Offerta Didattica
MATEMATICA
LABORATORIO DI ANALISI NUMERICA
Classe di corso: L-35 - Scienze matematiche
AA: 2022/2023
Sedi: MESSINA
SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
---|---|---|---|---|
MAT/08 | Caratterizzante | Libera | Libera | No |
CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
---|---|---|---|---|---|---|---|
6 | 2 | 4 | 0 | 60 | 12 | 48 | 0 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
Apprendimento degli elementi di base dell’Analisi Numerica e acquisizione delle competenze necessarie ad affrontare la risoluzione di semplici problemi matematici mediante l’implementazione di algoritmi in FORTRAN.Learning Goals
Learning of basic elements of Numerical Analysis and gathering of the knowledge needed to address the solution of simple mathematical problems through the use of algorithms in FORTRANMetodi didattici
Lezioni di didattica frontale. Laboratorio presso i locali del MITF.Teaching Methods
Frontal lessons. Laboratory of numerical calculus within MITF.Prerequisiti
Padronanza degli argomenti di Analisi Matematica I e Geometria I.Prerequisites
Mastery in the topics of Mathematical Analysis I and Geometry I.Verifiche dell'apprendimento
Esami orali. In tale contesto verranno valutati: grado di preparazione raggiunto, proprietà di linguaggio rispetto agli argomenti trattati e capacità espositiva.Assessment
Oral examination. In this context they will be evaluated: the achieved preparation degree, property of language in relation to the proposed aguments and the expositioncapacity.Programma del Corso
Elementi di Analisi Numerica: numeri di macchina e errori, problemi e algoritmi; complessita' computazionale, convergenza e ordine di convergenza. Zeri di funzione: metodo di bisezione, metodo di Newton, metodi quasi-Newton, metodo di Newton nel caso di zeri multipli. Sistemi lineari: metodo di eleminazione di Gauss. Interpolazione polinomiale: di Vandermonde, di Lagrange e di Newton. Formula di Taylor e applicazioni, funzioni di libreria, grafica con il OCTAVE. Formule di Eulero e identita' di Eulero. Apprendimento di un linguaggio di programmazione avanzato: FORTRAN o OCTAVE. Esercitazioni al computer in FORTRAN o OCTAVE.Course Syllabus
Elements of numerical analysis: machine numbers and errors, problems and algorithms; cpmputational complexity, convergence and order of convergence. Numerical methods for zero of functions: bisection method, Newtob method, quasi-Newton mrthods, Newton method in the case of multiple zeros. Linear systems: Gauss elimination. Olynomial interpolation: Vardermonde, Langrange and Newton. Taylor expansion with Lagrange remainder and applications, library function, OCTAVE graphics. Computer exercitations inFIRTRAN and OCTAVE.Testi di riferimento:
R. Fazio, Elementi di Analisi Numerica, TG Book ed., 2014.
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: RICCARDO FAZIO
Orario di Ricevimento - RICCARDO FAZIO
Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
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Mercoledì | 11:00 | 13:00 | Studio del docente: blocco A del dipartimento di Matematica e Informatica. |
Giovedì | 11:00 | 13:00 | Studio del docente. |
Note: