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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.
Explore les décompositions matricielles, les algorithmes, la complexité computationnelle et les interactions prédateur-proie en algèbre linéaire numérique.
Couvre la représentation du groupe de Heisenberg, y compris les décalages, les multiplications et la transformée de Fourier, s'étendant aux champs finis et aux groupes métapléctiques.
