Explore les isométries dans les espaces euclidiens, y compris les traductions, les rotations et les symétries linéaires, en mettant l'accent sur les matrices.
Explore la théorie et les applications de l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que la fonction log-déterminante, les transformations affines et l'entropie relative.
Couvre les variables aléatoires gaussiennes, les transformations d'affines et les systèmes linéaires entraînés par le bruit gaussien dans le contrôle multivariable.
Explore les fonctions convexes, y compris la convexité, les transformations, les exemples, la minimisation, l'intuition géométrique, le lemme de Schur, la fonction de distance, la fonction de perspective et l'entropie relative.
Explore les vecteurs gaussiens, les fonctions génératrices de moment, l'indépendance, les fonctions de densité, les transformations affines et les formes quadratiques.
