Libro adottato a Trieste, a.a. 2026/2027 · 4 canali
«From Algorithms to Applications» è adottato per Laboratorio di Fisica Computazionale dal prof. Maria Peressi (Fisica – sede di Trieste, Sede di Trieste – Trieste); per Laboratorio di Fisica Computazionale (Fisica – sede di Trieste, Sede di Trieste – Trieste); per Computational Physics Laboratory dal prof. Maria Peressi (Mathematics – sede di Trieste – Trieste).
Laboratorio di Fisica Computazionale – docente non ancora indicato (canale 1)Fisica – sede di Trieste, Sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-17) · esame facoltativo
From Algorithms to Applicationsquesto 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: - Vari tipi d'errore nell'analisi numerica e nelle simulazioni - Metodi numerici di risoluzione di equazioni differenziali - Numeri (pseudo)casuali - “random walks” (RW) - Integrazione numerica: algoritmi deterministici e stocastici; stima degli errori - Metodo Metropolis Monte Carlo per generare arbitrarie distribuzioni di probabilità - Riduzione della varianza - Campionamento di insiemi statistici.
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: - Vari tipi d'errore nell'analisi numerica e nelle simulazioni - Metodi numerici di risoluzione di equazioni differenziali - Numeri (pseudo)casuali - “random walks” (RW) - Integrazione numerica: algoritmi deterministici e stocastici; stima degli errori - Metodo Metropolis Monte Carlo per generare arbitrarie distribuzioni di probabilità - Riduzione della varianza - Campionamento di insiemi statistici.
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: - Vari tipi d'errore nell'analisi numerica e nelle simulazioni - Metodi numerici di risoluzione di equazioni differenziali - Numeri (pseudo)casuali - “random walks” (RW) - Integrazione numerica: algoritmi deterministici e stocastici; stima degli errori - Metodo Metropolis Monte Carlo per generare arbitrarie distribuzioni di probabilità - Riduzione della varianza - Campionamento di insiemi statistici.
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: - Vari tipi d'errore nell'analisi numerica e nelle simulazioni - Metodi numerici di risoluzione di equazioni differenziali - Numeri (pseudo)casuali - “random walks” (RW) - Integrazione numerica: algoritmi deterministici e stocastici; stima degli errori - Metodo Metropolis Monte Carlo per generare arbitrarie distribuzioni di probabilità - Riduzione della varianza - Campionamento di insiemi statistici.
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