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8066534 -
MECCANICA STATISTICA 2
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Erogato in altro semestre o anno
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8065695 -
COMPLEMENTI DI PROBABILITA' (CP)
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Erogato in altro semestre o anno
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8066561 -
GEOMETRIA COMPLESSA
(obiettivi)
Introdurre lo studente alla geometria delle varieta' Kahleriane
Ci aspettiamo che completato il corso sappia leggere e comprendere autonomamente testi di geometria Kahleriana e sappia approcciarsi alla lettura di articoli di ricerca
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8
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MAT/03
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8066577 -
ELEMENTI DI BASE DI GEOMETRIA ED ANALISI
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Erogato in altro semestre o anno
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8066576 -
ELEMENTI DI BASE DI ALGEBRA
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Familiarizzare con i concetti di base delle teorie dei gruppi, anelli e campi.
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8
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MAT/02
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8067048 -
INTRODUZIONE ALLE VARIETA' DIFFERENZIABILI
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Erogato in altro semestre o anno
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8066640 -
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
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Erogato in altro semestre o anno
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8067069 -
NUMERICAL METHODS FOR COMPUTER GRAPHICS IN JAVA
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Erogato in altro semestre o anno
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8066371 -
CHIMICA GENERALE
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Erogato in altro semestre o anno
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8066566 -
SUPERFICI DI RIEMANN
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Erogato in altro semestre o anno
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8067262 -
ALGEBRA COMMUTATIVA
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Erogato in altro semestre o anno
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8067261 -
ELEMENTI DI BASE DI ALGEBRA E GEOMETRIA
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8
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MAT/03
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8067260 -
CAN 1: MODELLIZZAZIONE GEOMETRICA E SIMULAZIONE NUMERICA
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Erogato in altro semestre o anno
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8066541 -
FISICA COMPUTAZIONALE
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Erogato in altro semestre o anno
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8067535 -
FISICA DEI FLUIDI COMPLESSI E TURBOLENZA
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Erogato in altro semestre o anno
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8066836 -
TEORIA DEI GIOCHI E PROGETTO DI RETI
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Erogato in altro semestre o anno
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8067353 -
LABORATORIO DI DIDATTICA DELLA MATEMATICA
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Erogato in altro semestre o anno
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8067357 -
METODI E MODELLI IN COMPUTER GRAPHICS
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Erogato in altro semestre o anno
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8066796 -
INTRODUZIONE AI PROCESSI ALEATORI
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Il corso fornisce una introduzione all'analisi spettrale dei processi stazionari; vengono affrontati anche argomenti più specialistici, quali i processi a radici unitarie ed i campi aleatori sulla sfera. CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Lo studente apprenderà innanzitutto i teoremi di rappresentazione spettrale ed il loro significato; circa un terzo del programma è dedicato alle metodologie statistica per la stima dello spettro. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Il corso si sviluppa nell'ambito della matematica pura, ma si cerca di illustrare le notevoli possibilità applicative del materiale trattato in tutti gli ambiti scientifici. AUTONOMIA DI GIUDIZIO: La modalità didattica svolta in presenza è volta a favorire la massima autonomia e partecipazione degli studenti. ABILITÀ COMUNICATIVE: Lo studente imparerà a presentare i risultati combinando rigore e comprensione del significato dei risultati ottenuti. CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: La comprensione delle idee di fondo dell'analisi spettrale rende possibile la loro estensione ad ambiti diversi da quelli trattati nel corso.
