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Michael – Scientific Computing

Libro adottato a Bologna, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Michael – Scientific Computing» è adottato per Numerical Analysis dal prof. Serena Morigi (Biomedical Engineering – sede di Cesena – Bologna); per Numerical Analysis And Differential Equations dal prof. Serena Morigi (Biomedical Engineering – sede di Cesena – Bologna); per Analisi Numerica Lm dal prof. Serena Morigi (Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena – Bologna).

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Come lo indica il docente: Michael T. Heath, Scientific Computing: An Introductory Survey , 2nd ed., McGraw-Hill, 2002

Titolo
Scientific Computing
Autori
Michael T. Heath
Editore
SIAM, 2018
ISBN
9781611975574

Chi lo adotta

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Analisi Numerica (6CFU) 1. Richiami di algebra lineare : vettori, matrici , norme di vettori e di matrici, spazio vettoriale, base, autovalori, calcolo matriciale. 2. Fondamenti della matematica numerica: sorgenti di errore nei modelli computazionali, numeri finiti, algoritmi, condizionamento di un problema, stabilita' numerica. 3.

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Numerical Analysis And Differential Equations – Prof. Serena Morigi Canale unico

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Analisi Numerica (6CFU) 1. Richiami di algebra lineare : vettori, matrici , norme di vettori e di matrici, spazio vettoriale, base, autovalori, calcolo matriciale. 2. Fondamenti della matematica numerica: sorgenti di errore nei modelli computazionali, numeri finiti, algoritmi, condizionamento di un problema, stabilita' numerica. 3.

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Analisi Numerica Lm – Prof. Serena Morigi Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria elettronica per l'intelligenza artificiale – sede di Cesena · Laurea magistrale (LM-29) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Analisi Numerica (6CFU) 1. Richiami di algebra lineare : vettori, matrici , norme di vettori e di matrici, spazio vettoriale, base, autovalori, calcolo matriciale. 2. Fondamenti della matematica numerica: sorgenti di errore nei modelli computazionali, numeri finiti, algoritmi, condizionamento di un problema, stabilita' numerica. 3.

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