Offerta Didattica

 

INFORMATICA

CALCOLO NUMERICO I

Classe di corso: L-31 - Scienze e tecnologie informatiche
AA: 2017/2018
Sedi: MESSINA
SSDTAFtipologiafrequenzamoduli
MAT/08Affine/IntegrativaLiberaLiberaNo
CFUCFU LEZCFU LABCFU ESEOREORE LEZORE LABORE ESE
96307848300
Legenda
CFU: 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

Il corso si prefigge di far acquisire padronanza nello studio di algoritmi numerici e della loro implementazione in ambiente di calcolo scientifico e maturare un’analisi critica dei risultati ottenuti.

Learning Goals

The course aims to gain mastery in the study of numerical algorithms and their implementation in scientific computing environment and mature critical analysis of the results obtained.

Metodi didattici

Le lezioni del corso sono integrate da esercitazioni pratiche svolte in laboratorio, in cui, fornite le conoscenze del linguaggio di programmazione FORTRAN e degli ambienti di sviluppo per il calcolo scientifico (come MATLAB, Octave e Scilab), si sviluppano l' implementazione e la sperimentazione di tutti gli algoritmi e i metodi numerici studiati durante il corso, inoltre viene, anche, stimolata e acquisita l’analisi critica dei risultati ottenuti.

Teaching Methods

The course lectures are supplemented by practical exercises in the laboratory, during which, the knowledge of the programming language FORTRAN and development environments for scientific computing (like Matlab, Octave and Scilab) are given, in order to allow for the necessary implementation and sperimentation of all the algorithms and numerical methods studied during the course. It is also stimulated a critical analysis of the results obtained.

Prerequisiti

Tutti i corsi di matematica, algoritmi e programmazione I.

Prerequisites

All courses in mathematics, algorithms and programming.

Verifiche dell'apprendimento

Il metodo di valutazione prevede la verifica di esercizi sugli argomenti del programma, che richiedono l'implementazione degli algoritmi e la valutazione delle prestazioni su diversi insiemi di dati. In tal modo: 1) si accertano le conoscenze acquisite dagli studenti su ogni singolo argomento del programma; 2) si verifica la capacità degli studenti di applicare a particolari problemi la teoria studiata. L’esame finale è orale.

Assessment

The assessment method involves the verification of exercises on the topics of the program, which require the implementation of the algorithms and the evaluation of the performance on different sets of data. The final exam is oral.

Programma del Corso

NUMERI FINITI. Teorema di rappresentazione dei numeri reali. Numeri finiti: l’insieme dei numeri di macchina. Precisione di macchina. Analisi degli errori. Stabilità degli algoritmi. Condizionamento dei problemi. Indici di condizionamento. Errori nelle operazioni aritmetiche con numeri finiti. SISTEMI LINEARI: METODI DIRETTI. Matrici e vettori. Operazioni sulle matrici. Matrice inversa di una matrice quadrata. Norme vettoriali e matriciali. Sistemi lineari. Risoluzione di sistemi lineari normali non singolari. Fattorizzazlone di una matrice nel prodotto di due matrici triangolari. Il metodo di Gauss per risolvere un sistema lineare normale. Complessità computazionale dell'algoritmo di fattorizzazione di Gauss. Stabilità degli algoritmi di fattorizzazione. Stima dell'indice di condizionamento di una matrice (dimostrazione). Inversione di una matrice con il metodo di Gauss-Jordan. Matrici simmetriche definite positive. Algoritmo di Cholesky. Matrici sparse. Risoluzione di un sistema tridiagonale. SISTEMI LINEARI: METODI ITERATIVI. Metodi iterativi per la risoluzione di sistemi lineari normali non singolari. Metodo di Jacobi. Metodo di Gauss-Seidel. Velocità di convergenza per i metodi iterativi. Condizioni di convergenza. Condizioni sufficienti per la convergenza di un metodo iterativo (dimostrazione). INTERPOLAZIONE ED APPROSSIMAZIONE DEI DATI. Formulazione del problema della ricostruzione di dati sperimentali. Polinomio di interpolazione: formula di Lagrange. Differenze divise di una funzione. Polinomio di interpolazione: formula di Newton. Complessitaà computazionale degli algoritmi di interpolazione polinomiale. Formula dell’errore nell’interpolazione polinomiale (dimostrazione). Il fenomeno di Runge. Interpolazione con le funzioni spline. INTEGRAZIONE NUMERICA. Formule di quadratura: formule di Newton-Cotes: formule dei trapezi e di Cavalieri-Simpson. Formule composite di Newton-Cotes. Errore nelle formule di Newton-Cotes.