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8
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SECS-S/01
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8066804 -
TEORIA DELLE RAPPRESENTAZIONI 1
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: L'obbiettivo di questo corso è che gli studenti acquisiscano familiarità con il punto di vista della teoria delle rappresentazioni; che ne comprendano i problemi fondamentali e l'impostazione concettuale; che imparino e padroneggino i risultati principali della teoria delle rappresentazioni dei gruppi finiti, sia negli aspetti generali sia in quelli specifici; che sappiano costruire le rappresentazioni irriducibili di alcune classi notevoli di gruppi finiti (abeliani, diedrali, simmetrici, di riflessioni o di Coxeter); che conoscano il legame tra le rappresentazioni del gruppo simmetrico e le rappresentaioni polinomiali o razionali del gruppo generale lineare e siano quindi pronti ad affrontare lo studio della teoria delle rappresentazioni dei gruppi classici, dei gruppi compatti, dei gruppi di Lie o delle algebre di Lie.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
ABILITÀ COMUNICATIVE:
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
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8
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MAT/02
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8065730 -
STORIA DELLA SCIENZA
(obiettivi)
Ci si attende che gli studenti comprendano l'evoluzione della scienza a partire dalle caratteristiche delle societa' in cui la scienza si e' sviluppata
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8
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MAT/04
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8065704 -
ELEMENTI DI PROBABILITA' 1 (EP)
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Arrivare alla conoscenza, con il supporto di libri di testo avanzati, di alcuni argomenti di calcolo stocastico.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Elaborare e/o applicare idee originali, in un contesto nuovo.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Ideare e sostenere argomentazioni. Risolvere problemi in ambiti nuovi o non familiari, inseriti in contesti più ampi.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Raccogliere ed interpretare i dati rilevanti. Integrare le conoscenze e gestire la complessità, e formulare giudizi.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Comunicazione di informazioni, idee, problemi e soluzioni a interlocutori specialisti e non specialisti.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Aver sviluppato le competenze necessarie per intraprendere studi successivi con un alto grado di autonomia. Studiare in un modo auto-gestito o autonomo
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8
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MAT/06
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8066132 -
MACHINE LEARNING
(obiettivi)
Esporre i concetti e i principali metodi di apprendimento automatico e di pattern recognition, insieme ai relativi fondamenti matematici. Introdurre all’utilizzo e allo sviluppo di codice software di machine learning per l’analisi su insiemi di dati di dimensioni limitate.
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9
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INF/01
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72
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8066797 -
PROGETTAZIONE DI SISTEMI INFORMATICI
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: L'insegnamento si propone di fornire agli studenti gli elementi fondamentali per lo sviluppo di sistemi informatici.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Al termine dell'insegnamento lo studente: 1. conoscerà i concetti fondamentali dello sviluppo di sistemi informatici 2. sarà in grado di usare alcuni metodi e linguaggi fondamentali per lo sviluppo di sistemi informatici.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di: 1. usare il metodo "Test Driven Development" nello sviluppo di sistemi informatici 2. usare il linguaggio delle StateCharts nello sviluppo di sistemi informatici 3. usare il linguaggio delle Basi di Dati nello sviluppo di sistemi informatici
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di: 1. motivare le decisioni prese nello sviluppo dei sistemi informatici 2. valutare la correttezza e completezza di quanto sviluppato
ABILITÀ COMUNICATIVE:Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di: 1. illustrare in modo sintetico e preciso i concetti di base dello sviluppo di sistemi informatici 2. illustrare in modo sintetico e preciso i concetti di base del "Test Driven Development" 3. illustrare in modo sintetico e preciso i concetti di base delle StateCharts 4. illustrare in modo sintetico e preciso i concetti di base delle Basi di Dati
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di: 1. completare l'apprendimento dei concetti avanzati dello sviluppo di sistemi informatici 2. completare l'apprendimento dei concetti avanzati del "Test Driven Development" 3. completare l'apprendimento dei concetti avanzati delle StateChart 4. completare l'apprendimento dei concetti avanzati delle Basi di Dati
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8
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INF/01
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8066795 -
EQUAZIONI DIFFERENZIALI
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Acquisire familiarità con alcuni metodi classici e moderni per lo studio delle equazioni differenziali alle derivate parziali. In particolare verranno considerate equazioni semilineari di tipo ellittico. La comprensione di tali concetti, metodi e teorie, permetterà di affrontare anche contesti potenzialmente differenti da quelli visti a lezione.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Conoscenza dei concetti di base delle equazioni di Laplace, Poisson, del calore e delle onde. Conoscenza dei concetti di base della teoria degli autovalori/autofunzioni per l'operatore di Laplace. Conoscenza e capacità di comprensione di alcuni dei principali risultati su esistenza di soluzioni di equazioni ellittiche semilineari e relativo diagramma di biforcazione.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Capacità di analisi e descrizione delle possibili soluzioni di problemi differenziali relativi alle equazioni di Laplace, Poisson, del calore e delle onde e in particolare delle equazioni ellittiche semilineari e relativo diagramma di biforcazione.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: L’' acquisizione di una piena autonomia di giudizio sugli argomenti trattati è frutto dell'impostazione didattica del corso: la formazione teorica è accompagnata da esempi e applicazioni e molti esercizi proposti ai candidati.
