Registro delle lezioni (update: 28/05/21)


Simboli: ✔ significa lezioni svolte, mentre ✗ significa lezioni da svolgere

Lezione 1 di teoria ✔ 
» Introduzione al corso (1h). 
» Rappresentazione dei numeri reali. 
» Un esempio. 
» Numeri macchina. 
» Alcune proprieta' numeri macchina (minimo, massimo). 

Lezione 2 di teoria, ✔ 
» Alcune proprieta' numeri macchina (cardinalita', spaziatura). 
» Precisione singola e doppia. 
» Troncamento e arrotondamento (con esempi e osservazioni). 
» Precisione di macchina. 
» Errori relativi e assoluti (per numeri e vettori), con esempi. 
» Unita' di arrotondamento. 

Lezione 3 di teoria, ✔ 
» Operazioni con i numeri macchina. 
» Proprietà commutativa, associativa e distributiva delle operazioni floating point (con esempi). 
» Errori nelle operazioni e loro propagazione. 
» Il caso della somma, con dimostrazione. 
» Esempio sulla cancellazione. 
» Il caso del prodotto, con dimostrazione. 
» Alcune problematiche numeriche. 
» Valutazione di una funzione (condizionamento di una funzione). 
» Alcuni esempi del condizionamento. 

Lezione 4 di teoria, ✔ 
» Stabilita' di un algoritmo. 
» Calcolo di una radice di secondo grado. 
» Approssimazione di pi greco. 
» Una successione ricorrente. 
» Sulla somma ((1+x)-1)/x. 
» Sulla valutazione di f(x)=x come tan(arctan(x)). 
» Valutazione di polinomi: complessita' computazionale. 

Lezione 1 di Laboratorio, ✔ 
» Matlab e Octave. 
» Interfaccia grafica di Matlab. 
» Command Window. 
» Variabili. 
» Valori che possono assumere le variabili (scalari, vettori, matrici, stringhe). 
» Operazioni e funzioni elementari predefinite (con esempi). 
» Alcune costanti. 
» Help di Matlab. 
» Assegnazioni. 
» Il comando "whos". 
» Vettori riga e colonna in Matlab. 
» Comandi "length" e "size", "zeros", "ones". 
» Vettori equispaziati come "a:h:b" o con "linspace". 

Lezione 5 di teoria,  ✔ 
» Potenza di un numero. 
» Esponenziale di un numero. 
» Determinanti: confronto della regola di Laplace e metodo con fattorizzazione LU. 
» Soluzione numerica di equazioni nonlineari esempi, grafici e metodi iterativi. 

Lezione 6 di teoria, ✔ 
» Ordine di convergenza, con esempio. 
» Metodo di bisezione. 
» Convergenza del metodo di bisezione (con dimostrazione). 
» Test di arresto per il metodo di bisezione (con esempi). 

Lezione 2 di Laboratorio, ✔ 
» Accesso alle componenti di un vettore. 
» Operazioni elementari di tipo vettoriale. 
» Funzioni elementari e loro applicazione a vettori. 
» Note sulle operazioni moltiplicative. 
» Somma tra scalari e vettori. 
» Operazioni moltiplicative tra scalari e vettori. 
» Definizione di funzioni matematiche. 
» La grafica di Matlab e il comando plot

Lezione 7, ✔ 
» Metodo di Newton. 
» Interpretazione grafica del metodo di Newton. 
» Test di arresto per il metodo di Newton. 
» Un teorema di convergenza locale per il metodo di Newton (traccia della dimostrazione). 

Lezione 8, ✔ 
» Un teorema di convergenza globale per il metodo di Newton (con dimostrazione). 
» Newton e zeri multipli. 
» Newton: alcuni esempi (casi semplici e multipli). 
» Newton: radici quadrate ed n-sime. 

