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Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Introduit les bases de la programmation linéaire, y compris les problèmes d'optimisation, les fonctions de coût, l'algorithme simplex, la géométrie des programmes linéaires, les points extrêmes et la dégénérescence.
Explique la construction des fonctions de base dans la méthode des éléments finis, en se concentrant sur la cartographie locale à globale et la précision numérique.
Explore la relativité d'Einstein, le groupe de Lorentz et les transformations de Poincaré, en mettant l'accent sur les composants propres et non orthochronos.
Explore les règles de Feynman dans QED, en mettant l'accent sur le produit ordonné normal et le théorème de Wick, les instantanés et les amplitudes relativistes.
