🗺️ このノートは 第6章「ロバスト性とスペクトル」のハブ です。
第6章 ロバスト性とスペクトル 目次
ネットワークはどう壊れ、どう守られるのか。ノードを抜いていくと、いつ全体が崩壊するか（パーコレーション）、ランダムな故障と狙い撃ちの攻撃でなぜ強さが違うか（攻撃耐性）。後半は視点を変え、グラフを行列として見たときの固有値・固有ベクトル（スペクトル）が、連結性やコミュニティといった大域構造を露わにする様子を扱います。固有値分解の土台は統計、クラスタリングへの応用は機械学習へ wikilink で繋ぎます。
トピック一覧
- パーコレーションと連結性の相転移 — 巨大連結成分の出現と消失（発展）
- 攻撃耐性とロバスト性 — ランダム故障 vs 標的攻撃（標準）
- グラフラプラシアンとスペクトル — 固有値の意味（発展）
- スペクトルクラスタリング — ラプラシアン埋め込みによる分割（発展）
この章の位置づけ
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