Este libro desarrolla un marco riguroso de la teoría espectral de grafos para el análisis de redes complejas. Mediante el estudio de operadores fundamentales -como el Laplaciano y la matriz de adyacencia-, la obra vincula la topología discreta con la dinámica de sistemas, permitiendo caracterizar propiedades globales a partir del espectro y la geometría subyacente del grafo.El contenido integra álgebra lineal, optimización y modelado estocástico, abarcando desde procesos de difusión y random walks hasta la inferencia en estructuras ocultas y la factorización sobre grafos. Se exploran métodos avanzados de reducción de complejidad, embeddings y aprendizaje profundo en grafos mediante redes neuronales (GNN).Más allá de la abstracción, el texto articula la teoría con desafíos reales en ingeniería y ciencia de datos, como la resiliencia, la estabilidad y la propagación de fallos en sistemas distribuidos. Con un equilibrio entre profundidad formal y claridad expositiva, constituye una base sólida para la investigación y el desarrollo de modelos en sistemas complejos.
AmazonPagina's: 212, Paperback, Editorial Académica Española
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