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Explore la conservation de l'énergie dans les systèmes hamiltoniens, l'intégration numérique, les choix de pas temporels et les algorithmes de contraintes dans les simulations de dynamique moléculaire.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Couvre les méthodes d'optimisation avancées en utilisant des multiplicateurs Lagrange pour trouver l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.
Explore les programmes entiers, l'optimisation non convexe, les contraintes et les aspects géométriques de la programmation linéaire pour des solutions optimales.
