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Explore l'optimalité des taux de convergence dans l'optimisation convexe, en mettant l'accent sur la descente accélérée des gradients et les méthodes d'adaptation.
Explore les applications et les théorèmes de la décomposition de la valeur singulaire dans l'algèbre linéaire, y compris le traitement d'image, la rotation matricielle et les probabilités de transition.
Explore les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires, y compris les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel, la factorisation Cholesky et le gradient conjugué préconditionné.
