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Dérivés partiels : Gradient et théorème de la valeur moyenne
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Dérivés et fonctions partiels
Explore les dérivées partielles et les fonctions en calcul multivarié, en soulignant leur importance et leurs applications pratiques.
Les bases de l'optimisation
Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.
Différenciation : Théorème et Théorème de la valeur moyenne
Explore la différenciation, les gradients et le théorème de la valeur moyenne dans les jeux ouverts.
Fonctions différentielles : Dérivabilité et gradient
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Différenciation des fonctions de plusieurs variables
Couvre la différentiabilité des fonctions de variables multiples et la signification des dérivées directionnelles et des gradients.
Dérivés et avions Tangent
Couvre les dérivés, la différenciation et les plans tangents pour les fonctions d'une et deux variables.
Différenciation : Théorème et Théorème de la valeur moyenne
Explore la différenciation, les gradients et le théorème de la valeur moyenne pour les fonctions.
Différenciation : dérivés partiels et hessiennes
Explique les dérivés partiels, la matrice de Hessienne, et leurs propriétés.
Méthode de récurrence: généralisation et calcul différentiel
Explore le principe fondamental de la méthode de récurrence et du calcul différentiel des fonctions de plusieurs variables.
Gradient et Taylor Formula
Introduit gradient, Laplacian, Taylor formule, approximations polynomiales, extrema, et Taylor séries expansions dans de multiples variables.