Couvre la preuve du théorème ARV de Bourgain, en se concentrant sur lensemble fini de points dans un espace semi-métrique et lapplication de lalgorithme ARV pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique.
Couvre les bases de l'optimisation contrainte, y compris les directions tangentes, les sous-problèmes de la région de confiance et les conditions d'optimalité nécessaires.
Explore la bibliothèque Eigen pour l'algèbre linéaire, couvrant les vecteurs, les matrices, les tableaux, la gestion de la mémoire, le remodelage et les opérations par composant.