Perspectives en matrices aléatoires et grands réseaux

Dans cet article, de nouvelles perspectives de recherche en matrices aleatoires appliquees a la theorie des graphes sont introduites. Nous nous attachons en particulier a l’analyse spectrale des matrices d’adjacence et laplaciennes de graphes de grandes dimensions pour la detection de communautes dans les reseaux, des matrices aleatoires a noyaux pour la classication non supervisee en big data, ainsi qu’a des applications en reseaux de neurones.