È obiettivo del corso fornire agli studenti della laurea magistrale le opportune conoscenze sul calcolo scientifico e sui metodi di sintesi per applicazioni elettriche ed elettroniche, al fine di introdurre i corsisti alla comprensione e alla progettazione di software di simulazione.
scheda docente materiale didattico
• introduzione all’ambiente matlab (octave)
• rappresentazione al calcolatore dei numeri reali
• considerazioni su modelli ed errori numerici
• calcolo degli zeri di una funzione
• approssimazione di funzioni e dati
• derivazione numerica
• integrazione numerica
• risoluzione numerica di equazioni differenziali ordinarie
---- seconda parte:
• algoritmi e modelli di ottimizzazione
• introduzione ai sistemi
• sistemi lineari e non lineari
• modelli di ottimizzazione matematica
• algoritmi di ottimizzazione
• ottimizzazione multiobiettivo
• ottimizzazione lineare
• geometria dell’ottimizzazione lineare
• ottimizzazione non lineare
• geometria dell’ottimizzazione non lineare
• ottimi locali e ottimi globali
• principali metodi di ottimizzazione non lineare
• metodi euristici di ottimizzazione tabu search, simulating annealing, genetic algorithms, bacterial chemotaxis algorithm, particle
swarm optimizationflock of starling optimization
• Reti neurali artificiali
• sviluppo di un simulatore di reti elettriche e circuiti elettronici
• sviluppo di un simulatore di dispositivi a nucleo ferromagnetico
• sviluppo di un simulatore dei flussi di potenza nelle reti elettriche
Programma
Prima parte: strumenti di calcolo• introduzione all’ambiente matlab (octave)
• rappresentazione al calcolatore dei numeri reali
• considerazioni su modelli ed errori numerici
• calcolo degli zeri di una funzione
• approssimazione di funzioni e dati
• derivazione numerica
• integrazione numerica
• risoluzione numerica di equazioni differenziali ordinarie
---- seconda parte:
• algoritmi e modelli di ottimizzazione
• introduzione ai sistemi
• sistemi lineari e non lineari
• modelli di ottimizzazione matematica
• algoritmi di ottimizzazione
• ottimizzazione multiobiettivo
• ottimizzazione lineare
• geometria dell’ottimizzazione lineare
• ottimizzazione non lineare
• geometria dell’ottimizzazione non lineare
• ottimi locali e ottimi globali
• principali metodi di ottimizzazione non lineare
• metodi euristici di ottimizzazione tabu search, simulating annealing, genetic algorithms, bacterial chemotaxis algorithm, particle
swarm optimizationflock of starling optimization
• Reti neurali artificiali
• sviluppo di un simulatore di reti elettriche e circuiti elettronici
• sviluppo di un simulatore di dispositivi a nucleo ferromagnetico
• sviluppo di un simulatore dei flussi di potenza nelle reti elettriche
Testi Adottati
QUARTERONI ALFIO; SALERI FAUSTO - CALCOLO SCIENTIFICO. ESERCIZI E PROBLEMI RISOLTI CON MATLAB E OCTAVE - ED. SPRINGER VERLAG ------ VERCELLIS CARLO - OTTIMIZZAZIONE. TEORIA, METODI, APPLICAZIONI - ED. MCGRAW-HILL COMPANIESBibliografia Di Riferimento
---Modalità Erogazione
Lezioni frontali Simulazioni al calcolatoreModalità Valutazione
Presentazione di una ricerca su temi paralleli quelli trattati nel corso. Colloquio orale