Schema della sezione
-
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.