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  8. >> Informazioni sul corso: collaboratori, manuali, dati del docente, presentazione del corso, videolezioni (update: 19/02/23)

>> Informazioni sul corso: collaboratori, manuali, dati del docente, presentazione del corso, videolezioni (update: 19/02/23)

Aggregazione dei criteri


  Informazioni sul corso



  1. F. Collini (tutoraggio)
  2. da definire (didattica di supporto)


  • Prerequisiti: Conoscenze di base di analisi matematica.
  • Conoscenze e abilita' da acquisire: Apprendere le basi del calcolo numerico in vista delle applicazioni in campo scientifico e tecnologico, con particolare attenzione ai concetti di errore, discretizzazione, approssimazione, convergenza, stabilita', costo computazionale.


Modalita' in aula (duale)

Le lezioni avranno luogo:

  • Teoria:
    » mercoledi' dalle 10.30 alle 12.30, P1, Complesso Paolotti.
    » venerdi' dalle 8.30 alle 10.30, P1, Complesso Paolotti.

  • laboratorio:
    » giovedi', Aula Taliercio, dalle 14.30 alle 16.30.


Per il corso si suggeriscono i testi

  • K.E. Atkinson: Elementary Numerical Analysis (in inglese).
  • G. Rodriguez: Algoritmi Numerici.
  • A. Martinez, Calcolo Numerico con Matlab. Temi d'esame di laboratorio. Testi e soluzioni. Edizioni Libreria Progetto, 2017.
  • S. De Marchi-M. Poggiali, Exercises of Numerical Calculus with solutions in Matlab/Octave, Edizioni La Dotta, 2018. (in inglese)
Per alcune tracce di calcolo numerico, si considerino

  • https://www.math.unipd.it/~marcov/studenti.html
  • Holistic Numerical Methods (in inglese)

Altre sorgenti didattiche:

  • MATLAB Onramp (in inglese, tutorial interattivo della durata di circa tre ore)
  • Getting Started with MATLAB, Mathworks (in inglese)
  • Numerical Computing with MATLAB, by Cleve Moler (in inglese)
  • Matlab Tutorial, di Kelly Black (in inglese)
  • Introduction to Matlab Programming (video), MIT. (in inglese)
  • Octave Quick Reference (in inglese)
  • Teaching Numerical Analysis using Elementary Numerical Analysis, di K. Atkinson e W. Han (in inglese)
  • Manuale di Matlab. (slides di Angeles Marti­nez Calomardo)



Numero di telefono: 049-8271350
Indirizzo: Torre Archimede, stanza 426, Via Trieste 63, 35121 Padova
e-mail: alvise at math.unipd.it, (sostituire "at" con "@")

Gli orari di ricevimento sono stabiliti settimanalmente (via Zoom). Per il loro orario si veda il calendario settimanale delle lezioni.


Nei files che seguono viene introdotto il corso (formato presentazione tipo beamer e PDF).

  • [Beamer],
  • [PDF]


Syllabus degli argomenti in cui le dimostrazioni sono irrinunciabili (e` necessario saper sviluppare una discussione su tutti gli argomenti del programma; qui si elencano i risultati di cui bisogna conoscere una dimostrazione completa e rigorosa, che ci si aspetta venga svolta in una prova scritta pertinente)

  • Precisione di macchina come massimo errore relativo di troncamento nel sistema floating-point;
  • analisi di stabilita' di moltiplicazione, addizione e sottrazione con numeri approssimati;
  • convergenza del metodo di bisezione
  • teorema di convergenza locale per il metodo di Newton (traccia della dimostrazione);
  • teorema di convergenza globale per il metodo di Newton (con dimostrazione).
  • ordine di convergenza delle iterazioni di punto fisso (dimostrazione punto 3 (ordine convergenza));
  • esistenza e unicita' dell'interpolazione polinomiale;
  • convergenza uniforme dell'interpolazione lineare a tratti;


  • Videolezioni dell'A.A. 2020-2021



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