Dajana CONTE | CALCOLO SCIENTIFICO

cod. 0512100045

CALCOLO SCIENTIFICO

	0512100045
	DIPARTIMENTO DI INFORMATICA
	CORSO DI LAUREA
	INFORMATICA
	2024/2025

PERCORSO COMUNE

	ANNO CORSO 3
	ANNO ORDINAMENTO 2017
	SECONDO SEMESTRE

MODULI

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

	Obiettivi
	OBIETTIVO GENERALE IL CORSO È FINALIZZATO AD ACQUISIRE LA CONOSCENZA TEORICA DEI PRINCIPALI METODI NUMERICI E LE ABILITÀ DI SVILUPPO DI SOFTWARE MATEMATICO, PER LA RISOLUZIONE NUMERICA DI PROBLEMI DI CALCOLO SCIENTIFICO DI INTERESSE NELL’INFORMATICA. CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE GLI STUDENTI ACQUISIRANNO LE CONOSCENZE DI BASE SU: •METODI NUMERICI RELATIVI AI SEGUENTI ARGOMENTI: RISOLUZIONE NUMERICA DI SISTEMI LINEARI CON METODI DIRETTI E ITERATIVI, APPROSSIMAZIONE DI DATI E FUNZIONI, CALCOLO DI AUTOVALORI DI MATRICI; •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; •CONOSCENZA DI BASE DELL’AMBIENTE DI CALCOLO MATLAB (OPPURE PYTHON) E DELLE RELATIVE FUNZIONI DI CALCOLO SCIENTIFICO. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI: •RISOLVERE PROBLEMI DI CALCOLO SCIENTIFICO PRESENTI IN DIVERSE APPLICAZIONI INFORMATICHE MEDIANTE LO SVILUPPO E L’UTILIZZO DI SOFTWARE MATEMATICO E DI OPPORTUNI AMBIENTI DI CALCOLO (MATLAB/PYTHON); •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, QUALI AD ESEMPIO STRUTTURA DEI DATI, ACCURATEZZA RICHIESTA; •ANALIZZARE LA CONVERGENZA DI UN METODO ITERATIVO; •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; •RICONOSCERE ERRORI DERIVANTI DA OPERAZIONI MACCHINA (IN ARITMETICA A VIRGOLA MOBILE). 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
IL CORSO È FINALIZZATO AD ACQUISIRE LA CONOSCENZA TEORICA DEI PRINCIPALI METODI NUMERICI E LE ABILITÀ DI SVILUPPO DI SOFTWARE MATEMATICO, PER LA RISOLUZIONE NUMERICA DI PROBLEMI DI CALCOLO SCIENTIFICO DI INTERESSE NELL’INFORMATICA.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
GLI STUDENTI ACQUISIRANNO LE CONOSCENZE DI BASE SU:
•METODI NUMERICI RELATIVI AI SEGUENTI ARGOMENTI: RISOLUZIONE NUMERICA DI SISTEMI LINEARI CON METODI DIRETTI E ITERATIVI, APPROSSIMAZIONE DI DATI E FUNZIONI, CALCOLO DI AUTOVALORI DI MATRICI;
•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;
•CONOSCENZA DI BASE DELL’AMBIENTE DI CALCOLO MATLAB (OPPURE PYTHON) E DELLE RELATIVE FUNZIONI DI CALCOLO SCIENTIFICO.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI:
•RISOLVERE PROBLEMI DI CALCOLO SCIENTIFICO PRESENTI IN DIVERSE APPLICAZIONI INFORMATICHE MEDIANTE LO SVILUPPO E L’UTILIZZO DI SOFTWARE MATEMATICO E DI OPPORTUNI AMBIENTI DI CALCOLO (MATLAB/PYTHON);
•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, QUALI AD ESEMPIO STRUTTURA DEI DATI, ACCURATEZZA RICHIESTA;
•ANALIZZARE LA CONVERGENZA DI UN METODO ITERATIVO;
•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;
•RICONOSCERE ERRORI DERIVANTI DA OPERAZIONI MACCHINA (IN ARITMETICA A VIRGOLA MOBILE).

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
	CONOSCENZE E COMPETENZE DI ELEMENTI DI MATEMATICA DISCRETA E DI CALCOLO MATRICIALE.

