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Carpignani-M Pappalardo – Theory and Methods of Optimization

Libro adottato a Pisa, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Carpignani-M Pappalardo – Theory and Methods of Optimization» è adottato per Ricerca Operativa dal prof. Massimo Pappalardo (Ingegneria Informatica – sede di Pisa – Pisa); per Ottimizzazione Non Lineare dal prof. Massimo Pappalardo (Matematica – sede di Pisa – Pisa).

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Come lo indica il docente: A.Carpignani-M.Pappalardo, Theory and Methods of Optimization, Unitext N.175, SPRINGER

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Ricerca Operativa – Prof. Massimo Pappalardo Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica – sede di Pisa · Laurea triennale (L-8) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU

Pisa · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · 9 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica – sede di Pisa · 2º anno · 1º semestre ›

Pappalardo-M Passacantando – Ricerca OperativaCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Carpignani-M Pappalardo – Theory and Methods of Optimizationquesto libroCerca 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
  • Slides del docente disponibili in rete.

Argomenti del programma: Formulazione di problemi di ottimizzazione: dati, variabili, vincoli. Problemi di produzione, di trasporto, di assegnamento. Variabili discrete e continue. Modelli standard per software matlab. Programmazione Lineare. Soluzioni ammissibili ed ottime. Poledri e loro rappresentazione geometrica e matriciale. Teorema fondamentale della PL. Soluzioni di base e vertici. Teoria della dualità e test di ottimalità.

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Ottimizzazione Non Lineare – Prof. Massimo Pappalardo Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Pisa · Laurea triennale (L-35) · esame facoltativo · Fondamentale · 6 CFU

Pisa · Dipartimento di Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Matematica – sede di Pisa · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Classificazione dei problemi di ottimizzazione. Ottimizzazione non lineare: funzioni e insiemi convessi, massimi e minimi locali e globali, elementi di analisi convessa e calcolo sottodifferenziale, condizioni di ottimalità necessarie o sufficienti, del primo e del secondo ordine, anche per problemi vincolati. Teoria della dualità non lineare.

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