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Ottimizzazione numerica e sistemi di equazioni non lineari: metodi numerici per problemi di grandi dimensioni

01HWJUR

A.A. 2023/24

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Dottorato di ricerca in Scienze Matematiche - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 15
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Pieraccini Sandra Professore Ordinario MATH-05/A 15 0 0 0 1
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A ***    
La risoluzione numerica di sistemi di equazioni nonlineari e di alcune classi di problemi di ottimizzazione sono problematiche strettamente legate tra loro. Il corso si propone di descrivere, traendo spunto da tale legame, metodi numerici efficienti e robusti sia per problemi di ottimizzazione non vincolata, che per sistemi di equazioni non lineari, eventualmente sovra-determinati. Si discuteranno aspetti sia teorici che pratici, focalizzandosi in particolare sulle strategie necessarie per gestire dal punto di vista computazionale problemi di dimensione elevata.
Nessuno
Metodi di ottimizzazione numerica: - metodi senza derivate - metodi del gradiente - metodi del secondo ordine Metodi di Newton e quasi-Newton per sistemi di equazioni non lineari Problemi di grandi dimensioni: - metodi inesatti - metodi matrix-free Tecniche di globalizzazione Problema ai minimi quadrati non lineare
In presenza
Presentazione report scritto
P.D.2-2 - Aprile
Se richiesto dai partecipanti, il corso può essere tenuto in inglese