Prof. Andrea Cangiani

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Andrea Cangiani

Larsson & Thomee Partial Differential Equations with… – Advanced Numerical Analysis (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · Data Science and Artificial Intelligence for Industry and Digital Twins · 6 CFU)
Quarteroni Numerical Models for Differential Problems – Advanced Numerical Analysis (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · Data Science and Artificial Intelligence for Industry and Digital Twins · 6 CFU)
Morton & Mayers Numerical Solution of Partial… – Advanced Numerical Analysis (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · Data Science and Artificial Intelligence for Industry and Digital Twins · 6 CFU)

Materie del prof. Andrea Cangiani

Advanced Numerical Analysis Canale unico

Corso di laurea: Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · Data Science and Artificial Intelligence for Industry and Digital Twins · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

The following books are recommended

Larsson & Thomee Partial Differential Equations with…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Quarteroni Numerical Models for Differential Problems Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Morton & Mayers Numerical Solution of Partial…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

- Larsson & Thomee Partial Differential Equations…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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.
These books provide in-depth coverage of the course material and can serve as valuable resources for further study.

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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Numerical Methods For Pdes Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Andrea Cangiani per Advanced Numerical Analysis?

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