ABILITÀ COMUNICATIVE: lo studente acquisirà ulteriori abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio teorico nell'ambito generale delle equazioni differenziali.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Il corso si propone di fornire allo studente le necessarie metodologie teoriche e pratiche per poter affrontare problemi generali nell'ambito delle equazioni differenziali.
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8
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MAT/05
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8065716 -
GEOMETRIA ALGEBRICA
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Apprendimento di alcuni aspetti di Geometria Algebrica
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Geometria Algebrica
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Comprensione autonoma di argomenti avanzati. Risoluzione autonoma di problemi
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Autonomia nell'apprendimento e nell'approccio ai problemi
ABILITÀ COMUNICATIVE: Abilità di esporre rigorosamente argomenti matematici e di illustrarne l'interesse in un contesto più ampio.
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8
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MAT/03
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8065698 -
ALGEBRE DI OPERATORI (ALO)
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Nonostante la vastità e la complessità delle potenziali tematiche, il corso in questione si prefigge di fornire importanti nozioni basilari sulla tematica in rapido sviluppo delle cosiddette “Algebre di Operatori”, materia quest’ultima in rapido sviluppo e suscettibile di svariate applicazioni. Lo scopo primario del corso sarà quindi quello di presentare nella maniera più semplice possibile, senza comunque tralasciare del tutto i risvolti tecnici, le problematiche coinvolte in questa affascinante materia. La parte finale del corso sarà dedicata (tempo permettendo) a descrivere alcune stimolanti applicazioni a campi della matematica e della fisica quantistica. Relativamente all'insegnamento sarà dato rilievo ai seguenti campi: 1-CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE, 2-CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE, 3-AUTONOMIA DI GIUDIZIO, 4-ABILITÀ COMUNICATIVE, 5-CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO.
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8
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MAT/05
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8066502 -
WEB MINING AND RETRIEVAL
(obiettivi)
Il Web è la più grande collezione di informazione in formato digitale attualmente disponibile in modo pubblicamente accessibile. Il corso affronta gli aspetti teorici e realizzativi che ne consentono lo sfruttamento, dai processi di indicizzazione, accesso e recupero di informazione alla acquisizione di conoscenza da grandi collezioni di dati distribuite geograficamente. Le finalità del corso sono di: • Approfondire tematiche legate all’apprendimento automatico, presentando i metodi avanzati di induzione di conoscenza dai dati (kernel machines, deep neural networks). • Conoscere i diversi modelli utilizzati nei motori di ricerca per il WWW e nelle loro declinazioni semantiche (Semantic Enterprise Search). • Conoscere le tecnologie avanzate di Intelligenza Artificiale applicata al Web, per il trattamento linguistico dei testi (Natural Language Processing) e sperimentarne la applicazione nei domini del Social Web in problemi di Semantic document management, Link Analysis e Opinion Mining.
