Archivio per materia
Analisi Numerica
26 pubblicazioni collegate
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Analisi numerica: errori, stabilità e condizionamento
Esercizi guidati su errori assoluti e relativi, cifre significative, propagazione dell’errore, cancellazione numerica, condizionamento e stabilità algoritmica.
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Aritmetica Finita
Studio degli errori introdotti dalle operazioni numeriche sui calcolatori a causa della precisione finita.
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Decomposizione LU
Fattorizzazione di una matrice quadrata nel prodotto di una matrice triangolare inferiore (L) e una superiore (U).
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Edith Clarke
La pioniera dell’ingegneria elettrica che rese più trattabili i calcoli delle reti di potenza.
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Formulario di EDO e Analisi Numerica
Formulario di EDO e Analisi Numerica: equazioni differenziali ordinarie del primo e secondo ordine, sistemi, applicazioni fisiche.
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Integrazione Numerica
Formule di quadratura numerica: Newton-Cotes, Gauss-Legendre, formule composite e stima dell’errore.
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Interpolazione di Lagrange
Metodo per costruire un polinomio che passi esattamente per un insieme di punti dati.
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Interpolazione e Approssimazione Numerica
Interpolazione di Newton, errore di interpolazione, fenomeno di Runge, nodi di Chebyshev e spline cubiche.
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Interpolazione: Lagrange, Newton e spline
Esercizi guidati sull’interpolazione numerica: polinomio di Lagrange, differenze divise di Newton, errore di interpolazione, nodi, fenomeno di Runge e spline.
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Metodi iterativi per sistemi lineari
Esercizi guidati sui metodi iterativi per sistemi lineari: Jacobi, Gauss-Seidel, criteri di convergenza, raggio spettrale, dominanza diagonale e residuo.
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Metodi Numerici per EDO
Metodo di Eulero esplicito e implicito, metodi multistep Adams, convergenza, consistenza, stabilità e problemi stiff.
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Metodi numerici per EDO: Eulero e Runge-Kutta
Esercizi guidati sui metodi numerici per problemi di Cauchy: Eulero esplicito, Eulero implicito, Heun, Runge-Kutta, errore locale, errore globale e stabilità.
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Metodi Numerici per Equazioni Non Lineari
Metodi iterativi per la risoluzione numerica di equazioni non lineari: secanti, regula falsi, punto fisso e ordine di convergenza.
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Metodi Numerici per Sistemi Lineari
Metodi iterativi di Jacobi e Gauss-Seidel per sistemi lineari e condizionamento della matrice.
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Metodo dei Trapezi
Tecnica di integrazione numerica che approssima l’area sottesa da una funzione con una serie di trapezi.
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Metodo di Bisezione
Algoritmo iterativo semplice e robusto per trovare le radici di un’equazione basato sul dimezzamento dell’intervallo.
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Metodo di Gauss
Algoritmo di eliminazione per la risoluzione di sistemi di equazioni lineari tramite trasformazione in una matrice a gradini.
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Metodo di Newton
Algoritmo iterativo ad alta convergenza per trovare gli zeri di una funzione tramite l’approssimazione lineare.
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Metodo di Runge-Kutta
Famiglia di metodi iterativi per l’integrazione numerica di equazioni differenziali ordinarie
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Metodo di Simpson
Tecnica di integrazione numerica di ordine superiore che approssima la funzione tramite archi di parabola.
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Metodo Monte Carlo
Insieme di metodi computazionali basati sul campionamento casuale ripetuto per ottenere risultati numerici, utilizzato per problemi complessi non risolvibili.
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Minimi quadrati e regressione numerica
Esercizi guidati sull’approssimazione ai minimi quadrati: retta di regressione, equazioni normali, residui, proiezioni ortogonali e differenza tra interpolazione e approssimazione.
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Quadratura
Metodo numerico per il calcolo dell’integrale definito di una funzione
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Quadratura e derivazione numerica
Esercizi guidati su formule di quadratura e derivazione numerica: rettangoli, trapezi, Simpson, formule composite, differenze finite ed errore di discretizzazione.
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Sistemi lineari numerici: Gauss, LU e pivoting
Esercizi guidati sui metodi diretti per sistemi lineari: eliminazione di Gauss, fattorizzazione LU, pivoting, residuo, condizionamento e stabilità.
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Zeri di funzione: bisezione, Newton e secante
Esercizi guidati sui metodi numerici per gli zeri di funzione: bisezione, Newton, secante, criteri di arresto, convergenza e casi di fallimento.
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