Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Mathematics - Immatricolazione dal 2025/2026Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1 module between the following1 module between the following3 modules among the followingLegenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Data fitting and reconstruction (2021/2022)
Codice insegnamento
4S008269
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
MAT/08 - ANALISI NUMERICA
Periodo
Primo semestre dal 4 ott 2021 al 28 gen 2022.
Obiettivi formativi
Nel corso si discuteranno la teoria e la pratica dell’approssimazione di dati e funzioni in una e più variabili, con enfasi sulle spline di vari tipi e sull’interpolazione, ivi comprese la suddivisione ed altri metodi per la ricostruzione di superfici. Parte integrante del corso sarà un laboratorio nel quale le tecniche presentate a lezione saranno implementate in Matlab. Alla fine del corso gli studenti dovranno mostrare una conoscenza approfondita delle tecniche di approssimazione univariata e multivariata.
Programma
L’insegnamento si propone di presentare la teoria e la pratica dei metodi di approssimazione uni e multivariata, in particolare spline e interpolazione. L’insegnamento ha una parte di laboratorio in cui si utilizza il linguaggio MATLAB per l’uso di alcune tecniche viste nelle ore di lezione teorica. Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di possedere ottime conoscenze scientifiche e computazionali delle tecniche usate per l’approssimazione univariata e multivariata. In particolare:
- La Wavelet di Haar
- Wavelet per immagini
- Spline lineare a tratti; teoria e applicazioni
- Le spline cubiche; teoria e applicazioni
- Le Bspline in generale
- sottodivisione di curve e superficie spline
- le spline Thin Plate in 2 variabili
- Funzioni definite positive; applicazioni
- Funzioni definite positive radiali
- RBF con supporto compatto
- errori per RBF interpolazione
Modalità d'esame
L'esame intende accertare che lo studente sia in grado di produrre e riconoscere dimostrazioni rigorose nell'ambito dei metodi di interpolazione e approssimazione, uni e multivariata. La prova è orale.
La modalità d'esame potrebbe subire delle variazioni in funzione
dell'evolversi della situazione.
