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Couvre les bases de l'optimisation convexe, y compris les problèmes mathématiques, les minimiseurs et les concepts de solution, en mettant l'accent sur des méthodes efficaces et des applications pratiques.
Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
Couvre l'électrodynamique classique, en soulignant l'importance d'assister à des sessions en direct, la nature mathématique du cours, et les sujets à venir sur les équations de Maxwell et la relativité restreinte.
