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.
Explore les équations non linéaires, la bisection, les méthodes de points fixes, le contrôle des erreurs et les interprétations graphiques des points fixes.
Explore la simulation numérique de l'écoulement des fluides avec les équations de Navier-Stokes, en se concentrant sur le rôle de la pression et les champs de vitesse sans divergence.
Explore les théorèmes de Gauss et de Green dans le calcul vectoriel, en présentant leurs applications à travers des exemples pratiques et des interprétations géométriques.
Couvre les symétries et les lois de conservation dans la dynamique des fluides, soulignant l'importance de maximiser les symétries dans les systèmes fluides idéaux.
Couvre l'expression de l'énergie Kirchhoff-Saint Venant dans un cadre covariant et explore les équations d'équilibre pour les coquilles sphériques et la théorie linéaire des coquilles.