Lezione 3 di Laboratorio, ✔ 
» La scala semilogaritmica 
» Altri comandi per grafici 
» I comandi legend e title 
» Le stringhe di testo 
» I comandi format, disp, fprintf 
» Le matrici: definizione. 
» Alcune funzioni matriciali di Matlab. 
» Operazioni elementari con Matrici. 
» Prodotto matrice vettore 
» Soluzione di sistemi lineari. 

Lezione 9, ✔ 
» Metodo delle secanti. 
» Metodo delle secanti: un teorema di convergenza. 
» Metodo delle secanti: un esempio. 
» Metodi di punto fisso: introduzione. 
» Teorema di punto fisso di Banach (dimostrazione punto 3 (ordine convergenza)). 
» Un teorema di punto fisso di convergenza locale (senza dimostrazione). 
» Un teorema di punto fisso di convergenza locale (ordine p, senza dimostrazione). 

Lezione 10, ✔ 
» Metodo di Newton come metodo di punto fisso. 
» Metodo di Newton e teorema di punto fisso di convergenza locale (traccia della dimostrazione). 
» Calcolo di radice di 5 mediante 4 successioni di punto fisso. 
» Interpolazione: introduzione. 
» Esistenza e unicita' del polinomio interpolatore (con dimostrazione) 
» Errore di interpolazione (senza dimostrazione) 

Lezione 11, ✔ 
» Esempio di stima dell'errore di interpolazione. 
» Convergenza dell'interpolazione polinomiale: nodi equispaziati e di tipo Chebyshev; 
» Convergenza uniforme: una stima uniforme dell'errore tra funzione e polinomio interpolatore; 
» Teorema di Faber e di Bernstein; 
» Controesempio di Runge: comportamento dell'interpolante in nodi equispaziati e di Chebyshev; 
» Stabilita' dell'interpolazione polinomiale: introduzione del problema. 

Lezione 4 di Laboratorio, ✔ 
» Le matrici: gestione di matrici particolari con [A; B] e [A B]. 
» Definizione di una funzione 
» Definizione di una funzione: le directories 
» Definizione di una funzione: variabili locali 
» Definizione di una funzione: piu variabili in input e output 
» Operatori di relazione e condizionali (con esempi) 
» Le istruzioni condizionali: if then else (con esempi) 
» Le istruzioni condizionali: switch (con esempi) 
» Ciclo For (con esempi) 
» Ciclo While (con esempi) 

Lezione 12, ✔ 
» Stabilita' dell'interpolazione polinomiale: stime, costante di Lebesgue; 
» Costante di Lebesgue per nodi equispaziati e di Chebyshev. 
» Un problema dell'interpolazione polinomiale. 
» Funzioni polinomiali a tratti. Funzioni polinomiali a tratti, interpolanti e di grado "s". 
» Esistenza e unicita' delle funzioni polinomiali a tratti, interpolanti e di grado "s" su dati che sono multiplo di "s". 
» Errore dell'interpolante polinomiale a tratti di grado 1 (con dimostrazione). 

Lezione 13, ✔ 
» Convergenza uniforme delle funzioni polinomiali a tratti, interpolanti e di grado "1". 
» Splines. 
» Differenza tra splines e interpolanti polinomiali a tratti. 
» Splines cubiche interpolanti. 
» Analisi dell'unicita' delle splines cubiche. 
» Splines naturali, vincolate e periodiche. 
» Splines not-a-knot. 

Lezione 5 di Laboratorio, ✔ (lezione del Dott. F. Piazzon) 
» Relazioni tra ciclo for e ciclo while (con esempi) 
» Gestione dei files dei dati. Salvare dati su file. 
» Altri comandi. 
» Radici di Secondo grado in Matlab: metodo stabile e instabile. 
» Calcolo di pi greco mediante successioni. 
» Una successione ricorrente. 

Lezione 14, ✔ 
» Convergenza delle splines cubiche. 
» Osservazione sulla convergenza uniforme. 
» Esperimento di Runge con splines. 
» Problema ai minimi quadrati: definizione e motivazioni. 
» Teorema che lega il numero di campionamenti all'errore dei minimi quadrati. 

