Libri UniversitariProf. Federico Benvenuto
Università degli Studi di Genova · Dipartimento di Economia · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027
Libri adottati dal prof. Federico Benvenuto
- Hastie – The Elements of Statistical Learning – Big Data Techniques (Economics and data science, 2º anno · 2º semestre · 6 CFU)
- Monegato – Fondamenti di Calcolo Numerico – Algebra Lineare e Analisi Numerica (Informatica, 2º anno · 1º semestre · 9 CFU)
- Bini – Metodi Numerici per l' Algebra Lineare – Algebra Lineare e Analisi Numerica (Informatica, 2º anno · 1º semestre · 9 CFU)
- Bevilacqua – Metodi Numerici – Algebra Lineare e Analisi Numerica (Informatica, 2º anno · 1º semestre · 9 CFU)
- Bini – Metodi Numerici per l'Algera Lineare – Fondamenti di Calcolo Numerico (Matematica, 2º anno · 2º semestre · 8 CFU)
- Estatico – Gradiente coniugato e regolarizzazione di problemi mal… – Analisi Numerica (Matematica, 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU)
- Bertero – Introduction to Inverse Problems in Imaging – Analisi Numerica (Matematica, 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU)
- Groetsch – Generalized Inverses of Linear Operators – Analisi Numerica (Matematica, 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU)
- Engl – Regularization of Inverse Problems – Analisi Numerica (Matematica, 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU)
- Vogel – Computational methods for inverse problems – Analisi Numerica (Matematica, 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU)
- Lambert – Computational Methods in Ordinary Differential Equations – Analisi Numerica (Matematica, 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU)
- Strikwerda – Finite Difference Schemes and Partial Differential Equations – Analisi Numerica (Matematica, 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU)
- Quarteroni – Numerical Approximation of Partial Differential Equations – Analisi Numerica (Matematica, 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU)
- Bini – Metodi Numerici per l' Algebra Lineare – Calcolo Numerico (Matematica, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
- Bevilacqua – Metodi Numerici – Calcolo Numerico (Matematica, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Materie del prof. Federico Benvenuto
Big Data Techniques – con Prof. Michele Piana Canale unico
Corso di laurea: Economics and data science · Laurea magistrale (LM-56) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU
Il docente indica 1 testo
Algebra Lineare e Analisi Numerica – con Prof. Fabio Di Benedetto Canale unico
Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU
Il docente indica 3 testi · da studiare tutti
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
- Per le parti del programma relative all'algebra lineare, su Aulaweb sono a disposizione dello studente:
- Appunti di Geometria e Calcolo numerico (A. Perelli e M.V. Catalisano)
- Appunti di Algebra Lineare (M.E. Rossi)
- Slide del corso 2022-23 (M. Varbaro)
Fondamenti di Calcolo Numerico – con Prof. Claudia Fassino Canale unico
Corso di laurea: Matematica · Laurea triennale (L-35) · 2º anno · 2º semestre · 8 CFU
Il docente indica 1 testo
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
- Dispense, redatte da Fassino e Piana, reperibili su aulaWeb.
Analisi Numerica – con Prof. Claudio Estatico, Prof. Fabio Di Benedetto Canale unico
Corso di laurea: Matematica · Laurea magistrale (LM-40) · 1º anno · tutto l'anno (semestre non indicato) · 12 CFU
Il docente indica 8 testi · da studiare tutti
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
- In generale, gli appunti presi durante le lezioni e il materiale scaricabile dalla pagina web del corso sono sufficienti per la preparazione dell'esame. Più in dettaglio, possono risultare utili i testi seguenti:
- dispense a cura di P. Fernandes (su Aulaweb)
Calcolo Numerico – con Prof. Alberto Sorrentino Canale unico
Corso di laurea: Matematica · Laurea magistrale (LM-40) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU
Il docente indica 2 testi · da studiare tutti
Big Data Techniques – con Prof. Michele Piana Canale unico
Corso di laurea: Relazioni internazionali · Laurea magistrale (LM-52) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU
Il docente indica 1 testo
Domande frequenti
Quali libri consiglia il prof. Federico Benvenuto per Big Data Techniques (Economics and data science, canale unico)?
Hastie – The Elements of Statistical Learning
Quali libri consiglia il prof. Federico Benvenuto per Algebra Lineare e Analisi Numerica?
Monegato – Fondamenti di Calcolo Numerico; Bini – Metodi Numerici per l' Algebra Lineare; Bevilacqua – Metodi Numerici
Quali libri consiglia il prof. Federico Benvenuto per Fondamenti di Calcolo Numerico?
Bini – Metodi Numerici per l'Algera Lineare
Quali libri consiglia il prof. Federico Benvenuto per Analisi Numerica?
Estatico – Gradiente coniugato e regolarizzazione di problemi mal…; Bertero – Introduction to Inverse Problems in Imaging; Groetsch – Generalized Inverses of Linear Operators; Engl – Regularization of Inverse Problems; Vogel – Computational methods for inverse problems; Lambert – Computational Methods in Ordinary Differential Equations; Strikwerda – Finite Difference Schemes and Partial Differential Equations; Quarteroni – Numerical Approximation of Partial Differential Equations
Quali libri consiglia il prof. Federico Benvenuto per Calcolo Numerico?
Bini – Metodi Numerici per l' Algebra Lineare; Bevilacqua – Metodi Numerici
Quali libri consiglia il prof. Federico Benvenuto per Big Data Techniques (Relazioni internazionali, canale unico)?
Hastie – The Elements of Statistical Learning