Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Couvre les bases des tenseurs, y compris leur définition, leurs propriétés et leur décomposition, en commençant par un exemple motivant impliquant des distributions gaussiennes.
