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Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.
Explore l'analyse de l'équation de Schrdinger dans des scénarios réalistes, en se concentrant sur le moment angulaire et l'association des opérations physiques avec les observables.
Explore la théorie K41, en discutant des spectres d'énergie, de la structure des turbulences et du rôle des échelles dissipatives dans la compréhension des flux turbulents.
Explore les bases dans les espaces vectoriels, y compris l'extraction de familles incomplètes et le concept de sous-espaces vectoriels comme les lignes et les plans.
Explore l'analyse de l'équation de Hamilton-Jacobi et du portrait de phase dans des systèmes unidimensionnels, en mettant l'accent sur la relation entre les variables et l'évolution du système.
