jaune. En algorithmique, une liste d'adjacence est une structure de données utilisée pour représenter un graphe. Cette représentation est particulièrement adaptée aux graphes creux (c'est-à-dire peu denses), contrairement à la matrice d'adjacence adaptée aux graphes denses. La liste d'adjacence d'un graphe non orienté, est la liste des voisins de chaque sommet. Celle d'un graphe orienté est typiquement, pour chaque sommet, la liste de nœuds à la tête de chaque arête ayant le sommet comme queue.

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Séances de cours associées (32)

Matrice de convergence des contiguïtés : propriétés spectrales et théorème de consensus

Explore la convergence des puissances de la matrice d'adjacence et du théorème de consensus pour les matrices primitives et stochastiques, en mettant l'accent sur les propriétés spectrales et les systèmes de contrôle en réseau.

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.

Systèmes de contrôle en réseau: Matrix laplacien et consensus

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

Matrice laplacienne : propriétés et exemples

Explore la matrice laplacienne, les théorèmes de consensus variables dans le temps et les graphes équilibrés dans les systèmes de contrôle en réseau.

Théorème de consensus pour les réseaux de communication

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Matrice laplacienne

Matrice d'adjacence

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Liste d'adjacence

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