Explore les fonctions linéaires et non linéaires dans l'optimisation, en mettant l'accent sur leurs caractéristiques distinctes et leurs implications dans la résolution de problèmes.
Explore l'optimalité des splines pour l'imagerie et les réseaux neuraux profonds, démontrant la sparosité et l'optimalité globale avec les activations des splines.
Fournit une vue d'ensemble des techniques d'interpolation polynomiale en analyse numérique, en se concentrant sur les méthodes d'interpolation et d'estimation des erreurs de Lagrange.
Explore le transport optimal, les flux de gradient, le schéma implicite d'Euler et l'équation de la chaleur dans le contexte de la fonction d'énergie de Dirichlet.