Dajana CONTE | CALCOLO SCIENTIFICO

cod. 0522200045

CALCOLO SCIENTIFICO

	0522200045
	DIPARTIMENTO DI MATEMATICA
	CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
	MATEMATICA
	2024/2025

CURRICULUM GENERALE DIDATTICO

	ANNO ORDINAMENTO 2018
	PRIMO SEMESTRE

MODULI

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

DOCENTI

	DAJANA CONTE T Curriculum
	GIANLUCA FRASCA CACCIA Curriculum

APPELLI

Appello	Data	Sessione
CALCOLO SCIENTIFICO	07/01/2025 - 09:00	SESSIONE ORDINARIA
CALCOLO SCIENTIFICO	07/01/2025 - 09:00	SESSIONE DI RECUPERO
CALCOLO SCIENTIFICO	29/01/2025 - 09:00	SESSIONE ORDINARIA
CALCOLO SCIENTIFICO	29/01/2025 - 09:00	SESSIONE DI RECUPERO
CALCOLO SCIENTIFICO	28/02/2025 - 09:00	SESSIONE ORDINARIA
CALCOLO SCIENTIFICO	28/02/2025 - 09:00	SESSIONE DI RECUPERO

	Obiettivi
	OBIETTIVO GENERALE 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. CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE GLI STUDENTI ACQUISIRANNO LE CONOSCENZE DI BASE SU: •METODI NUMERICI PER LA RISOLUZIONE DI ODES; •ASPETTI ALGORITMICI E PRINCIPI SU CUI SI BASA LO SVILUPPO DI SOFTWARE MATEMATICO EFFICIENTE IN AMBIENTI DI CALCOLO SCIENTIFICO (MATLAB OPPURE PYTHON), CON RIFERIMENTO ALLA STIMA DELL'ATTENDIBILITÀ DEI RISULTATI OTTENUTI ED ALLA VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI DEL SOFTWARE SVILUPPATO. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI: •RISOLVERE SISTEMI DI ODES MEDIANTE L’UTILIZZO DI SOFTWARE MATEMATICO; •ANALIZZARE TEORICAMENTE E SPERIMENTALMENTE LE PROPRIETÀ DEI METODI NUMERICI PER ODES: CONVERGENZA E STABILITÀ; •EFFETTUARE IL TESTING E LA VALUTAZIONE DI SOFTWARE MATEMATICO IN TERMINI DI ACCURATEZZA ED EFFICIENZA, ANCHE MEDIANTE IL CONFRONTO DELLE PRESTAZIONI TRA CODICI DIVERSI. AUTONOMIA DI GIUDIZIO GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI: •SCEGLIERE IL METODO NUMERICO PIÙ IDONEO AL PROBLEMA IN ESAME ATTRAVERSO L’ANALISI DELLE CARATTERISTICHE DEL PROBLEMA STESSO; •STIMARE L’ACCURATEZZA DI UN METODO NUMERICO INTERPRETANDO IN MODO CRITICO I RISULTATI OTTENUTI; •FORNIRE GIUSTIFICAZIONI TEORICHE ALL’EFFICACIA DI DIVERSI METODI PER LA RISOLUZIONE DEI PROBLEMI STUDIATI. ABILITÀ COMUNICATIVE GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI: •DESCRIVERE I RISULTATI OTTENUTI UTILIZZANDO GRAFICI E TABELLE; •COMUNICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE IN FORMA SCRITTA E ORALE CON UN CORRETTO LINGUAGGIO TECNICO-SCIENTIFICO. CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI: •APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE A CONTESTI DIFFERENTI DA QUELLI PRESENTATI DURANTE IL CORSO; •APPRENDERE NUOVI METODI PER LO SVILUPPO DI SOFTWARE MATEMATICO, APPREZZANDONE LIMITI E VANTAGGI; •PROCEDERE ALL’AGGIORNAMENTO CONTINUO DELLE PROPRIE CONOSCENZE, UTILIZZANDO LA LETTERATURA TECNICA E SCIENTIFICA, MEDIANTE GLI STRUMENTI BIBLIOGRAFICI TRADIZIONALI E LE RISORSE DIGITALI.

