Explore le transport optimal, les flux de gradient, le schéma implicite d'Euler et l'équation de la chaleur dans le contexte de la fonction d'énergie de Dirichlet.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
