72764 - NUMERICAL METHODS

Conoscenze e abilità da conseguire

A successful learner from this course will be able to: a) deal with numerical analysis topics such as: accuracy, truncation and round-off errors, condition numbers, convergence, stability, curve-fitting, interpolation, numerical differentiation and integration, numerical linear algebra; b) deal with numerical methods for solving ordinary and partial differential equations, with finite difference and finite element methods for parabolic and elliptic partial differential equations, applications of computer programs to case studies derived from civil engineering practice.

Contenuti

Il corso comprende due moduli, modulo 1 e modulo 2.

REQUISITI

Un fluente inglese parlato e scritto costituisce prerequisito necessario: tutte le lezioni, i tutorial, i documenti di riferimento e le presentazioni saranno in inglese.

Una buona conoscenza preliminare di Calcolo, Geometria e Algebra lineare costituisce un prerequisito desiderabile. 

CONTENUTI DEL MODULO 1:

• Numerical Analysis key concepts: accuracy, precision, truncation and round-off errors, condition numbers, operation counts, convergence and stability.

• Numerical Linear Algebra: direct and iterative methods for the numerical solution of systems of linear equations.

• Numerical solution of single non-linear equations and of systems of non-linear equations.

• Numerical interpolation and approximation: interpolating and approximating polynomials, least-square fitting.

• Numerical differentiation: finite difference approximation of ordinary and partial derivatives.

• Numerical integration (quadrature): Newton-Cotes and Gaussian quadrature formulas.

• Exercises on previous topics: solution by implementation in Matlab

CONTENUTI DEL MODULO 2:

• Numerical solution of Ordinary Differential Equations (ODEs): initial value problems.

• Numerical solution of Partial Differential Equations (PDEs) by the Finite Difference Method:

  - Elliptic PDEs: the Poisson/Laplace Equation
  

 - Parabolic PDEs: the Heat equation

 - Hyperbolic PDEs: the transport (advection) equation

• Exercises on previous topics: solution by implementation in Matlab

 

Testi/Bibliografia

Gli argomenti del corso possono essere approfonditi tramite la lettura di numerosi libri di Analisi Numerica, quali, ad esempio:

Per la prima parte del corso:

- A. Quarteroni, F. Saleri and P. Gervasio, Scientific Computing with Matlab and Octave (4th Edition), Springer, 2014.

- A. Quarteroni, R. Sacco and F. Saleri, Numerical Mathematics (2nd Edition), Springer, 2007.

Per la seconda parte del corso:

- A. Quarteroni, Numerical Models for Differential Problems (3rd Edition), Springer, 2017.

Metodi didattici

Lezioni frontali supportate dall'utilizzo di presentazioni Powerpoint e della lavagna, e lezioni in Laboratorio informatico utilizzando il software Matlab. Durante le lezioni in laboratorio saranno svolte esercitazioni in parte guidate dal docente ed in parte svolte (individualmente o in gruppo) dagli studenti. I risultati delle esercitazioni saranno analizzati in aula ed eventualmente discussi durante l'esame orale finale.

In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai Moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio ( https://elearning-sicurezza.unibo.it/ ) in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Gli esami per i due moduli del corso sono indipendenti. Gli studenti possono sostenerli in date diverse. Il voto finale sarà calcolato come media (arrotondata per eccesso) dei due voti. Per ottenere un voto finale sufficiente, è necessario ottenere un voto sufficiente in entrambe le parti. In ogni parte, per conseguire la sufficienza, gli studenti devono dimostrare una conoscenza dei concetti chiave degli argomenti trattati, una certa capacità di applicazione critica e un uso comprensibile del linguaggio tecnico. Viene assegnato un voto negativo se gli studenti mostrano lacune nella conoscenza dei concetti chiave, un uso inappropriato del linguaggio e/o errori logici nell'analisi della materia.

Si svolgeranno due esami di midterm, uno alla fine della prima parte del corso, uno alla fine della seconda. Entrambi gli esami di midterm saranno scritti e costituiti da domande teoriche ed esercizi da risolvere al calcolatore usando Matlab (durata dell'esame tra le 3 e le 4 ore), e la sufficienza ed il voto massimo per ciascun esame sarànno di 18 e di 32 punti, rispettivamente. I voti sufficienti (maggiori o uguali a 18) conseguiti dagli studenti nei due midterm saranno validi per la sessione d'esame di Gennaio / Febbraio 2024.

Per ciascuno dei due moduli, l'esame finale sarà in forma (prevalentemante) orale, con domande di teoria, discussione degli esercizi di laboratorio svolti durante il corso e possibile assegnazione/richiesta di soluzione di nuovi esercizi (durata dell'esame tra mezz'ora e 45 minuti, approssimativamente). 

Sia gli esami di midterm che quelli finali mirano a valutare la conoscenza da parte dello studente dei concetti chiave e delle procedure illustrate durante i moduli didattici, oltre che la loro comprensione critica.

Strumenti a supporto della didattica

Slides (ed eventualmente appunti) ed esercizi dal docente, ed altro materiale in formato elettronico (file sorgenti Matlab, etc.). Il materiale didattico sarà reso disponibile sulla piattaforma di e-learning dell'Università di Bologna ( https://virtuale.unibo.it ).

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Alessandro Lanza