S'oriente vers l'apprentissage automatique d'inspiration physique pour la découverte de matériaux, mettant l'accent sur la modélisation à l'échelle atomique, la thermodynamique, les énergies libres anharmoniques et la symétrie dans les modèles d'apprentissage automatique.
Couvre les bases des tenseurs, y compris leur définition, leurs propriétés et leur décomposition, en commençant par un exemple motivant impliquant des distributions gaussiennes.
Couvre la décomposition des tenseurs et le théorème de Jennrich, en se concentrant sur le rang des tenseurs et l'unicité de la décomposition des tenseurs.
Explore les effets gyroscopiques, les moments d'inertie et la conservation du moment angulaire dans les objets en rotation et la précession de l'axe de la terre.
Explore la méthode de puissance et ses applications dans les modèles thématiques et l'analyse de documents, en mettant l'accent sur les processus itératifs et la reconstruction de la distribution de probabilité.
