Couvre les systèmes dynamiques, les points d'équilibre, l'analyse de stabilité et les placettes de phase à l'aide d'exemples comme le système pendulaire.
Explore le contrôle des systèmes dynamiques, la réponse impulsionnelle, la transformée de Laplace et la transformée de Fourier pour résoudre les équations différentielles.
Présente l'approche de l'espace d'état pour modéliser des systèmes dynamiques et son utilité pour la solution à grande vitesse des équations différentielles et des algorithmes informatiques.
Explore la rareté de l'apprentissage des réseaux de réaction chimique à partir des données de trajectoire à l'aide de méthodes fondées sur les données et d'approches d'apprentissage.
Explore les applications de la théorie ergonomique à la combinatoire et la théorie des nombres, y compris le théorème de Szemerédi et le théorème d'Erdős-Kac.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots à travers SEDS et LPV-DS, mettant l'accent sur la stabilité, la dynamique non linéaire et l'optimisation.
Explore le gradient de stimulation en ligne pour les problèmes de contrôle non-stochastiques, mettant l'accent sur la réduction des regrets politiques et la stabilité dans le contrôle.
Couvre la modélisation mathématique en chimie et en biologie, y compris les réactions chimiques, la cinétique enzymatique et la dynamique des populations.
Explore l'évitement des obstacles en utilisant Dynamical Systems pour les robots, en se concentrant sur la modulation, les garanties de stabilité et la théorie de la contraction.
Couvre la modélisation des systèmes dynamiques, y compris les définitions, les exemples et les processus de linéarisation pour une analyse plus facile.
