Couvre les solutions numériques aux équations de Schrödinger, les simulations quantiques de Monte Carlo, les réseaux de tenseurs, les algorithmes quantiques et les approches d'apprentissage automatique.
Discute des mesures statistiques de la tendance centrale et de la dispersion, en se concentrant sur la moyenne, la médiane et leurs implications dans l'analyse des données.
Explore l'estimation des erreurs dans les méthodes numériques pour résoudre les équations différentielles, en se concentrant sur l'erreur de troncature locale, la stabilité et la continuité de Lipschitz.
Explore les concepts de mécanique quantique appliqués aux systèmes composites et au moment angulaire, en soulignant l'importance de comprendre les bases.
