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extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__2y1B_\",\"orange\":\"orange__dD2kx\",\"yellow\":\"yellow__OEpwl\",\"lime\":\"lime__CVe41\",\"cyan\":\"cyan__26ZAg\",\"blue\":\"blue__LO7Xm\",\"magenta\":\"magenta__1Akee\",\"example\":\"example__2PzAa\"};","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"menulist\":\"menulist__2Cmnq\"};","import style from \"./MenuList.less\";\n\nexport default function(props) {\n return (\n <ul class={style.menulist}>\n {props.children}\n </ul>\n )\n}","import style from \"./Example.less\";\n\nexport default function (props) {\n return (\n <div class={style.example}>\n {props.children}\n </div>\n );\n}\n","import {ILatex, Panel, PLatex, Section, Timer, Todo} from \"bluelib\";\nimport Example from \"../components/Example\";\nimport Link from \"../components/Link\";\nimport MenuList from \"../components/MenuList\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function (props) {\n return (\n <div>\n <h1>Calcolo Numerico</h1>\n <Section title={\"Esame\"}>\n <Panel title={\"Contatti\"}>\n <ul>\n <li><Link href={\"mailto:silvia.bonettini@unimore.it\"}>Prof.ssa Silvia Bonettini</Link></li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Orale\"}>\n <p>\n E' composto da:\n </p>\n <ul>\n <li>2 domande sugli argomenti teorici</li>\n <li>1 domanda di implementazione algoritmo in MATLAB</li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Prossimi appelli\"}>\n <ol>\n <li><Timer to={\"2020-08-31 09:00\"}/></li>\n <li><Timer to={\"2020-09-14 09:00\"}/></li>\n </ol>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Informazioni\"}>\n <Panel title={\"Ripasso di Algebra Lineare\"}>\n <p>\n Prima di iniziare a studiare Calcolo Numerico, potrebbe essere una buona idea ripassare un pochino Algebra Lineare:\n </p>\n <MenuList>\n <li>\n <a href={\"/calcolonumerico/ripassodialgebralineare\"}>Ripasso di Algebra Lineare</a> <small>(per studenti sperduti di Calcolo Numerico)</small>\n </li>\n </MenuList>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Algoritmi\"}>\n <Panel title={\"Algoritmi numerici\"}>\n <p>\n Particolari algoritmi che hanno:\n </p>\n <ul>\n <li>numeri reali in input e output</li>\n <li>successioni delle quattro operazioni aritmetiche fondamentali come passi</li>\n </ul>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Errore di rappresentazione\"}>\n <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n <p>\n Con i numeri floating point può capitare che un certo numero <ILatex>{r`\\alpha`}</ILatex> non\n sia rappresentato correttamente.\n </p>\n <p>\n In tal caso, il numero si indica con <ILatex>{r`\\alpha^*`}</ILatex>.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Errore assoluto\"}>\n <p>\n È la differenza tra il numero desiderato e il numero rappresentato:\n </p>\n <PLatex>{r`E_a = \\left | \\alpha - \\alpha^* \\right |`}</PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={\"Errore relativo\"}>\n <p>\n Indica quanto il numero rappresentato differisce dal numero desiderato:\n </p>\n <PLatex>{r`\\forall \\alpha \\neq 0, E_r = \\frac{E_a}{\\left | \\alpha \\right |}`}</PLatex>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Troncamento\"}>\n <p>\n Metodo con cui gestire gli <b>underflow floating point</b>: le cifre meno significative\n vengono <b>rimosse</b>.\n </p>\n <Example>\n <pre>\n 1.00 → 1.0<br/>\n 1.01 → 1.0<br/>\n 1.10 → 1.1<br/>\n 1.11 → 1.1\n </pre>\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Arrotondamento\"}>\n <p>\n Metodo con cui gestire gli <b>underflow floating point</b>: se la cifra più significativa di\n quelle che devono essere rimosse è 1, allora <b>aumenta di 1</b> anche quella meno signficativa\n che viene tenuta.\n </p>\n <Example>\n <pre>\n 1.00 → 1.0<br/>\n 1.01 → 1.0<br/>\n 1.10 → 1.1<br/>\n 1.11 → 10.