OBIETTIVO GENERALE
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.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
GLI STUDENTI ACQUISIRANNO LE CONOSCENZE DI BASE SU:
•METODI NUMERICI PER LA RISOLUZIONE DI ODES;
•ASPETTI ALGORITMICI E PRINCIPI SU CUI SI BASA LO SVILUPPO DI SOFTWARE MATEMATICO EFFICIENTE IN AMBIENTI DI CALCOLO SCIENTIFICO (MATLAB OPPURE PYTHON), CON RIFERIMENTO ALLA STIMA DELL'ATTENDIBILITÀ DEI RISULTATI OTTENUTI ED ALLA VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI DEL SOFTWARE SVILUPPATO.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI:
•RISOLVERE SISTEMI DI ODES MEDIANTE L’UTILIZZO DI SOFTWARE MATEMATICO;
•ANALIZZARE TEORICAMENTE E SPERIMENTALMENTE LE PROPRIETÀ DEI METODI NUMERICI PER ODES: CONVERGENZA E STABILITÀ;
•EFFETTUARE IL TESTING E LA VALUTAZIONE DI SOFTWARE MATEMATICO IN TERMINI DI ACCURATEZZA ED EFFICIENZA, ANCHE MEDIANTE IL CONFRONTO DELLE PRESTAZIONI TRA CODICI DIVERSI.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI:
•SCEGLIERE IL METODO NUMERICO PIÙ IDONEO AL PROBLEMA IN ESAME ATTRAVERSO L’ANALISI DELLE CARATTERISTICHE DEL PROBLEMA STESSO;
•STIMARE L’ACCURATEZZA DI UN METODO NUMERICO INTERPRETANDO IN MODO CRITICO I RISULTATI OTTENUTI;
•FORNIRE GIUSTIFICAZIONI TEORICHE ALL’EFFICACIA DI DIVERSI METODI PER LA RISOLUZIONE DEI PROBLEMI STUDIATI.

ABILITÀ COMUNICATIVE
GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI:
•DESCRIVERE I RISULTATI OTTENUTI UTILIZZANDO GRAFICI E TABELLE;
•COMUNICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE IN FORMA SCRITTA E ORALE CON UN CORRETTO LINGUAGGIO TECNICO-SCIENTIFICO.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI:
•APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE A CONTESTI DIFFERENTI DA QUELLI PRESENTATI DURANTE IL CORSO;
•APPRENDERE NUOVI METODI PER LO SVILUPPO DI SOFTWARE MATEMATICO, APPREZZANDONE LIMITI E VANTAGGI;
•PROCEDERE ALL’AGGIORNAMENTO CONTINUO DELLE PROPRIE CONOSCENZE, UTILIZZANDO LA LETTERATURA TECNICA E SCIENTIFICA, MEDIANTE GLI STRUMENTI BIBLIOGRAFICI TRADIZIONALI E LE RISORSE DIGITALI.

	Prerequisiti
	TEORIA DELLE EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE. PRINCIPI DI PROGRAMMAZIONE. CONOSCENZA DI BASE DELL'AMBIENTE MATLAB

	Contenuti
	METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE, METODI LINEARI MULTISTEP (8 ORE). METODI PREDICTOR-CORRECTOR (4 ORE). METODI RUNGE-KUTTA (4 ORE). ORDINE E STIME DEGLI ERRORI (6 ORE). CONSISTENZA, CONVERGENZA, ZERO-STABILITÀ (8 ORE). TEORIA DELLA DEBOLE STABILITÀ, SISTEMI STIFF (6 ORE). STRUTTURA DI UN ALGORITMO A PASSO VARIABILE: PROCEDURE DI STARTING, STIMA DELL'ERRORE DI TRONCAMENTO, STRATEGIE PER IL CAMBIAMENTO DEL PASSO, VALUTAZIONE DEL SOFTWARE (4 ORE). APPROSSIMAZIONE DELLA SOLUZIONE NUMERICA CON BASI NON POLINOMIALI (2 ORE). INTRODUZIONE AI METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI STOCASTICHE: CONVERGENZA DEBOLE E FORTE, METODO DI EULERO-MARUYAMA (6 ORE).

