Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Explore la conservation de l'énergie dans les systèmes hamiltoniens, l'intégration numérique, les choix de pas temporels et les algorithmes de contraintes dans les simulations de dynamique moléculaire.
Couvre les techniques d'optimisation avancées en utilisant des multiplicateurs Lagrange pour trouver l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.
Explore les problèmes d'optimisation, les régions réalisables et les fonctions objectives en mettant l'accent sur les multiplicateurs de Lagrange et la convexité.
