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Couvre la matrice de densité et les mélanges statistiques dans les systèmes quantiques, soulignant l'importance de comprendre le mélange statistique des états.
Explore la théorie et les applications de l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que la fonction log-déterminante, les transformations affines et l'entropie relative.
Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore les fonctions convexes, y compris la convexité, les transformations, les exemples, la minimisation, l'intuition géométrique, le lemme de Schur, la fonction de distance, la fonction de perspective et l'entropie relative.