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Primo corso
PRIMO TRIMESTRE
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| C0142300 | Algebra I | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Algebra ICódigo: C0142300 Imprimir Corso 1. Materia. Primo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, insieme ad Algebra II, costituisce la materia Algebra. Questa materia, che fa parte del modulo di Formazione di Base del corso di laurea, mira non solo a far conoscere allo studente i principali teoremi fondamentali dell’algebra lineare, ma anche a fargli comprendere il calcolo matriciale da un punto di vista concettuale e a renderlo capace di applicarlo alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria matematica, costituendo, costituendo quindi la base per altre materie e corsi del corso di laurea, quali, ad esempio, Calcolo Numerico, Ricerca Operativa, Calcolo Stocastico e Intelligenza Artificiale. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti. Competenze Competenze di base e generali: CB1 - Gli studenti devono aver dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che richiedono conoscenze all’avanguardia nel proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che si manifestano solitamente attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. Competenze trasversali: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. Competenze specifiche: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. Risultati di apprendimento - Conosce i principali teoremi di base dell’algebra lineare. - Comprende il calcolo matriciale dal punto di vista concettuale fornito dagli spazi vettoriali e affini. - Applica le conoscenze di algebra lineare per risolvere problemi che possono presentarsi nell’ingegneria. - Padroneggia i concetti di base dei sistemi lineari per risolvere problemi tipici dell’ingegneria. Descrizione dei contenuti 1. SISTEMI DI EQUAZIONI LINEARI. 1.1 Sistemi di equazioni lineari. Tipi. Metodo di Gauss-Jordan. Analisi delle soluzioni. 1.2 Matrici. Classificazione. Trasformazioni elementari, forma normale di Hermite e rango. Operazioni: somma, prodotto per uno scalare e prodotto, traccia, trasposizione, inversione. Proprietà. Matrici regolari. Equivalenza. 1.3 Notazione matriciale dei sistemi di equazioni lineari. Teorema di Rouché-Frobenius. 1.4 Determinanti. Proprietà. Relazione determinante-ranghi-inversione. Determinanti e sistemi di equazioni lineari: regola di Cramer. 2. SPAZI VETTORIALI. 2.1 Spazi vettoriali. Altre proprietà della somma e del prodotto per uno scalare. 2.2 Dipendenza e indipendenza lineare. Proprietà. Sistemi di generatori. Basi. Dimensione. Coordinate di un vettore in una data base. Cambio di coordinate. 2.3 Sottospazi vettoriali. Sottospazi vettoriali di interesse: intersezione, involucro lineare, spazi delle righe e delle colonne di una matrice, soluzioni di un sistema di equazioni lineari omogeneo. Equazioni e dimensione di un sottospazio vettoriale. Somma di sottospazi vettoriali. Formula delle dimensioni. Somma diretta. Spazio vettoriale quoziente. 3. CLASSIFICAZIONE DEGLI ENDOMORFISMI. 3.1 Applicazioni lineari. Proprietà. Tipi. Nucleo e immagine. 3.2 Matrice associata a una applicazione lineare. Relazione con il nucleo e l’immagine; formula delle dimensioni. Cambi di base. 3.3 Operazioni con applicazioni lineari. Proprietà. 3.4 Forme lineari e spazio duale. Base duale. Annullatore di un sottospazio vettoriale. Applicazione lineare trasposta. 4. DIAGONALIZZAZIONE DEGLI ENDOMORFISMI. 4.1 Autovettori e autovalori di un endomorfismo. Polinomi caratteristici e minimi. Moltiplicità algebrica e geometrica. 4.2 Matrici diagonalizzabili. Sottospazi propri. Forma diagonale e base di autovettori. Matrici simmetriche. 4.3 Matrici non diagonalizzabili. Sottospazi propri generalizzati. Sottospazi massimi. Forma canonica e base di Jordan. 4.4 Autovalori e autovettori complessi. Forma canonica e base di Jordan reali. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- Il processo di valutazione consisterà nella valutazione del grado di acquisizione delle competenze associate al corso da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questa materia sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. Tali sistemi contribuiscono in misura maggiore o minore alla valutazione delle competenze di base e generali (da CB1 a CB4), trasversali (CT2) e specifiche (CE1 e CE2) assegnate a questa materia. