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Cours associés (11)

PHYS-432: Quantum field theory II

The goal of the course is to introduce relativistic quantum field theory as the conceptual and mathematical framework describing fundamental interactions such as Quantum Electrodynamics. ...

MATH-111(e): Algèbre linéaire

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. ...

MATH-115(b): Algèbre linéaire avancée II

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et de démontrer rigoureusement les résultats principaux du sujet. ...

COM-502: Dynamical system theory for engineers

Linear and nonlinear dynamical systems are found in all fields of science and engineering. After a short review of linear system theory, the class will explain and develop the main tools for the qualitative analysis of nonlinear systems, both in discrete-t ...

MATH-111(f): Algèbre linéaire

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. ...

MATH-111(g): Algèbre linéaire

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. ...

MATH-111(c): Algèbre linéaire

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. ...

PHYS-216: Méthodes mathématiques (pour SPH)

Ce cours est un complément aux cours d'analyse et d'algèbre linéaire qui apporte des méthodes et des techniques mathématiques supplémentaires requises pour les cours de physique de 3e année, notamment l'électrodynamique et la mécanique quantique. ...

MATH-111(pi): Algèbre linéaire (classe inversée)

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. Cette classe est donné sous forme inversée. ...

MATH-115(a): Algèbre linéaire avancée II - diagonalisation

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et de démontrer rigoureusement les résultats principaux de ce sujet. ...

MGT-448: Statistical inference and machine learning

This course aims to provide graduate students a thorough grounding in the methods, theory, mathematics and algorithms needed to do research and applications in machine learning. The course covers topics from machine learning, classical statistics, and data ...

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