\n </pre>\n </Example>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Precisione di macchina\"}>\n <p>\n Un numero reale rappresentato in <b>virgola mobile</b> ha un <b>errore relativo</b> minore o uguale alla <i>precisione\n di macchina</i>:\n </p>\n <p>\n <ILatex>{r`E_r \\leq k \\cdot \\beta^{1-t}`}</ILatex>\n </p>\n <ul>\n <li>\n <ILatex>\\beta</ILatex> è uguale alla base utilizzata (solitamente 2).\n </li>\n <li>\n <ILatex>t</ILatex> è uguale al numero di cifre della mantissa.\n </li>\n <li>\n <ILatex>k</ILatex> è uguale a <ILatex>1</ILatex> se il numero viene rappresentato per\n troncamento oppure a <ILatex>{r`\\frac{1}{2}`}</ILatex> se viene rappresentato per\n arrotondamento.\n </li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"La funzione fl\"}>\n <p>\n Associa un valore reale al suo <b>corrispondente valore floating point</b>, utilizzando uno dei\n due metodi di gestione dell'undeflow.\n </p>\n <PLatex>{r`fl(x) = (x)(1 + \\epsilon_x)`}</PLatex>\n <Example>\n Indica che un valore è soggetto alla precisione di macchina.\n <PLatex>{r`fl(1.11) = 1.1`}</PLatex>\n </Example>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Un nuovo insieme\"}>\n <p>\n L'insieme <ILatex>{r`\\mathbb{F}`}</ILatex> è il sottoinsieme dei numeri reali rappresentabili in\n floating point dalla macchina che stiamo usando.\n </p>\n <p>\n Operazioni tra elementi di <ILatex>{r`\\mathbb{F}`}</ILatex> producono risultati\n in <ILatex>{r`\\mathbb{R}`}</ILatex>, che però decaderanno nuovamente a elementi\n di <ILatex>{r`\\mathbb{F}`}</ILatex>, perdendo informazioni.\n </p>\n <p>\n Il teorema della precisione di macchina si applica quindi anche ai risultati delle operazioni.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Caratteristiche delle operazioni di macchina\"}>\n <ul>\n <li>Hanno <b>più elementi neutri</b>.</li>\n <li>Un numero ha <b>più opposti</b>.</li>\n <li><b>Non</b> sono associative.</li>\n <li><b>Non</b> sono distributive.</li>\n <li><b>Non</b> vale la legge di annullamento del prodotto.</li>\n </ul>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Errori nelle operazioni di macchina\"}>\n <Panel title={\"Errore inerente\"}>\n <p>\n Errore derivato da underflow sui <b>dati</b>.\n </p>\n <p>\n Si indica con <ILatex>{r`\\epsilon_{nome\\_var}`}</ILatex>.\n </p>\n <Example>\n L'errore sulla variabile <ILatex>x</ILatex> si indica con <ILatex>{r`\\epsilon_{x}`}</ILatex>.\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Errore algoritmico\"}>\n <p>\n Errore derivato da underflow durante l'<b>esecuzione dell'algoritmo</b>.\n </p>\n <p>\n Si indica con <ILatex>{r`\\epsilon_{num\\_passo}`}</ILatex>.\n </p>\n <Example>\n L'errore al primo passo dell'algoritmo si indica con <ILatex>{r`\\epsilon_{1}`}</ILatex>.\n </Example>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Condizionamento\"}>\n <p>\n Sensibilità di un problema all'<b>errore inerente</b>.\n </p>\n <Example>\n <ILatex>{r`y = \\frac{1}{x}`}</ILatex> è mal condizionato intorno allo 0 e ben condizionato\n lontano dallo 0.\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Stabilità\"}>\n <p>\n Sensibilità di un problema all'<b>errore algoritmico</b>.\n </p>\n <Example>\n <p>\n Cerchiamo un algoritmo che risolva <ILatex>{r`2x^* = 4`}</ILatex>.\n </p>\n <p>\n Calcolare prima <ILatex>{r`t = fl \\left( \\frac{1}{4} \\right)`}</ILatex> e\n poi <ILatex>{r`x = fl ( 2 \\cdot t )`}</ILatex> porta a una perdita di precisione.\n </p>\n <p>\n Calcolare direttamente <ILatex>{r`x = fl \\left( \\frac{2}{4} \\right)`}</ILatex> non ha alcuna\n perdita di precisione e rende l'algoritmo <b>più stabile</b> del precedente.\n </p>\n </Example>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Indice di condizionamento\"}>\n <p>\n È il coefficiente di proporzionalità tra i dati e l'<b>errore inerente</b>.\n </p>\n <p>\n Essendo sempre maggiore di uno, si può dire che sia un coefficiente di amplificazione.