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Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Couvre les variables aléatoires gaussiennes, les transformations d'affines et les systèmes linéaires entraînés par le bruit gaussien dans le contrôle multivariable.
Couvre les principes fondamentaux et l'analyse de stabilité des systèmes de contrôle en réseau, y compris l'installation de logiciels, les systèmes dynamiques, les états d'équilibre et les tests de stabilité.