Algebra lineare e algoritmi

L'autore punta a evidenziare le connessioni tra algebra lineare e algoritmi nell'ambito delle scienze applicate. Per farlo, parte dalla constatazione che queste discipline sono autosufficienti e distinte, e proprio perché tra i loro ambiti non esiste un rapporto di propedeuticità, né di dipendenza, le connessioni devono emergere con chiarezza. Impiega dunque l'algebra lineare per introdurre lo studente al concetto di algoritmo e ad argomenti di logica e di informatica. Sono presenti i temi classici della materia, quali gli spazi vettoriali, le matrici, i determinanti, i sistemi di equazioni lineari e la geometria analitica lineare. Questi argomenti sono preceduti da alcune questioni che ne costituiscono il fondamento, come il metodo deduttivo e l'induzione, il metodo assiomatico e la geometria, con cenni agli assiomi di Euclide, alle geometrie non euclidee e all'assiomatica di Hilbert, che contengono gli elementi per introdurre i concetti di computabilità e deducibilità in una teoria assiomatica, ripresi per approfondire il concetto di algoritmo. Dall'algebra lineare provengono infatti algoritmi semplici, come la suddivisione regolare del segmento, o più complessi, come l'algoritmo di eliminazione di Gauss. Algebra lineare e algoritmi affronta quindi fin dall'inizio l'idea di procedimento, ponendo in primo piano la necessità di evitare operazioni onerose, per costruire piuttosto una successione di istruzioni semplici e scisse in elementi tali da poter essere eseguite a prescindere dall'esecutore. Il capitolo conclusivo è dedicato al processo gerarchico analitico (AHP), un metodo che fornisce informazioni quando si presenta un problema di scelta tra alternative che devono soddisfare criteri assegnati.