Couvre les fondamentaux des équations linéaires, des matrices et des systèmes d'équations linéaires, y compris les opérations et les solutions matricielles.
Couvre les opérations matricielles, y compris la multiplication, la transposition, les pouvoirs et les inverses, et explique comment déterminer si une matrice est invertible.
Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.
Explore l'équivalence entre les différentes propriétés des transformations linéaires représentées par des matrices et diverses opérations matricielles.
Introduit la multiplication matricielle et l'algorithme de Strassen, couvrant l'approche de division et de conquête, les structures de données comme les tas et l'opération MAX-HEAPIFY.
Explore l'algorithme Divide-and-Conquer pour la multiplication matricielle, y compris la méthode de Strassen et son importance dans l'optimisation de la complexité du temps.
