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Explore les conditions et les implications de la diagonalisation des transformations linéaires, y compris les vecteurs propres, les valeurs propres et les matrices distinctes.
Couvre des exercices sur l'optimisation convexe, en se concentrant sur la formulation et la résolution de problèmes d'optimisation en utilisant YALMIP et des solveurs comme GUROBI et MOSEK.
Couvre la construction de produits tenseurs de représentations, la recherche de bases correctes pour les matrices et l'importance de la symétrie dans les problèmes de physique.
Introduit des méthodes différentes Monte Carlo pour les systèmes discrets et continus, y compris les états Jastrow et les algorithmes de Monte Carlo Markov-chain.
