Couvre les fonctions d'intégration sur les surfaces des graphes dans le calcul vectoriel, en mettant l'accent sur l'interprétation du théorème de divergence et des cas spéciaux de domaine entre deux graphes.
Explore les équations non linéaires, la bisection, les méthodes de points fixes, le contrôle des erreurs et les interprétations graphiques des points fixes.
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 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 mesures d'information telles que l'entropie, l'entropie articulaire et l'information mutuelle dans la théorie de l'information et le traitement des données.
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.