	Contenuti
	PER OGNI ARGOMENTO SONO INDICATE LE ORE DI LEZIONE FRONTALE (F) E DI LABORATORIO (L) RAPPRESENTAZIONEDI NUMERI REALI IN UN CALCOLATORE. ERRORE DI TRONCAMENTO ED ARROTONDAMENTO. PRECISIONE DI MACCHINA. OPERAZIONI DI MACCHINA. PROPAGAZIONE DELL’ERRORE: CONDIZIONAMENTO E STABILITÀ. (6F+6L) LA MATEMATICA DEL WEB E IL PROBLEMA DEL PAGERANK DI GOOGLE. FORMULAZIONE DEL PROBLEMA DEL PAGERANK COME SISTEMA LINEARE. FORMULAZIONE MATRICIALE DI UN SISTEMA LINEARE. STUDIO DEL CONDIZIONAMENTO DI UN SISTEMA LINEARE. RISOLUZIONE NUMERICA DI DISTEMI TRIANGOLARI. METODO DI ELIMINAZIONE DI GAUSS CON E SENZA PIVOTING PARZIALE. FATTORIZZAZIONI DI MATRICI ED UTILIZZO NELLA COMPRESSIONE DI IMMAGINI. METODI DI JACOBI E GAUSS-SEIDEL. FORMULAZIONE MATRICIALE DI UN METODO ITERATIVO. CONVERGENZA. (8F+8L) FORMULAZIONE DEL PAGERANK COME PROBLEMA AGLI AUTOVALORI. METODO DELLE POTENZE PER IL CALCOLO DI AUTOVALORI. (3F+3L) FUNZIONI MATEMATICHE PER LA COMUTER GRAPHICS: INTERPOLAZIONE POLINOMIALE E MEDIANTE SPLINES. USO DEL POLINOMIO INTERPOLANTE IN CRITTOGRAFIA: SCHEMI A SOGLIA. APPROSSIMAZIONE DI DATI SPERIMENTALI NEL SENSO DEI MINIMI QUADRATI. (5F+5L) PRINCIPI DI ALGEBRA LINEARE PARALLELA. CENNI AL PAGERANK DI TWITTER ED ALGORITMO PARALLELO PER IL SUO CALCOLO. (2F+2L) ELEMENTI DI PROGRAMMAZIONE MATLAB/OCTAVE/PYTHON.

Contenuti

PER OGNI ARGOMENTO SONO INDICATE LE ORE DI LEZIONE FRONTALE (F) E DI LABORATORIO (L)

RAPPRESENTAZIONEDI NUMERI REALI IN UN CALCOLATORE. ERRORE DI TRONCAMENTO ED ARROTONDAMENTO. PRECISIONE DI MACCHINA. OPERAZIONI DI MACCHINA. PROPAGAZIONE DELL’ERRORE: CONDIZIONAMENTO E STABILITÀ. (6F+6L)

LA MATEMATICA DEL WEB E IL PROBLEMA DEL PAGERANK DI GOOGLE. FORMULAZIONE DEL PROBLEMA DEL PAGERANK COME SISTEMA LINEARE. FORMULAZIONE MATRICIALE DI UN SISTEMA LINEARE. STUDIO DEL CONDIZIONAMENTO DI UN SISTEMA LINEARE. RISOLUZIONE NUMERICA DI DISTEMI TRIANGOLARI. METODO DI ELIMINAZIONE DI GAUSS CON E SENZA PIVOTING PARZIALE. FATTORIZZAZIONI DI MATRICI ED UTILIZZO NELLA COMPRESSIONE DI IMMAGINI. METODI DI JACOBI E GAUSS-SEIDEL. FORMULAZIONE MATRICIALE DI UN METODO ITERATIVO. CONVERGENZA. (8F+8L)

FORMULAZIONE DEL PAGERANK COME PROBLEMA AGLI AUTOVALORI. METODO DELLE POTENZE PER IL CALCOLO DI AUTOVALORI. (3F+3L)

FUNZIONI MATEMATICHE PER LA COMUTER GRAPHICS: INTERPOLAZIONE POLINOMIALE E MEDIANTE SPLINES.
USO DEL POLINOMIO INTERPOLANTE IN CRITTOGRAFIA: SCHEMI A SOGLIA. APPROSSIMAZIONE DI DATI SPERIMENTALI NEL SENSO DEI MINIMI QUADRATI. (5F+5L)

PRINCIPI DI ALGEBRA LINEARE PARALLELA. CENNI AL PAGERANK DI TWITTER ED ALGORITMO PARALLELO PER IL SUO CALCOLO. (2F+2L)

ELEMENTI DI PROGRAMMAZIONE MATLAB/OCTAVE/PYTHON.

	Metodi Didattici
	L'INSEGNAMENTO È COMPOSTO DA LEZIONI FRONTALI IN AULA ED ESERCITAZIONI IN LABORATORIO. LE LEZIONI FRONTALI IN AULA PRESENTERANNO LE METODOLOGIE E GLI ALGORITMI CHE VERRANNO POI CODIFICATI IN AMBIENTI DI CALCOLO SCIENTIFICO IN LABORATORIO E TESTATI SU ALCUNI PROBLEMI TEST DI INTERESSE. PER CIASCUNO DEGLI ARGOMENTI TRATTATI VERRANNO PRESENTATE SITUAZIONI DI INTERESSE NELLA REALTÀ CHE RICHIEDONO L'USO DELLE METODOLOGIE NUMERICHE PRESENTATE. L'INSEGNAMENTO È ARRICCHITO DA SIMULAZIONI DELLE PROVE D'ESAME, AL FINE DI PROPORRE ALLO STUDENTE ESERCITAZIONI MIRATE E FUNZIONALI ALLA SUA PREPARAZIONE. VERRANNO UTILIZZATE LE FUNZIONALITÀ MESSE A DISPOSIZIONE DALLA PIATTAFORMA DI E-LEARNING FORNITA DAL CORSO DI STUDI (IN PARTICOLARE RISORSE, COMPITO, QUIZ, FORUM).