Lezione 6 di Laboratorio, ✔ (lezione del Dott. F. Piazzon) 
» Metodo di bisezione in Matlab (con demo). 
» Metodo di Newton in Matlab (con cicli while). 
» Metodo di Newton in Matlab (con cicli for, esercizio). 

Lezione 15, ✔ 
» Curve fitting. 
» Regressione lineare (con esempio). 
» Minimi quadrati e ricostruzione di funzione da dati perturbati.. 
» Derivazione e un risultato negativo di convergenza uniforme. 
» Analisi del rapporto incrementale (con dimostrazione). 
» Instabilita' del rapporto incrementale (asserto). 

Lezione 16, ✔ 
» Instabilita' del rapporto incrementale (con dimostrazione). 
» Esempi. 
» Analisi del metodo del rapporto incrementale simmetrico (con dimostrazione). 
» Instabilita' del metodo del rapporto incrementale simmetrico (con dimostrazione). 
» Esempi. 
» Integrazione numerica: stabilita' e convergenza uniforme (con dimostrazione). 

Lezione 7 di Laboratorio, ✔ (lezione del Dott. F. Piazzon) 
» Interpolazione in Matlab: polyfit e polyval. 
» La funzione di Runge in Matlab (esempio, con demo). 
» Esercizi. 

Lezione 17, ✔ 
» Formule interpolatorie. 
» Grado di precisione. 
» Grado di precisione delle formule interpolatorie. 
» Regole del rettangolo: definizione ed errore. 
» Regola midpoint: definizione ed errore. 
» Formule di Newton-Cotes chiuse. 
» Regola del trapezio ed errore. 
» Regola di Cavalieri-Simpson ed errore. 

Lezione 18, ✔ 
» Formule composte e interpolanti a tratti. 
» Formula composta midpoint, errore, grado di precisione, esempio. 
» Formula composta trapezi, errore, grado di precisione, esempio. 
» Formula composta Cavalieri-Simpson, errore, grado di precisione, esempio. 
» Formule composte: esempi e rapporti di convergenza. 

Lezione 8 di Laboratorio, ✔ (lezione del Dott. F. Piazzon) 
» Splines in Matlab: interp1 e spline. 
» alcuni esempi. 
» Esercizi. 

Lezione 19, ✔ 
» Norma di vettori (definizione) 
» Norme "p" e infinito. 
» Esempi. 
» Norme indotte di matrici (definizione). 
» Raggio spettrale. 
» Norme indotte di matrici (esempi p=1, p=2, p=inf). 
» Risoluzione di sistemi lineari con termini noti perturbati. 
» Sistemi perturbato Ax=b e numero di condizionamento (dimostrazione caso perturbazione termine noto, con dimostrazione). 
» Un esempio. 
» Sistemi perturbato Ax=b e numero di condizionamento (dimostrazione caso perturbazione matrice, con dimostrazione ptI). 

Lezione 20, ✔ 
» Sistemi perturbati Ax=b e numero di condizionamento (dimostrazione caso perturbazione matrice, con dimostrazione, ptII). 
» Sistemi perturbati Ax=b e numero di condizionamento (dimostrazione caso generale, solo asserto).  
» Sistemi lineari. Un esempio. 
» Matrici triangolari. 
» Risoluzione numerica di sistemi Ax=b con A matrice triangolare. 
» Risoluzione numerica di sistemi Ax=b con A matrice triangolare: complessita' computazionale. 
» Risoluzione di sistemi lineari (esempio matriciale). 
» Fattorizzazione LU. 
» Risoluzione di sistemi lineari e loro legame con la fattorizzazione LU. 

