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Explore les quantités de mouvement, d'impulsion, de travail, d'énergie et d'élan, y compris les lois de Newton et les solutions d'équations techniques.
Couvre les algorithmes de flux de réseau, y compris Max Flow, Min Cut, et l'algorithme de cycle de coût négatif, progressant de définitions de base à des algorithmes avancés comme Bellman-Ford et Dijkstra.
Explore l'Algorithme Quantum Approximate Optimization et son application dans la factorisation des entiers à l'aide d'un processeur quantique supraconducteur.
Plonge dans la quantification de l'entropie dans les données de neurosciences, explorant comment l'activité neuronale représente l'information sensorielle et les implications des séquences binaires.
Par l'instructeur Mario Paolone explore les défis et les solutions de l'intégration de systèmes de stockage d'énergie distribués dans les réseaux électriques.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
Couvre le filtrage adaptatif à l'aide de l'algorithme LMS pour les scénarios d'enregistrement immobile, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique dans MATLAB.