Metodi Didattici

L'INSEGNAMENTO È COMPOSTO DA LEZIONI FRONTALI IN AULA ED ESERCITAZIONI IN LABORATORIO.

LE LEZIONI FRONTALI IN AULA PRESENTERANNO LE METODOLOGIE E GLI ALGORITMI CHE VERRANNO POI CODIFICATI IN AMBIENTI DI CALCOLO SCIENTIFICO IN LABORATORIO E TESTATI SU ALCUNI PROBLEMI TEST DI INTERESSE.

PER CIASCUNO DEGLI ARGOMENTI TRATTATI VERRANNO PRESENTATE SITUAZIONI DI INTERESSE NELLA REALTÀ CHE RICHIEDONO L'USO DELLE METODOLOGIE NUMERICHE PRESENTATE.

L'INSEGNAMENTO È ARRICCHITO DA SIMULAZIONI DELLE PROVE D'ESAME, AL FINE DI PROPORRE ALLO STUDENTE ESERCITAZIONI MIRATE E FUNZIONALI ALLA SUA PREPARAZIONE.

VERRANNO UTILIZZATE LE FUNZIONALITÀ MESSE A DISPOSIZIONE DALLA PIATTAFORMA DI E-LEARNING FORNITA DAL CORSO DI STUDI (IN PARTICOLARE RISORSE, COMPITO, QUIZ, FORUM).

	Verifica dell'apprendimento
	LA PROVA DI ESAME VALUTA LE CONOSCENZE ACQUISITE E LA CAPACITÀ DI APPLICARLE ALLA RISOLUZIONE DI PROBLEMI TIPICI DEL CALCOLO SCIENTIFICO. ESSA SI ARTICOLA IN DUE PROVE: UNA PROVA PRATICA, NELLA QUALE VIENE UTILIZZATO IL SOFTWARE PROGETTATO E REALIZZATO DURANTE IL CORSO AI FINI DELLA RISOLUZIONE DI UN SISTEMA LINEARE MEDIANTE METODI DIRETTI ED ITERATIVI, UN PROBLEMA DI APPROSSIMAZIONE DI FUNZIONI E DATI MEDIANTE INTERPOLAZIONE POLINOMIALE, APPROSSIMAZIONE NEL SENSO DEI MINIMI QUADRATI E SPLINE, UN PROBLEMA DI CALCOLO DI AUTOVALORI DI MATRICI MEDIANTE IL METODO DELLE POTENZE; UN COLLOQUIO ORALE, AI FINI DELL’ACCERTAMENTO DELLE CONOSCENZE TEORICHE PRESENTATE A LEZIONE. DURANTE IL CORSO VERRÀ SVOLTA UNA PROVA IN ITINERE DI ESONERO, SECONDO LE MEDESIME MODALITÀ DELLA PROVA DI ESAME FINALE.

Verifica dell'apprendimento

LA PROVA DI ESAME VALUTA LE CONOSCENZE ACQUISITE E LA CAPACITÀ DI APPLICARLE ALLA RISOLUZIONE DI PROBLEMI TIPICI DEL CALCOLO SCIENTIFICO.

ESSA SI ARTICOLA IN DUE PROVE: UNA PROVA PRATICA, NELLA QUALE VIENE UTILIZZATO IL SOFTWARE PROGETTATO E REALIZZATO DURANTE IL CORSO AI FINI DELLA RISOLUZIONE DI UN SISTEMA LINEARE MEDIANTE METODI DIRETTI ED ITERATIVI, UN PROBLEMA DI APPROSSIMAZIONE DI FUNZIONI E DATI MEDIANTE INTERPOLAZIONE POLINOMIALE, APPROSSIMAZIONE NEL SENSO DEI MINIMI QUADRATI E SPLINE, UN PROBLEMA DI CALCOLO DI AUTOVALORI DI MATRICI MEDIANTE IL METODO DELLE POTENZE; UN COLLOQUIO ORALE, AI FINI DELL’ACCERTAMENTO DELLE CONOSCENZE TEORICHE PRESENTATE A LEZIONE.

DURANTE IL CORSO VERRÀ SVOLTA UNA PROVA IN ITINERE DI ESONERO, SECONDO LE MEDESIME MODALITÀ DELLA PROVA DI ESAME FINALE.

	Testi
	IL TESTO DI RIFERIMENTO È G. MONEGATO, FONDAMENTI DI CALCOLO NUMERICO, CLUT 1998 VERRANNO INOLTRE FORNITE LE SLIDE DELLE LEZIONI FRONTALI E DI LABORATORIO, QUALE UTILE CANOVACCIO PER L'ORGANIZZAZIONE DELLO STUDIO.

	Altre Informazioni
	•HTTP://ELEARNING.INFORMATICA.UNISA.IT

BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-18]

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