Explore le transport optimal et les flux de gradient dans Rd, en mettant l'accent sur la convergence et le rôle des théorèmes de Lipschitz et Picard-Lindelf.
Couvre le clustering et l'algorithme K-means pour partitionner les ensembles de données en clusters en fonction de la similarité.
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