Computational Mathematics For Learning And Data Analysis – prof. Antonio Frangioni

Informatica – sede di Pisa · Università di Pisa · esame facoltativo · 9 CFU · canale unico

Libri del canale

Computational Mathematics For Learning And Data Analysis 9 CFU

AFProf. Antonio Frangioni Canale unico

Il docente indica 5 testi · da studiare tutti

Letture consigliate

Demmel – Algebra Lineare Numerica ApplicataIl prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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Trefethen – Algebra Lineare NumericaIl 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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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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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Slide e software prodotti dai docenti sono messi a disposizione degli studenti.
Sono disponibili dispense complete per la parte di ottimizzzazione del corso.

Argomenti del programma: - Nozioni di algebra lineare e calcolo differenziale - Ottimizzazione non vincolata e sistemi di equazioni - Metodi diretti (LU, Cholesky, QR) e iterativi (Arnoldi, GMRES, CG) per sistemi lineari - Metodi iterativi per sistemi non lineari - Metodi numerici per l'ottimizzazione non vincolata - Il problema dei minimi quadrati: algoritmi di soluzione e caratteristiche teoriche (incluse le relazioni con la…

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Testi d'esame di Computational Mathematics For Learning And Data Analysis del prof. Antonio Frangioni, canale unico, corso di laurea in Informatica – sede di Pisa (Laurea magistrale (LM-18)), Università di Pisa, esame facoltativo · 9 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Demmel – Algebra Lineare Numerica Applicata; Trefethen – Algebra Lineare Numerica; Nocedal – Ottimizzazione Numerica; Boyd – Ottimizzazione Convessa; Bazaraa – Programmazione Non Lineare.

Altre materie del prof. Frangioni

Optimization For Data Science · Data Science and Business Informatics – sede di Pisa · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU
Model-Driven Decision-Making Methods · Data Science and Business Informatics – sede di Pisa · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Vedi anche: Prof. Antonio Frangioni · Computational Mathematics For Learning And Data Analysis a Pisa (tutti i canali)