Couvre le concept de descente de gradient dans les cas scalaires, en se concentrant sur la recherche du minimum d'une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction du gradient négatif.
Couvre l'interpolation des fonctions en utilisant les polynômes Lagrange et l'analyse des erreurs, en mettant l'accent sur la dépendance à la fonction.
Présente les méthodes Quasi-Newton pour l'optimisation, expliquant leurs avantages par rapport aux approches traditionnelles comme Gradient Descent et Newton's Method.
