Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA AEROSPAZIALE
Insegnamento
CALCOLO NUMERICO (Canale A)
IN18101050, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
INGEGNERIA AEROSPAZIALE
IN0511, ordinamento 2011/12, A.A. 2018/19
Sf0801
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese NUMERICAL ANALYSIS
Sito della struttura didattica https://elearning.unipd.it/dii/course/view.php?id=472
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria Industriale (DII)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile LUCA BERGAMASCHI MAT/08

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
BASE Matematica, informatica e statistica MAT/08 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 25/02/2019
Fine attività didattiche 14/06/2019

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
15 A.A. 2018/19 canale B 01/10/2018 30/11/2019 PUTTI MARIO (Presidente)
DE MARCHI STEFANO (Membro Effettivo)
BERGAMASCHI LUCA (Supplente)
JANNA CARLO (Supplente)
MARTINEZ CALOMARDO ANGELES (Supplente)
SOMMARIVA ALVISE (Supplente)
VIANELLO MARCO (Supplente)
14 A.A. 2018/19 canale A 01/10/2018 30/11/2019 BERGAMASCHI LUCA (Presidente)
PUTTI MARIO (Membro Effettivo)
DE MARCHI STEFANO (Supplente)
13 A.A. 2017/18 canale B 01/10/2017 30/11/2018 MAZZIA ANNAMARIA (Presidente)
FERRONATO MASSIMILIANO (Membro Effettivo)
BERGAMASCHI LUCA (Supplente)
JANNA CARLO (Supplente)
12 A.A. 2017/18 canale A 01/10/2017 30/11/2018 BERGAMASCHI LUCA (Presidente)
MARTINEZ CALOMARDO ANGELES (Membro Effettivo)
MAZZIA ANNAMARIA (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenze di base dell'analisi matematica: calcolo differenziale, formula di Taylor, calcolo integrale, equazioni differenziali.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Conoscenza di algoritmi numerici, e stima degli errori, per l'approssimazione della soluzione di problemi matematici quali equazioni non lineari, sistemi lineari, interpolazione di dati sperimentali, calcolo di integrali definiti. Capacita' di implementare tali algoritmi nel linguaggio di programmazione MatLAB.
Modalita' di esame: Prova di programmazione consistente in due compitini di laboratorio. In caso di mancato superamento dei compitini, lo studente dovra' svolgere e caricare sulla piattaforma Moodle un certo numero di esercitazioni.
Prova scritta comprendente tre esercizi ed una domanda di teoria. Prova orale facoltativa.
Criteri di valutazione: Al voto della prova scritta espresso in trentesimi , viene sommata la valutazione della prova di laboratorio (da 0 a 4 punti) per ottenere il voto finale.
Contenuti: 1. Rappresentazione di numeri nel calcolatore. Fonti di errore negli algoritmi numerici. Precisione di macchina, instabilita' e malcondizionamento.
2. Metodi iterativi per equazioni non lineari. Metodo di Newton e sue varianti. Metodo di punto fisso. Accelerazione dei metodi iterativi, metodo di Aitken. Cenni ai sistemi di equazioni non lineari.
3. Interpolazione di dati sperimentali. Polinomio di interpolazione, resto. Funzioni spline.
4. Approssimazione ai minimi quadrati polinomiale di dati sperimentali. Cenni a modelli non lineari.
5. Formula di quadratura numerica con stima dell'errore.
Formule di Newton-Cotes. Metodo di estrapolazione di Richardson. Cenni alla quadratura di Gauss.
6. Soluzione di sistemi lineari. Metodi diretti di fattorizzazione. Metodi iterativi stazionari. Condizioni di convergenza.
7. Cenni alla soluzione numerica di equazioni differenziali ordinarie. Metodi di Eulero, Crank-Nicolson, Heun. Accuratezza, convergenza e stabilita'.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Metodologie di insegnamento:

48 ore frontali di teoria ed esercizi.
24 ore di laboratorio. Introduzione alla programmazione in linguaggio MatLAB e scrittura di programmi che implementano algoritmi studiati a lezione.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Appunti delle lezioni piu' i tre libri di testo adottati.
Testi di riferimento:
  • A. Martinez, Calcolo Numerico con MatLAB. Padova: Progetto, 2018. La nuova versione sara' disponibile a dicembre 2018 Cerca nel catalogo
  • L. Bergamaschi G. Zilli, Introduzione al Calcolo Numerico. Padova: Progetto, 2017. Cerca nel catalogo
  • L. Bergamaschi A. Martinez, Esercizi d'esame di calcolo numerico. Testi e soluzioni. Padova: Progetto, 2018. La nuova versione sara' disponibile a dicembre 2018 Cerca nel catalogo