Argomenti del programma: - Vari tipi d'errore nell'analisi numerica e nelle simulazioni - Metodi numerici di risoluzione di equazioni differenziali - Numeri (pseudo)casuali - “random walks” (RW) - Integrazione numerica: algoritmi deterministici e stocastici; stima degli errori - Metodo Metropolis Monte Carlo per generare arbitrarie distribuzioni di probabilità - Riduzione della varianza - Campionamento di insiemi statistici.

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Testi d'esame di Computational Physics Laboratory del prof. Maria Peressi, canale unico, corso di laurea in Mathematics – sede di Trieste (Laurea magistrale (LM-40)), Università degli Studi di Trieste, 1º anno · 1º semestre · Mathematical Education · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Gould – Addison Wesley; Tobochnik – Addison Wesley; Tobochnik – Statistical and Thermal Physics; problem solving with computers, R.H. Landau, M.J. Paez,; Science – Paez and C.C; Landau – A First Course in Scientific Computing; From Algorithms to Applications.

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