S'inscrit dans l'analyse de performance des programmes parallèles de Scala, couvrant l'analyse asymptotique, les fonctions récursives et la loi d'Amdahl.
Couvre les mécanismes d'attention subquadratiques et les modèles d'espace d'état, en se concentrant sur leurs fondements théoriques et leurs implémentations pratiques dans l'apprentissage automatique.
Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
S'insère dans la théorie de la complexité, en se concentrant sur le problème P vs NP et la classification des problèmes informatiques en fonction de l'efficacité.
Explore les résonances de Ruelle pour les écoulements géodésiques sur des variétés non compactes, en soulignant le rôle de la douceur et des valeurs propres dans la dynamique.
Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
Explore la stabilité à grande échelle dans les systèmes dynamiques, en mettant l'accent sur les trajectoires non croissantes et la diminution stricte d'une fonction spécifique.
