Explore la projection de flux sur des collecteurs stables et instables en utilisant la double base et Gram-Schmidt, avec quantification d'erreur pratique.
Couvre les théorèmes de dimension pour les transformations linéaires, la bijectivité, l'isomorphisme, les espaces doubles et les applications canoniques.
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Couvre la régression quantile, en se concentrant sur l'optimisation linéaire pour prédire les résultats et discuter de la sensibilité aux valeurs aberrantes, de la formulation des problèmes et de la mise en œuvre pratique.
Présente les chaînes de Markov, couvrant les bases, les algorithmes de génération et les applications dans les promenades aléatoires et les processus de Poisson.