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per comprendere la progettazione di modelli avanzati di applicazioni Web incluse le tecnologie del linguaggio ed i sistemi social Web analysis (*conoscenza e capacità di comprensione*). In particolare, lo studente avrà avuto modo di apprendere gli strumenti e le tecnologie per progettare tali strumenti secondo la realizzazione di progetti di media complessità negli scenari di applicazione Web (*capacità di applicare conoscenza e comprensione*). Il riferimento a contesti applicativi largamente studiati e la necessità di individuare gli elementi essenziali dei processi di apprendimento automatico usati e delle informazioni presenti nei dati mirano a realizzare una forte *autonomia di giudizio* nello studente, obbiettivo rilevante del Corso. Osserviamo che la analisi richiesta nella progettazione logica di workflow Web coinvolti dal Corso insiste su scenari tipici della comunicazione organizzativa o mediatica. Queste competenze dunque stimolano in modo sistematico le *abilità comunicative* dello studente e le capacità di agire in modo consistente da consumatore o produttore di informazione mediata dalla tecnologia Web. La *capacità di apprendimento* in questo Corso è dunque stimolata in modo significativo sia nei processi interpretativi che nei processi di progettazione: i flussi algoritmici avanzati presentati variano infatti da applicazioni ad algoritmica complessa (ad esempio problemi complessi di pattern recognition) a metodi guidati dai dati (Machine Learning come i metodi kernel per la classificazioni automatica) e consentono allo studente metodi critici ed analitici in fronti molto diversi ed ugualmente importanti delle moderne ICTs.
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9
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ING-INF/05
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72
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8067537 -
RELATIVITY AND COSMOLOGY
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Conoscenza della relatività generale classica e degli strumenti del calcolo tensoriale ad essa necessari. Acquisizione di competenze specifiche, mirate alla risoluzione di alcuni problemi in relatività generale. Conoscenza delle problematiche che richiedono una trattazione general-relativistica (collasso gravitazionale, onde gravitazionali, cosmologia teorica) e delle osservazioni che consentono di validarne la loro trattazione teorica. Sviluppo di competenze mirate alla predizione di osservabili di interesse per l’astrofisica e la cosmologia moderna.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Il corso prevede attività di tutorato tra pari svolta con continuità settimanale nella seconda metà del semestre. L’esperienza degli anni passati è stata positiva. La formale verifica dei risultati di apprendimento è effettuata alla fine del corso con un esame orale. Durante l’esame, si richiede che lo studente abbia la conoscenza del programma svolto durante il corso, ma anche l’abilità di effettuare collegamenti logici tra le diverse parti del corso e anche con elementi già acquisiti in altri corsi.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Il corso prevede una formazione teorica di base, necessaria per acquisire tutti i necessari strumenti matematici. Nella seconda metà del corso, si pone molta attenzione agli aspetti sperimentali e/o osservativi che validano lo sviluppo teorico della prima parte. Si richiede che lo studente sia in grado di maneggiare gli strumenti matematici per arrivare a formulare specifiche previsioni per alcuni osservabili. Questa stretta interconnessione tra strumento matematico e osservazioni ha dimostrato nel corso degli anni di far raggiungere allo studente una piena comprensione del contenuto del corso, anche per quel che riguarda le sue parti più formali.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Il corso prevede l’utilizzo di un certo numero di libri di testo, cercando di sottolineare la complementarietà di approcci diversi alle tematiche in oggetto. Oltre ai libri, per alcuni specifici argomenti più di punta, sono forniti allo studente articoli scientifici e/o di rassegna per abituarlo ad una lettura meno scolastica e più orientata alla ricerca.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Il corso è di norma tenuto in lingua inglese. L’esame finale può essere tenuto o in italiano o in inglese. In ogni caso, l’obiettivo è anche quello di verificare, oltre alle specifiche conoscenze del programma, la capacità di presentare in maniera sintetica e al tempo stesso esaustiva l’argomento oggetto dell’esame.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Il contenuto del corso copre aspetti diversi che vanno dalla relatività generale, alla meccanica statistica, alla fisica nucleare e alla fisica del plasma. Gli studenti sono così costretti a familiarizzarsi con tecniche diverse di facile utilizzo anche in altri campi della fisica.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
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6
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FIS/05
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48
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Attività formative affini ed integrative
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ENG |
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8065729 -
GEOMETRIA DIFFERENZIALE
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Acquisire dimestichezza con argomenti di base di geometria riemanniana e teoria dei gruppi di Lie.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Essere in grado di orientarsi nella vasta letteratura.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Formulare correttamente e risolvere problemi sensati in tali aree.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Capacità di individuare affermazioni insensate o poco interessanti.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Esporre risultati e proporre corrette formulazioni.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Avere gli strumenti per affrontare argomenti piu' avanzati.
