7. Introduzione al calcolo scientifico#

In questa introduzione al calcolo numerico, vengono presentati alcuni algoritmi. Dove sensato, viene implementata la versione elementare di alcuni di questi algoritmi. Per usi non didattici, e quando possibile, si raccomanda l’uso di algoritmi implementati in librerie disponibili, per questioni di tempo ed efficienza: è lavoro già fatto, da persone che lo sanno fare meglio di noi, controllato, migliorato nel corso degli anni, ottimizzato per ogni sistema e spesso in linguaggi di programmazione diversi da Python, come C o Fortran.

In questa introduzione viene fatto affidamento e uso di alcune librerie disponibili per Python:

  • librerie con algoritmi e strumenti matematici per il calcolo numerico: NumPy, SciPy,…

  • librerie per la creazione di grafici: Matplotlib, Plotly,…

  • librerie per l’analisi dati e la statistica: pandas,…

  • librerie per il machine learning: sci-kit, PyTorch,…

Introduzione al calcolo numerico
  • Equazioni lineari

  • Equazioni non lineari

  • Approssimazione di funzioni

  • Derivate

  • Integrali

  • Equazioni differenziali ordinarie:

    • problema di Cauchy ai valori iniziali

    • problema ai valori al contorno

  • Ottimizzazione, vincolata e non

Metodi per la statistica
Introduzione al machine learning