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Analisi numerica 2

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NUMERICAL ANALYSIS 2

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Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
MAT0291
Docente
Roberto Cavoretto (Titolare)
Corso di studio
Laurea in Matematica
Anno
2° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
D.M. 270 TAF B - Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
MAT/08 - analisi numerica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto
Tipologia unità didattica
corso
Prerequisiti
Argomenti di base di algebra, geometria, analisi matematica, analisi numerica.
Basic topics on algebra, geometry, mathematical analysis, numerical analysis.
Propedeutico a
Insegnamenti che richiedono calcoli scientifici e numerici.

Courses that require scientific and numerical computations.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Studio previsti dalla scheda SUA-CdS, il corso si propone di illustrare e approfondire importanti argomenti dell'Analisi Numerica. La presentazione teorica dei metodi numerici è trattata in modo approfondito e, contemporaneamente, viene dato spazio all'analisi degli algoritmi e alla loro implementazione in Matlab su calcolatore. Gli studenti e le studentesse devono acquisire le conoscenze teoriche e l'esperienza di calcolo per risolvere numericamente problemi modellati da equazioni differenziali ordinarie e per approssimare autovalori, funzioni e integrali. Trovare soluzioni approssimate di tali problemi e fornire stime delle approssimazioni ottenute è di fondamentale importanza nelle applicazioni della matematica in vari settori scientifici. Inoltre il corso vuole consentire agli studenti e alle studentesse di acquisire competenze nell’utilizzo di software scientifici, con particolare riferimento alle strutture algoritmiche e alle procedure computazionali e informatiche, utilizzando il software numerico Matlab, anche come specifico linguaggio di programmazione, di avvicinarsi al mondo del Calcolo Scientifico ed alle simulazioni numeriche di modelli matematici attraverso conoscenze di base relative alla matematica numerica fino all’analisi e all'interpretazione dei risultati.

Consistently with the training objectives of the Study Course provided by the SUA-CdS card, the course aims to illustrate and deepen important topics in Numerical Analysis The theoretical presentation of the numerical methods is discussed in detail and, at the same time, space is given to the analysis of algorithms and their implementation in Matlab on a computer. Students must acquire the theoretical knowledge and the experience of computing to numerically solve problems modelled by ordinary differential equations and to approximate eigenvalues, functions and integrals. Finding approximate solutions to these problems and providing estimates of the approximations obtained is of fundamental importance in the applications of mathematics in various scientific fields. Moreover, by studying the structures of the algorithms and the computational procedures with Matlab scientific software, also used as a programming language, the course intends to approach the students to manage scientific software for Scientific Computing problems and numerical simulations of mathematical models by means of basic knowledge of numerical mathematics, concluding with the analysis and the interpretation of results.

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Risultati dell'apprendimento attesi


Al termine dell'insegnamento gli studenti e le studentesse conoscono i fondamenti dell'Analisi Numerica, con particolare riferimento a metodi numerici per approssimare autovalori, funzioni, integrali e soluzioni di equazioni differenziali ordinarie. Hanno acquisito abilità nell'impostare e risolvere rigorosamente problemi sia teorici che applicativi. Sono in grado di dimostrare autonomamente risultati che discendano dalla teoria studiata e riescono ad orientarsi su testi matematici del settore diversi dai libri di testo.

Dimestichezza nell’utilizzo di software scientifici per la risoluzione di problemi numerici.


At the end of the course the students know the basics of Numerical Analysis, in particular numerical methods for approximating eigenvalues, functions, integrals and solutions of ordinary differential equations.They acquire skills to rigorously solve problems from both theoretical and practical point of view. They are able to independently demonstrate results that descende from the theory studied and are able to orient themselves in mathematical texts of this field.

Ability in using scientific software for the solution of numerical problems.

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Programma

- Approssimazione di funzioni e di integrali.

- Calcolo numerico di autovalori e autovettori.

- Problemi ai valori iniziali.

Utilizzo del software scientifico Matlab con applicazioni a problemi di analisi numerica riguardanti l'approssimazione di dati e di funzioni, il calcolo numerico di integrali, di autovalori e autovettori e la risoluzione numerica di equazioni differenziali ordinarie ai valori iniziali.

- Approximation of functions and integrals.

- Numerical computation of eigenvalues ​​and eigenvectors.

- Initial value problems.

Use of Matlab scientific software with applications to numerical analysis problems regarding  polynomial interpolation and approximation, numerical computation of integrals, eigenvalues ​​and eigenvectors and numerical solution of ordinary differential equations with initial conditions.

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento è svolto nel secondo semestre e consiste in 48 ore (6 CFU) di didattica frontale, articolate in lezioni ed esercitazioni in laboratorio informatizzato.

L'elenco dettagliato degli argomenti svolti nelle lezioni e il materiale didattico di supporto si troveranno nella pagina Moodle dell'insegnamento.

The course is carried out in the second semester and it consists of 48 h of theoretical lectures and computer applications.

The detailed list of the topics covered in the lectures and supplementary didactic material can be found in the Moodle page of the course.

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Modalità di verifica dell'apprendimento


Prova scritta. La prova scritta è costituita da esercizi di tipo teorico e pratico da svolgere. La prova scritta, della durata di 2 ore, sarà valutata con un voto espresso in 30simi. 


Written examination. The written examination consists of theoretical and practical exercices. It will be a 2 hours test, evaluated by a mark with a maximum of 30 points. 

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Attività di supporto

Ricevimento studenti.

Tutoring.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Numerical Analysis
Anno pubblicazione:  
2010
Editore:  
Brooks/Cole
Autore:  
R. S. Burden, J. D. Faires
Note testo:  
9th ed.
Obbligatorio:  
No
Oggetto:

- A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri, P. Gervasio, Matematica Numerica, Springer, 2014.

- A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio, Calcolo Scientifico, Springer, 2017.

- A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri, Numerical Mathematics, Springer, 2000.

- V. Comincioli, Analisi Numerica. Metodi, modelli e applicazioni, McGraw-Hill, 1990.

- W. Gautschi, Numerical analysis. An introduction, Birkhäuser, Boston, 1997.

Altro materiale sarà reso disponibile mediante la piattaforma Moodle

- A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri, P. Gervasio, Matematica Numerica, Springer, 2014.

- A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio, Calcolo Scientifico, Springer, 2017.

- A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri, Numerical Mathematics, Springer, 2000.

- V. Comincioli, Analisi Numerica. Metodi, modelli e applicazioni, McGraw-Hill, 1990.

- W. Gautschi, Numerical analysis. An introduction, Birkhäuser, Boston, 1997.

Other materials will be made available through the Moodle platform.



Registrazione
  • Aperta
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 28/05/2024 10:51

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