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Problemi computazionali quali l'analisi di grafi,  networks e reti  complesse, lo studio di  un modello evolutivo e la discretizzazione di un problema differenziale  richiedono l'utilizzo di metodi numerici avanzati per il trattamento di matrici sparse e/o strutturate di grosse dimensioni capaci  di adattarsi ad ambienti di calcolo  distribuito.   Il corso  si rivolge a queste tematiche con i seguenti obiettivi:
a) introduzione di metodi numerici iterativi per la risoluzione di sistemi lineari ed il calcolo di autovalori di matrici di grosse dimensioni sparse e/o strutturate;  b)  analisi di schemi efficienti di vettorizzazione e parallelizzazione di algoritmi numerici  classici;  c) metodi per il trattamento di matrici sparse basati su tecniche di riordinamento  per matrici di adiacenza  di grafi.

In particolare il corso per l'anno corrente intende trattare gli aspetti teorici e computazionali inerenti la progettazione e l'implementazione delle tecniche multisplitting sincrone ed asincrone per la risoluzione iterativa di sistemi lineari.