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Couvre les méthodes de prédiction sans modèle dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur Monte Carlo et les différences temporelles pour estimer les fonctions de valeur sans connaissance de la dynamique de transition.
Explore la théorie et les expériences sur le flambage des coquilles, couvrant la solution de Reissner, le flambage sous pression et l'influence des propriétés matérielles.
Par Constantin Kruger explore la cinétique d'isomérisation à 469 °C en utilisant les théories de Lindemann-Christiansen, de collision et de Hinshelwood.
Explore la théorie de l'ensachage, démontrant comment elle améliore les performances du modèle et l'importance des données non corrélées pour son succès.
Couvre l’apprentissage par renforcement d’horizons finis, les politiques non stationnaires et la variante optimiste de l’Optimisation Proximale des Politiques (OPPO).
