Obiettivi formativi
Il corso si propone di riprendere e ampliare i concetti fondamentali della programmazione in MATLAB, con particolare attenzione agli aspetti numerici e applicativi.
Nello specifico, al termine del corso la studentessa/lo studente che abbia seguito con profitto sarà in grado di:
- scrivere codice MATLAB secondo i principi della programmazione strutturata ed eseguire il debugging del codice;
- conoscere i principali tipi di dato in MATLAB e il sistema di rappresentazione dei tipi numerici;
- utilizzare le principali funzioni MATLAB per l'algebra lineare numerica;
- produrre grafiche in 2D e 3D;
- condurre semplici analisi di dati;
- approfondire e ampliare autonomamente conoscenze e competenze acquisite.
Prerequisiti
Nessuno. Aver frequentato il corso "Introduzione a MATLAB" e avere competenze di base in matematica è propedeutico ma non strettamente necessario.
Contenuti dell'insegnamento
Nella prima parte del corso saranno ripresi e approfonditi concetti generali di programmazione.
Nella seconda parte sarà illustrato l'utilizzo di MATLAB per la risoluzione di problemi di algebra lineare, per la grafica e l'analisi di dati.
Programma esteso
• 01/03: Introduzione al corso. Buone pratiche di programmazione: la programmazione strutturata in MATLAB; funzioni e modularità del codice. Debugging: metodi di base e IDE MATLAB.
• 08/03: Tipi e strutture dati: riepilogo dei principali tipi di dato; tipi numerici di MATLAB, casting. L’aritmetica macchina: rappresentazione in virgola mobile; epsilon e precisione macchina, propagazione dell’errore; troncamento e arrotondamento; cancellazione; overflow e underflow; cenni al condizionamento e alla buona posizione di un problema.
• 15/03: Lavorare con le matrici: richiami su array e operazioni matrice-vettore, matrice-matrice, vettore-vettore; risoluzione di sistemi lineari; inversione di una matrice; applicazioni.
• 22/03: Ancora sulle matrici: autovalori e autovettori; decomposizione ai valori singolari; applicazioni.
• 12/04: Visualizzazione: richiami di grafica 2D; tipi di grafici; opzioni; subplot; grafica 3D; il grafico di una funzione reale di due variabili reali.
• 19/04: Ancora sulla visualizzazione: curve e superfici parametriche; campi vettoriali; esportare immagini da MATLAB.
• 26/04: Analisi di dati: importare ed esportare dati in diversi formati; analisi esplorativa; grafici e statistiche descrittive.
• 03/05: Ancora sull’analisi di dati: test statistici d’ipotesi; regressione lineare; applicazioni.
Bibliografia
Dispense fornite dal docente e documentazione reperibile sul sito https://it.mathworks.com/help/matlab/.
Per approfondimenti:
- A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri, "Matematica numerica"
- Riani Marco, Corbellini Aldo, Laurini Fabrizio, Morelli Gianluca,Proietti Tommaso, Fibbi Edoardo, Perrotta Domenico, Torti Francesca, "Data Science con MATLAB", Seconda Edizione.
Metodi didattici
I contenuti teorici verranno illustrati per mezzo di lezioni frontali alla lavagna e/o con slide. La componente pratica prevede esercitazioni al calcolatore, singolarmente o in coppia.
Modalità verifica apprendimento
Prova pratica di programmazione, con esercizi analoghi a quelli proposti durante il corso.
Altre informazioni
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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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