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Overton – Numerical Computing with IEEE Floating Point Arithmetic

Libro adottato a Bologna, a.a. 2026/2027 · 4 canali

«Overton – Numerical Computing with IEEE Floating Point Arithmetic» è adottato per Numerical Analysis (I.C.) dai docenti Saverio Ranciati e Giulia Spaletta (Economics and Finance, Scienze statistiche – Bologna); per Numerical Analysis (I.C.) dai docenti Mauro Gaspari e Giulia Spaletta (Quantitative Finance – Bologna); per Numerical Analysis dal prof. Giulia Spaletta (Scienze statistiche – Bologna).

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Come lo indica il docente: M. Overton, Numerical Computing with IEEE Floating Point Arithmetic , SIAM, Philadelphia, Pennsylvania, USA, 2001 · Numerical Computing with IEEE Floating Point Arithmetic, M. Overton, SIAM, Philadelphia, Pennsylvania, USA, 2001

Titolo
Numerical computing with IEEE floating point arithmetic
Autori
Michael L. Overton
Editore
SIAM, 2001
ISBN
9780898714821

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

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Corso di laurea: Economics and Finance · Laurea triennale (L-33) · esame facoltativo · 12 CFU

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Modulo Numerical analysis

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione alla statistica computazionale ed all'uso del linguaggio R. Generazione di Variabili Casuali. Simulazione uniforme, trasformazione inversa, metodi generali di inversione, distribuzioni discrete. Integrazione Monte Carlo. Introduzione, integrazione Monte Carlo classica, Importance Sampling. Ottimizzazione Monte Carlo.

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Numerical Analysis (I.C.) – Prof. Mauro Gaspari, Prof. Giulia Spaletta Canale unico

Corso di laurea: Quantitative Finance · Laurea magistrale (LM-16) · 2º anno · 1º semestre · 12 CFU

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How to Think Like a Computer Scientist

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Altri testi

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Modulo Numerical methods

Numerical analysis

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Stewart – Afternotes on Numerical AnalysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Mathematica for Microeconomics

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Programmare i calcolatori è un attività di tipo creativo, che si apprende solo con l'esercizio, orientata a trovare soluzioni a problemi utilizzando i linguaggi di programmazione. Il corso introdurrà gli strumenti di base e la terminologia utilizzata nel settore dell'informatica quali ad esempio: sistemi operativi, reti di calcolatori e sistemi informativi, linguaggi di programmazione, interpreti e compilatori.

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Numerical Analysis – Prof. Giulia Spaletta Canale unico

Corso di laurea: Scienze statistiche · Laurea triennale (L-41) · esame facoltativo · 6 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Numeri finiti ed aritmetica finita; errore numerico; condizionamento di un problema; stabilità di un metodo. Polinomi e loro rappresentazione nel linguaggio dei vettori e delle matrici; loro impiego nella approssimazione di dati e di funzioni, tramite interpolazione o fitting ai minimi quadrati. Algebra Lineare Numerica: fattorizzazione LU di una matrice. Cenni alle fattorizzazione QR di una matrice.

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Numerical Analysis (I.C.) – Prof. Saverio Ranciati, Prof. Giulia Spaletta Canale unico

Corso di laurea: Scienze statistiche · Laurea triennale (L-41) · 3º anno · 1º semestre · Stats&Maths · 12 CFU

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Modulo Computational statistics

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Modulo Numerical analysis

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione alla statistica computazionale ed all'uso del linguaggio R. Generazione di Variabili Casuali. Simulazione uniforme, trasformazione inversa, metodi generali di inversione, distribuzioni discrete. Integrazione Monte Carlo. Introduzione, integrazione Monte Carlo classica, Importance Sampling. Ottimizzazione Monte Carlo.

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