2016 – 5AA-5BA

DIARIO DELLE LEZIONI

5AA

  1. 13-9 – Presentazione del programma del quinto anno.
  2. 16-9 – Cenni sul calcolo numerico.
  3. 20/9 – Metodo babilonese. Foglio di calcolo.
  4. 27/9 – Errore relativo, errore assoluto.
  5. 30/9 – Python: primi programmi.
  6. 3/10 – Python: codifica dell’algoritmo.
  7. 11/10 – Preparazione di una tesina per l’Esame di Stato.
  8. 14/10 – Il calcolo approssimato degli zeri di una funzione con il metodo di bisezione.
  9. 18/10 – VERIFICA.
  10. 21/10 – Foglio di calcolo. Quesiti dell’Esame di Stato.
  11. 25/10 – Calcolo dell’errore e codifica Python.
  12. 27/10 – Numero di Eulero: introduzione, limite, serie.
  13. 3/11 – Pi greco: approssimazioni con serie.
  14. 10/11 – Pi greco: frazioni, radici.
  15. 11/11 – Pi greco: storia, calcolo con serie.
  16. 17/11 – Metodi Monte Carlo.
  17. 18/11 – VERIFICA.
  18. 24/11 – Metodi Monte Carlo: pi greco.
  19. 25/11 – Metodi Monte Carlo: quesiti E.d.S.
  20. 1/12 – Integrazione numerica: metodo Monte Carlo.
  21. 2/12 – Simulazione della terza prova.
  22. 15/12 – Simulazione di fisica.
  23. 16/12 – Integrazione numerica: metodo dei rettangoli.
  24. 22/12 – Integrazione numerica: quesiti E.d.S.
  25. 23/12 – Verifica di recupero.

  1. 12/1 – Attività di recupero: calcolo approssimato di pi greco, integrazione numerica, metodo dei rettangoli.
  2. 13/1 – Attività di recupero: metodo dei rettangoli.
    Metodo dei trapezi.
  3. Metodo delle parabole.
    Fattoriale, coefficiente binomiale, esercizi E.d.S.
  4. 26/1 – Coefficiente binomiale, esercizi E.d.S.
  5. 27/1 – Numeri pseudocasuali: fenomeni deterministici, casuali, pseudocasuali.
  6. 2/2 – CLIL: mid-center square.
  7. 3/2 – Numeri pseudocasuali: Linear Congruential Generator.
  8. 9/2 – Numeri pseudocasuali: uniformità e correlazione.
  9. 16/2 – Analisi degli algoritmi: problemi impossibili, intrattabili.
  10. 17/2 – Metodo di bisezione: quesiti E.d.S.
  11. 2/3 – Analisi degli algoritmi: criteri soggettivi e oggettivi.
  12. 3/3 – Analisi degli algoritmi: complessità di input / output e di trasmissione.
  13. 8/3 – Analisi degli algoritmi: problemi intrattabili.
  14. 10/3 – Analisi degli algortmi: caso ottimo / pessimo della ricerca binaria.
  15. 16/3 – Python: ricerca binaria.
  16. 30/3 – CLIL: numerical analysis – 1
  17. 6/4 – CLIL: numerical analysis – 2
  18. 20/4 – Analisi degli algoritmi: funzioni di complessità
  19. 21/4 – VERIFICA.
  20. 4/5 – CLIL: Pi Day, Indiana Pi Bill.
  21. 5/5 – Analisi degli algoritmi: complessità in tempo asintotica.
  22. 11/5 – Analisi degli algoritmi: problemi P, NP, EXP, NC.
  23. 12/5 – Analisi degli algoritmi: tecniche per problemi NPC / EXP.
  24. 18/5 – Simulazione di 1° prova.
  25. 19/5 – VPython: oggetti nello spazio 3d.
  26. 25/5 – VPython: figure 3d.

5BA

  1. 12-9 – Presentazione del programma del quinto anno.
  2. 15-9 – Il calcolo numerico. Calcolo approssimato della radice quadrata.
  3. 16/9 – Foglio di calcolo.
  4. 19-9 – Errore assoluto; grafico.
  5. 22/9 – Errore assoluto, errore relativo. Python: primo programma.
  6. 23/9 – Python: input(), float(), print().
  7. 3/10 – Calcolo approssimato degli zeri di una funzione.
  8. 6/10 – Python: algoritmo di bisezione.
  9. 11/10 – Preparazione di una tesina per l’Esame di Stato. Foglio di calcolo: algoritmo di bisezione.
  10. 13/10 – VERIFICA.
  11. 19/10 – Risoluzione di quesiti dell’Esame di Stato.
  12. 21/10 – Numero di Eulero. Foglio di calcolo e codifica Python.
  13. 24/10 – Serie di Eulero con foglio di calcolo.
  14. 26/10 – Metodo di bisezione: calcolo dell’errore.
  15. 31/10 – Pi greco: approssimazioni con somme e prodotti “infiniti”.
  16. 2/11 – Pi greco: storia, frazioni, radici.
  17. 7/11 – Pi greco: storia, pi day, mnemonica.
  18. 9/11 – VERIFICA.
  19. 14/11 – Metodi numerici di tipo Monte Carlo.
  20. 16/11 – Metodi Monte Carlo: quesito E.d.S.
  21. 21/11 – Integrazione numerica: metodo Monte Carlo.
  22. 23/11 – Integrazione numerica: quesiti E.d.S.
  23. 28/11 – Integrazione numerica: metodo dei rettangoli.
  24. 30/11 – Integrazione numerica: quesiti E.d.S.
  25. 12/12 – Integrazione numerica: con trapezi / parabole.
  26. 14/12 – Integrazione numerica: quesiti E.d.S.
  27. 19/12 – Fattoriale, coefficiente binomiale, esercizi E.d.S.
  28. 21/12 – Assemblea di classe.

