Optimization For Data Science – prof. Antonio Frangioni

Data Science and Business Informatics – sede di Pisa · Università di Pisa · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU · canale unico

Libri del canale

Optimization For Data Science 6 CFU

AFProf. Antonio Frangioni Canale unico

Il docente indica 6 testi · da studiare tutti

Boyd – Ottimizzazione convessaIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Bazaraa – Programmazione non lineareIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Luenberger – Programmazione lineare e non lineareIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Nocedal – Ottimizzazione numericaIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Jon Lee A First Course in Linear OptimizationIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Models – Versione e-book gratuitaIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Slide e software distribuiti dal docente.
Sono disponibili dispense complete per lil corso.
Materiale didattico di base di Ricerca Operativa (in italiano)

Argomenti del programma: Nozioni di base di algebra lineare e calcolo infinitesimale (in base alle necessità) Ottimizzazione "semplice" non vincolata, univariata e multivariata Ottimizzazione continua non vincolata univariata Ottimizzazione continua non vincolata multivariata (utilizzando diversa informazione al primo ordine) Teoria dell'ottimizzazione continua vincolata Convessità e dualità (Lagrangiana, lineare, quadratica, conica, ecc.)…

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Testi d'esame di Optimization For Data Science del prof. Antonio Frangioni, canale unico, corso di laurea in Data Science and Business Informatics – sede di Pisa (Laurea magistrale (LM Data)), Università di Pisa, 1º anno · 1º semestre · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Boyd – Ottimizzazione convessa; Bazaraa – Programmazione non lineare; Luenberger – Programmazione lineare e non lineare; Nocedal – Ottimizzazione numerica; Jon Lee A First Course in Linear Optimization; Models – Versione e-book gratuita.

Altre materie del prof. Frangioni

Model-Driven Decision-Making Methods · Data Science and Business Informatics – sede di Pisa · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU
Computational Mathematics For Learning And Data Analysis · Informatica – sede di Pisa · esame facoltativo · 9 CFU

Vedi anche: Prof. Antonio Frangioni · Optimization For Data Science a Pisa (tutti i canali)