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Fournit un aperçu des méthodes de gradient conjugué, y compris le préconditionnement, le gradient conjugué non linéaire et la décomposition des valeurs singulières.
Couvre la théorie du traitement du signal numérique, y compris l'échantillonnage, les méthodes de transformation, la numérisation et les contrôleurs PID.
Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.
Couvre le processus de résolution d'un système linéaire en simulation de flux numérique à l'aide de méthodes directes telles que l'élimination gaussienne et l'algorithme TDMA.
