Taketechease - Matematica Fisica Computazionale - Corsi e Programmi

La pagina web Taketechease.com è destinata alla distribuzione di software gratuito e corsi online gratuiti. L'ambito di interesse principale considera i programmi informatici scientifici e le applicazioni mobili insieme al percorso didattico, tuttavia viene sviluppato anche un altro lavoro.
Le applicazioni scientifiche si basano sui seguenti metodi matematici: il metodo degli elementi finiti, gli algoritmi genetici e l'apprendimento automatico.

Il primo metodo sopra menzionato, il Metodo agli elementi finiti, permette di risolvere equazioni differenziali multidimensionali. Le equazioni differenziali sono utilizzate per descrivere un'enorme quantità di fenomeni in diverse aree scientifiche che vanno dalla fisica, alla chimica, alla biologia all'economia. Il metodo degli elementi finiti è una tecnica matematica utilizzata per trovare un'approssimazione discreta alla soluzione esatta del continuo. Come ogni tecnica approssimativa, questo approccio può essere facilmente tradotto in procedure informatiche. Tra una grande varietà di metodi approssimati, il metodo degli elementi finiti ha un'accuratezza numerica notevolmente migliore rispetto ad altri approcci discreti standard.
Gli algoritmi genetici sono uno dei metodi numerici per trovare gli individui "migliori" all'interno di una popolazione di organismi. In biologia, l'idoneità dell'organismo si riferisce alla sua capacità di "sopravvivere" e "riprodursi" in un dato ambiente. Al contrario, gli algoritmi genetici sono un metodo numerico in cui un singolo oggetto può rappresentare non un organismo reale ma un attributo numerico (solo un numero). E quindi, la sua bontà è considerata in relazione a qualche condizione matematica. Ad esempio, se si riesce a trovare il minimo di un problema matematico, l'idoneità di un individuo (cioè il numero) riflette quanto è vicino al valore minimo il nostro numero. Così gli algoritmi genetici funzionano come "ottimizzatori" di funzioni.
Il terzo metodo numerico è il apprendimento automatico. L'approccio di apprendimento automatico è finalizzato a trovare una tale configurazione di sistema che consenta di cooperare con l'ambiente nel modo più efficiente.

Software Scientifico Gratuito

In quel momento sono disponibili i seguenti pacchetti numerici:

Metfem2d - FEM Solver per problemi differenziali lineari bidimensionali (spazialmente) dipendenti dal tempo basati sul Metodo degli Elementi Finiti (FEM);
OptFinder per la simulazione di algoritmi genetici

e in preparazione:

Metfem3d - FEM Solver per problemi differenziali lineari tridimensionali (spazialmente) dipendenti dal tempo basati sul metodo degli elementi finiti (FEM)
OptFinderML per un sistema di apprendimento automatico basato sulla genetica. Questo pacchetto contiene moduli per l'analisi stocastica e caotica.

Corsi online gratuiti

Insieme alle suddette applicazioni matematicamente avanzate sono previsti anche alcuni corsi online gratuiti:

corsi online di programmazione: corso di programmazione Octave (MATLAB)
corsi online di matematica riguardanti tecniche di integrazione analitica e ricerca di derivati e differenziazione online
introduzione al metodo degli elementi finiti inclusa una presentazione flash player sul metodo degli elementi finiti unidimensionale
brevi panoramiche considerando: algoritmi genetici (incluso un simulatore di algoritmi genetici online gratuito), apprendimento automatico, analisi stocastica, sistemi caotici.