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Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.
Couvre les réactions complexes, les lois de vitesse, les équations différentielles et l'approximation à l'état d'équilibre pour les réactions parallèles.
Explore l'Algorithme Quantum Approximate Optimization et son application dans la factorisation des entiers à l'aide d'un processeur quantique supraconducteur.
Couvre les méthodes de recherche de ligne de gradient et les techniques d'optimisation en mettant l'accent sur les conditions Wolfe et la définition positive.
