Introduit la programmation dynamique, en se concentrant sur l'économie de calcul en se souvenant des calculs précédents et en l'appliquant pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.
Explore la programmation dynamique avec des nombres de Fibonacci, des algorithmes gourmands de changement de pièce, la coloration graphique et des variantes de knapsack.
Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et la séquence de Fibonacci, en explorant leurs propriétés mathématiques et leurs applications pratiques.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