Contenuti

METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE, METODI LINEARI MULTISTEP (8 ORE). METODI PREDICTOR-CORRECTOR (4 ORE). METODI RUNGE-KUTTA (4 ORE). ORDINE E STIME DEGLI ERRORI (6 ORE). CONSISTENZA, CONVERGENZA, ZERO-STABILITÀ (8 ORE). TEORIA DELLA DEBOLE STABILITÀ, SISTEMI STIFF (6 ORE). STRUTTURA DI UN ALGORITMO A PASSO VARIABILE: PROCEDURE DI STARTING, STIMA DELL'ERRORE DI TRONCAMENTO, STRATEGIE PER IL CAMBIAMENTO DEL PASSO, VALUTAZIONE DEL SOFTWARE (4 ORE). APPROSSIMAZIONE DELLA SOLUZIONE NUMERICA CON BASI NON POLINOMIALI (2 ORE). INTRODUZIONE AI METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI STOCASTICHE: CONVERGENZA DEBOLE E FORTE, METODO DI EULERO-MARUYAMA (6 ORE).

	Metodi Didattici
	IL CORSO SI ARTICOLA IN LEZIONI FRONTALI (6 CFU, 48 ORE). DURANTE LE LEZIONI SARANNO INOLTRE SVOLTE ESERCITAZIONI, ATTIVITÀ DI LABORATORIO E REALIZZATI PROGETTI PER LO SVILUPPO E VALUTAZIONE DI SOFTWARE MATEMATICO. LE LEZIONI FRONTALI PRESENTERANNO LE METODOLOGIE E GLI ALGORITMI CHE POI, DURANTE LE ESERCITAZIONI, VERRANNO CODIFICATI IN AMBIENTI DI CALCOLO SCIENTIFICO E TESTATI SU PROBLEMI TEST DI INTERESSE. PARTE DELLE ESERCITAZIONI VERRÀ’ DEDICATA AD ATTIVITÀ PROGETTUALI IN PICCOLI GRUPPI, ALLO SCOPO DI SVILUPPARE SOFTWARE MATEMATICO E TESTARLO SU PROBLEMI TEST FORNITI DAL DOCENTE, VERIFICANDO LE PROPRIETÀ DI ACCURATEZZA, STABILITÀ ED EFFICIENZA DEI METODI NUMERICI UTILIZZATI. IL LAVORO IN PICCOLI GRUPPI HA ANCHE L'OBIETTIVO DI ABITUARE GLI STUDENTI AL LAVORO DI GRUPPO.

Metodi Didattici

IL CORSO SI ARTICOLA IN LEZIONI FRONTALI (6 CFU, 48 ORE). DURANTE LE LEZIONI SARANNO INOLTRE SVOLTE ESERCITAZIONI, ATTIVITÀ DI LABORATORIO E REALIZZATI PROGETTI PER LO SVILUPPO E VALUTAZIONE DI SOFTWARE MATEMATICO.

LE LEZIONI FRONTALI PRESENTERANNO LE METODOLOGIE E GLI ALGORITMI CHE POI, DURANTE LE ESERCITAZIONI, VERRANNO CODIFICATI IN AMBIENTI DI CALCOLO SCIENTIFICO E TESTATI SU PROBLEMI TEST DI INTERESSE.