  1. 9/1 – Numeri casuali e pseudocasuali.
  2. 11/1 – Attività di recupero: calcolo approssimato di pi greco, integrazione numerica, metodo dei rettangoli.
  3. 16/1 – Numeri pseudocasuali: lancio di un dado.
  4. 18/1 – Numeri pseudocasuali: test d’uniformità 2d / 3d.
  5. 23/1 – Ripasso.
  6. 25/1 – Numeri pseudocasuali: LCG.
  7. 30/1 – Numeri pseudocasuali: regole per a, c, m.
  8. 1/2 – Numeri pseudocasuali: lancio di un dado / due dadi, esercizi E.d.S.
  9. 6/2 – CLIL: mid-center square.
  10. 8/2 – Analisi degli algoritmi: criteri per la correttezza del codice.
  11. 13/2 – Analisi degli algoritmi: interfaccia, leggibilità, velocità, spazio.
  12. 15/2 – Metodo di bisezione: quesiti E.d.S.
  13. 20/2 – Analisi degli algoritmi: criteri soggettivi, oggettivi, caso pessimo, ottimo, medio.
  14. 6/3 – Analisi degli algoritmi: la torre di Hanoi.
  15. 8/3 – Analisi degli algoritmi: problemi intrattabili.
  16. 13/3 – Analisi degli algoritmi: ricerca binaria.
  17. 15/3 – Analisi degli algoritmi: funzioni di complessità.
  18. 20/3 – CLIL: numerical analysis – 1
  19. 27/3 . Numeri pseudocasuali: ripasso.
  20. 29/3 – CLIL: numerical analysis – 2
  21. 3/4 – CLIL: numerical analysis – 3
  22. 10/4 – Analisi degli algoritmi: ricerca sequenziale.
  23. 19/4 – Analisi degli algoritmi: complessità asintotica.
  24. 24/4 – VERIFICA.
  25. 26/4 – Recuperi assenti.
  26. 3/5 – CLIL: Pi Day, Indiana Pi Bill.
  27. 10/5 – Analisi degli algoritmi: problema dell’ordinamento.
  28. 15/5 – VPython: funzioni in coordinate polari.
  29. 17/5 – VPython: studio di funzione.
  30. 22/5 – Preparazione alla conferenza.
  31. 29/5 – Studio assisitito.
  32. 31/5 – Studio assisitito.

PROGRAMMA SVOLTO

1 – Algoritmi di calcolo numerico

  1. Calcolo approssimato della radice quadrata – Cenni sul calcolo numerico – Calcolo della radice quadrata – Metodo alternativo di Newton
  2. Generare numeri pseudocasuali – Processi deterministici e pseudocasuali – Numeri pseudocasuali in Pascal Python – Algoritmi che generano le sequenze – Linear Congruential Generator (LCG)
  3. Calcolo di π e integrazione con il metodo Monte Carlo – La ricerca di pi greco – Il metodo Monte Carlo – Integrazione numerica con il metodo Monte Carlo – Il problema della moneta di Buffon
  4. Il numero e (di Eulero) – Generalità – Calcolo del numero e – Ricordare il numero e
  5. ———-
  6. Calcolo approssimato della radice di una equazione: metodo di bisezione – Generalità – Metodo di bisezione
  7. Calcolo approssimato delle aree – Generalità – Metodo dei rettangoli – Metodo dei trapezi – Metodo di Cavalieri-Simpson
  8. ———-
  9. COMPLEMENTI – Fattoriale – Coefficiente binomiale – Serie – Integrale definito – …

3 – Principi teorici della computazione

  1. Analisi degli algoritmi – Introduzione – Definizioni – Parametri di qualità di un algoritmo – Il modello di costo per il calcolo del tempo di esecuzione – Calcolo della complessità in funzione del passo base
  2. Complessità asintotica e notazione O-grande – Complessità asintotica – Notazione O-grande – Algebra degli O-grandi – Equivalenza tra algoritmi – Classi di complessità degli algoritmi – Istruzione dominante
  3. La complessità dei problemi – Algoritmi e problemi – Problemi computabili ma intrattabili – Problemi polinomiali ed esponenziali – La classe NP – La classe P coincide con la classe NP? – La classe NPC o NP-completa – Risolvere i problemi intrattabili
  4. COMPLEMENTIRicerca sequenzialeRicerca binariaOrdinamenti ingenui – Numeri di Fibonacci – Torre di Hanoi