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Explore les représentations de l'environnement chimique, les corrélations symétriques et les applications d'apprentissage automatique à l'échelle atomique.
Fournit un examen des concepts d'algèbre linéaire cruciaux pour l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que les normes vectorielles, les valeurs propres et les matrices semi-définies positives.
Discute des transformations des tenseurs et de la diagonalisation des tenseurs symétriques, en se concentrant sur l'analyse des contraintes et la signification des contraintes principales.