DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E INFORMATICA Corso di laurea magistrale in Matematica Anno accademico 2016/ anno

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1 DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E INFORMATICA Corso di laurea magistrale in Matematica Anno accademico 2016/ anno ANALISI NUMERICA 12 CFU - 1 e 2 semestre Docenti titolari dell'insegnamento SEBASTIANO BOSCARINO - - MAT/08-6 CFU boscarino@dmi.unict.it Edificio / Indirizzo: Dipartimento di Matematica ed Informatica, Viale A. Doria 6 Telefono: Orario ricevimento: Per appuntamento da concordare con il docente GIOVANNI RUSSO - - MAT/08-6 CFU russo@dmi.unict.it Edificio / Indirizzo: Blocco I, stanza 307 Telefono: Orario ricevimento: Si trova nella home page: OBIETTIVI FORMATIVI L'obiettivo del primo modulo è quello di introdurre lo studente alle problematiche computazionali legate alla risoluzione di equazioni differenziali ordinarie e di fornirgli gli strumenti necessari per la loro risoluzione numerica. In particolare gli studenti vengono esposti alle fondamentali nozioni di consistenza, stabilità e convergenza dei vari metodi numerici presentati durante il corso, nonché a questioni pratiche che riguardano la loro accuratezza ed efficienza. Particolare enfasi viene data allo sviluppo di codici di calcolo utilizzando il linguaggio Matlab. Obiettivo primario del corso di Analisi Numerica è quello di fornire allo studente i concetti e le tecniche fondamentali nello studio dei metodi per la risoluzione numerica (cioè al calcolatore) di modelli matematici retti da sistemi di equazioni differenziali. Il primo modulo si occupa principalmente dei metodi per equazioni differenziali ordinarie. Il secondo modulo rappresenta una introduzione ai metodi per la risoluzione numerica di equazioni differenziali alle derivate parziali, con particolare riferimento alle equazioni Fisica Matematica: equazioni paraboliche, ellittiche ed iperboliche. Gli studenti vengono esposti alle fondamentali nozioni di consistenza, stabilità e convergenza dei metodi, nonché a questioni pratiche che riguardano la loro accuratezza, efficienza e robustezza. Per completezza, durante il corso vengono richiamate le principali proprietà matematiche di tali equazioni, ed alcune loro applicazioni principali alla descrizione di fenomeni stazionari e dipendenti dal tempo. Naturale continuazione dei primo modulo esso è indicato per chi ha interessi per le applicazioni della matematica a una grande varietà di modelli del mondo reale. Chi volesse approfondire gli

2 argomenti trattati nel corso potrà poi seguire il corso di Fluidodinamica Computazionale, al secondo anno della Magistrale, dedicato alle tecniche per la soluzione numerica delle equazioni di Eulero e Navier-Stokes che governano il moto di fluidi e gas. PREREQUISITI RICHIESTI Si assume la conoscenza di nozioni di calcolo differenziale e integrale per funzioni di una o più variabili, numeri complessi, calcolo vettoriale e matriciale, nozioni di programmazione e conoscenza del linguaggio MATLAB, nozioni di calcolo numerico. Propedeuticità: nessuna; si assume la conoscenza di nozioni di calcolo differenziale e integrale per funzioni di una o più variabili, numeri complessi, calcolo vettoriale e matriciale, nozioni di programmazione e conoscenza di un linguaggio di programmazione adatto al calcolo scientifico, come Matlab o Python, nonché nozioni di calcolo numerico. FREQUENZA LEZIONI Modulo 1: CFU 6; Ore: 48 (lezioni ed esercitazioni); Modulo 2: 6 CFU, 48 ore di didattica frontale. La frequenza delle lezioni, per quanto non obbligatoria per il superamento dell'esame, è tuttavia fortemente consigliata. CONTENUTI DEL CORSO Problemi ai valori iniziali. Richiami di teoria sulle equazioni differenziali ordinarie, EDOs, (esistenza,unicità e dipendenza continua dai dati). Metodi numerici per l'approssimazione di problemi ai valori iniziali per equazioni differenziali ordinarie. Metodo di Eulero (esplicito ed implicito), metodo di Eulero Modificato, metodo di Heun; metodi a un passo; esempi: metodi basati su sviluppo in serie di Taylor, metodi Runge-Kutta (RK). Convergenza e condizioni sull'ordine. Errore di discretizzazione; ordine di un metodo a un passo;

