Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Explore l'espace des fonctions à bande limitée, en se concentrant sur les fonctions à bande limitée comme base et leur représentation à travers des séquences.
Explorer la théorie de la décomposition de la valeur singulaire, les propriétés, l'unicité, l'approximation matricielle et les applications de réduction de dimensionnalité.
Couvre les concepts fondamentaux de la mécanique quantique, y compris les espaces vectoriels, la superposition, les observables et le produit intérieur.