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Explore les instabilités de flux parallèles, les relations de dispersion et le théorème de Rayleigh, ainsi que l'influence de confinement et les solutions d'équations de Rayleigh.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Explore les méthodes de calcul en physique quantique, en mettant l'accent sur la diagonalisation exacte et les techniques de discrétisation de l'espace.
Explique les grilles de différence finie pour calculer les solutions de membranes élastiques à l'aide de l'équation et des méthodes numériques de Laplace.
Introduit Manopt, une boîte à outils pour l'optimisation sur les manifolds, couvrant le gradient et les contrôles hessiens, les appels de solveur et la mise en cache manuelle.
Explore un système de distributeur de collations avec plusieurs niveaux et emplacements, analysant son système de transition et sa capacité de stockage stable.
