Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Evghenia SAKELLARIADI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT04] INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE First Cycle Degree (3 years) - [IT04] COMPUTER AND AUTOMATION ENGINEERING
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: A - Base
Settore disciplinareAcademic discipline: MAT/08 - ANALISI NUMERICA
Italiano.
Italian.
Analisi matematica.
Differential calculus.
48 ore di lezione teorica
48 hours theoretical lessons
L'insegnamento consente allo studente di acquisire la conoscenza di specifici metodi e algoritmi numerici utili per affrontare alcune
classi fondamentali di problemi matematici. Benché questi algoritmi vengano introdotti attraverso la loro dimostrazione matematica, ciò
a cui il corso dà maggiore importanza è la capacità di comprensione della logica secondo cui operano, ed i criteri, le modalità e i limiti
di applicazione a problemi reali.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Al completamento del corso lo studente sarà in grado di fornire una soluzione approssimata ad alcuni problemi matematici significativi,
applicando opportuni metodi numerici e scegliendo in maniera consapevole tra diverse opzioni. Inoltre saprà fornire una stima
dell’errore di approssimazione commesso, rispetto alla soluzione analitica esatta.
Competenze trasversali.
Nell’utilizzare i diversi metodi di calcolo numerico per risolvere specifici esercizi, lo studente dovrà affrontare le varie difficoltà
connesse con la messa in pratica di concetti studiati teoricamente, migliorando così l’autonomia di giudizio e la capacità di
apprendimento.
Knowledge and Understanding.
On completion of the course students will have learnt some basic numerical techniques, useful for tackling several types of
mathematical problems commonly occurring in the engineering and physical sciences. Full mathematical proofs will not be treated in
detail, the emphasis being on the logic behind each technique and the criteria and possible limits for its application. The main focus is
on understanding why the methods work, what type of errors can be expected and when a method might lead to difficulties
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
On completion of the course students will be able to produce approximate solutions to several types of mathematical problems, using
an appropriate numerical technique. They will also be able to give a rough estimation of the associated approximation error.
Transversal Skills.
In using specific numerical techniques for solving the various types of problems, students will learn to deal with the difficulties
connected to putting theory into practice, which will enhance their capacity for independent learning and making correct choices
Analisi degli errori, convergenza. Soluzioni di equazioni
in una variabile. Metodi diretti per la soluzione di sistemi lineari.
Interpolazione ed approssimazione polinomiale. Differenze divise.
Soluzione numerica di sistemi non lineari. Metodi iterativi per l'algebra
lineare. Problemi agli autovalori. Derivazione e integrazione numerica.
Error analysis and convergence. Solutions of equations in one variable.
Direct methods for the solution of linear systems. Interpolation and
polynomial approximation. Divided differences. Numerical solution of
nonlinear systems. Iterative methods for linear algebra. Eigenvalue
problems. Numerical differentiation and integration.
Lo studente verrà valutato mediante una prova pratica ed una
discussione orale. Nella prova pratica si valuterà la capacità di risolvere
problemi utilizzando le tecniche apprese, nella discussione orale si
valuterà l'apprendimento della teoria.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Nelle prove d'esame lo studente deve dimostrare di aver ben compreso i
concetti esposti nel corso, di conoscere i risultati e le metodologie
presentati nel corso delle lezioni, di essere in grado di impostare un
problema e di risolverlo correttamente attraverso i metodi appresi.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Nella prova pratica viene valutata la capacità di
impostare e risolvere in modo corretto, utilizzando i metodi propri del
corso, i problemi posti. Nella discussione orale viene valutata la
conoscenza dei concetti
presentati nelle lezioni, la capacità di esposizione e di fare collegamenti
fra i vari concetti
introdotti. Nella prova pratica potranno anche essere rivolte domande di
natura teorica, mentre
nella discussione orale potranno essere proposti degli esercizi.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Nella prova pratica lo studente riceverà un voto espresso in trentesimi. Il
raggiungimento della sufficienza (18/30) è condizione necessaria per
l'ammissione all'orale. Il voto complessivo, in trentesimi, deriva dalla
valutazione comparativa della prova pratica e della discussione orale. La
valutazione
massima, pari a trenta trentesimi, è raggiunta dimostrando una
conoscenza approfondita dei contenuti del corso e piena autonomia nello
svolgimento delle prove. La valutazione minima, pari a diciotto
trentesimi, è assegnata agli studenti che riescono a risolvere i problemi
proposti e che dimostrano sufficiente conoscenza degli argomenti propri
della materia.
Learning Evaluation Methods.
The student will be assessed through a practical test and an oral
discussion. In the practical test the ability to apply the techniques learned
during the course towards the solution of practical problems will be
assessed, while the oral discussion will establish the theoretical
knowledge.
Learning Evaluation Criteria.
In the exams the student must show good understanding of the concepts
presented during the course, good knowledge of the results and methods
presented during the lectures, and finally the ability to set problems and
solve them by suitable application of the techniques and methods
learned during the course
Learning Measurement Criteria.
In the practical test the ability of setting up and correctly solve the
proposed problems, by using the techniques introduced during the
course,
will be assessed. In the oral discussion, the knowledge and
comprehension of the concepts introduced during the course will be
assessed, together with the ability of explaining fluently the ideas of the
course and to relate the various arguments to each other. Theoretical
questions could be asked in the practical test, as well as specific
problems and exercises could be proposed in the oral discussion.will be assessed. In the group project, the knowledge and comprehension of the concepts introduced during the course will be assessed, together with the ability of relating the various arguments to each other.
Final Mark Allocation Criteria.
A score in the range 0-30 will be given to the student in the practical test.
A minimum score of 18/30 is necessary condition for being admitted to
the oral discussion. The final score, in the range 0-30, will result from a
comparative assessment of the practical test and the oral discussion. The
maximum score (30/30) is assigned after showing a deep knowledge of
the course material and full independence in the practical test. The
minimum passing grade (18/30) ,is assigned the students who show the
ability of solving the proposed problems and show a sufficient knowledge
of the course material.
R. BURDEN, J. D. FAIRES "Numerical Analysis", Brooks/Cole, 9th Ed., 2009
Moodle del corso: https://learn.univpm.it/
R. BURDEN, J. D. FAIRES "Numerical Analysis", Brooks/Cole, 9th Ed., 2009
Course Moodle: https://learn.univpm.it
NO
NO
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
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