Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'orthogonalité, les normes vectorielles et les sous-espaces dans l'espace euclidien, y compris la détermination des compléments orthogonaux et des propriétés des sous-espaces et des matrices.
Couvre les bases de l'optimisation, y compris les métriques, les normes, la convexité, les gradients et la régression logistique, en mettant l'accent sur les forts taux de convexité et de convergence.
Introduit la multiplication matricielle et l'algorithme de Strassen, couvrant l'approche de division et de conquête, les structures de données comme les tas et l'opération MAX-HEAPIFY.
Fournit un examen des concepts d'algèbre linéaire cruciaux pour l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que les normes vectorielles, les valeurs propres et les matrices semi-définies positives.
