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8065607 -
CALCOLO 2
(obiettivi)
Acquisizione delle nozioni fondamentali riguardanti il calcolo differenziale ed integrale nello spazio ordinario, semplici equazioni differenziali e sistemi di equazioni differenziali, l’analisi di Fourier delle funzioni di una variabile reale. Capacità di risolvere esercizi di media difficoltà in ciascuno degli argomenti elencati.
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RADULESCU FLORIN
( programma)
Spazi metrici. Distanza, intorni, insiemi aperti e chiusi, convergenza. Spazi metrici compatti. Spazi metrici completi. Lemma delle contrazioni. Spazi di Hilbert. Successioni ortonormali. Equazioni differenziali. Problema di Cauchy per sistemi differenziali del primo ordine, teorema di esistenza e unicità della soluzione. Alcune classi di equazioni del primo ordine. Prolungamento delle soluzioni e soluzione massimale. Dipendenza continua dai dati. Equazioni e sistemi differenziali lineari. Soluzione fondamentale. Metodo della variazione delle costanti arbitrarie. Equazioni e sistemi a coefficienti costanti. Flusso associato a un campo di vettori. Insiemi alfa-limite e omega-limite. Stabilità di un punto di equilibrio secondo Liapunov. Criterio di linearizzazione. Funzioni e teorema di Liapunov. Calcolo integrale per funzioni di più variabili. Integrali multipli, teorema di Fubini, formula di cambiamento di variabile. Superfici e integrali di superficie. Formula di Gauss-Green nel piano e applicazioni. Formula di Stokes. Potenziale vettore. Serie di Fourier. Coefficienti di Fourier, serie di Fourier, disuguaglianza di Bessel. Criteri di convergenza puntuale per le serie di Fourier delle funzioni regolari a tratti: casi di convergenza uniforme. Uguaglianza di Parseval. Fenomeno di Gibbs. Applicazione delle serie di Fourier alla soluzione dell’equazione del calore e delle onde su domini limitati. Trasformata di Fourier. Trasformata di funzioni sommabili, proprietà albegriche e differenziali della trasformata. Lemma di Riemann-Lebesgue. Trasformata di una convoluzione e inversione della trasformata. Trasformata di funzioni a decrescenza rapida. La trasformata nella classe delle funzioni di quadrato sommabile e teorema di Plancherel. Teorema di Shannon. Applicazione della trasformata di Fourier alla soluzione di equazioni differenziali ordinarie, dell’equazione del calore e di quella delle onde su domini illimitati.
 C.D. Pagani e S. Salsa, Analisi Matematica 2 , Seconda edizione, Zanichelli, 2016 A. Vretblad, Fourier analysis and its applications, Springer, 2003
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MAT/05
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Attività formative di base
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ITA |
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FISICA 2
(obiettivi)
Conoscenze approfondite nel campo dell’ elettromagnetismo classico. Concetti di base in Teoria della Relatività Ristretta. Capacità di risolvere esercizi di media difficoltà su argomenti di elettromagnetismo.
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SATTA ALESSIA
( programma)
La legge di Coulomb e il campo elettrico. La legge di Gauss. Il potenziale elettrico. Capacità. Dielettrici. Corrente e resistenza. Circuiti elettrici. Campo magnetico costante nel vuoto. Legge di Ampère. Potenziale vettore. Campo magnetico costante nella materia. Diamagnetismo, paramagnetismo e ferromagnetismo. Induzione elettromagnetica. Autoinduzione e induzione mutua. Campi variabili nel tempo. Equazioni di Maxwell ed equazioni d’onda per i campi e i potenziali. Invarianza della velocità della luce. Relatività speciale e invarianza relativistica delle equazioni di Maxwell.
 Mazzoldi, Nigro, Voci. Fisica vol. 2 A. Bettini Elettromagnetismo
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BIANCHI MASSIMO
( programma)
La legge di Coulomb e il campo elettrico. La legge di Gauss. Il potenziale elettrico. Capacità. Dielettrici. Corrente e resistenza. Circuiti elettrici. Campo magnetico costante nel vuoto. Legge di Ampère. Potenziale vettore. Campo magnetico costante nella materia. Diamagnetismo, paramagnetismo e ferromagnetismo. Induzione elettromagnetica. Autoinduzione e induzione mutua. Campi variabili nel tempo. Equazioni di Maxwell ed equazioni d’onda per i campi e i potenziali. Invarianza della velocità della luce. Relatività speciale e invarianza relativistica delle equazioni di Maxwell.
 Mazzoldi, Nigro, Voci. Fisica vol. 2 A. Bettini Elettromagnetismo
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FIS/01
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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LABORATORIO DI CALCOLO NUMERICO E INFORMATICA
(obiettivi)
Capacità di risolvere semplici problemi di Fisica mediante i metodi dell’analisi e della simulazione numerica. Uso di alcuni linguaggi informatici necessari alla realizzazione di programmi ed all'analisi dei dati di laboratorio.
