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Metodi di base del calcolo scientifico o numerico.

Aritmetica floating point ed errori di arrotondamento.
Richiami dei comandi fondamentali di MATLAB e Octave.
Sistemi lineari: Fattorizzazioni LU, di Choleski e QR. Analisi degli errori: condizionamento delle matrici, stabilità degli algoritmi. Metodi iterativi di Jacobi e Gauss Seidel. Convergenza. Metodo del gradiente coniugato.
Equazioni e sistemi non lineari: metodi di bisezione, delle secanti e di Newton per equazioni scalari. Metodo di Newton per sistemi
Approsimazione di funzioni e dati: interpolazione di Lagrange (globale e composita). Cenni a funzioni spline. Analisi degli errori. Minimi quadrati lineari.
Integrazione numerica: formule di quadratura semplici e composite. Analisi degli errori.
Approssimazione di problemi ai valori iniziali: Metodi di Eulero e Crank-Nicolson. Convergenza, consistenza, 0-stabilità. regione di assoluta stabilità di un metodo numerico. Metodi Runge-Kutta e multistep, metodi predictor-corrector. Esempi di problemi stiff.