Classificare problemi reali e scegliere i migliori algoritmi di risoluzione numerica; implementazione pratica degli algoritmi in questione in linguaggio MATLAB e Python
Prerequisiti
Calcolo differenziale ed integrale per funzioni reali; numeri complessi; algebra lineare; programmazione
Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni, anche in laboratorio
Verifica Apprendimento
Esame scritto. Ad ogni studente saranno proposti due quesiti sul programma svolto a lezione, da risolvere in 1 ora
Testi
● Slides del docente. ● Per approfondimenti: A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri. Numerical Mathematics-2nd edition. Springer Series: Texts in Applied Mathematics, Vol. 37 (2007)
Contenuti
● Risoluzione di sistemi lineari con metodi diretti ● Risoluzione di sistemi lineari con metodi iterativi ● Approssimazione di autovalori e autovettori ● Risoluzione di sistemi non lineari ● Metodo di approssimazione ai minimi quadrati ● Interpolazione polinomiale ● Integrazione numerica ● Risoluzione numerica di equazioni differenziali ordinarie
