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Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Explore la stabilité, la cohérence et la convergence des méthodes numériques, en soulignant l'importance de la cohérence de l'ordre et des conditions limites.
Couvre la méthode Conjugate Gradient pour résoudre des systèmes linéaires sans préconditionnement, en explorant les implémentations de calcul parallèle et les prédictions de performances.
Explore le filtre Wiener pour l'estimation des signaux et la dénigrement adaptatif dans des scénarios avec des propriétés non changeantes et des contraintes en temps réel.
