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.
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.
Discute des transformations de Laplace et de Fourier, en se concentrant sur leurs formules d'inversion et leurs applications dans la résolution d'équations différentielles.