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Matlab - Concetti e progetti

 
di Giovanni Naldi, Lorenzo Pareschi
ISBN 8891640093
Data pubblicazione Gennaio 2020
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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.

Concetti e progetti

Pagine 448
Data pubblicazione Gennaio 2020
Data ristampa
Autori Giovanni Naldi, Lorenzo Pareschi
ISBN 8891640093
ean 9788891640093
Tipologia prodotto Cartaceo
Collana Apogeo Education
Editore Maggioli Editore
Dimensione 17x24
Giovanni Naldi, Lorenzo Pareschi

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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