Explore les méthodes de calcul en physique quantique, en mettant l'accent sur la diagonalisation exacte et les techniques de discrétisation de l'espace.
Couvre le Théorème de Girsanov, mesures absolument continues, et simulation numérique des équations différentielles stochastiques (EDD) avec applications en finance.
Explore Eigenvalue Attribution dans le contrôle multivariable, en mettant l'accent sur les effets de la discrétisation et les défis dans la préservation de la structure du système.
Explique les méthodes de différence finie pour la discrétisation de l'équation de chaleur, en mettant l'accent sur la stabilité et la précision dans les solutions numériques.
Introduit une théorie de contrôle optimale, couvrant les modèles, la discrétisation, les mesures, les conditions lagrangiennes, KKT et l'invertibilité.
Introduit la Discretisation Temps-Fréquence pour le traitement des signaux numériques et couvre la qualité de l'approximation discrète et les propriétés principales de TFD.
Explore la formulation faible et la méthode Galerkin dans les applications de la méthode des éléments finis, y compris les conditions limites et les systèmes linéaires d'équations.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique (SGD) et le concept de risque double par rapport au risque empirique.
Couvre la méthodologie de simulation de flux numérique, les applications, les défis et les exercices pratiques avec des logiciels tels que Matlab et OpenFOAM.
Couvre les bases de la simulation numérique de flux, en soulignant l'importance de comprendre la méthodologie et de pratiquer des techniques de simulation pour exécuter des simulations complètes de manière autonome.
Explore l'échantillonnage exact et approximatif dans les systèmes de contrôle multivariables, en discutant de la stabilité, des valeurs propres et des propriétés du système.
