ID:
8150
Durata (ore):
48
CFU:
6
Url:
ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE/PERCORSO COMUNE Anno: 2
Anno:
2023
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (26/02/2024 - 17/05/2024)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Fornire conoscenze sui principali metodi e algoritmi per la modellazione e analisi di real-world problems e dei limiti di applicabilità di tali modelli e delle loro approssimazioni.
Far acquisire la capacità di applicare i principali metodi matematici e computazionali per modellare, analizzare e risolvere problemi di ottimizzazione dell’ingegneria, la capacità di formulare problemi reali in termini di modelli di programmazione matematica, l’abilità di implementare e analizzare algoritmi di modellazione con software scientifico orientato al calcolo numerico.
Far acquisire la capacità di individuare autonomamente gli strumenti e le fonti di dati necessarie per la formulazione e la soluzione di problemi decisionali relativi a diversi ambiti applicativi, di comprendere e risolvere i problemi pertinenti l'insegnamento anche attraverso l'integrazione delle conoscenze acquisite con appropriate indagini bibliografiche tali da consentire un confronto critico tra le diverse soluzioni possibili.
Far acquisire la capacità di interagire sia con esperti del proprio o di altri settori ingegneristici che con interlocutori non specialisti, comunicando con un linguaggio tecnico appropriato
Far acquisire un metodo di studio individuale adeguato a consentire l'approfondimento delle conoscenze e ad affrontare ulteriori tematiche avanzate o settoriali.
Prerequisiti
Conoscenze matematiche di base.
Metodi didattici
Appunti multimediali in lingua inglese a cura del docente.
M. Gilli. D. Maringer, E. Schumann. Numerical Methods and Optimization in Finance. Second Edition. Academi Press, Elsevier (2019)
William J. Palm III. Matlab. Introduction to Matlab for Engineers, McGraw-Hill
P.Brandimarte. Numerical Methods in Finance and Economics. A Matlab Based Introduction, 2nd edition Wiley, 2006.Mathworks website:
http://www.mathworks.com
M. Gilli. D. Maringer, E. Schumann. Numerical Methods and Optimization in Finance. Second Edition. Academi Press, Elsevier (2019)
William J. Palm III. Matlab. Introduction to Matlab for Engineers, McGraw-Hill
P.Brandimarte. Numerical Methods in Finance and Economics. A Matlab Based Introduction, 2nd edition Wiley, 2006.Mathworks website:
http://www.mathworks.com
Verifica Apprendimento
The lectures will be held in the computer classroom. Each student will have their own PC workstation to be able to carry out the exercises and applications proposed by the teacher in real time according to the 'typical approach of 'learning-by-doing'. From his/her position the teacher can access the desktop that each student is using to be able to clarify doubts and verify the exercises carried out in real time. At the same time, Matlab Live Script sessions are projected on the screen, which contain both theoretical concepts, images, hyperlinks, as well as code and results, and the latter can be updated in real time during the explanation.
Testi
Appunti multimediali in lingua inglese a cura del docente.
M. Gilli. D. Maringer, E. Schumann. Numerical Methods and Optimization in Finance. Second Edition. Academi Press, Elsevier (2019)
William J. Palm III. Matlab. Introduction to Matlab for Engineers, McGraw-Hill
P.Brandimarte. Numerical Methods in Finance and Economics. A Matlab Based Introduction, 2nd edition Wiley, 2006.Mathworks website:
http://www.mathworks.com
M. Gilli. D. Maringer, E. Schumann. Numerical Methods and Optimization in Finance. Second Edition. Academi Press, Elsevier (2019)
William J. Palm III. Matlab. Introduction to Matlab for Engineers, McGraw-Hill
P.Brandimarte. Numerical Methods in Finance and Economics. A Matlab Based Introduction, 2nd edition Wiley, 2006.Mathworks website:
http://www.mathworks.com
Contenuti
-OTTIMIZZAZIONE CONVESSA
Classificazione dei problemi di ottimizzazione. Metodi numerici per l’ottimizzazione libera. Metodi numerici per l’ottimizzazione vincolata. Programmazione lineare. Ottimizzzaione vincolata in Matlab. Esempi di ottimizzazione nell’ambito della simulazione numerica.
-MODELLI DETERMINISTICI
Processi di decisione sequenziali. Programmazione dinamica in condizioni di certezza. Applicazioni di programmazione dinamica in condizioni di certezza.
-MODELLI STOCASTICI
Introduzione ai processi Markoviani. Programmazione dinamica stocastica. Risoluzione di processi decisionali stocastici mediante programmazione dinamica.
-INTRODUZIONE ALLA PROGRAMMAZIONE NON CONVESSA
Modelli di programmazione mixed-integer.
Classificazione dei problemi di ottimizzazione. Metodi numerici per l’ottimizzazione libera. Metodi numerici per l’ottimizzazione vincolata. Programmazione lineare. Ottimizzzaione vincolata in Matlab. Esempi di ottimizzazione nell’ambito della simulazione numerica.
-MODELLI DETERMINISTICI
Processi di decisione sequenziali. Programmazione dinamica in condizioni di certezza. Applicazioni di programmazione dinamica in condizioni di certezza.
-MODELLI STOCASTICI
Introduzione ai processi Markoviani. Programmazione dinamica stocastica. Risoluzione di processi decisionali stocastici mediante programmazione dinamica.
-INTRODUZIONE ALLA PROGRAMMAZIONE NON CONVESSA
Modelli di programmazione mixed-integer.
Lingua Insegnamento
INGLESE
Corsi
Corsi
ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE
Laurea Magistrale
2 anni
No Results Found
Persone
Persone
Professori/esse Associati/e
No Results Found