\n </p>\n <p>\n Minore è l'indice di condizionamento, meglio condizionato è un problema.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Indice algoritmico\"}>\n <p>\n È il coefficiente di proporzionalità tra i dati e l'<b>errore algoritmico</b>.\n </p>\n <p>\n Essendo sempre maggiore di uno, si può dire che sia un coefficiente di amplificazione.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Problema: Risoluzione di sistemi lineari\"}>\n <Panel title={\"Descrizione\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Condizionamento\"}>\n <p>\n Il condizionamento della risoluzione di sistemi lineari è:\n </p>\n <PLatex>{r`\\frac{{\\color{yellow} \\|A\\| \\cdot \\|A^{-1}\\|} \\cdot \\| \\Delta b \\|}{\\| b \\|}`}</PLatex>\n <p>\n In particolare, è segnato in giallo nella formula il <b>numero di condizionamento</b>:\n </p>\n <PLatex>\n {r`k(A) = \\| A \\| \\cdot \\| A^{-1} \\|`}\n </PLatex>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Metodi diretti\"}>\n <p>\n Metodi che trovano la soluzione esatta<abbr title={\"Per quanto possibile nell'algebra di macchina.\"}>*</abbr> di un sistema lineare.\n </p>\n <p>\n Tipicamente prevedono la <b>fattorizzazione</b> della matrice dei coefficienti in due sottomatrici più facili da risolvere.\n </p>\n <p>\n Generalmente hanno una complessità temporale <ILatex>{r`O(n^3)`}</ILatex>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Metodi iterativi\"}>\n <p>\n Metodi che trovano una soluzione imperfetta<abbr title={\"Che però può essere la migliore ottenibile, considerando la precisione di macchina.\"}>*</abbr> di un sistema lineare.\n </p>\n <p>\n Tipicamente prevedono l'applicazione ripetuta di un <b>metodo</b>, in base al quale cambia la <b>velocità di convergenza</b> alla soluzione.\n </p>\n <p>\n Generalmente hanno una complessità temporale <ILatex>{r`O(n^2)`}</ILatex>.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Metodi diretti\"}>\n <Panel title={\"Divisione\"}>\n <p>\n Se la matrice dei coefficienti del sistema è <b>diagonale</b>, allora è possibile trovare la soluzione <i>dividendo</i> ogni termine noto per l'unico coefficiente diverso da zero presente nella sua riga:\n </p>\n <PLatex>{r`x_i = \\frac{b_i}{A_{ii}}`}</PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={\"Sostituzione\"}>\n <p>\n Se la matrice dei coefficienti del sistema è <b>triangolare</b> inferiore o superiore, allora è possibile trovare la soluzione effettuando una <i>sostituzione</i> all'avanti oppure all'indietro:\n </p>\n <PLatex>{r`x_i = \\frac{b_i - \\sum_{k = 1}^{i - 1} (x_k \\cdot A_{ik})}{A_{ii}}`}</PLatex>\n <PLatex>{r`x_i = \\frac{b_i - \\sum_{k = i - 1}^{n} (x_k \\cdot A_{ik})}{A_{ii}}`}</PLatex>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={<span>Fattorizzazione <ILatex>{r`LU`}</ILatex></span>}>\n <p>\n Se la matrice dei coefficienti del sistema <b>non ha <Link href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Minore_(algebra_lineare)\"}>minori</Link> uguali a 0 <small>(eccetto l'ultimo)</small></b> allora è possibile <i>fattorizzarla</i> in due matrici: una <ILatex>{r`L`}</ILatex> triangolare inferiore, e una <ILatex>{r`U`}</ILatex> triangolare superiore.\n </p>\n <PLatex>{r`A = L \\cdot U`}</PLatex>\n <Example>\n Abbiamo fatto questo metodo in Algebra Lineare, chiamandolo <b>metodo di Gauss</b>.\n </Example>\n <p>\n La matrice <ILatex>{r`L`}</ILatex> è così composta:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n L_{ii} = 1 \\qquad \\qquad (diagonale)\\\\\n L_{ik} = -\\frac{A_{ik}}{A_{kk}} \\qquad (tri.\\ infer.)\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n <Example>\n Sono i moltiplicatori usati per rendere annullare il triangolo inferiore!\n </Example>\n <p>\n La matrice <ILatex>{r`U`}</ILatex> è così composta:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n U_{ik} = A_{ik} \\quad se\\ i \\leq k \\quad (tri.