3 convergenza; teorema di consistenza; metodi Runge-Kutta in generale; formalismo di Butcher; condizioni sull'ordine; metodi impliciti; esistenza della soluzione numerica per metodi Runge-Kutta impliciti. Metodi di collocazione, aspetti implementativi: controllo del passo. Metodi Multistep, metodi di Adams e BDF, metodi LMM, metodi predictor-corrector, 0-stabilita' e convergenza dei metodi multistep. Stabilità. Problemi dissipativi e stabilità; problemi stiff; A- stabilità; definizioni più generali di stabilità. Equazioni differenziali algebriche (EDAs). Forme speciali di EDAs. Metodi numerici per la risoluzione di EDAs. Metodi Runge Kutta partizionati ed addititivi, Metodi Runge Kutta espliciti-impliciti e problemi di singola perturbazione. Problemi ai limiti. Problemi ai limiti teoria ed applicazioni, metodo shooting e multiplo, metodo alle differenze finite. Durante il corso verranno presentati alcuni Toolbox presenti nel software Matlab per la risoluzione di EDOs. Richiami di modelli retti da equazioni alle derivate parziali: equazioni di Poisson, del calore e delle onde. Richiami di buona positura del problemi per le equazioni differenziali della Fisica Matematica. Equazione del calore. Richiami su alcuni procedimenti per ottenere soluzioni esatte in casi particolari: metodo di Fourier e di separazione delle variabili. Metodo di Eulero in avanti. Analisi della stabilità: metodo di von Neuman. Metodi impliciti: schema di Eulero all'indietro e di Crank-Nicholson. Sistemi tridiagonali.equazioni del calore con coefficienti variabili. Consistenza, convergenza e stabilità dei metodi alle differenze finite per problemi ai valori iniziali. Teorema di equivalenza di Lax (enunciato). Equazione del calore in più dimensioni. Metodi a passi frazionari. Metodi Alternate Direction Implicit (ADI). Equazioni ellittiche. Metodo alle differenze finite per l equazione di Poisson su griglie Cartesiane. Discretizzazione di tipo vertex-center e cell-center. Il problema delle condizioni al contorno (condizioni di Dirichlet e di Neumann) Metodi di tipo level set e ghost point per il trattamento di geometrie arbitrarie. Medoto Multigrid per la risoluzione del relativo sistema algebrico sparso (cenni). Equazioni iperboliche. Singola equazione scalare lineare. Il metodo delle caratteristiche. Metodi alle differenze finite. I metodi a tre punti: upwind, Lax-Friedrichs e Lax-Wendroff. Consistenza e stabilità. Condizione di Courant-Friedrichs-Lewy e dominio di dipendenza dai dati. Metodi del primo ordine e del secondo ordine. Equazione modificata, dissipazione e dispersione. Equazione di Burgers. Medoto delle caratteristiche. Soluzioni discontinue. Oltre agli argomenti sopra elencati, durante il corso si svolgeranno esercitazioni in Matlab o in Python (utilizzando numpy) che illustrano l'implementazione di alcuni metodi di base.

4 TESTI DI RIFERIMENTO 1) G. Naldi, L. Pareschi, G. Russo, Introduzione al calcolo scientifico, McGraw-Hill, Testo semplice ed intuitivo. Capitolo 8 è dedicato ai metodi per la risoluzione di ODE. 2) A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri: Matematica Numerica, Springer Italia, 3 Edizione. Testo molto ampio e ricco di esempi. Contiene molto materiale e riporta esempi didattici implementati in matlab. 3)V. Comincioli, Analisi Numerica: metodi, modelli, applicazioni, McGraw-Hill, Milano, Classico testo di Analilsi Numerica, molto vasto. Contiene molto materiale. Utile strumento di consultazione per alcuni argomenti (es. differenze finite o introduzione ai metodi variazioniali). 4) U. M. Asher e L. R. Petzol, Computer Methods for Ordinary Differential Equations and Differential_Algebraic Equations, Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia, PA, USA, Testo utilizzato per la parte riguardante le equazioni differenziali-algebriche. 5) J. Stoer e R. Bulirsch, Introduction to numerical analysis. Ed. Springer Verlag. 6) Ernst Hairer, Gerhard Wanner, Syvert P. Nørsett, Solving ordinary differential equations. I. Nonstiff problems. Third edition, Springer, ) Ernst Hairer, Gerhard Wanner, Solving ordinary differential equations. I. Stiff problems. Third edition, Springer, Randall Le Veque, Finite Difference Methods for Ordinary and Partial Differential Equations, SIAM Un singolo libro per la trattazione di metodi alle differenze finite sia per equazioni differenzialo ordinarie che alle derivate parziali. Alcuni argomenti sulle EDP sono tratti da questo testo. John Strickwerda, Finite Difference Schemes and Partial Differential Equations Paperback September 30, Ottimo testo introduttivo sui metodi alle differenze finite per equazioni alle derivate parziali. Robert D. Richtmyer, K. W. Morton, Difference methods for initial-value problems, Interscience Publishers, pages Un classico testo, ancora validissimo per molti concetti di base K. W. Morton and D. F. Mayers, Numerical Solution of Partial Differential Equations, An Introduction, University of Oxford, UK, Second Edition Una introduzione ai metodi numerici (principalmente alle differenze finite) per le equazioni differenziali della fisica matematica.

