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Prof. Stefania Bellavia

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

Libri adottati dal prof. Stefania Bellavia

Materie del prof. Stefania Bellavia

Analisi Numerica e Programmazione Canale unico

Corso di laurea: Scienza dei Materiali · Laurea triennale (L-Sc.Mat.) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Firenze · Chimica 'Ugo Schiff' - DICUS · 6 CFU · apri nel catalogo · Scienza dei Materiali · 1º anno · 1º semestre ›

M.G.Gasparo, R. Morandi

McGraw-Hill editore, 2008Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Naldi – Introduzione al calcolo Scientifico, metodi e applicazioni…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Aritmetica finita. metodi iterativi Per equazioni non lineari. Sistemi lineari Approssimazione di dati e funzioni. Introduzione al linguaggio Matlab

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Ottimizzazione Numerica per Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Robotics, Automation and Electrical Engineering · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · Robotics and Automation · 6 CFU

Firenze · Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Robotics, Automation and Electrical Engineering · 1º anno · 2º semestre ›

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

Argomenti del programma: Metodi numerici per problemi di minimizzazione non lineare senza vincoli e problemi ai minimi quadrati. Metodi di tipo gradiente stocastico per problemi di ottimizzazione che nascono nell'apprendimento automatico. Istruzioni fondamentali del linguaggio Python e del modulo scipy.optimize. Applicazioni all'allenamento di reti neurali e piu' in generale a modelli di apprendimento automatico.

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Calcolo Numerico M-Z

Corso di laurea: Ingegneria Meccanica · Laurea triennale (L-9) · esame facoltativo · 6 CFU

Firenze · Ingegneria Industriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Meccanica · 3º anno · 1º semestre · canale M-Z ›

M.G.Gasparo, R. Morandi

McGraw-Hill editore, 2008Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Naldi – Introduzione al calcolo Scientifico, metodi e applicazioni…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Aritmetica finita Equazioni non lineari Sistemi lineari Approssimazione di dati e funzioni. Formule di quadratura interpolatorie composite. Introduzione al linguaggio Matlab

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Ottimizzazione Numerica e Applicazioni al Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Matematica · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 9 CFU

Firenze · Matematica e Informatica 'Ulisse Dini' · 9 CFU · apri nel catalogo · Matematica · 1º anno · 2º semestre ›

Nocedal – Numerical OptimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Nocedal – Numerical OptimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Metodi numerici per problemi di minimizzazione non lineare senza vincoli e problemi ai minimi quadrati. Metodi di tipo gradiente stocastico per problemi di ottimizzazione che nascono nell'apprendimento automatico. Istruzioni fondamentali del linguaggio Python e del modulo scipy.optimize. Applicazioni all'allenamento di reti neurali e piu' in generale a modelli di apprendimento automatico.

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Ottimizzazione Numerica per Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU

Firenze · Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA) · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · 1º anno · 2º semestre ›

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

Argomenti del programma: Metodi numerici per problemi di minimizzazione non lineare senza vincoli e problemi ai minimi quadrati. Metodi di tipo gradiente stocastico per problemi di ottimizzazione che nascono nell'apprendimento automatico. Istruzioni fondamentali del linguaggio Python e del modulo scipy.optimize. Applicazioni all'allenamento di reti neurali e piu' in generale a modelli di apprendimento automatico.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Stefania Bellavia per Analisi Numerica e Programmazione?

McGraw-Hill editore, 2008; Naldi – Introduzione al calcolo Scientifico, metodi e applicazioni…

Quali libri consiglia il prof. Stefania Bellavia per Ottimizzazione Numerica per Machine Learning (Robotics, Automation and Electrical Engineering, canale unico)?

Nocedal – Numerical Optimization

Quali libri consiglia il prof. Stefania Bellavia per Calcolo Numerico?

McGraw-Hill editore, 2008; Naldi – Introduzione al calcolo Scientifico, metodi e applicazioni…

Quali libri consiglia il prof. Stefania Bellavia per Ottimizzazione Numerica e Applicazioni al Machine Learning?

Nocedal – Numerical Optimization

Quali libri consiglia il prof. Stefania Bellavia per Ottimizzazione Numerica per Machine Learning (Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale, canale unico)?

Nocedal – Numerical Optimization