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Sacco – A Comprehensive Physically Based Approach to Modeling…

Libro adottato a Politecnico di Milano, a.a. 2026/2027 · 5 canali

«Sacco – A Comprehensive Physically Based Approach to Modeling…» è adottato per Computational Modeling in Electronics And Biomathematics dai docenti Stefano Micheletti e Paolo Zunino (Biomedical Engineering, Mathematical Engineering – Politecnico di Milano); per Numerical Methods in Microelectronics dai docenti Stefano Micheletti e Paolo Zunino (Electronics Engineering – Politecnico di Milano); per Fondamenti di Calcolo Numerico dal prof. Michele Botti (Ingegneria Elettronica, Ingegneria Informatica – Politecnico di Milano).

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Come lo indica il docente: R. Sacco, G. Guidoboni, A. G. Mauri, A Comprehensive Physically Based Approach to Modeling in Bioengineering and Life Sciences, Elsevier Inc. 50 Hampshire St., Cambridge MA 02139, USA, Anno edizione: 2019 · Riccardo Sacco, Giovanna Guidoboni, Aurelio Giancarlo Mauri, A Comprehensive Physically Based Approach to Modeling in Bioengineering and Life Sciences, Elsevier Inc. 50 Hampshire St., Cambridge MA 02139, USA, Anno edizione: 2019 Note: I contenuti teorici del corso si trovano nei capitoli 2, 3 e 20. Esempi illustrativi e algoritmi numerici implementati in ambiente MATLAB si trovano nei capitoli 3, 28 e 29

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Computational Modeling in Electronics And Biomathematics – Prof. Stefano Micheletti, Prof. Paolo Zunino Canale unico

Corso di laurea: Biomedical Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 5 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Biomedical Engineering · 2º semestre ›

Testi consigliati (facoltativi)

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course is subdivided into three main parts or modules. Module 1 – Foundations of Computational Modeling a. Mathematical models based on ordinary and partial differential equations (ODEs and PDEs). b. Numerical approximation of ODEs and PDEs through finite element methods. c. Finite element methods for balance laws. Discretiztion of diffusion–advection–reaction models in conservative form.

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Numerical Methods in Microelectronics – Prof. Stefano Micheletti, Prof. Paolo Zunino Canale unico

Corso di laurea: Electronics Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 5 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course is subdivided into three main parts or modules. Module 1 – Foundations of Computational Modeling a. Mathematical models based on ordinary and partial differential equations (ODEs and PDEs). b. Numerical approximation of ODEs and PDEs through finite element methods. c. Finite element methods for balance laws. Discretiztion of diffusion–advection–reaction models in conservative form.

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Fondamenti di Calcolo Numerico – Prof. Michele Botti Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Elettronica · Laurea triennale · 3º anno · 2º semestre · 054221 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 054221 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Elettronica · 3º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione alla Matematica Numerica: il problema fisico, matematico e numerico. Buona posizione. Consistenza . Errore di discretizzazione. Convergenza. Errore assoluto e relativo. Sorgenti di errore nel processo computazionale. Rappresentazione floating-point di un numero reale. Unita' di round-off, epsilon macchina. Esempio: calcolo numerico della derivata di una funzione.

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Fondamenti di Calcolo Numerico – Prof. Michele Botti Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea triennale · esame facoltativo · Informatica · 054221 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 054221 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione alla Matematica Numerica: il problema fisico, matematico e numerico. Buona posizione. Consistenza . Errore di discretizzazione. Convergenza. Errore assoluto e relativo. Sorgenti di errore nel processo computazionale. Rappresentazione floating-point di un numero reale. Unita' di round-off, epsilon macchina. Esempio: calcolo numerico della derivata di una funzione.

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Computational Modeling in Electronics And Biomathematics – Prof. Stefano Micheletti, Prof. Paolo Zunino Canale unico

Corso di laurea: Mathematical Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 8 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course is subdivided into three main parts or modules. Module 1 – Foundations of Computational Modeling a. Mathematical models based on ordinary and partial differential equations (ODEs and PDEs). b. Numerical approximation of ODEs and PDEs through finite element methods. c. Finite element methods for balance laws. Discretiztion of diffusion–advection–reaction models in conservative form.

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