Lezione 9 di Laboratorio, ✔ (lezione del Dott. F. Piazzon) 
» Approssimazione ai minimi quadrati in Matlab; 
» Polyfit e minimi quadrati; 
» Regressione lineare con esempio in Matlab; 
» Minimi quadrati e dati perturbati con esempio in Matlab; 
» Esercizi. 

Lezione 21, ✔ 
» Problematiche della fattorizzazione LU e della risoluzione dei sistemi lineari. 
» Risoluzioni di sistemi lineari con pivoting. 
» Fattorizzazione PA=LU. 
» Matrici cui a priori non serve pivoting: a predominanza diagonale, simmetriche definite positive. 
» Pseudocodice A=LU. 
» Complessita' computazionale A=LU (senza dimostrazione). 
» Tempi di calcolo. 
» Fattorizzazione Cholesky e sua complessita'. 
» Risoluzione del sistema Ax=b, nota PA=LU. 
» Determinante di una matrice: complessita' Laplace vs LU. 
» Inversa: cofattori vs LU. 

Lezione 22, ✔ 
» Metodi iterativi e metodi diretti: breve introduzione. 
» Splitting A=D-E-F. 
» Splitting A=P-N. 
» Metodi iterativi stazionari: x^(k+1)=Bx^(k)+c. 
» Splitting A=P-N: caso Jacobi. 
» Metodo di Jacobi (esempio matrice 3 x 3). 
» Splitting A=P-N: caso Gauss-Seidel. 
» Metodo di Gauss-Seidel (esempio matrice 3 x 3). 
» Metodi iterativi: alcuni teoremi di convergenza globale. 

Lezione 10 di Laboratorio, ✔ (lezione del Dott. F. Piazzon) 
» Regola dei trapezi e di Cavalieri-Simpson; 
» Una demo di esempio sulla regola dei trapezi e di Cavalieri-Simpson; 
» Formula dei trapezi composta; 
» Formula dei trapezi composta: implementazione in Matlab; 
» Formula dei Cavalieri-Simpson composta; 
» Formula dei Cavalieri-Simpson composta: implementazione in Matlab; 
» Una demo di esempio sulla formula composta dei trapezi e di Cavalieri-Simpson; 
» Esercizio assegnato. 

Lezione 23, ✔ 
» Convergenza di Jacobi per matrici a pred. diag. stretta (senza dimostrazione). 
» Metodi iterativi e loro convergenza: esempi. 
» Test di arresto. 
» Sistemi sovradeterminati e soluzione ai minimi quadrati: definizione. 
» Sistemi sovradeterminati e soluzione ai minimi quadrati: teorema. 
» Legame tra soluzione dell'approssimazione ai minimi quadrati ed equazioni normali (senza dimostrazione). 
» Matrici rettangolari e fattorizzazione Cholesky. 
» Risoluzione equazioni normali con fattorizzazione Cholesky. 

Lezione 24, ✔ 
» Risoluzione equazioni normali con fattorizzazione Cholesky: un esempio. 
» Matrici rettangolari e fattorizzazione QR. 
» Risoluzione equazioni normali con fattorizzazione QR. 
» Risoluzione equazioni normali con fattorizzazione QR: un esempio. 
» Matrici rettangolari e fattorizzazione SVD. 
» Risoluzione equazioni normali con fattorizzazione SVD. 
» Risoluzione equazioni normali con fattorizzazione SVD: un esempio. 

Lezione 11 di Laboratorio, ✔ (lezione del Dott. F. Piazzon) 
» Fattorizzazione LU ed eliminazione gaussiana in Matlab. 
» Il comando {\tt{mldivide}} (backslash); 
» Soluzione di sistemi lineari con backslash<\it>; 
» Fattorizzazione LU; 
» Fattorizzazione LU (esempi); 
» Soluzione di sistemi lineari nota la fattorizzazione LU; 
» Esercizi. 

Lezione 12 di Laboratorio, ✗ (lezione del Dott. F. Piazzon) 
» Esercizi di preparazione al compito (parte di Laboratorio).