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Matlab

Matlab

Autori Giovanni Naldi, Lorenzo Pareschi
Editore Maggioli Editore
Formato Cartaceo
Dimensione 17x24
Pagine 448
Pubblicazione Febbraio 2020 (I Edizione)
ISBN / EAN 8891640093 / 9788891640093
Collana Apogeo Education

Concetti e progetti

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Questa nuova edizione di “MATLAB Concetti e progetti” si presenta fortemente rinnovata rispetto alle precedenti.

La struttura del libro, infatti, ha subito notevoli revisioni, non solo per aggiornare i contenuti alle più recenti versioni del software MATLAB (giunto alla release 9.7), ma anche per tenere conto delle principali direzioni in cui le applicazioni di questo software si sono recentemente sviluppate.

In primo luogo, l’aumento delle capacità di elaborazione e grafiche dei computer ha reso naturale dedicare un capitolo specifico alla visualizzazione dati e alla creazione di interfacce utente.

In secondo luogo, l’importanza sempre maggiore nelle applicazioni di concetti collegati alla probabilità e alla statistica ha motivato l’introduzione di alcuni metodi di ottimizzazione basati su sciami e intelligenza collettiva.

Infine, lo sviluppo del settore dell’intelligenza artificiale ha indotto ad aggiungere un capitolo conclusivo in cui il lettore viene introdotto ad argomenti che giocano un ruolo chiave in tale ambito, quali la gestione delle grandi moli di dati (big data) e l’apprendimento automatico (machine learning e deep learning).

Giovanni Naldi
è professore ordinario di Analisi numerica presso il Dipartimento di Scienze e Politiche Ambientali dell’Università degli Studi di Milano.
Lorenzo Pareschi
è professore ordinario di Analisi numerica presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università degli Studi di Ferrara.

Prefazione 
A Introduzione a MATLAB 
1 Ai blocchi di partenza 
1.1 Un giro di riscaldamento 
1.2 Chi è MATLAB? 
1.3 Semplici operazioni in MATLAB  
1.3.1 Vettori e matrici  
1.3.2 La notazione due punti  
1.3.3 Andar per matrici  
1.3.4 Operazioni vettoriali e operazioni puntuali  
1.3.5 Cenni di grafica  
1.3.6 Sottografici e grafici multidimensionali  
2 Bene, ma vorrei programmare  
2.1 Prime nozioni
2.1.1 M-files
2.1.2 Tre istruzioni per tutte le stagioni: for, while, if 
2.1.3 Ancora due costrutti: switch e try 
2.2 Primi esempi di programmazione 
2.2.1 Procedimenti iterativi e sistemi dinamici 
2.2.2 Automi cellulari 
2.2.3 Matrici e sistemi lineari  
2.2.4 Funzioni come parametri 
3 Numeri, funzioni, approssimazioni  
3.1 Aritmetica e calcolatori  
3.2 Polinomi e altro  
3.2.1 Interpolazione polinomiale 
3.2.2 Funzioni splines  
3.2.3 Oltre la dimensione uno  
3.3 Vicino ma non troppo 
3.3.1 Minimi quadrati  
3.4 Qualcosa non quadra?  
3.4.1 Formule di Newton-Cotes  
3.4.2 Approfondimenti 
4 Nel regno delle matrici 
4.1 Sistemi lineari, alcuni appunti  
4.1.1 Condizionamento  
4.1.2 Fattorizzazioni  
4.1.3 Vibrazioni, transienti e autovalori  
4.1.4 Elementi qua e là 
4.2 Minimi, massimi, zeri e simili  
5 Interfacciare, rappresentare e disegnare 
5.1 Cercasi app  
5.1.1 Progettare app 
5.1.2 Grafici e tabelle  
5.2 Modelli 3D 
5.2.1 Curve e superfici parametriche 
5.2.2 Dati tridimensionali  
5.2.3 Animazioni 
B Applicazioni 
6 Giochiamo d’azzardo  
6.1 Numeri, casualità e simulazioni 
6.1.1 Generatori di numeri casuali 
6.2 Probabilità discreta e primi esempi  
6.3 Variabili continue e campionamento  
7 Natura e ottimizzazione 
7.1 Simulated Annealing 
7.1.1 Ottimizzazione combinatoria 
7.1.2 Metropolis e il viaggiatore 
7.2 Algoritmi genetici  
7.2.1 Applicazione al calcolo del massimo  
7.3 Particle swarm optimization  
7.3.1 Due parole conclusive  
7.4 A spasso per le sequenze  
7.4.1 In fila per due e allineati  
8 Crittografia e segreti  
8.1 Sistemi crittografici  
8.2 Crittografia a chiave pubblica 
8.2.1 Sistema RSA  
8.2.2 Cenni sui numeri primi 
8.3 Hamming pensaci tu  
9 Elaborare e ricostruire immagini  
9.1 Immagini  
9.1.1 Warping  
9.2 Convoluzione: non solo prodotti  
9.3 Trasformate  
9.3.1 Polinomi trigonometrici e FFT 
9.3.2 Un pizzico di trasformata Wavelet (discreta) 
9.4 Morfologia Matematica 
10 Modelli del mondo reale 
10.1 Equazioni differenziali e modelli matematici  
10.1.1 Modellizzare un fenomeno fisico  
10.2 Metodi numerici 
10.3 Un’applicazione con MATLAB 
10.4 Cenni sulla risoluzione di modelli alle derivate parziali  
11 Dentro l’intelligenza artificiale 
11.1 Cos’è l’intelligenza artificiale? 
11.1.1 Concetti di base: l’IA e i giochi da scacchiera  
11.1.2 IA e fantascienza  
11.2 Tipi di apprendimento automatico  
11.2.1 Classificazione, regressione e clustering: alcuni esempi  
11.3 Apprendimento approfondito e reti neurali convoluzionali  
Bibliografia 
Indice analitico 


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