Explore l'application de la physique statistique dans les problèmes de calcul, couvrant des sujets tels que l'inférence bayésienne, les modèles de verre de spin de champ moyen, et la détection comprimée.
Explore l'analyse des données de neurosciences, en mettant l'accent sur les données structurées, les outils de calcul et la tendance des neurosciences de calcul en tant que service.
Explore les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, mettant en évidence les défis rencontrés par les algorithmes et l'application des principes de physique dans la compréhension des réseaux neuronaux.
Explore les algorithmes de recherche de dichotomie, en analysant la complexité et les détails de mise en œuvre pour une recherche efficace dans les listes triées.
Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.
Explore les noyaux de régression de processus gaussien, les coûts de calcul et les comparaisons avec la régression de crête et d'autres techniques de régression non linéaire.
Discute de la multiplication matricielle en utilisant des techniques de division et de conquête et introduit l'algorithme de Strassen pour une efficacité améliorée.
Explore le lien entre les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, en montrant comment les connaissances de la physique peuvent éclairer la conception des algorithmes.
Couvre le concept d'isomorphismes graphiques, expliquant la définition, la notation, les exemples, la complexité computationnelle et le nombre de classes d'isomorphisme.
Examine l'algorithme de Strassen pour la multiplication matricielle et les tas, couvrant les algorithmes efficaces et leurs applications en informatique.
Couvre les modèles d'espace d'état et leur expressivité par rapport aux transformateurs, en se concentrant sur les mécanismes d'attention et l'efficacité informatique.
