S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Couvre les facteurs de vision spéculaire, l'échange radiatif, le transfert d'énergie et les méthodes d'intégration numérique dans le rayonnement thermique.
Explore l'équation de Boltzmann sans collision, les théorèmes de Jeans et les équilibres des systèmes sans collision, en se concentrant sur les connexions entre les fluides barotropes et les systèmes stellaires ergodiques.
Discute des distributions de probabilité et du théorème de la limite centrale, en soulignant leur importance dans la science des données et l'analyse statistique.
