Couvre la transition du modèle à six vertex à la percolation FK, en se concentrant sur les phénomènes critiques et les transitions de phase dans les systèmes bidimensionnels.
Explore l'analyse de l'équation de Hamilton-Jacobi et du portrait de phase dans des systèmes unidimensionnels, en mettant l'accent sur la relation entre les variables et l'évolution du système.
Couvre la récapitulation de Support Vector Regression avec un accent sur l'optimisation convexe et son équivalence à la régression du processus gaussien.
Explore la dualité de programmation linéaire, couvrant la dualité faible, la dualité forte, l'interprétation des multiplicateurs de Lagrange et les contraintes d'optimisation.
Explore la dualité dans la programmation linéaire, la dualité forte, le relâchement complémentaire et l'interprétation économique des variables doubles en tant que prix.