Computational Physics Laboratory – Trieste

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Maria Peressi 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

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Prof. Maria Peressi Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-40) · 1º anno · 1º semestre · Mathematical Education · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Mathematics – sede di Trieste · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 7 testi · da studiare tutti

"Introduction to Computer simulation Methods

Gould – Addison Wesley Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Tobochnik – Addison Wesley Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Tobochnik – Statistical and Thermal Physics Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

"Computational Physics

problem solving with computers, R.H. Landau, M.J. Paez,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

"A Survey of Computational Physics

Science – Paez and C.C Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Landau – A First Course in Scientific Computing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

"Understanding Molecular Simulations

From Algorithms to Applications Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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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