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Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.
Explore les relations de symétrie, la modulation, les propriétés de transformation de Fourier et les méthodes d'intégration dans les signaux et les systèmes.
Explore le transport optimal, les flux de gradient, le schéma implicite d'Euler et l'équation de la chaleur dans le contexte de la fonction d'énergie de Dirichlet.
Couvre l'analyse des erreurs, la stabilité et le pas de temps adaptatif dans les méthodes numériques, y compris l'ordre de convergence et les points d'équilibre.
