Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.
Explore la modélisation du comportement élastique dans les membranes, en mettant l'accent sur les procédures de construction universelles et les approches basées sur l'énergie pour l'analyse de la stabilité.