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione: - Esistono due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. +++SESSIONE ORDINARIA+++ Il voto finale di questa sessione è la media ponderata di una serie di prove di valutazione descritte di seguito: -- un caso pratico, con un peso del 30% sul voto finale della sessione ordinaria, che si svolgerà durante il periodo didattico in piccoli gruppi (designati dal coordinatore del corso) e per il quale saranno richieste sia la consegna di esercizi durante lo svolgimento dello stesso (SE1) sia la consegna di una relazione e la sua discussione pubblica (SE2) al termine del periodo didattico. -- un esame (SE3) non liberatorio, che si svolgerà, individualmente, durante il periodo didattico e che avrà un peso del 20% sul voto finale della sessione ordinaria. -- un esame finale (SE3) che si svolgerà, individualmente, durante il periodo d’esami della sessione ordinaria, a gennaio (per ulteriori informazioni, consultare il campus virtuale), in cui vengono valutati tutti i contenuti trattati nel corso e che avrà un peso del 50% sul voto finale della sessione ordinaria. *** Il corso si considera superato nella sessione ordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. +++SESSIONE STRAORDINARIA+++ Nel caso in cui non si superi il corso nella sessione ordinaria, lo studente potrà farlo nella sessione straordinaria. Consiste in un unico esame che si svolgerà durante il periodo d’esame della sessione straordinaria, giugno-luglio (per ulteriori informazioni, consultare il campus virtuale), e in cui vengono valutati tutti i contenuti trattati nel corso. *** Il corso si considera superato nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. VOTI L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea appartenenti all’ambito dello Spazio europeo dell’istruzione superiore. Tale sistema è il seguente: Il conseguimento dei crediti corrispondenti comporta il superamento degli esami o delle prove di valutazione associate. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso con voti numerici su una scala da 0 a 10, con un decimale, a cui potrà essere aggiunta la corrispondente valutazione qualitativa: - 0-4,9: Insufficiente (SS). - 5,0-6,9: Promosso (AP). - 7,0-8,9: Buono (NT). - 9,0-10: Eccellente (SB). La menzione «Matrícula de Honor» sarà assegnata agli studenti che abbiano ottenuto un voto pari o superiore a 9,0. Il loro numero non potrà superare il cinque per cento degli studenti iscritti alla materia nel corrispondente anno accademico, salvo nel caso in cui il numero di studenti iscritti sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere concessa una sola «Matrícula de Honor». Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Juan De Burgos Román Algebra e geometria. Definizioni, teoremi e risultati García Maroto Editores. 2010. ISBN: 9788492976942 2.- Luis Merino ed Evangelina Santos Algebra lineare con metodi elementari Paraninfo. 2010. ISBN: 978-84-9732-4 Letteratura complementare: 3.- Gilbert Strang Introduzione all'algebra lineare Wellesley Cambridge Press. 2008. ISBN: 8175968117 4.- Juan De Burgos Román Algebra lineare. 80 problemi utili García Maroto Editores. 2007. ISBN: 9788493601805 Altri: 5.- Eugenio Hernández Algebra lineare e geometria 3ª ed. ADDISON WESLEY. 2012. ISBN: 9788478291298 6.- Jesús Rojo Algebra lineare McGraw-Hill. 2001. ISBN: 8448130162 7.- Jesús Rojo Esercizi e problemi di algebra lineare 2ª ed. McGraw-Hill. 2005. ISBN: 8448198581 8.- Stanley I. Grossman e José Job Flores Algebra lineare McGraw-Hill. 2012. ISBN: 978-607-15-07 |
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| C0142301 | Analisi statistica | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Analisi statisticaCódigo: C0142301 Imprimir Corso 1. Materia del primo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Fornire allo studente le conoscenze e gli strumenti di base dell'analisi statistica, sia per quanto riguarda la rappresentazione dei dati che, soprattutto, l'inferenza statistica, elementi indispensabili per affrontare gli argomenti correlati nei corsi successivi. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti. Competenze Competenze di base e generali: CB1 - Gli studenti devono aver dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un'area di studio che parte dalle basi dell'istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che richiedono conoscenze all'avanguardia nel proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che si manifestano solitamente attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CG3 - Capacità di sviluppare lavori e progetti legati all’ingegneria matematica in modo individuale, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. Competenze trasversali: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’ingegneria matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. Competenze specifiche: CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. Risultati di apprendimento - Applica le tecniche, i metodi di rappresentazione e sintesi e le misure proprie della statistica descrittiva e della statistica inferenziale. - Determina se un insieme di dati consente di accettare o rifiutare una specifica ipotesi e l’errore commesso nel farlo. - Determina e quantifica il grado di associazione tra variabili statistiche. Descrizione dei contenuti 1. Elementi dell’analisi dei dati 2. Statistica descrittiva: campioni e distribuzione delle caratteristiche campionarie 3. Distribuzioni di probabilità 4. Variabili casuali 5. Modelli di inferenza statistica. Statistiche e loro proprietà fondamentali 6. Approccio frequentista: stima puntuale, per intervallo e verifica delle ipotesi 7. Approccio bayesiano: distribuzione a posteriori, intervalli credibili e test bayesiani Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questa materia sono: - SE1: Foglio di esercizi da consegnare. - SE2: Foglio di esercizi con relativa presentazione orale. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività didattiche. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione: - Sono previste due sessioni ufficiali: ordinaria e straordinaria. +++SESSIONE ORDINARIA+++ Il voto finale di questa sessione è la media ponderata di una serie di prove di valutazione descritte di seguito: -- una consegna di esercizi (SE1), con un peso del 10% sul voto finale della sessione ordinaria, da svolgere individualmente o in piccoli gruppi durante il periodo didattico (per ulteriori informazioni, consultare il calendario). -- una consegna e presentazione di esercizi (SE2), con un peso del 10% sul voto finale della sessione ordinaria, che si svolgerà individualmente o in piccoli gruppi al termine del periodo didattico (per ulteriori informazioni, consultare il calendario). -- un esame parziale (SE3) che si svolgerà individualmente durante il periodo didattico (per ulteriori informazioni, consultare il calendario) e che avrà un peso del 20% sul voto finale della sessione ordinaria. -- un esame finale (SE3) che si svolgerà individualmente durante la sessione d’esame ufficiale di febbraio (ordinaria), il cui ambito comprenderà l’intero programma didattico, e che avrà un peso del 60% sul voto finale della sessione ordinaria, a condizione che il voto minimo superi il 4 su 10. In caso di mancato raggiungimento di tale voto, il voto finale del corso sarà «bocciato» nella sessione ordinaria. *** La materia si considera superata nella sessione ordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. +++SESSIONE STRAORDINARIA+++ Nel caso in cui non si superi la materia nella sessione ordinaria, lo studente potrà farlo nella sessione straordinaria. La sessione straordinaria si svolgerà durante il periodo degli esami di luglio (per ulteriori informazioni, consultare il campus virtuale). Consiste in un unico esame in cui vengono valutati tutti i contenuti della materia. *** Il corso è considerato superato nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- A. García Pérez Esercizi risolti di statistica di base. Università Nazionale di Formazione a Distanza. 1998. ISBN: 978-84-362-37 2.- J. Gorgas García, N. Cardiel López e J. Zamorano Calvo. Statistica di base per studenti di scienze. Casa editrice UCM. 2011. ISBN: 978-84-691-89 3.- R. Mullor Ibañez Statistica di base I. Introduzione alla statistica. Pubblicazione dell’Università di Alicante. 2017. ISBN: 978-84-9717-4 4.- R. Mullor Ibañez Statistica di base II. Probabilità: variabili casuali. Pubblicato dall’Università di Alicante. 2023. ISBN: 978-84-9717-8 Letteratura complementare: 5.- González Rosales, Alfredo Statistica applicata: Madrid: García-Maroto, D.L. 2009. 2009. ISBN: 9788492976416 6.- Murray Spiegel PROBABILITÀ E STATISTICA 4ª ed.. McGraw-Hill Interamericana de España S.L. 2014. ISBN: 9786071511881 7.- Neuhauser, Claudia Matematica per le scienze 2ª ed. Madrid: Pearson-Prentice Hall, 2004. 2004. ISBN: 9788420542539 |
