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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 méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.
Introduit les principes fondamentaux de l'optimisation convexe, en soulignant l'importance des fonctions convexes dans la simplification du processus de minimisation.
Couvre l'étude des groupes de traduction sur l'intervalle [0,1] avec différentes phases et le théorème de représentation de Riesz sur l'espace de Hilbert.
