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Explore la dynamique hamiltonienne sur les polytopes convexes, couvrant les capacités symlectiques, la capacité EHZ et les maximisateurs de ratio systolique.
Explore les propriétés des endomorphismes et des automorphismes des groupes compacts locaux, en mettant l'accent sur l'invariance, la théorie de la représentation des arbres et les sous-groupes minimaux.
Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, la divergence Kullback-Leibler et l'inégalité de traitement des données, ainsi que les noyaux de probabilité et les informations mutuelles.
Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
Introduit les principes fondamentaux de l'optimisation convexe, en soulignant l'importance des fonctions convexes dans la simplification du processus de minimisation.
