Anno immatricolazione
				2020/2021
			 
			
				
		SSD
		MAT/08 (ANALISI NUMERICA)
	 	
		Dipartimento
		DIPARTIMENTO DI MATEMATICA 'FELICE CASORATI'
	 
	
		Corso di studio
		MATEMATICA
	 
	
		Curriculum
		PERCORSO COMUNE
	 
	
	
		Periodo didattico
		Secondo Semestre (01/03/2021 - 11/06/2021)
	 
		
		Ore
		24 ore di attività frontale
	 
	Lingua insegnamento
	ITALIANO
 				
					
		Prerequisiti
		Corsi di base di Analisi ed Analisi Numerica
	 	
		Obiettivi formativi
		Il corso intende offrire agli studenti una panoramica degli aspetti teorici e applicativi più semplici legati all'ottimizzazione, mostrando i principali risultati e offrendo la possibilità di applicare la teoria a problemi concreti.
	 	
		Programma e contenuti
		1. Introduzione ai metodi di Ottimizzazione. Matlab Optimization Toolbox.
2. Metodi derivative – free: Nelder – Mead.
3. Metodo di Newton
4. Metodi di discesa (line search):
- Scelta del passo, condizioni di Wolfe, backtracking.
- Direzioni di Newton.
- Direzioni Quasi – Newton (update di rango 1, metodi DFP e BFGS)
- Direzioni del gradiente.
- Direzioni del gradiente coniugato (metodi di Fletcher – Reeves,  Polak – Ribiere, Hestenes – Stiefel).
5. Metodi Trust – Region.
6. Nonlinear Least – Square:
- Gauss – Newton.
- Levenberg - Marquardt.
7. Applicazioni a reti neurali e metodi Deep Learning.
	 	
		Metodi didattici
		Lezioni e laboratorio Matlab
	 	
		Testi di riferimento
		Nocedal, Jorge; Wright, Stephen J. Numerical optimization. Second edition. Springer, 2006.
	 	
		Modalità verifica apprendimento
		Progetto finale, presentazione ed esame orale
	 			
			Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile