Examine la transition entre les multiples intégrés et les multiples généraux, améliore les concepts fondamentaux et discute des raisons mathématiques des deux approches.
Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.
Couvre les espaces tangents et les submersions en géométrie différentielle, en mettant l'accent sur les espaces vectoriels et les structures différentiables.
Explore les progrès dans les résolveurs de flux de puissance optimaux, en mettant l'accent sur l'optimisation multipériodes et les contraintes de sécurité.
Couvre les mécanismes d'attention subquadratiques et les modèles d'espace d'état, en se concentrant sur leurs fondements théoriques et leurs implémentations pratiques dans l'apprentissage automatique.
Couvre la définition de la rétraction, des sous-groupes ouverts, des fonctions de définition locales, des espaces tangents et des métriques riemanniennes.
Explore la simplification des équations de propagation des croyances pour les modèles par paires, réduisant la complexité de calcul de l'ordre n cube à l'ordre n.
Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Couvre la modélisation du système énergétique, l'optimisation, les scénarios, les prédictions, les complexités et les controverses dans les modèles énergétiques.
