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D’Ambrosio – NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMS

Libro adottato a Salerno, L'Aquila, a.a. 2026/2027 · 9 canali

«D’Ambrosio – NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMS» è adottato per Numerical Methods For Differential Equations dal prof. Raffaele D'Ambrosio (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila, Matematica – sede di L'Aquila – L'Aquila); per Numerical Methods For Partial Differential Equations dal prof. Raffaele D'Ambrosio (Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila – L'Aquila); per Calcolo Numerico I dal prof. Angelamaria Cardone (Matematica – sede di Fisciano – Salerno); per Calcolo Scientifico dal prof. Dajana Conte (Matematica – sede di Fisciano – Salerno); e in altri 4 insegnamenti.

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Come lo indica il docente: R. D'Ambrosio, Numerical Approximation of Ordinary Differential Problems - From Deterministic to Stochastic Numerical Methods, Springer (2023) · R. D’AMBROSIO, NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMS: FROM DETERMINISTIC TO STOCHASTIC NUMERICAL METHODS, SPRINGER (ES. 1.4 – FAKE NEWS DIFFUSING AS EPIDEMICS) · R. D’AMBROSIO, NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMS, FROM DETERMINISTIC TO STOCHASTIC NUMERICAL METHODS, SPRINGER, 2023 (e altre 2 varianti)

Titolo
Numerical approximation of ordinary differential problems
Autori
Raffaele D'Ambrosio
Editore
Springer, 2023
ISBN
9783031313424

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Numerical Methods For Differential Equations – Prof. Raffaele D'Ambrosio Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-44) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

L'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila · 1º anno · 2º semestre ›

D'Ambrosio – Numerical Approximation of Ordinary Differential Problemsquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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D'Ambrosio – Numerical Approximation of Ordinary Differential Problemsquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - BUONA POSIZIONE DEL PROBLEMA. Problemi ben posti secondo Hadamard. Teorema di Picard-Lindelof. Iterazioni di Picard, analisi della loro convergenza, comportamento a lungo termine. Dipendenza continua dal campo vettoriale e dal dato iniziale. - EQUAZIONI ALLE DIFFERENZE. Equazioni lineari alle differenze. Spazio delle soluzioni e sue basi. Matrice di Casorati.

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Numerical Methods For Partial Differential Equations – Prof. Raffaele D'Ambrosio Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-44) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

L'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Matematica – sede di L'Aquila · 2º anno · 1º semestre ›

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Quarteroni – Numerical MathematicsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Chasnov – Numerical Methods and OptimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: ------------------------------------------------------------ Modulo: DT1069 - STOCHASTIC NUMERICAL METHODS (mutua dall'attività formativa Advanced Numerical Analysis mod. I - DT0945 del CdS MATEMATICA - F4MR) ------------------------------------------------------------ Metodi alle differenze finite. Problemi ellittici. Laplaciano discretizzato. Principio del massimo discreto.

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Calcolo Numerico I – Prof. Angelamaria Cardone Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Fisciano · Laurea triennale (L-35) · 2º anno · 2º semestre · 7 CFU

Salerno · Dipartimento di Matematica · 7 CFU · apri nel catalogo · Matematica – sede di Fisciano · 2º anno · 2º semestre ›

D’Ambrosio – NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMSquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • DIAPOSITIVE E APPUNTI DEL CORSO SONO DISPONIBILI AL LINK HTTPS://UNISALERNO.SHAREPOINT.COM/:F:/S/UNI23-CALCOLONUMERICOI-051230001273991NESSUNPARTIZIONAMENTOM/EMFGRMZ3HFNMTVZ203SOUPEBNWYO8D-EZ7UH1RGWJUU92G?E=45LHOD

Argomenti del programma: • RICHIAMI DI ANALISI DEGLI ERRORI ED ARITMETICA FLOATING - POINT. (2 ORE ) • APPROSSIMAZIONE DI DATI E FUNZIONI. INTERPOLAZIONE POLINOMIALE E CON FUNZIONI SPLINE. APPROSSIMAZIONE NEL SENSO DEI MINIMI QUADRATI. METODI ITERATIVI PER LA RISOLUZIONE DI EQUAZIONI NON LINEARI. (13 ORE) • INTEGRAZIONE NUMERICA: FORMULE DI NEWTON-COTES E DI GAUSS. INTEGRATORI AUTOMATICI BASATI SU SCHEMI FISSI E ADATTATIVI.

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Calcolo Scientifico – Prof. Dajana Conte Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-40) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

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

Lambert – NUMERICAL METHODS FOR ORDINARY DIFFERENTIAL SYSTEMSCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
D’Ambrosio – NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMSquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: METODI NUMERICI PER EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE, METODI LINEARI MULTISTEP (8 ORE). METODI PREDICTOR-CORRECTOR (4 ORE). METODI RUNGE-KUTTA (4 ORE). ORDINE E STIME DEGLI ERRORI (6 ORE). CONSISTENZA, CONVERGENZA, ZERO-STABILITÀ (8 ORE). TEORIA DELLA DEBOLE STABILITÀ, SISTEMI STIFF (6 ORE).

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Metodi Numerici per L'Intelligenza Artificiale – Prof. Dajana Conte Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 6 CFU

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

Mark Newman – NETWORKSCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Higham And – DEEP LEARNINGCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
D’Ambrosio – NUMERICAL APPROXIMATION OF ORDINARY DIFFERENTIAL PROBLEMSquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Anastasiu – BIG DATA AND RECOMMENDER SYSTEMSCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • SLIDES FORNITE DAI DOCENTI

Argomenti del programma: IL CORSO PRESENTA STRUMENTI NUMERICI AVANZATI PER L’ANALISI E LA MODELLIZZAZIONE DI PROBLEMI COMPLESSI IN AMBITO SCIENTIFICO E TECNOLOGICO. PARTICOLARE ATTENZIONE È DEDICATA AI METODI DI ALGEBRA LINEARE NUMERICA PER PROBLEMI DI BIG DATA, ALL’ANALISI SPETTRALE DI RETI, AI PROBLEMI INVERSI E ALLA STIMA PARAMETRICA PER MODELLI DIFFERENZIALI ORDINARI E ALLE DERIVATE PARZIALI, NONCHÉ ALLE TECNICHE DI OTTIMIZZAZIONE…

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Advanced Numerical Analysis – Prof. Raffaele D'Ambrosio Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 6 CFU

L'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Matematica – sede di L'Aquila · 2º anno · 1º semestre ›

D'Ambrosio – Numerical Approximation of Ordinary Differential Problemsquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: ------------------------------------------------------------ Modulo: DT0945 - Advanced Numerical Analysis mod. I ------------------------------------------------------------ Metodi alle differenze finite. Problemi ellittici. Laplaciano discretizzato. Principio del massimo discreto. Formulazione matriciale del problema, studio delle proprietà spettrali. Analisi della convergenza.

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Numerical Methods For Differential Equations – Prof. Raffaele D'Ambrosio Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 6 CFU / 2º anno · 2º semestre · 6 CFU

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Argomenti del programma: - BUONA POSIZIONE DEL PROBLEMA. Problemi ben posti secondo Hadamard. Teorema di Picard-Lindelof. Iterazioni di Picard, analisi della loro convergenza, comportamento a lungo termine. Dipendenza continua dal campo vettoriale e dal dato iniziale. - EQUAZIONI ALLE DIFFERENZE. Equazioni lineari alle differenze. Spazio delle soluzioni e sue basi. Matrice di Casorati.

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