Couvre les méthodes d'optimisation avancées en utilisant des multiplicateurs Lagrange pour trouver l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.
Couvre les bases de Python telles que la syntaxe, les variables et les fonctions, en introduisant la plate-forme Renku pour la science collaborative des données.
Couvre les tableaux NumPy et leurs représentations graphiques à l'aide de Matplotlib, en se concentrant sur les techniques de création, de manipulation et de visualisation des tableaux.
Explore les théorèmes d'intégration dans les espaces de Sobolev, y compris l'intégration continue et compacte, la faible convergence et l'inégalité de Poincaré.
Explore la représentation et la transformation des valeurs, en se concentrant sur la conversion de fermeture et les défis de la représentation des fonctions dans les langages fonctionnels.