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8
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MAT/03
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8067158 -
STATISTICAL LEARNING AND HIGH DIMENSIONAL DATA
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Concetti, strumenti, metodi e risultati fondamentali dello statistical learning, con particolare attenzione al caso supervisionato e ai problemi in alta dimensione.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Formalizzazione matematica del machine learning, metodi fondamentali, risultati teorici di base, problemi aperti e applicazioni in alta dimensione.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Capacità di formalizzare e risolvere problemi reali, consapevolezza delle problematiche statistiche e computazionali tipiche dell’alta dimensionalità.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Capacità di valutare i modelli e i metodi più adatti alla risoluzione di un problema e di intepretarne i risultati.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Padronanza della terminologia specifica del machine learning.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Autonomia nell’approfondire lo studio dello statistical learning e nel comprenderne i problemi aperti.
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8
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MAT/06
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8067474 -
COMPLEMENTI DI TOPOLOGIA ALGEBRICA E ANALISI DATI
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Apprendimento delle nozioni di base di topologia algebrica e dell'analisi topologica dei dati.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Saper affrontare nuove tipologie di problemi con le nozioni apprese
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Capacità di applicare le nozioni apprese per analizzare insiemi di dati.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Riconoscere quali strumenti vadano applicati in un problema di analisi dei dati
ABILITÀ COMUNICATIVE: Saper comunicare le proprie conclusioni ad esperti della materia
CAPACITA' di APPRENDIMENTO: Fondare la parte applicativa sulla parte teorica del corso
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8
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MAT/03
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8067499 -
CAN 2 - ALGEBRA LINEARE NUMERICA CON APPLICAZIONI ALLE PDE E AI BIG DATA
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Il corso si propone di sviluppare competenze e conoscenze avanzate in vari settori della di matematica, garantendo agli iscritti alla laurea magistrale in Matematica Pura ed Applicata ampia possibilità di approfondimento sia degli aspetti teorici di questa disciplina che delle sue applicazioni. Oltre ad avere un’approfondita conoscenza sia degli aspetti disciplinari sia di quelli metodologici della matematica, gli studenti del corso devono essere in grado di esprimere le proprie conoscenze in contesti professionali sia specifici sia interdisciplinari, devono essere capaci di orientarsi nella consultazione della letteratura e di redigere bibliografie in ambito matematico. Potranno, a seconda delle proprie inclinazioni e preferenze, proseguire negli studi partecipando a programmi di dottorato in discipline matematiche o inserirsi nel mondo del lavoro, sia utilizzando le specifiche competenze acquisite che valorizzando le proprie capacità di flessibilità mentale e di collaborazione con altri esperti, perfettamente in linea con gli obiettivi formativi del corso di laurea magistrale in Matematica Pura ed Applicata
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: abbiano dimostrato conoscenze e capacità di comprensione che estendono e/o rafforzano quelle tipicamente associate al primo ciclo e consentono di elaborare e/o applicare idee originali, spesso nel contesto interdisciplinare del corso
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: siano capaci di applicare le loro conoscenze, capacità di comprensione e abilità nel risolvere problemi e tematiche nuove o non familiari, inserite in contesti più ampi (o interdisciplinari) connessi al settore di studio del calcolo scientifico
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: abbiano la capacità di integrare le conoscenze e gestire la complessità, nonché di formulare giudizi sulla base di informazioni limitate o incomplete, includendo la riflessione sulle responsabilità sociali e etiche collegate all’applicazione delle loro conoscenze e dei loro giudizi
ABILITÀ COMUNICATIVE: sappiano comunicare in modo chiaro e privo di ambiguità le loro conclusioni, nonché le conoscenze a esso sottese, a interlocutori specialisti e non specialisti, matematici e non
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: abbiano sviluppato quelle capacità di apprendimento che consentano loro di continuare a studiare per lo più in modo auto-diretto e autonomo
