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Advanced scientific programming in matlab
01SFURV
A.A. 2018/19
Course Language
Inglese
Degree programme(s)
Doctorate Research in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni - Torino
Course structure
| Teaching | Hours |
|---|---|
| Lezioni | 28 |
Lecturers
| Teacher | Status | SSD | h.Les | h.Ex | h.Lab | h.Tut | Years teaching |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bardella Paolo | Professore Associato | IINF-01/A | 20 | 0 | 0 | 0 | 8 |
Co-lectures
Context
| SSD | CFU | Activities | Area context | *** N/A *** |
|---|
2018/19
PROGRAMMA: GENNAIO - FEBBRAIO
Finalità del corso:
Il corso mira a fornire competenze avanzate di programmazione in ambito scientifico, con l’obiettivo di sviluppare solide metodologie per lo sviluppo di codici numerici affidabili, ottimizzati e mantenibili.
Prerequisito del corso è la conoscenza base di MATLAB e del linguaggio C.
Durante il corso verranno presentate molte delle più comuni metodologie usate nel calcolo scientifico, con particolare attenzione alle più recenti tecniche di programmazione in MATLAB e al calcolo parallelo.
Al termine del Corso lo studente avrà ampliato la sua conoscenza di MATLAB e sarà in grado di scegliere le soluzioni più adatte per risolvere i problemi numerici che si troverà ad affrontare.
PERIOD: JANUARY - FEBRUARY
The course aims to provide advanced skills in scientific programming, and to teach sound methodologies for the development of reliable, optimized and maintainable codes.
A basic knowledge of MATLAB and the C language represents a prerequisite of this course.
During this course, many common methods used in Scientific Computing will be presented, with particular attention to the most recent programming techniques in MATLAB.
At the end of the course, the student will have expanded his/her knowledge of MATLAB and will be able to choose the best approach for the solution of numerical problem he/she will face.
2.5 ore Introduzione al linguaggio di programmazione MATLAB con particolare attenzione alle novità introdotte nelle ultime versioni
0.5 ore uso di strumenti di Source Control integrati in MATLAB (git)
1.5 ore MATLAB dietro le quinte: strutture dati interne, JIT, librerie di calcolo usate in MATLAB (LAPACK, FFTW, …)
1.5 ore Ottimizzare le prestazioni di codice MATLAB, uso del Code Profiler
2.5 ore: MEX file per l’esecuzione di codice C/C++ e Fortran in MATLAB. Debug di MEX files da Microsoft Visual Studio.
0.5 ore: MATLAB C code generator
2.5 ore Calcolo parallelo in MATLAB: cenni sui concetti del calcolo parallelo, comandi parfor, spmd, loro vantaggi e limitazioni.
1.5 ore: Uso di GPU in MATLAB: cenni sul funzionamento di una GPU, comando gpuarray
1.0 ore: Ottimizzazione dell’I/O in MATLAB: lettura/scritture di file mat e file Excel
1.5 ore: Big data in MATLAB: tall arrays
1.0 ore: Programmazione orientate agli oggetti in MATLAB
1.0 ore Descrizione generale dei Toolbox di MATLAB, con particolare attenzione all’Image processing toolbox e al Signal Processing toolbox; Simulink
1.0 ore: Generazione e ottimizzazione di grafici
0.5 ore: Report generator
1.0 ore: alternative a MATLAB: Librerie Arrayfire, Gnu Scientific library
2.5h Introduction to MATLAB, with particular attention on the latest improvements introduced in the language in the latest versions
0.5h Source Control systems integrated in MATLAB (git)
1.5h MATLAB internals: data structures, JIT, numerical libraries (LAPACK, FFTW, …)
1.5h Optimization of MATLAB code, use of the Code Profiler
2.5h: MEX files for the execution of C/C++ and Fortran code in MATLAB. Debug of MEX files using Microsoft Visual Studio.
0.5h: MATLAB C code generator
2.5h Parallel computing in MATLAB: introduction to parallel computing, commands parfor, spmd, advantages and limitations.
1.5h: GPUs in MATLAB: introduction to GPUs and gpuarray command
1.0h: Optimization of I/O in MATLAB: how to efficiently read and write .mat and Excel files
1.5h: Big data in MATLAB: tall arrays
1.0h: Object oriented programming in MATLAB
1.0h: General description of MATLAB Toolboxes, with particular attention to the Image processing toolbox and the Signal Processing toolbox; Simulink
1.0h: Generations and optimization of plots
0.5h: Report generator
1.0h: alternatives to MATLAB: Arrayfire, Gnu Scientific library
Modalità di esame:
Exam:
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Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam:
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.