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Présente l'approche de l'espace d'état pour modéliser des systèmes dynamiques et son utilité pour la solution à grande vitesse des équations différentielles et des algorithmes informatiques.
Explore les transformations canoniques, les portraits de phase et les variables d'action dans les systèmes hamiltoniens et les oscillateurs harmoniques.
Introduit le filtre Kalman pour estimer l'état d'un système dynamique à partir de mesures bruyantes, couvrant la prédiction, la mise à jour et les étapes de filtrage.
Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.
Explore la conception de poids et l'analyse de stabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur la théorie Lyapunov et la stabilité LQR.