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8
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MAT/08
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8067580 -
HIGH DIMENSIONAL PROBABILITY AND STATISTICS
(obiettivi)
Il corso si prefigge di fornire agli studenti strumenti avanzati della moderna teoria delle probabilità e della statistica in alta dimensione e di illustrarne numerose applicazioni (tra cui machine learning, statistical learning e data science). L'obiettivo è quello di rendere gli studenti indipendenti nell'utilizzo di tali tecniche in modo che possano a loro volta adattarle a problemi ed a contesti differenti.
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8
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MAT/06
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8065718 -
MECCANICA ANALITICA E CELESTE
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: L'insegnamento è volto a fornire una introduzione al problema degli N corpi autogravitanti. Sono inoltre sviluppate applicazioni in Meccanica Celeste e Dinamica Galattica.
CONOSCENZA E CAPACITA’ DI COMPRENSIONE: Gli studenti devono avere una approfondita comprensione delle più importanti teorie della meccanica analitica e delle relative problematiche applicative. Devono inoltre avere una buona conoscenza dello stato dell'arte in almeno una delle aree della teoria delle perturbazioni. La verifica delle conoscenze e capacita' di comprensione viene fatta tramite prove scritte ed orali.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Gli studenti devono essere in grado di identificare gli elementi essenziali di un problema di dinamica anche complesso e saperlo modellizzare, effettuando le approssimazioni necessarie. Devono essere in grado di adattare modelli esistenti a nuovi sistemi N-corpi.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Gli studenti devono essere in grado di effettuare autonomamente calcoli analitici oppure simulazioni numeriche. Sviluppare la capacità di eseguire ricerche bibliografiche e di selezionare i materiali interessanti, in particolare sul WEB. Tali capacita' sono acquisite durante lo studio per la preparazione dell'esame, approfondendo alcuni argomenti specifici anche con la consultazione di articoli su riviste.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Gli studenti devono essere in grado di lavorare in un gruppo interdisciplinare. Essere in grado di presentare il proprio studio o i risultati di una ricerca bibliografica ad un pubblico di specialisti.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Gli studenti devono essere in grado di affrontare nuove applicazioni della teoria attraverso uno studio autonomo.
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8
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MAT/07
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8066424 -
ELEMENTI DI ANALISI NUMERICA
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Erogato in altro semestre o anno
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8066578 -
METODI E MODELLI DEI MERCATI FINANZIARI
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Erogato in altro semestre o anno
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8066837 -
ANALISI ARMONICA
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: Il corso si propone di illustrare i concetti fondamentali dell'analisi armonica classica e moderna, e le sue diverse applicazioni. L’obiettivo è quello di rendere lo studente capace di elaborare tali concetti in maniera critica e di acquisire le conoscenze necessarie per risolvere con rigore i problemi proposti.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Lo/a studente/ssa, a fine corso, avrà appreso concetti e tecniche fondamentali dell'analisi armonica classica e moderna, e alcune delle sue applicazioni. . CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Al termine del processo di apprendimento si richiede di riconoscere gli ambiti di applicabilità dei concetti, dei metodi e delle tecniche descritte a lezione, e applicare gli stessi al fine di elaborare correttamente risposte a quesiti teorici o di tipo più applicativo.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Al termine del processo di apprendimento si richiede di saper utilizzare le conoscenze acquisite per comprendere e valutare in maniera critica questioni teoriche ed applicative legate ai concetti presentati a lezione.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Al termine del processo di apprendimento si richiede di saper illustrare con proprietà di linguaggio e correttezza formale, sia in modo sintetico che dettagliato, i concetti matematici e le applicazioni presentate a lezione.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Al termine del processo di apprendimento si richiede di saper leggere, comprendere e rielaborare in maniera critica, il contenuto di manuali di analisi armonica e di semplici articoli di ricerca.
