Didattica (A.A. 2017-2018).




Nome del Corso

  • Calcolo Numerico (Laurea Triennale, Informatica, 7 CFU).
Dove e quando si e' svolto il laboratorio

  • Martedi', ore 10.30-12.30, al Paolotti, in Lab P140 e Lab P036.
Propedeuticita'

  • Analisi Matematica
  • Algebra e Matematica Discreta.
Comunicazioni

  • Tutti i compiti correttamente consegnati sono stati corretti. I risultati verranno pubblicati direttamente su Uniweb.
  • Appello 19-02-19: Testo, Matlab.


Dispense.



Moodle.

Le dispense sono scaricabili anche alla pagina Moodle del corso:

Moodle, Calcolo Numerico Informatica.

Si suggerisce vivamente agli studenti del corso di Calcolo Numerico di iscriversi a tale pagina Moodle, perche' parte del corso e' svolta da altri docenti (Prof. M. Redivo Zaglia).

Esami precedenti.

» Pre compito: Testo, Matlab.
» Appello 15-06-18: Testo, Matlab.
» Appello 28-06-18: Testo, Matlab.
» Appello 31-08-18: Testo, Matlab.
» Appello 12-09-18: Testo, Matlab.
» Appello 19-02-19: Testo, Matlab.

Esami anni precedenti.

Appello 22-06-17.
» Testo
» Matlab

Appello 11-07-17.
» Testo
» Matlab

Appello 11-09-17.
» Testo
» Matlab

Appello 22-09-17.
» Testo
» Matlab

Appello 21-02-18.
» Testo
» Matlab

Orario di ricevimento.

Da concordare con gli interessati (via posta elettronica). Qualora sia necessario contattare il docente:
  • Numero di telefono: 049-8271350
  • Indirizzo: Torre Archimede, stanza 427, Via Trieste 63, 35121 Padova
  • e-mail: alvise@math.unipd.it


Materiale online.
Istruzioni per l'iscrizione al corso 'MATLAB Fundamentals'.
  • Ottenere un account Matlab seguendo le istruzioni al link: https://www.csia.unipd.it/servizi/servizi-utenti-istituzionali/contratti-software-e-licenze/matlab
  • Accedere con l'account creato al link: https://it.mathworks.com/
  • In alto selezionare ``Università'' e poi più in basso ``Risorse Per Studenti''
  • Selezionare il link presente nel riquadro relativo a ``Esercitazioni''
  • Tra i corsi a scelta selezionare ``Matlab Foundamentals''
  • Moduli che si suggerisce di svolgere:
    1. Getting Started;
    2. Importing and Plotting Data;
    3. Increasing Automation with Scripts;
    4. Analysis and Visualization with Vectors;
    5. Analysis and Visualization with Matrices;
    6. Review Project I;
    8. Conditional Data Selection;
    11. Increasing Automation with Programming Constructs;
    12. Increasing Automation with Functions;