Explore le chaos dans les théories quantiques des champs, en se concentrant sur la symétrie conforme, les coefficients OPE et l'universalité de la matrice aléatoire.
Explore la théorie formelle des champs et l'expansion du produit opérateur, en mettant l'accent sur le rôle des symétries et le processus de quantification dans CFT.
Explore la renormalisation, la mise à l'échelle, les points critiques, les exposants et les transitions de phase dans la théorie des champs conforme et la gravité quantique.
Explore le groupe de renormalisation dans la théorie des champs, discutant des fonctions de mise à l'échelle, des exposants critiques et des points fixes gaussiens.
Couvre le lien entre les modèles statistiques et les théories de champ conformes unitaires, en se concentrant sur les points critiques et le rôle des champs locaux.
Couvre la section transversale, la durée de vie, le fluide quantique, les états asymptotiques, les symétries discrètes et l'ordre normal dans la théorie quantique des champs.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