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BERRILLI FRANCESCO
( programma)
Metodi iterativi, successioni numeriche, teorema di Taylor e resto di Lagrange, teorema del valore medio. Errori numerici: assoluti e relativi. Rappresentazione di numeri interi e reali, conversione tra basi numeriche, formati IEEE 754 per Floating Point, numeri macchina. Il codice ASCII. Nozione di algoritmo: il crivello di Eratostene, bubble sort. Metodi per la ricerca di radici semplici: Metodo della bisezione. Regula Falsi. Metodo di Newton e della secante. Criteri di convergenza per il metodo di Newton, ordine di convergenza, stima dell’errore. Generatori di numeri pseudo-casuali: Generatori congruenti lineari. Cenni sulle T-machine. Algoritmo di Mersenne Twister. Distribuzione uniforme ed esponenziale. Generatori di numeri pseudo-casuali e quasi-casuali: Distribuzione di Gauss (Metodo di Box-Muller). Differenziazione numerica: derivata prima e seconda (metodi a 2, 3 e 5 punti). Integrazione numerica: Metodo di Riemann, Errore di troncamento nell’integrazione di Riemann. Formula dei Trapezi e di Simpson. Formule gaussiane di quadratura. Integrali impropri, Metodo di Kantorovich per singolarita` isolate. Metodo Monte Carlo. Metodi numerici per le equazioni differenziali ordinarie (ODE): Introduzione, errore di troncamento e di arrotondamento. Metodo di Eulero (approccio geometrico ed analitico) Errore di troncamento Metodo di Eulero, Metodo di Eulero perfezionato, Metodo di Eulero-Cauchy e metodi impliciti (trapezio). Predictor-corrector, Metodi di Runge-Kutta. Generalita` Metodo 2 ordine (Eunn, Eulero perfezionato). Metodo di Runge-Kutta 4 ordine. Controllo adattivo del passo. Caos deterministico e dinamica non-lineare. Traiettorie, punti fissi, attrattori. Mappa logistica. Crescita delle popolazioni di May. Numero di Feigenbaum. Dimensione frattale: dimensione di Hausdorff-Besicovitch e metodo del box counting. Taxicab geometry. Automi Cellulari (AC): Introduzione Regole di transizione: totalistiche, probabilistiche, multipasso. Le funzioni iterative come AC 0-dimensionali, Aritmetica modulare, Entropia di Shannon: applicazione dell’entropia di Shannon a diversi AC 0-d. Funzione di Ulam. Automi 1-d, Gestione dei confini del dominio, Kernel di convoluzione. Automi 2-d Le regole per Life, evoluzione. Automi 2-d per la simulazione di sistemi complessi. Cluster percolativi. Modello Forest-Fire e Sand Pile. Automi Cellulari Dissipativi.
Introduzione al linguaggio di programmazione Python
 Epperson J.F. "Introduzione all'analisi numerica: Teoria, metodi, algoritmi" McGraw-Hill Press et al.: "Numerical Recipes" , Cambridge University Press
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DE GASPERIS GIANCARLO
( programma)
Metodi iterativi, successioni numeriche, teorema di Taylor e resto di Lagrange, teorema del valore medio. Errori numerici: assoluti e relativi. Rappresentazione di numeri interi e reali, conversione tra basi numeriche, formati IEEE 754 per Floating Point, numeri macchina. Il codice ASCII. Nozione di algoritmo: il crivello di Eratostene, bubble sort. Metodi per la ricerca di radici semplici: Metodo della bisezione. Regula Falsi. Metodo di Newton e della secante. Criteri di convergenza per il metodo di Newton, ordine di convergenza, stima dell’errore. Generatori di numeri pseudo-casuali: Generatori congruenti lineari. Cenni sulle T-machine. Algoritmo di Mersenne Twister. Distribuzione uniforme ed esponenziale. Generatori di numeri pseudo-casuali e quasi-casuali: Distribuzione di Gauss (Metodo di Box-Muller). Differenziazione numerica: derivata prima e seconda (metodi a 2, 3 e 5 punti). Integrazione numerica: Metodo di Riemann, Errore di troncamento nell’integrazione di Riemann. Formula dei Trapezi e di Simpson. Formule gaussiane di quadratura. Integrali impropri, Metodo di Kantorovich per singolarita` isolate. Metodo Monte Carlo. Metodi numerici per le equazioni differenziali ordinarie (ODE): Introduzione, errore di troncamento e di arrotondamento. Metodo di Eulero (approccio geometrico ed analitico) Errore di troncamento Metodo di Eulero, Metodo di Eulero perfezionato, Metodo di Eulero-Cauchy e metodi impliciti (trapezio). Predictor-corrector, Metodi di Runge-Kutta. Generalita` Metodo 2 ordine (Eunn, Eulero perfezionato). Metodo di Runge-Kutta 4 ordine. Controllo adattivo del passo. Caos deterministico e dinamica non-lineare. Traiettorie, punti fissi, attrattori. Mappa logistica. Crescita delle popolazioni di May. Numero di Feigenbaum. Dimensione frattale: dimensione di Hausdorff-Besicovitch e metodo del box counting. Taxicab geometry. Automi Cellulari (AC): Introduzione Regole di transizione: totalistiche, probabilistiche, multipasso. Le funzioni iterative come AC 0-dimensionali, Aritmetica modulare, Entropia di Shannon: applicazione dell’entropia di Shannon a diversi AC 0-d. Funzione di Ulam. Automi 1-d, Gestione dei confini del dominio, Kernel di convoluzione. Automi 2-d Le regole per Life, evoluzione. Automi 2-d per la simulazione di sistemi complessi. Cluster percolativi. Modello Forest-Fire e Sand Pile. Automi Cellulari Dissipativi.
Introduzione al linguaggio di programmazione Python
 Epperson J.F. "Introduzione all'analisi numerica: Teoria, metodi, algoritmi" McGraw-Hill Press et al.: "Numerical Recipes" , Cambridge University Press
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INF/01
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Attività formative di base
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ITA |