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Prof. Carlotta Giannelli

Università degli Studi di Firenze · Chimica 'Ugo Schiff' - DICUS · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Carlotta Giannelli

Materie del prof. Carlotta Giannelli

Calcolo Numerico e Programmazione A-K

Corso di laurea: Chimica · Laurea triennale (L-27) · 1º anno · 2º semestre · Scienze Chimiche · 6 CFU

Firenze · Chimica 'Ugo Schiff' - DICUS · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Calcolo Numerico e Programmazione Canale l1le

Corso di laurea: Chimica · Laurea triennale (L-27) · 1º anno · 2º semestre · Scienze Chimiche · 6 CFU

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Brugnano – Calcolo NumericoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Johansson – Numerical PythonCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale integrativo messo a disposizione alla pagina e-learning Moodle del corso

Argomenti del programma: Il corso presenta i concetti principali del calcolo numerico, analizzando i più comuni modelli numerici per la risoluzione di problemi matematico- applicativi di base. Contenuti: errori e aritmetica finita, soluzione numerica di equazioni nonlineari e di sistemi lineari, interpolazione polinomiale per l’approssimazione di funzioni, integrazione numerica per il calcolo approssimato di integrali definiti.

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Numerical Methods For Graphics Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Multimedia Systems · 6 CFU

Firenze · Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica · 1º anno · 1º semestre ›

Peters – WellesleyCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Rappresentazioni parametriche polinomiali e spline. Modelizzazione e approssimazione di curve e superfici. Estensioni al caso razionale. Introduzione a schemi di approssimazione spline adattativi. Data fitting: caso polinomiale e spline.

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Approssimazione Numerica per Data Modeling Canale unico

Corso di laurea: Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 9 CFU

Firenze · Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA) · 9 CFU · apri nel catalogo · Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · 1º anno ›

Peters – WellesleyCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Rappresentazioni parametriche polinomiali e spline. Modelizzazione e approssimazione di curve e superfici. Estensioni al caso razionale. Introduzione a schemi di approssimazione spline adattativi. Data fitting: caso polinomiale e spline.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Carlotta Giannelli per Calcolo Numerico e Programmazione (Chimica, canale l1le)?

Brugnano – Calcolo Numerico; Johansson – Numerical Python

Quali libri consiglia il prof. Carlotta Giannelli per Numerical Methods For Graphics?

Peters – Wellesley; Farin – Curves and Surfaces for Computer Aided Geometric…

Quali libri consiglia il prof. Carlotta Giannelli per Approssimazione Numerica per Data Modeling?

Peters – Wellesley; Farin – Curves and Surfaces for Computer Aided Geometric…