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Couvre les concepts de base liés aux vecteurs, y compris leur définition, leurs opérations et leurs propriétés, ainsi que les applications à travers des exemples et le théorème de Varignon.
Couvre les bases de l'optimisation contrainte, y compris les directions tangentes, les sous-problèmes de la région de confiance et les conditions d'optimalité nécessaires.
Couvre la théorie Smith dans la persistance et la dynamique des flots, explorant les invariants de la mécanique classique, le théorème Poincaré-Birkhoff et la conjecture Hofer-Zehnder.
Explore les concepts d'algèbre élémentaire liés aux ensembles numériques et aux nombres premiers, y compris la factorisation et les propriétés uniques.
Explore l'apprentissage actif dans la théorie de groupe, en mettant l'accent sur les produits, les coproduits, les adjonctions et les transformations naturelles.
Introduit les principes fondamentaux de l'optimisation convexe, en soulignant l'importance des fonctions convexes dans la simplification du processus de minimisation.
