Beatrice PATERNOSTER | CALCOLO SCIENTIFICO

cod. 0522200045

CALCOLO SCIENTIFICO

	0522200045
	DIPARTIMENTO DI MATEMATICA
	CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
	MATEMATICA
	2018/2019

CURRICULUM APPLICATIVO

	OBBLIGATORIO
	ANNO CORSO 1
	ANNO ORDINAMENTO 2018
	PRIMO SEMESTRE

MODULI

	SSD	CFU	ORE	ATTIVITÀ	TIPO DI ATTIVITÁ FORMATIVA
	MAT/08	6	48	LEZIONE	CARATTERIZZANTE

DOCENTI

	BEATRICE PATERNOSTER T Curriculum
	DAJANA CONTE Curriculum

	Obiettivi
	CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING): L'INSEGNAMENTO È FINALIZZATO AD ACQUISIRE LA CONOSCENZA TEORICA E AD ANALIZZARE CRITICAMENTE I PRINCIPALI METODI NUMERICI RELATIVI ALLA RISOLUZIONE NUMERICA DI PROBLEMI MODELLIZZATI DA EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE (ODES), SVILUPPANDO ANCHE IL RELATIVO SOFTWARE MATEMATICO. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING): L'INSEGNAMENTO HA L'OBIETTIVO DI RENDERE LO STUDENTE CAPACE DI •RISOLVERE SISTEMI DI ODES, ANCHE DI GRANDI DIMENSIONI, MEDIANTE L’UTILIZZO DI SOFTWARE MATEMATICO •ANALIZZARE TEORICAMENTE E SPERIMENTALMENTE LE PROPRIETA’ DEI METODI NUMERICI PER ODES: CONVERGENZA, STABILITÀ, SIMPLETTICITA’ •SCEGLIERE IL METODO NUMERICO PIÙ IDONEO AL PROBLEMA IN ESAME ATTRAVERSO L’ANALISI DELLE CARATTERISTICHE DEL PROBLEMA STESSO

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING):
L'INSEGNAMENTO È FINALIZZATO AD ACQUISIRE LA CONOSCENZA TEORICA E AD ANALIZZARE CRITICAMENTE I PRINCIPALI METODI NUMERICI RELATIVI ALLA RISOLUZIONE NUMERICA DI PROBLEMI MODELLIZZATI DA EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE (ODES), SVILUPPANDO ANCHE IL RELATIVO SOFTWARE MATEMATICO.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING):
L'INSEGNAMENTO HA L'OBIETTIVO DI RENDERE LO STUDENTE CAPACE DI
•RISOLVERE SISTEMI DI ODES, ANCHE DI GRANDI DIMENSIONI, MEDIANTE L’UTILIZZO DI SOFTWARE MATEMATICO
•ANALIZZARE TEORICAMENTE E SPERIMENTALMENTE LE PROPRIETA’ DEI METODI NUMERICI PER ODES: CONVERGENZA, STABILITÀ, SIMPLETTICITA’
•SCEGLIERE IL METODO NUMERICO PIÙ IDONEO AL PROBLEMA IN ESAME ATTRAVERSO L’ANALISI DELLE CARATTERISTICHE DEL PROBLEMA STESSO

	Prerequisiti
	TEORIA DELLE EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE. PRINCIPI DI PROGRAMMAZIONE. CONOSCENZA DI BASE DEI LINGUAGGI MATLAB E C

	Contenuti
	EQUAZIONI ALLE DIFFERENZE. RICHIAMI SUI METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARI: METODI LINEARI MULTISTEP. METODI PREDICTOR-CORRECTOR. METODI BDF (BACKWARD DIFFERENTIATION FORMULAE). METODI RUNGE-KUTTA. ORDINE. STIME DEGLI ERRORI. CONSISTENZA. CONVERGENZA. ZERO-STABILITÀ. TEORIA DELLA DEBOLE STABILITÀ. TEORIA DELLA STABILITA’ NON LINEARE. SISTEMI STIFF. METODI SIMPLETTICI PER SISTEMI HAMILTONIANI. METODI PARALLELI WAVEFORM RELAXATION (WR). METODI NUMERICI PER PROBLEMI AI LIMITI. STRUTTURA DI UN ALGORITMO A PASSO VARIABILE. PROCEDURE DI STARTING. STIMA DELL'ERRORE DI TRONCAMENTO. STRATEGIE PER IL CAMBIAMENTO DEL PASSO. VALUTAZIONE DEL SOFTWARE MATEMATICO.