5 PROGRAMMAZIONE DEL CORSO * Argomenti Riferimenti testi 1 * Richiami di modelli retti da equazioni alle derivate parziali: equazioni di Poisson, del calore e delle onde. 2 * Richiami di buona positura del problemi per le equazioni differenziali della Fisica Matematica. 3 * Equazione del calore. Richiami su alcuni procedimenti per ottenere soluzioni esatte in casi particolari: metodo di Fourier e di separazione delle variabili. 4 * Metodo di Eulero in avanti. Analisi della stabilità: metodo di von Neuman. Metodi impliciti: schema di Eulero all'indietro e di Crank-Nicholson. 5 Sistemi tridiagonali.equazioni del calore con coefficienti variabili. 6 * Consistenza, convergenza e stabilità dei metodi alle differenze finite per problemi ai valori iniziali. Teorema di equivalenza di Lax (enunciato). 7 Equazione del calore in più dimensioni. Metodi a passi frazionari. Metodi Alternate Direction Implicit (ADI). 8 * Equazioni ellittiche. Richiami di teoria. 9 * Metodo alle differenze finite per l equazione di Poisson su griglie Cartesiane. Discretizzazione di tipo vertex-center e cell-center. 10 * Il problema delle condizioni al contorno (condizioni di Dirichlet e di Neumann) 11 Metodi di tipo level set e ghost point per il trattamento di geometrie arbitrarie. 12 Medoto Multigrid per la risoluzione del relativo sistema algebrico sparso (cenni). 13 * Equazioni iperboliche. Singola equazione scalare lineare. Il metodo delle caratteristiche. 14 * Metodi alle differenze finite. I metodi a tre punti: upwind, Lax-Friedrichs e Lax- Wendroff 15 * Consistenza e stabilità. Condizione di Courant-Friedrichs-Lewy e dominio di dipendenza dai dati. 16 * Metodi del primo ordine e del secondo ordine. Equazione modificata, dissipazione e dispersione. 17 * Equazione di Burgers. Medoto delle caratteristiche. Soluzioni discontinue

6 * Conoscenze minime irrinunciabili per il superamento dell'esame. N.B. La conoscenza degli argomenti contrassegnati con l'asterisco è condizione necessaria ma non sufficiente per il superamento dell'esame. Rispondere in maniera sufficiente o anche più che sufficiente alle domande su tali argomenti non assicura, pertanto, il superamento dell'esame. MATERIALE DIDATTICO Vengono fornite delle dispense da parte del docente sugli argomenti del corso. Queste dispense vengono messe a disposizione da parte del docente agli studenti del corso utilizzando una cartella condivisa sul cloud storage Dropbox. I codici in Python utilizzati per illustrare alcuni dei metodi svolti a lezione si possono trovare nella cartella seguente: VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO L esame consiste di una prova orale per modulo oppure di una prova orale unica per entrambi i moduli, a scelta dello studente. L'esame viene verbalizzato insieme al modulo I di Analisi Numerica come un solo esame da 12 crediti. Ciascun modulo consiste in un colloquio orale effettuato dopo la fine di ciascun corso. È a discrezione dello studente sostenere i due moduli insieme o separatamente. DATE DEGLI APPELLI Analisi Numerica Prima Sessione: 31/01/2017, 21/02/2017 Seconda Sessione 13/06/2017, 11/07/2017 Terza Sessione: 19/09/2016, 29/09/2016; 12/09/2017, 3/10/2017 Straordinaria: 27/10/2016; 4/04/2017, 5/12/2017

7 Le prossime prove d'esame avverranno nelle seguenti date 12 Settembre Settembre Ottobre 2016 (per i fuori corso) 31 Gennaio Febbraio Aprile 2017 (per i fuori corso) 13 Giugno Luglio Settembre Ottobre Dicembre 2017 (per i fuori corso) PROVE IN ITINERE Non previste Non sono previste prove in itinere. PROVE DI FINE CORSO Non previste Le prove di fine corso sono stabilite secondo quanto descritto sopra (vedi Modalità d'esame). ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI Discutere della stabilità dei metodi Runge-Kutta.