- 随机几何图的几何重建
从采样图中有效地重建底层空间的几何结构，假设底层空间是低维流形，并且连接概率是欧几里德距离的严格递减函数。
- AAAI几何块模型中的社区恢复
使用新的随机图模型 —— 几何块模型，基于随机几何图，拓展了社区检测模型，提供了新的连通性结果和效率条件，引入简单的三角形计数算法检测成功恢复潜在社区。
- 随机几何图的潜在距离估计
本文提出了一种基于样本点的谱估计器来构建随机几何图的方法，并证明其与非参数估计方法具有相同的收敛速率，同时提供了一种高效的计算方法，并通过该方法能够稳定地估计潜在空间的维度。
- 随机圆环图中的连通性和几何块模型
本研究提出了一种简单高效的算法，通过连接随机环图和探究其连接性来确定几何块模型的社群检测问题，解决了相关性问题以及使用了更好的社区划分模型。
- 半监督学习中 $p$-Laplacian 正则化的分析
本研究探讨了半监督学习中的回归问题，以随机几何图形模拟数据几何结构，将离散的 $p$- 拉普拉斯正则化纳入模型，研究了无标记点数增加时渐近表现的性质，发现模型存在收敛性限制，提出了一个简单的模型来解决这一限制。
- 随机几何图上模块化聚类的一致性
本文分析了基于随机几何图形的大类问题，以及解决这些问题的流行的模块化聚类方法，提出了模块化聚类在随机几何图形上的缩放极限，并展示了离散最优分区收敛于基于 Kelvin 形状优化问题的连续分区
- 双曲线图生成器
本文介绍了一种计算机程序来生成具有超几何空间中随机几何图形模型的网络，并模拟其在不同网络结构特性方面的表现。
- 基于逐步采样的最优运动规划算法
本文介绍了一种新型的算法 —— 快速探索随机图（RRG）及其树形版本 RRT $ ^ * $ 算法，并证明这两个算法都可以在几乎确定地收敛到最优解。此外，文章还建立起采样运动规划算法和随机几何图理论之间的新联系，以证明所提出算法的复杂度与传 - 大型图中的命中和通勤时间经常是具有误导性的
本文研究了大型随机图中击中时间和通勤距离的行为，证明了随着顶点数的增加，击中时间和通勤距离趋于某些表达式，这些表达式不考虑图的全局结构。在随机几何图和具有预期度数的随机图中得出的结论在击中和通勤时间等方面会导致误导性。
- 地理式流言算法：用于传感器网络的有效平均值计算
利用地理信息和简单的重抽样方法，我们为在广播中使用地理路由算法，提出并分析了一种替代的八卦传播方案，以此证明比以前建议的八卦协议获得了实质性的收益。
- 随机几何图的单调性质存在明确的阈值
该研究证明了随机几何图形的单调性质具有尖锐的阈值，并通过在两组具有均匀分布的点之间绑定瓶颈匹配来将问题归约，并提出了阈值宽度的上界。