Introduit le modèle de subcube aléatoire (RSM) pour les problèmes de satisfaction des contraintes, explorant sa structure, les transitions de phase et le gel variable.
Fournit une analyse approfondie du modèle d'Ising de champ aléatoire, couvrant la description du modèle, l'entropie libre et l'algorithme de champ moyen.
Couvre le concept d'estimation ponctuelle dans les statistiques, en se concentrant sur les méthodes d'estimation des paramètres inconnus à partir d'un échantillon donné.
Explore la propagation des croyances sur les arbres, discutant des marges des cavités, des algorithmes de transmission de messages et du calcul de l'entropie libre.
Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
Discuter de la prévision du temps d'achèvement et de l'optimisation des activités grâce à des stratégies d'orchestration efficaces et à des prévisions de courbes d'achèvement fondées sur l'expérience.
Explore l'optimisation accélérée de l'ordre de jointage GPU dans les grands espaces de recherche, en tirant parti de la topologie graphique pour réduire les frais généraux de calcul.
