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.
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 dérivées partielles, la différentiabilité, les équations différentielles, les propriétés des ensembles et la vérification des extrema locaux.
Couvre les fonctions complexes, les fonctions linéaires et anti-linéaires, les polynômes harmoniques, les fonctions rationnelles et les fonctions exponentielles.
Couvre la décomposition et la pseudo-inverse de la valeur singulière, en expliquant leurs applications dans la compression de données et les systèmes linéaires.