Contenuti

EQUAZIONI ALLE DIFFERENZE. RICHIAMI SUI METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARI: METODI LINEARI MULTISTEP. METODI PREDICTOR-CORRECTOR. METODI BDF (BACKWARD DIFFERENTIATION FORMULAE). METODI RUNGE-KUTTA. ORDINE. STIME DEGLI ERRORI. CONSISTENZA. CONVERGENZA. ZERO-STABILITÀ. TEORIA DELLA DEBOLE STABILITÀ. TEORIA DELLA STABILITA’ NON LINEARE. SISTEMI STIFF. METODI SIMPLETTICI PER SISTEMI HAMILTONIANI. METODI PARALLELI WAVEFORM RELAXATION (WR). METODI NUMERICI PER PROBLEMI AI LIMITI. STRUTTURA DI UN ALGORITMO A PASSO VARIABILE. PROCEDURE DI STARTING. STIMA DELL'ERRORE DI TRONCAMENTO. STRATEGIE PER IL CAMBIAMENTO DEL PASSO. VALUTAZIONE DEL SOFTWARE MATEMATICO.

	Metodi Didattici
	LEZIONI FRONTALI, ESERCITAZIONI, LABORATORIO, REALIZZAZIONE DI PROGETTI DI SVILUPPO DI SOFTWARE MATEMATICO.

	Verifica dell'apprendimento
	LA PROVA DI ESAME CONSISTE NELLA DISCUSSIONE DI UNA PROVA PRATICA DI LABORATORIO E DI UNA PROVA ORALE SUI CONTENUTI DELL'INSEGNAMENTO. LA PROVA PRATICA PREVEDE L'UTILIZZO DEL SOFTWARE MATEMATICO SVILUPPATO DURANTE L'INSEGNAMENTO, E DA APPLICARE AD ALCUNI PROBLEMI TEST BASATI SU EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE, PER VERIFICARE LA CAPACITA' APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE. LA PROVA ORALE PREVEDE UN COLLOQUIO CHE VERTE SUI CONTENUTI TEORICI DELL'INSEGNAMENTO, AL FINE DI VERIFICARE LA CAPACITA' DI ANALIZZARE E PRESENTARE CON RIGORE LE PROPRIETA' DEI METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE PRESENTATE A LEZIONE.

Verifica dell'apprendimento

LA PROVA DI ESAME CONSISTE NELLA DISCUSSIONE DI UNA PROVA PRATICA DI LABORATORIO E DI UNA PROVA ORALE SUI CONTENUTI DELL'INSEGNAMENTO. LA PROVA PRATICA PREVEDE L'UTILIZZO DEL SOFTWARE MATEMATICO SVILUPPATO DURANTE L'INSEGNAMENTO, E DA APPLICARE AD ALCUNI PROBLEMI TEST BASATI SU EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE, PER VERIFICARE LA CAPACITA' APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE. LA PROVA ORALE PREVEDE UN COLLOQUIO CHE VERTE SUI CONTENUTI TEORICI DELL'INSEGNAMENTO, AL FINE DI VERIFICARE LA CAPACITA' DI ANALIZZARE E PRESENTARE CON RIGORE LE PROPRIETA' DEI METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE PRESENTATE A LEZIONE.

	Testi
	J.D.LAMBERT, NUMERICAL METHODS FOR ORDINARY DIFFERENTIAL SYSTEMS, J. WILEY & SONS, 1991. HAIRER, LUBICH, WANNER, GEOMETRIC NUMERICAL INTEGRATION, SPRINGER

	Altre Informazioni
	E-MAIL DEI DOCENTI DEL CORSO: BEAPAT@UNISA.IT, DAJCONTE@UNISA.IT

BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-10-21]

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