Couvre les théorèmes de dimension pour les transformations linéaires, la bijectivité, l'isomorphisme, les espaces doubles et les applications canoniques.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.