\\ super.)\\\\\n U_{ik} = 0 \\qquad se\\ i > k \\quad (tri.\\ infer.)\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n <p>\n Il sistema può essere poi risolto applicando due volte il metodo di sostituzione:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n L \\cdot y = b\\\\\n U \\cdot x = y\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n <p>\n Questo metodo ha costo computazionale:\n </p>\n <PLatex>{r`{\\color{Yellow} O\\left(\\frac{n^3}{3}\\right)} + 2 \\cdot O\\left(\\frac{n^2}{2}\\right)`}</PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={<span>Fattorizzazione <ILatex>{r`LU`}</ILatex> con pivoting parziale</span>}>\n <p>\n È possibile applicare la fattorizzazione <ILatex>{r`LU`}</ILatex> a <b>qualsiasi matrice non-singolare</b> permettendo lo scambio (<i>pivoting</i>) delle righe, potenzialmente <b>aumentando la stabilità</b> dell'algoritmo.\n </p>\n <Example>\n Abbiamo fatto questo metodo in Algebra Lineare, chiamandolo <b>metodo di Gauss-Jordan</b>!\n </Example>\n <p>\n Alla formula precedente si aggiunge una <Link href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Matrice_di_permutazione\"}>matrice di permutazione</Link> che indica quali righe sono state scambiate:\n </p>\n <PLatex>{r`P \\cdot A = L \\cdot U`}</PLatex>\n <p>\n Questo metodo ha costo computazionale:\n </p>\n <PLatex>{r`{\\color{Yellow} O\\left(\\frac{n^2}{2}\\right)} + O\\left(\\frac{n^3}{3}\\right) + 2 \\cdot O\\left(\\frac{n^2}{2}\\right)`}</PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={<span>Fattorizzazione <ILatex>{r`LU`}</ILatex> con pivoting totale</span>}>\n <p>\n È possibile anche permettere il <i>pivoting</i> <b>sulle colonne</b> per <b>aumentare ulteriormente la stabilità</b> dell'algoritmo, a costo di maggiore costo computazionale:\n </p>\n <PLatex>{r`P \\cdot A \\cdot Q = L \\cdot U`}</PLatex>\n <p>\n Questo metodo ha costo computazionale:\n </p>\n <PLatex>{r`{\\color{Yellow} O\\left(\\frac{n^3}{3}\\right)} + O\\left(\\frac{n^3}{3}\\right) + 2 \\cdot O\\left(\\frac{n^2}{2}\\right)`}</PLatex>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={<span>Fattorizzazione <ILatex>{r`LDL^{-1}`}</ILatex></span>}>\n <p>\n È possibile <b>ridurre la complessità computazionale</b> della fattorizzazione <ILatex>{r`LU`}</ILatex> se la matrice dei coefficienti è <b>simmetrica</b>:\n </p>\n <PLatex>{r`A = L \\cdot D \\cdot L^{-1}`}</PLatex>\n <p>\n In questo caso, si calcola solo la matrice L, utilizzando il <b>metodo di pavimentazione</b>.\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n d_{ii} = A_{ii} - \\sum_{k=1}^{i-1} ( d_{kk} \\cdot (l_{jk})^2 )\\\\\n l_{ij} = \\frac{A_{ij} - \\sum_{k=1}^{j-1} l_{ik} \\cdot d_{kk} \\cdot l_{jk}}{d_ii}\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n <Example>\n <p>\n La prima colonna della matrice sarà:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n d_{11} = A_{11}\n l_{i1} = \\frac{A_{i1}}{d_{11}}\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n <p>\n La seconda colonna della matrice sarà:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n d_{22} = A_{22} - d_{11} \\cdot (l_{21})^2\\\\\n l_{i2} = \\frac{A_{i2} - l_{i1} \\cdot d_{11} \\cdot l_{21}}{d_ii}\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n </Example>\n <p>\n Questo metodo ha costo computazionale:\n </p>\n <PLatex>{r`{\\color{Yellow} O\\left(\\frac{n^3}{6}\\right)} + O\\left(\\frac{n^3}{3}\\right) + 2 \\cdot O\\left(\\frac{n^2}{2}\\right)`}</PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={<span>Fattorizzazione <ILatex>{r`\\mathcal{L} \\mathcal{L}^{-1}`}</ILatex></span>}>\n <p>\n È possibile dare <b>stabilità forte</b> alla fattorizzazione <ILatex>{r`LDL^{-1}`}</ILatex> se la matrice dei coefficienti è <b>simmetrica definita positiva</b>:\n </p>\n <PLatex>{r`A = \\mathcal{L} \\cdot \\mathcal{L}^{-1}`}</PLatex>\n <p>\n Il <b>metodo di pavimentazione</b> diventa:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n l_{ii} = \\sqrt{A_{ii} - \\sum_{k=1}^{i-1} (l_{ik})^2 }\\\\\n l_{ij} = \\frac{A_{ij} - \\sum_{k=1}^{j-1} l_{ik} \\cdot l_{jk}}{l_ii}\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n <p>\n Questo metodo ha costo computazionale:\n </p>\n <PLatex>{r`O\\left(\\frac{n^3}{3}\\right) + O\\left(\\frac{n^3}{3}\\right) + 2 \\cdot O\\left(\\frac{n^2}{2}\\right)`}</PLatex>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Trasformazione di Householder\"}>\n <p>\n Matrice ricavata dalla seguente formula:\n </p>\n <PLatex>{r`U(v) = I - \\frac{1}{\\alpha} \\cdot v \\cdot v^T`}</PLatex>\n <PLatex>{r`\\alpha = \\frac{1}{2} \\| v \\|_{(2)}^2`}</PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={<span>Fattorizzazione <ILatex>{r`QR`}</ILatex></span>}>\n <p>\n Metodo che fornisce una <b>maggiore stabilità</b> a costo di una <b>maggiore complessità computazionale</b>.\n </p>\n <p>\n La matrice <ILatex>{r`A`}</ILatex> viene <i>fattorizzata</i> in due matrici, una <b>ortogonale</b> <ILatex>{r`Q`}</ILatex> e una <b>triangolare superiore</b> <ILatex>{r`R`}</ILatex>:\n </p>\n <PLatex>{r`A = Q \\cdot R`}</PLatex>\n <p>\n Le matrici si ottengono dal prodotto delle trasformazioni di Householder (<ILatex>{r`Q`}</ILatex> sulle colonne della matrice <ILatex>{r`A`}</ILatex>, trasformandola in una matrice triangolare superiore (<ILatex>{r`R`}</ILatex>).\n </p>\n <p>\n Una volta fattorizzata, il sistema si può risolvere con:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n y = Q^T \\cdot b\\\\\n R \\cdot x = y\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n <p>\n Questo metodo ha costo computazionale:\n </p>\n <PLatex>{r`{\\color{Yellow} O\\left(\\frac{2 \\cdot n^3}{3}\\right)} + 2 \\cdot O\\left(\\frac{n^2}{2}\\right)`}</PLatex>\n <p>\n <Todo>TODO: l'algoritmo con tau per ricavare la q se non è in memoria</Todo>\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Metodi iterativi\"}>\n <Panel title={\"Metodo di Jacobi\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Metodo di Gauss-Seidel\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Problema: Ricerca degli zeri di funzione\"}>\n <Panel title={\"Descrizione\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Condizionamento\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Metodi dicotomici\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Metodo delle approssimazioni successive\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Metodi dicotomici\"}>\n <Panel title={\"Metodo di bisezione\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Metodo regula falsi\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Metodo delle approssimazioni successive\"}>\n <Panel title={\"Metodo generale\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Metodo di Newton\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Problema: Interpolazione\"}>\n <Panel title={\"Descrizione\"}>\n <p>\n Si vuole trovare una funzione in grado di <b>approssimarne</b> un altra, di cui si conoscono però solo alcuni punti.\n </p>\n <Example>\n È utile in un sacco di casi! Ad esempio, quando si vuole scalare un'immagine.\n </Example>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Metodi di interpolazione\"}>\n <Panel title={\"Metodo dei coefficienti indeterminati\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Metodo di Lagrange\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Resto di interpolazione\"}>\n <Panel title={\"Definizione\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Stima\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Fenomeno di Runge\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n <Panel title={\"Nodi di Chebychev\"}>\n <Todo>TODO</Todo>\n </Panel>\n </Section>\n </div>\n )\n}\n"],"sourceRoot":""} |