PARTE DELLE ESERCITAZIONI VERRÀ’ DEDICATA AD ATTIVITÀ PROGETTUALI IN PICCOLI GRUPPI, ALLO SCOPO DI SVILUPPARE SOFTWARE MATEMATICO E TESTARLO SU PROBLEMI TEST FORNITI DAL DOCENTE, VERIFICANDO LE PROPRIETÀ DI ACCURATEZZA, STABILITÀ ED EFFICIENZA DEI METODI NUMERICI UTILIZZATI. IL LAVORO IN PICCOLI GRUPPI HA ANCHE L'OBIETTIVO DI ABITUARE GLI STUDENTI AL LAVORO DI GRUPPO.

	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' DI 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. LA PROVA PRATICA È PROPEDEUTICA AL COLLOQUIO ORALE ED HA LA DURATA DI CIRCA UN’ORA. LA PROVA PRATICA PESA CIRCA IL 40% SUL VOTO FINALE, IL COLLOQUIO ORALE PESA CIRCA IL 60%. IL COLLOQUIO HA LUOGO SUBITO DOPO LA PROVA PRATICA ED HA LA DURATA DI CIRCA 30 MINUTI. LA LODE POTRÀ ESSERE ATTRIBUITA AGLI STUDENTI CHE DIMOSTRINO DI ESSERE IN GRADO DI APPLICARE CON SENSO CRITICO E CON ORIGINALITÀ LE CONOSCENZE E LE COMPETENZE ACQUISITE.

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' DI 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.

LA PROVA PRATICA È PROPEDEUTICA AL COLLOQUIO ORALE ED HA LA DURATA DI CIRCA UN’ORA. LA PROVA PRATICA PESA CIRCA IL 40% SUL VOTO FINALE, IL COLLOQUIO ORALE PESA CIRCA IL 60%. IL COLLOQUIO HA LUOGO SUBITO DOPO LA PROVA PRATICA ED HA LA DURATA DI CIRCA 30 MINUTI. LA LODE POTRÀ ESSERE ATTRIBUITA AGLI STUDENTI CHE DIMOSTRINO DI ESSERE IN GRADO DI APPLICARE CON SENSO CRITICO E CON ORIGINALITÀ LE CONOSCENZE E LE COMPETENZE ACQUISITE.

	Testi
	J.D.LAMBERT, NUMERICAL METHODS FOR ORDINARY DIFFERENTIAL SYSTEMS, J. WILEY & SONS, 1991. R. D’AMBROSIO, NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMS, FROM DETERMINISTIC TO STOCHASTIC NUMERICAL METHODS, SPRINGER, 2023. SLIDES FORNITE DAI DOCENTI SUL CANALE TEAMS DEL CORSO: IL MATERIALE RELATIVO ALL’ANNO ACCADEMICO 2023/2024 E’ REPERIBILE SU: HTTPS://UNISALERNO.SHAREPOINT.COM/:F:/S/UNI23-CALCOLOSCIENTIFICO-052220004577735NESSUNPARTIZIONAMENT/EIYTI4AANU1HNYIW_AFFEI4BCM3BIXUW2DATFN_YTKPOLA?E=XKYLJF

Testi

J.D.LAMBERT, NUMERICAL METHODS FOR ORDINARY DIFFERENTIAL SYSTEMS, J. WILEY & SONS, 1991.

R. D’AMBROSIO, NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMS, FROM DETERMINISTIC TO STOCHASTIC NUMERICAL METHODS, SPRINGER, 2023.

SLIDES FORNITE DAI DOCENTI SUL CANALE TEAMS DEL CORSO: IL MATERIALE RELATIVO ALL’ANNO ACCADEMICO 2023/2024 E’ REPERIBILE SU:
HTTPS://UNISALERNO.SHAREPOINT.COM/:F:/S/UNI23-CALCOLOSCIENTIFICO-052220004577735NESSUNPARTIZIONAMENT/EIYTI4AANU1HNYIW_AFFEI4BCM3BIXUW2DATFN_YTKPOLA?E=XKYLJF

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

Orari Lezioni

BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-29]

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