Corso di Calcolo Numerico a. a. 2012/2013, CdL in Informatica e Comunicazione Digitale

Docente: Francesca Mazzia 

 Orario lezioni:   Mercoledi', ore14–17 aula IB,   Giovedi', ore 17–19  aula IB

AVVISI: 

Ricevimento collettivo:  Martedi' 11 Giugno, aula XII Dipartimento di Matematica ore 10:00

Ricevimento collettivo:  Martedi' 18 Giugno, aula VII  Dipartimento di Matematica ore 10:00

Esonero frequentanti: Lunedi' 24 Giugno, aula I, ore 11:00

Risultati esonero : risultatiGiugno2013

 

 

 

Esercizi di laboratorio da svolgere per l'appello di Aprile 2014

Note per lo svolgimento degli esercizi di laboratorio: Gli esercizi di laboratorio sono esercizi di Calcolo Numerico e non di programmazione, ogni esercizio chiede la spiegazione o i commenti sui risultati numerici. Tale spiegazione va svolta per iscritto, mettendo in relazione l'esercizio con la teoria svolta a lezione. I commenti sui risultati numerici vanno scritti riportando anche i risultati, organizzati in modo da poter avere una facile lettura di essi.

 

 

Materiale didattico

• 1. Introduzione al corso

  Introduzione

  Introduzione a Python

• 2. Analisi degli Errori

  Analisi degli errori

  Demo Python per l'approssimazione della derivata

  Demo Python esempio errori di arrotondamento

  Demo Python per descrivere il sistema floating point

  Demo Python per fare il grafico del numero di condizione di una funzione

  Demo Python per fare il grafico di una funzione e del polinomio di taylor che la approssima

  Demo Python esempio zeri multipli di polinomi

  Modulo Python: funzioni per valutare il valore di un polinomio

  Demo Python: uso di polmod e grafico di un polinomio in un intorno della radice

• 3. Soluzione di equazioni non lineari

  Soluzioni di equazioni non lineari

  Modulo Python con le functions bzero e nzero

  Demo Python: uso di bzero e nzero e delle funzioni Python equivalenti

• 4. Autovalori e Autovettori

  Calcolo degli autovalori (solo il metodo delle potenze)

  How Google Finds Your Needle in the Web's Haystack

• 5. Soluzione di sistemi lineari

  Elementi di Algebra Lineare

  Modulo Python: function prodmatmat e hilb

  Demo Python: uso matrici e vettori in python

  Soluzione di sistemi lineari

  Demo Python: soluzioni di sistemi lineari in python

• 6. Interpolazione

  Interpolazione

  esempio con la base delle potenze

  modulo interp.py

  interpola_dem.py

• 7. Approssimazione

  Approssimazione

  approssima_dem.py

TESTI CONSIGLIATI

• F. Mazzia, D. Trigiante, Laboratorio di Programmazione e Calcolo, Pitagora Editrice, Bologna, 1992.
• P. Amodio, D. Trigiante, Elementi di Calcolo Numerico, Pitagora Editrice, Bologna, 1993.
• James F. Epperson, Introduzione all'analisi numerica, teoria, metodi, algoritmi. McGraw-Hill, Milano, 2003
• U.M. Ascher,Chen Greif, A First Course on Numerical Methods, 2006.
• G. Dahlquist, A. Bjork, Numerical Methods in Scientific Computing, Volume 1, SIAM 2008.