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.
Tipologia di Attività formativa D e F
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 in Matematica applicata - Immatricolazione dal 2025/2026Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. CONTAMINATION LAB
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
5. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° 3° | Algoritmi | D |
Roberto Segala
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Elementi di chimica generale | D |
Silvia Ruggieri
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| 1° 2° 3° | Genetica | D |
Massimo Delledonne
(Coordinatore)
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| 1° 2° 3° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Andrea Calanca
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Progettazione di app web e mobile tramite react e react native | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Sviluppo firmware con protocollo bluetooth low energy (BLE) e sistema operativo Freertos | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° 3° | Algebraic geometry | F |
Rosanna Davison Laking
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Algoritmi | D |
Roberto Segala
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Intelligenza artificiale | D |
Alessandro Farinelli
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Andrea Calanca
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Organizzazione aziendale | D |
Serena Cubico
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Programmazione per il calcolo scientifico | F |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
| 1° 2° 3° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Franco Zivcovich
(Coordinatore)
|
Calcolo numerico II con laboratorio (2023/2024)
Codice insegnamento
4S004793
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
MAT/08 - ANALISI NUMERICA
Periodo
I semestre dal 2 ott 2023 al 26 gen 2024.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
L’insegnamento si propone di presentare, da un punto di vista analitico e computazionale, la risoluzione numerica di problemi matematici quali: equazioni non lineari, sistemi lineari, ricerca di autovalori, interpolazione e approssimazione, formule di quadratura gaussiana. L’obiettivo quindi è di approfondire alcune tematiche dell’insegnamento di Calcolo Numerico 1 e di introdurre nuovi e più sofisticati algoritmi di risoluzione. In particolare, verranno presentati tecniche che sono alla base del trattamento di problemi di avanguardia nel campo della matematica applicata, come l’analisi di dataset ad alta dimensionalità (SVD e PCoA) e l’ottimizzazione (metodo del gradiente coniugato). L’insegnamento è corredato da una parte di laboratorio in cui vengono implementati i metodi studiati. Il linguaggio di programmazione è MATLAB che potrà essere utilizzato tramite software specifico Mathworks oppure il software open source GNU Octave. Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di avere ottenuto competenze computazionali ed informatiche nell’ambito dei metodi numerici di base e saper riconoscere quali algoritmi sono più adatti per determinati problemi numerici di base e avanzati.
Prerequisiti e nozioni di base
Algebra lineare, calcolo differenziale in una e più variabili, calcolo integrale, metodi di base del calcolo numerico.
Programma
Nell’insegnamento verranno trattati i seguenti argomenti:
* metodi per la ricerca di zeri di funzione (iterazioni di punto fisso)
* metodi per la risoluzione di sistemi lineari (metodi iterativi classici, gradiente coniugato, fattorizzazioni QR e SVD, sistemi sovradeterminati)
* metodi per la ricerca di autovalori e autovettori (metodo delle potenze, algoritmo QR)
* interpolazione spline e curve di Bézier
* quadratura con formule gaussiane
* cenni a precondizionatori e metodi iterativi per sistemi lineari non simmetrici (GMRES)
* cenni a metodi di ottimizzazione
Si prevede l'ausilio di attività di tutorato per la correzione di esercizi assegnati durante lo svolgimento delle lezioni di laboratorio.
Bibliografia
Modalità didattiche
L'insegnamento sarà erogato in 52 ore frontali, di cui 12 circa in laboratorio informatico.
Saranno specificamente tutelati gli studenti e le studentesse in situazioni di limitazione agli spostamenti per effetto di disposizioni nazionali di contrasto al COVID o in situazioni particolari di fragilità. In questi casi gli studenti e le studentesse sono invitati a contattare direttamente il docente per organizzare le modalità di recupero più opportune
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame intende accertare che si sia in grado di produrre e riconoscere dimostrazioni rigorose nell’ambito dei metodi numerici visti a lezione e a laboratorio e si sappia usare strumenti informatici in aiuto ai processi matematici per acquisire ulteriori informazioni. Inoltre, si dovrà dimostrare di conoscere un linguaggio di programmazione e di un software specifico. La prima parte della prova si svolge in laboratorio. Si dovrà implementare individualmente, entro due ore, i metodi numerici richiesti per la risoluzione degli esercizi assegnati. Il programma di questa parte prevede tutti gli argomenti trattati in precedenza durante le ore di lezione teorica e di laboratorio. La prova si intende superata con un punteggio pari o superiore a 18/30. Il voto dello scritto rimane valido sino all’inizio del semestre successivo di erogazione. Per essere ammessi alla seconda parte della prova, orale, è necessario aver superato la parte scritta. L’esame orale prevede una discussione degli argomenti trattati durante le lezioni teoriche.
Criteri di valutazione
Per superare l'esame si dovrà dar prova di:
* conoscere e aver compreso i metodi iterativi fondamentali della risoluzione numerica dei sistemi lineari
* conoscere e aver compreso i metodi fondamentali della risoluzione numerica dei sistemi non lineari
* conoscere e aver compreso i metodi fondamentali dell'approssimazione numerica a tratti
* conoscere e aver compreso i metodi fondamentali della quadratura gaussiana
* avere un'adeguata capacità di analisi e sintesi e di astrazione
* sapere applicare queste conoscenze per risolvere problemi ed esercizi, sapendo argomentare i propri ragionamenti con rigore matematico.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale è dato dalla media pesata dei voti delle due prove, con pesi relativi alle due prove: 1/4 per lo scritto e 3/4 per l’orale.
Lingua dell'esame
Italiano
Sustainable Development Goals - SDGs
Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita