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8
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MAT/05
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8065700 -
COMPLEMENTI DI FISICA
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Erogato in altro semestre o anno
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8065702 -
TEORIA SPETTRALE (EAM/1)
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Erogato in altro semestre o anno
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8065703 -
SPAZI DI SOBOLEV E SOLUZIONI DEBOLI (EAM/2)
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Erogato in altro semestre o anno
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8067733 -
CONTROLLO, DINAMICA E OTTIMIZZAZIONE 2
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Erogato in altro semestre o anno
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8039833 -
METODI DI OTTIMIZZAZIONE PER BIG DATA
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI: L'obiettivo del corso è introdurre i concetti fondamentali e illustrare alcuni algoritmi di ottimizzazione non lineare, sia non vincolata, sia vincolata, con particolare attenzione all'applicazione nel campo del machine learning.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Lo studente è introdotto alle conoscenze di ottimizzazione non lineare e alla comprensione delle problematiche relative ai modelli di machine learning, con particolare attenzione a problemi di classificazione e regressione. Oltre ai algoritmi classici di ottimizzazione, vengono descritte tecniche specifiche per l'addestramento di modelli di apprendimento supervisionato (incluse le reti neurali) e per il problema di cluster analysis.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Una parte significativa del corso è dedicata all'utilizzo pratico delle tecniche descritte teoricamente. Lo studente è incoraggiato, attraverso l'utilizzo di software dedicati, ad applicare gli strumenti proposti a problemi di ottimizzazione e a problemi di machine learning.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Lo sviluppo di metodi di ottimizzazione per l'addestramento di modelli di machine learning consente la verifica delle conoscenze acquisite dallo studente. Parte dell'esame consiste nello sviluppo di progetti specifici in gruppi di massimo tre persone.
ABILITÀ COMUNICATIVE: L'interpretazione dei risultati ottenuti, a seguito della fase implementazione e computazione, costituisce una delle attività fondamentali del processo di soluzione di un problema reale. Questo tipo di attività incentiva lo studente a un confronto con i colleghi e con il docente, stimolando le capacità critiche e dialettiche.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Attraverso il materiale didattico proposto, lo studente è incentivato alla lettura di testi di riferimento (libri e articoli scientifici) e alla scoperta di software dedicati, al fine di acquisire nuove competenze e potersi aggiornare in maniera autonoma, avendo gli strumenti per poter anche approfondire ulteriormente la disciplina.
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9
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MAT/09
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72
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8065694 -
SISTEMI DINAMICI
(obiettivi)
OBIETTIVI FORMATIVI:
Familiariazzarsi col panorama dei moderni sistemi dinamici
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
capacita' di studio autonomo
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
capicita' di utilizzare le conoscenze in campi diversi
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
raggiunge una maturita' di giudizio autonomo
ABILITÀ COMUNICATIVE:
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
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8
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MAT/07
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64
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
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8067799 -
ANALISI DI RETI
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Erogato in altro semestre o anno
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8065713 -
TEORIA DELLE RAPPRESENTAZIONI 2
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Erogato in altro semestre o anno
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