Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Miglio Edie

Appunti e Documenti pubblicati dagli studenti che hanno frequentato i suoi corsi. I materiali caricati riguardano gli insegnamenti di analisi numerica, disegno e metodi dell'ingegneria industriale nel settore disciplinare di Scienze matematiche e informatiche sostenuti presso l’università di Politecnico di Milano.

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Università

Politecnico di Milano

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Analisi numerica| Numerical modeling of differential problem| Disegno e metodi dell'ingegneria industriale| Curve e superfici per il design

I materiali pubblicati sul sito costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazione all’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso.

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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Miglio Edie

Introduction

Esame Numerical Modeling of Differential Problem

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Introduzione agli argomenti del corso basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Antonietti dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!

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General useful results and Elliptic Problems

Esame Numerical Modeling of Differential Problem

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Risultati e concetti generali utilizzati nel corso (spazi, analisi funzionale, forme forti e deboli, fem). Problemi ellittici. Appunti di numerical modeling of differential problem basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!

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Parabolic Problems

Esame Numerical Modeling of Differential Problem

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui problemi parabolici basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!

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Navier Sokes Problems

Esame Numerical Modeling of Differential Problem

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui Problemi di Navier-Stokes basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!

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Stokes Problems

Esame Numerical Modeling of Differential Problem

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui Problemi di Stokes basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!

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Hyperbolic Problems

Esame Numerical Modeling of Differential Problem

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui problemi iperbolici basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!

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Advection Diffusion Problems

Esame Numerical Modeling of Differential Problem

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui Problemi di diffusione e trasporto basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!

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Curve e superfici - Design del prodotto

Esame Curve e superfici per il design

Facoltà Design

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Schemi e mappe concettuali

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Formule dei principali argomenti trattati a lezione, con all'interno due esercitazioni svolte sul software Frantzplot. Primo anno di laurea triennale in Design del prodotto industriale. Appunti dell'anno accademico 22/23.

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Numerical modeling of differential problems - Appunti completi

Esame Numerical Modeling of Differential Problem

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti completi di Numerical modeling of differential problems contenenti i seguenti argomenti (corso in lingua inglese): - Problemi ellittici - Proprietà dei metodi - FEM - Problemi parabolici - Problemi di advezione-diffusione-reazione - Equazioni di Navier Stokes - Problemi iperbolici

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Esame Neural and Machine Learning

Esame Numerical analisys for machine learning

Facoltà Ingegneria civile ambientale e territoriale

Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Domande aperte

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L’esame di Neural and Machine Learning (NAML) è una prova che valuta le conoscenze e le competenze degli studenti nell’ambito del Machine Learning (ML) e delle Reti Neurali (NN). L’obiettivo principale è testare la comprensione dei principi teorici, degli algoritmi fondamentali e delle loro applicazioni pratiche. L’esame può includere domande teoriche su argomenti come regressione, classificazione, clustering, ottimizzazione, deep learning e architetture di reti neurali. Inoltre, può verificare la capacità di implementare algoritmi, interpretare risultati sperimentali e risolvere problemi legati alla modellazione dei dati. Una parte pratica potrebbe richiedere l’uso di linguaggi come Python e librerie come TensorFlow, PyTorch o scikit-learn per progettare, addestrare e valutare modelli. Inoltre, potrebbe essere necessario eseguire analisi dei dati e preprocessing, gestendo aspetti come normalizzazione, valori mancanti e rilevamento di outlier. L’esame può essere scritto, orale o includere una parte progettuale, dove gli studenti devono sviluppare una soluzione basata su Machine Learning per un caso studio specifico. La valutazione tiene conto della correttezza teorica, della chiarezza espositiva e dell’abilità pratica nell’applicazione degli algoritmi.

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