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| Corso | Ingegneria Industriale |
| Curriculum | Gestionale |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2019/2020 |
| Corso | Ingegneria Industriale |
| Curriculum | Gestionale |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2019/2020 |
| Crediti | 6 |
| Settore Scientifico Disciplinare | MAT/08 |
| Anno | Secondo anno |
| Unità temporale | Primo semestre |
| Ore aula | 48 |
| Attività formativa | Attività formative affini ed integrative |
| Docente | MARIANTONIA COTRONEI |
| Obiettivi | Lo scopo del corso è fornire allo studente i principali metodi del Calcolo Numerico per la risoluzione dei seguenti problemi matematici: sistemi lineari, equazioni non-lineari, approssimazione di dati, integrazione, problemi differenziali ai valori iniziali e ai limiti. Alla fine del corso lo studente dovrà aver assimilato il processo risolutivo di un problema matematico, distinguendone le varie fasi: discretizzazione del modello continuo, individuazione di un metodo risolutivo e implementazione del metodo su calcolatore. Dovrà essere capace di selezionare il metodo numerico più idoneo al problema in esame, rispetto a criteri di efficienza e stabilità. Dovrà acquisire consapevolezza delle problematiche relative all’utilizzo del calcolatore per la risoluzione di problemi matematici e capacità di: sviluppare semplici programmi di calcolo, realizzare test numerici e analizzare criticamente i risultati ottenuti. La didattica è organizzata in lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio. |
| Programma | ARITMETICA FLOATINGPOINT E ANALISI DEGLI ERRORI Rappresentazione dei numeri in un calcolatore. Precisione numerica. Aritmetica floatingpoint. Errori e loro propagazione. Condizionamento di un problema matematico. Stabilità di un algoritmo. RISOLUZIONE DI EQUAZIONI NON LINEARI Metodi iterativi: convergenza e ordine di convergenza. Metodi di bisezione, delle secanti e di NewtonRaphson. Criteri d’arresto RISOLUZIONE DI SISTEMI DI EQUAZIONI LINEARI Richiami di calcolo matriciale. Norme vettoriali e matriciali. Numero di condizionamento di una matrice. Metodi diretti. Risoluzione di sistemi triangolari. Metodo di eliminazione di Gauss. Pivoting. Fattorizzazione LU. Metodi iterativi. Matrice di iterazione. Convergenza e rapidità di convergenza. Criteri d'arresto. Metodi di Jacobi e GaussSeidel. APPROSSIMAZIONE DI FUNZIONI E DI DATI Interpolazione polinomiale. Polinomio interpolatore nella forma di Lagrange. Interpolazione con funzioni spline. Spline lineari e cubiche. Approssimazione nel senso dei minimi quadrati. DERIVAZIONE ED INTEGRAZIONE NUMERICA Approssimazione di derivate: differenze finite. Formule di quadratura interpolatorie. Grado di precisione. Formule di NewtonCotes. Formule di NewtonCotes composte. INTEGRAZIONE NUMERICA DI EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE Problema di Cauchy. Metodi onestep. Errore locale ed errore globale. Consistenza e convergenza. Metodi di Eulero e di Crank-Nicolson. Generalità sui metodi di Runge Kutta METODI NUMERICI PER PROBLEMI AI LIMITI Generalità su equazioni ellittiche, paraboliche, iperboliche. Condizioni iniziali e al contorno. Approssimazione alle differenze finite del problema di Poisson in una e due dimensioni. Approssimazione agli elementi finiti del problema di Poisson monodimensionale. MATLAB E OCTAVE COME LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE Ambienti di lavoro Matlab e Octave: comandi principali, array e matrici, funzioni matematiche di base, grafici. Istruzioni per la grafica. Progettazione e sviluppo dei programmi. Operatori relazionali e operatori logici. Funzioni. Istruzioni condizionali. Cicli non condizionati e condizionati. Implementazione di metodi numerici e analisi/validazione dei risultati su problemi test. |
| Testi docente | A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio. Calcolo Scientifico. Esercizi e problemi risolti con MATLAB e Octave, Springer, 2012. |
| Erogazione tradizionale | Sì |
| Erogazione a distanza | No |
| Frequenza obbligatoria | No |
| Valutazione prova scritta | No |
| Valutazione prova orale | Sì |
| Valutazione test attitudinale | No |
| Valutazione progetto | No |
| Valutazione tirocinio | No |
| Valutazione in itinere | No |
| Prova pratica | Sì |
| Corso | Ingegneria Industriale |
| Curriculum | Gestionale |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2019/2020 |
| Crediti | 6 |
| Settore Scientifico Disciplinare | ING-INF/05 |
| Anno | Secondo anno |
| Unità temporale | Primo semestre |
| Ore aula | 48 |
| Attività formativa | Attività formative affini ed integrative |
| Docente | GIUSEPPE MARIA LUIGI SARNE' |
| Obiettivi | Conoscenza e capacità di comprensione Il corso verte sulle strutture dati (elementari, non lineari, avanzate), lo studio di alcuni algoritmi di potenziale interesse per lo studente e fornisce elementi di programmazione orientata agli oggetti (OOP). Il corso mira a fornire allo studente gli strumenti e la metodologia necessaria per sviluppare programmi complessi. Come linguaggio di riferimento si adotterà il C++ in continuità con il corso di base del primo anno. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Conoscenza degli approcci ottimali per rappresentare esplicitare le relazioni d’interdipendenza esistenti tra dati, conoscenza di alcuni algoritmi di potenziale interesse, degli elementi del problema e di realizzare codice modulare attraverso l’uso delle classi. Autonomia di giudizio Capacità di comprendere e individuare vantaggi e limiti di applicabilità delle soluzioni ottenute e degli obiettivi della programmazione. Abilità comunicative Capacità di: - rappresentare relazioni esistenti tra i dati - identificazione delle possibili soluzioni algoritmiche - rappresentare il problema semplice o complesso come interazioni tra oggetti - realizzare codice modulare attraverso l’uso delle classi - operare a livello professionale in gruppi di progettazione; Capacità d’apprendimento Capacità di affrontare a livello professionale i temi propri dell’informatica e di aggiornare autonomamente le competenze specifiche acquisite. |
| Programma | Il corso di “Algoritmi, strutture dati ed elementi di OOP” è un corso strutturato in due parti. La prima parte è finalizzata allo studio di alcuni algoritmi, utili per risolvere problemi fondamentali, e delle strutture dati (elementari, non lineari, avanzate) più comuni. La seconda parte fornisce allo studente gli elementi di base della programmazione orientata agli oggetti (OOP) dove saranno sviluppate le capacità di esplicitare le relazioni d’interdipendenza di metodi e oggetti e di realizzare codice modulare attraverso l’uso delle classi. Come linguaggio di riferimento si adotterà il C++ in continuità con il corso di base di “Fondamenti di Informatica”. |
| Testi docente | Luis Joyanes Aguilar – Fondamenti di Programmazione in C++ - McGraw-Hill. T. Cormen, C. Leiserson, L. Rivest - Introduzione agli Algoritmi - McGraw-Hill Dispensa sulle strutture dati |
| Erogazione tradizionale | Sì |
| Erogazione a distanza | No |
| Frequenza obbligatoria | No |
| Valutazione prova scritta | Sì |
| Valutazione prova orale | No |
| Valutazione test attitudinale | No |
| Valutazione progetto | No |
| Valutazione tirocinio | No |
| Valutazione in itinere | No |
| Prova pratica | No |
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