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Explore la programmation dynamique des sous-séquences palindromiques, fusionnant les arbres de recherche binaires et trouvant la médiane de deux tableaux triés.
Explore l'analyse de flux de données pour l'optimisation, y compris la résolution d'équations, les variables en direct, l'atteinte de définitions et les expressions très occupées.
Explore la descente de gradient riemannienne, couvrant les expansions de Taylor, les conditions d'optimalité, les modèles d'algorithmes, la recherche de lignes et les points critiques.
Explore la complexité algorithmique, en comparant les taux de croissance en utilisant la notation Theta et en caractérisant différentes classes de complexité.
Sur Convex Optimization couvre l'organisation des cours, les problèmes d'optimisation mathématique, les concepts de solution et les méthodes d'optimisation.
