Explore la méthode de fonction aléatoire pour résoudre les PDE à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour approximer efficacement les fonctions à haute dimension.
Explore les séquences, la convergence et les limites, en soulignant l'importance de comprendre comment les séquences approchent des valeurs spécifiques.
Explore des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes et la méthode de Newton pour une résolution efficace des problèmes.
Explore l'équation de transport radiatif dans l'optique tissulaire, couvrant l'éclat, la distribution des photons et des solutions numériques comme les simulations Monte Carlo.
Explore la méthode d'approximation de la diffusion pour résoudre le RTE dans l'optique tissulaire, en mettant l'accent sur ses limitations et applications, ainsi que les aspects pratiques des simulations Monte Carlo.