Course Syllabus

FINITE NUMBERS. Theorem of representation of real numbers. The set of floating-point numbers. Floating-point relative accuracy. Error analysis. Stability of algorithms. Condition number. Errors in arithmetic operations with floating-point numbers. LINEAR SYSTEMS: METHODS DIRECT. Matrices and vectors. Matrix operations. Inverse of a square matrix. Norms of vectors and matrices. Linear systems. Factorization of a matrix. Gauss method. Computational cost of the algorithm of Gauss factorization. Stability of the factorization algorithms. Condition number of a matrix. Inversion of a matrix with the Gauss-Jordan method. Symmetric positive definite matrices. Cholesky algorithm. Sparse matrices. Method for tridiagonal system. LINEAR SYSTEMS: ITERATIVE METHODS. Iterative methods for solving linear systems. Jacobi method. Gauss-Seidel method. Convergence for iterative methods. INTERPOLATION AND APPROXIMATION OF DATA. Formulation of the problem of reconstruction of experimental data. Polynomial interpolation: Lagrange's formula. Divided differences of a function. Polynomial Interpolation: Newton's formula. Computational cost of algorithms for polynomial interpolation. Runge's phenomenon. Polynomial interpolation error formula. Spline interpolation. NUMERICAL INTEGRATION. Quadrature formulas: Newton–Cotes formulae. Trapezoid rule. Cavalieri-Simpson's rule. Composite Newton-Cotes rules. Error in Newton-Cotes formulae.

Testi di riferimento: 1) A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio, “Calcolo scientifico. Esercizi e problemi risolti con MATLAB e Octave”, Springer Verlag, (2012).   2) G. Rodriguez, S. Seatzu, “Introduzione alla Matematica Applicata e Computazionale”, Pitagora Editrice (2010). 3) Roberto Bevilacqua, Dario Bini, Milvio Capovani, Ornella Menchi “Introduzione alla Matematica Computazionale”, Zanichelli (1990). 4) Ilio Galligani "Elementi di Analisi Numerica", Zanichelli (1986). Per la Programmazione: 1) Gianni Aguzzi, Maria Grazia Gasparo, Maria Macconi "FORTRAN 77, uno strumento per il calcolo scientifico", Pitagora (1987). 2) Valeriano Comincioli "FORTRAN 77 Introduzione e Applicazioni Numeriche", McGraw-Hill Libri Italia srl (1990). 3) Matlab (software commerciale) http://www.mathworks.it/ 4) Octave (software gratuito simile a Matlab) http://www.gnu.org/software/octave/ 5) Scilab (software gratuito simile a Matlab) http://www.scilab.org/

Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento

CALCOLO NUMERICO I

Docente: LUIGIA PUCCIO
NNomeSSDTipoCFUORETAFFrequenza
1CALCOLO NUMERICO IMAT/08LEZ648Affine/IntegrativaLibera
2CALCOLO NUMERICO IMAT/08LAB330Affine/IntegrativaLibera

Legenda
SEGMENTO: Tutte le unità didattiche sono composte da almeno un segmento
TIPO:LEZ - lezione, ESE - esercitazione, LAB - laboratorio

Orario di Ricevimento - LUIGIA PUCCIO

GiornoOra inizioOra fineLuogo
Martedì 09:00 12:00RICEVIMENTO SOLO IN MODALITÀ TELEMATICA, anche in orari e giorni diversi. Si consiglia di chiedere un appuntamento, contattando il docente per e-mail: gina@unime.it
Note:
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