66910 - METODI NUMERICI PER L'INGEGNERIA CIVILE M

Conoscenze e abilità da conseguire

Con l'acquisizione dei crediti formativi, lo studente possiede le conoscenze e gli strumenti computazionali di maggiore importanza nell'ambito dell'ingegneria civile, con particolare riferimento a metodi numerici per la soluzione di equazioni e sistemi algebrici e differenziali.

Contenuti

Il corso si propone di introdurre gli strumenti fondamentali dell’analisi numerica applicata ai problemi dell’ingegneria civile. L’obiettivo è fornire competenze pratiche e teoriche per affrontare la modellazione e la risoluzione numerica di problemi complessi che emergono nello studio di strutture, materiali e sistemi fisici.

Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python, gli studenti apprenderanno come implementare algoritmi numerici e interpretare i risultati ottenuti. Il corso affronta metodi classici e moderni per l’approssimazione di funzioni e dati, la risoluzione di (sistemi di) equazioni (lineari e non lineari), il calcolo integrale e differenziale, nonché la simulazione numerica di equazioni differenziali ordinarie. Ampio spazio è dedicato anche alle applicazioni computazionali, con attenzione alla stabilità, all’accuratezza e all’efficienza degli algoritmi.

Il contenuto del corso include:

• Elementi di programmazione in Python
• Fondamenti di matematica numerica
• Approssimazione di funzioni e di dati (interpolazione polinomiale, minimi quadrati)
• Differenziazione e integrazione numerica
• Metodi per la risoluzione di sistemi lineari (diretti e iterativi)
• Metodi per la risoluzione di (sistemi di) equazioni nonlineari e per problemi di ottimizzazione
• Calcolo di autovalori e autovettori
• Metodi numerici per equazioni differenziali ordinarie (problemi ai valori iniziali, problemi ai valori al bordo discretizzati con differenze finite ed elementi finiti)

Testi/Bibliografia

Il materiale del corso (slide, dispense, esercizi, ...) sarà reso disponibile sulla piattaforma Virtuale. Testo principale di riferimento:

• A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio: Calcolo scientifico. Springer, 2017.

Metodi didattici

Lezioni frontali, esercitazioni in classe e in laboratorio informatico, svolgimento di compiti a casa.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Esame finale finalizzato alla verifica dell'acquisizione delle competenze, sia teoriche che pratiche.

Strumenti a supporto della didattica

Il corso prevede un'attività in laboratorio informatico, che ne costituisce parte integrante, in cui si utilizzerà il software Python.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Michele Ruggeri