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 l'équivalence entre les différentes propriétés des transformations linéaires représentées par des matrices et diverses opérations matricielles.
Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
Explore l'algorithme Divide-and-Conquer pour la multiplication matricielle, y compris la méthode de Strassen et son importance dans l'optimisation de la complexité du temps.
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Couvre les opérations matricielles, y compris la multiplication, la transposition, les pouvoirs et les inverses, et explique comment déterminer si une matrice est invertible.
Couvre les fondamentaux des équations linéaires, des matrices et des systèmes d'équations linéaires, y compris les opérations et les solutions matricielles.
Examine l'algorithme de Strassen pour la multiplication matricielle et les tas, couvrant les algorithmes efficaces et leurs applications en informatique.
