Couvre la représentation des données à l'aide de PCA pour la réduction de la dimensionnalité, en se concentrant sur la préservation du signal et l'élimination du bruit.
Explore la symétrie et les conditions aux limites dans les modèles par éléments finis, en soulignant l'importance de maintenir la symétrie pour une modélisation précise.
Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.