Approssimazione Numerica per Data Modeling – Firenze

Università degli Studi di Firenze · Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA) · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Carlotta Giannelli 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 ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Peters – Wellesley Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Farin – Curves and Surfaces for Computer Aided Geometric…Cerca 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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