本文讨论如何在有向图上实现正交矩阵的同步化问题，提出了两种新算法，分别适用于对称图和非对称图，并经过数值模拟验证了其效果。

Jan, 2017

本篇论文通过提出 Cheeger 不等式，利用操作符与图连接拉普拉斯的特征值关系来解决 O (d) 同步问题，并为其频谱方法提供最坏情况下的性能保证。

Apr, 2012

耦合振子在任意图上本地驱动其相互同步的趋势，但通常会在整个图上表现出非线性行为。本文中，我们展示了这种耦合振子的非线性行为可以在某些潜在动态空间中被有效线性化。我们提出了基于监督矩阵分解的算法来学习这些潜在动态过滤器。我们的方法在同步预测任务中表现出竞争力，尽管其结构简单且可解释。

Nov, 2023

提出了一种高效的算法用于解决在高噪声和污染水平下的群组同步问题，并侧重于旋转同步；使用基于消息传递算法的方法来估计群组比率的污染水平和一种基于加权最小二乘法的新算法来估计群组元素，其中权重是使用估计的污染水平初始化并迭代更新的；在合成数据和实际数据上展示了我们的算法相对于最先进的旋转同步方法的卓越性能。

Jul, 2020

我们提出了一种高效而稳健的迭代解法来解决多目标匹配问题，通过利用图连接拉普拉斯将高阶邻域的信息纳入我们的新颖可靠的迭代重新加权策略中，我们证明了我们的算法在合成和真实数据集上的优越性能，同时阐述了现有方法的严重局限性以及标准迭代重新加权最小二乘方法的不适用性。

Jun, 2020

本文介绍了一种时变复杂动态网络模型，并进一步研究了其同步现象，证明了几个网络同步定理。特别地，我们表明，这种时变动态网络的同步完全取决于内部耦合矩阵以及网络耦合配置矩阵的特征值和对应特征向量。

Nov, 2004

分析了同步对分布式随机梯度算法的影响。通过模拟生物群体感应模型，量化了同步如何显着减少分布式代理和它们的空间平均值感受到的噪声幅度，从而降低了随机梯度逼近所施加的损失函数的平滑性，并通过对模型非凸目标的模拟，证明耦合可以稳定更高的噪声水平并提高收敛性。

Dec, 2018

本文介绍一种基于矩阵空间的匹配和同步算法，以实现计算机视觉中多物体变换的精准测量。

Oct, 2014

本研究考虑了从流数据中自适应和分布式地估算图滤波器的问题，将其建模为图上的共识估算问题，并引入一种预处理的图扩散 LMS 算法以提高算法的收敛速度，并提出了一种更为通用的解决方案，采用无监督的聚类方法来进行全局估计问题的分解。

Dec, 2019

本研究提出了一种分散式传感器网络方案，通过非线性耦合的动力系统的自同步，能够达到全局最优最大似然（ML）估计。

Dec, 2006