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Advanced Numerical Analysis – prof. Andrea Cangiani

Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste · Università degli Studi di Trieste · esame facoltativo · Data Science and Artificial Intelligence for Industry and Digital Twins · 6 CFU · canale unico

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Advanced Numerical Analysis 6 CFU

ACProf. Andrea Cangiani Canale unico

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  • The instructors will provide support material, including lecture notes, and references throughout the course. In addition, there are many free online resources available to supplement the course material.
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Argomenti del programma: The course covers all main ingredients for the numerical solution of Partial Differential Equations (PDEs): mathematical modelling, functional analysis setting, discretization via classical approaches such as Finite Differences (FD) and the Finite Element Method (FEM), numerical analysis, computational implementation.

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Testi d'esame di Advanced Numerical Analysis del prof. Andrea Cangiani, canale unico, corso di laurea in Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste (Laurea magistrale (LM Data)), Università degli Studi di Trieste, esame facoltativo · Data Science and Artificial Intelligence for Industry and Digital Twins · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Larsson & Thomee Partial Differential Equations with…; Quarteroni Numerical Models for Differential Problems; Morton & Mayers Numerical Solution of Partial….

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