S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Explore l'équation de Boltzmann sans collision, les théorèmes de Jeans et les équilibres des systèmes sans collision, en se concentrant sur les connexions entre les fluides barotropes et les systèmes stellaires ergodiques.
Explore la dynamique des systèmes stellaires, couvrant les modèles, les équations et les distributions de vitesse en coordonnées sphériques et cylindriques.
Introduit des variables aléatoires continues et leurs distributions de probabilité, en mettant l'accent sur leurs applications en statistique et en science des données.
Couvre les vecteurs aléatoires, la distribution articulaire, les fonctions de densité conditionnelle, l'indépendance, la covariance, la corrélation et l'attente conditionnelle.
