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Informatica scientifica (Scienza computazionale)
Con il contributo di: Gallo
  • 1. L'informatica scientifica, nota anche come scienza computazionale, è un campo di studi interdisciplinare che prevede la costruzione di modelli matematici e tecniche di analisi quantitativa per risolvere problemi complessi in varie discipline scientifiche. Utilizza tecniche di calcolo e algoritmi avanzati per simulare, analizzare e visualizzare sistemi e fenomeni complessi. L'informatica scientifica è ampiamente utilizzata in settori quali la fisica, la chimica, la biologia, l'ingegneria e l'economia per ottenere approfondimenti, fare previsioni e ottimizzare i sistemi. Sfruttando le risorse di calcolo ad alte prestazioni, l'informatica scientifica consente a ricercatori e scienziati di affrontare problemi su larga scala che in precedenza erano impossibili da risolvere con i metodi tradizionali. Nel complesso, l'informatica scientifica svolge un ruolo cruciale nel far progredire le conoscenze scientifiche, nel guidare l'innovazione e nel risolvere le sfide del mondo reale.

    Che cos'è l'analisi numerica nell'informatica scientifica?
A) Un'analisi dei simboli numerici nei testi antichi.
B) L'analisi delle falle nelle reti informatiche.
C) Studio di teorie matematiche avanzate.
D) Lo studio degli algoritmi per il calcolo numerico approssimato.
  • 2. Quale linguaggio di programmazione è comunemente utilizzato nell'informatica scientifica?
A) C++
B) Pitone
C) Java
D) HTML
  • 3. Che cos'è un supercomputer?
A) Un computer progettato appositamente per giocare ai videogiochi.
B) Un potente computer utilizzato per applicazioni scientifiche e ingegneristiche ad alte prestazioni.
C) Un computer che funziona a energia solare.
D) Un computer che può eseguire solo operazioni aritmetiche di base.
  • 4. Che cos'è una simulazione nel calcolo scientifico?
A) Costruire prototipi fisici
B) Creare un modello virtuale per imitare il comportamento di un sistema reale.
C) Disegnare illustrazioni scientifiche
D) Scrivere romanzi di finzione
  • 5. Cosa significa PDE nel contesto del calcolo scientifico?
A) Ambiente di sviluppo della programmazione
B) Enciclopedia di pubblico dominio
C) Equazione differenziale parziale
D) Inserimento dati perfetto
  • 6. Qual è la principale differenza tra interpolazione ed estrapolazione?
A) Non c'è differenza tra interpolazione ed estrapolazione.
B) L'interpolazione stima i valori all'interno dell'intervallo di dati noti, mentre l'estrapolazione stima i valori al di fuori dell'intervallo di dati noti.
C) L'interpolazione comporta delle ipotesi, mentre l'estrapolazione comporta dei calcoli diretti.
D) L'interpolazione stima i valori al di fuori dell'intervallo di dati noto, mentre l'estrapolazione stima i valori all'interno dell'intervallo di dati noto.
  • 7. Che cos'è un algoritmo numerico nel calcolo scientifico?
A) Un'antica forma di scrittura numerica
B) Una procedura passo-passo per la risoluzione di un problema computazionale.
C) Una raccolta di numeri casuali
D) Un tipo di forma geometrica
  • 8. Qual è l'obiettivo del time stepping nelle simulazioni numeriche?
A) Per far avanzare la soluzione da un livello temporale al successivo.
B) Per invertire l'ordine dei calcoli
C) Per rallentare la velocità di calcolo
D) Per introdurre errori casuali
  • 9. Quale tipo di errore si verifica a causa delle limitazioni nella rappresentazione numerica dei numeri da parte di un computer?
A) Errore di velocità
B) Errore di direzione
C) Errore di colore
D) Errore di arrotondamento
  • 10. Qual è il ruolo della riproducibilità nel calcolo scientifico?
A) Modificare i risultati in base alle convinzioni personali
B) Mantenere segreti i metodi di ricerca
C) Per garantire che i risultati della ricerca possano essere verificati in modo indipendente.
D) Per nascondere i dati ad altri ricercatori
  • 11. Qual è lo scopo dell'analisi della propagazione degli errori nel calcolo scientifico?
A) Studiare come gli errori nei dati di input si propaghino attraverso i calcoli per influenzare l'accuratezza del risultato finale.
B) Introdurre errori intenzionalmente
C) Per aumentare le dimensioni dei set di dati
D) Per ignorare completamente gli errori
  • 12. Che cos'è una matrice rada nel calcolo numerico?
A) Una matrice con soli elementi positivi
B) Una matrice con molti elementi nulli
C) Una matrice grande con numeri non nulli
D) Una piccola matrice
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