Prof. Mario Di Ferdinando

Università degli Studi dell'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Mario Di Ferdinando

• Astrom – Feedback Systems – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Brunton – Data-Driven Science and Engineering – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Dorf – Modern Control Systems – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Franklin – Feedback control of dynamic systems – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Franklin – Digital Control of Dynamic Systems – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Ogata – Discrete-Time Control Systems – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Isidori – Sistemi di controllo – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Verhaegen – Filtering and System Identification – A least… – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Boyd – Introduction to Applied Linear Algebra – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• van Waarde – Data-Based Linear Systems and Control Theory – Control Systems And Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
• Astrom – Feedback Systems – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• Brunton – Data-Driven Science and Engineering – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• Dorf – Modern Control Systems – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• Franklin – Feedback control of dynamic systems – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• Franklin – Digital Control of Dynamic Systems – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• Ogata – Discrete-Time Control Systems – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• Isidori – Sistemi di controllo – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• Verhaegen – Filtering and System Identification – A least… – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• Boyd – Introduction to Applied Linear Algebra – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)
• van Waarde – Data-Based Linear Systems and Control Theory – Machine Learning (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, esame facoltativo · Scientific Computing and Applications · 3 CFU)

Materie del prof. Mario Di Ferdinando

Domande frequenti