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Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
Explore les compromis d'optimisation, la réduction de la variance, la dimension statistique et l'analyse de convergence dans les algorithmes d'optimisation.
Explore la descente de gradient riemannienne, couvrant les expansions de Taylor, les conditions d'optimalité, les modèles d'algorithmes, la recherche de lignes et les points critiques.
Explore l'histoire, la théorie et les applications du transport optimal dans différents domaines, montrant son importance dans la résolution de problèmes mathématiques complexes.