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| C0142302 | Strutture algebriche | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Strutture algebricheCódigo: C0142302 Imprimir Corso 1. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso ha un duplice obiettivo: da un lato, lo studente deve imparare a riconoscere che diversi strumenti matematici hanno una struttura algebrica comune e, pertanto, un funzionamento sostanzialmente identico. D'altro canto, lo studente deve imparare a dimostrare teoremi e proprietà degli oggetti matematici utilizzando il ragionamento astratto. In questo corso, sebbene vengano effettuati alcuni calcoli numerici, tutto ruota attorno all'uso dei simboli e delle loro proprietà. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti. Competenze Competenze di base e generali: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. Competenze trasversali: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. Competenze specifiche: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale e la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. Risultati di apprendimento - Conosce i concetti di base della teoria dei gruppi e degli anelli. - Riconosce in situazioni pratiche strutture fondamentali quali: gruppi abeliani finitamente generati, gruppi simmetrici alternati e diedrali, l’anello degli interi o gli anelli dei polinomi in una o più variabili con coefficienti in un anello arbitrario. - Applica le conoscenze acquisite a situazioni reali. Descrizione dei contenuti Gruppi: 1) Definizione di gruppo e proprietà 2) Esempi: congruenze, permutazioni, matrici, gruppo diedrico, prodotto diretto 3) Sottogruppi 4) Teorema di Lagrange 5) Sottogruppi normali. Gruppo quoziente 6) Omomorfismi di gruppi 7) Teoremi di isomorfismo Anelli 1) Definizione di anello e proprietà 2) Sottoanelli e ideali 3) Omomorfismi di anelli 4) L'anello dei polinomi in una variabile, con coefficienti in un corpo Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- La valutazione continua comprende i seguenti voti: 1) Verranno proposti alcuni esercizi relativi al programma trattato in quel momento. Questi avranno un peso del 20% 3) Verrà consegnato un elaborato in cui si approfondisca un argomento del corso. Questo elaborato inciderà per il 20% Il termine ultimo per la consegna è il giorno dell’esame ufficiale di questa materia 4) Si svolgerà l’esame ufficiale della materia, in forma scritta e relativo ai contenuti del corso. Questo voto varrà il 60% In caso di mancata valutazione continua, la sessione ordinaria conterà per il 100% Nella sessione straordinaria non verrà preso in considerazione alcun voto precedente. Si terrà un unico esame su tutto il contenuto del corso. Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- E. Bujalance, J. Etayo, J.M. Gamboa Anelli e corpi commutativi UNED. 2002. ISBN: 8436244486 2.- E. Bujalance, J. Etayo, J.M. Gamboa Teoria elementare dei gruppi UNED. 2002. ISBN: 8436244362 3.- J. Dorronsoro, E. Hernández Numeri, gruppi e anelli Addison Wesley, UAM. 1996. ISBN: 0201653958 |
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| C0142303 | Fondamenti di programmazione e informatica | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fondamenti di programmazione e informaticaCódigo: C0142303 Imprimir Corso 1. Materia. Primo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi - Comprendere i concetti di base della programmazione: gli studenti saranno in grado di comprendere i fondamenti della programmazione, compresa la logica algoritmica e l'uso delle strutture di controllo. - Sviluppare competenze in Python: ci si aspetta che gli studenti imparino a programmare efficacemente in Python, applicando i principi della programmazione orientata agli oggetti e altre tecniche fondamentali. - Risolvere problemi utilizzando la programmazione: gli studenti dovranno essere in grado di progettare algoritmi e scrivere codice per risolvere problemi informatici di varia natura. - Applicare le buone pratiche di codifica: gli studenti acquisiranno conoscenze sulla scrittura di codice pulito, efficiente e modulare, seguendo gli standard e le buone pratiche del settore. - Promuovere il pensiero logico e analitico: attraverso il corso, gli studenti svilupperanno le competenze necessarie per affrontare problemi complessi in modo strutturato ed efficiente. - Sviluppare progetti applicando i concetti di programmazione: gli studenti saranno in grado di integrare le conoscenze acquisite in progetti di programmazione che risolvano problemi reali o simulati, utilizzando tecniche di progettazione e sviluppo software. - Conoscere e valutare i diversi tipi di sistemi di archiviazione e il modo in cui influenzano le prestazioni di un sistema informatico. - Introduzione all’architettura dei computer e dei microprocessori. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti siano in grado di applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. Risultati di apprendimento - Comprendere e applicare i fondamenti della programmazione: Gli studenti saranno in grado di spiegare e utilizzare correttamente i concetti di base della programmazione, quali variabili, tipi di dati, operatori, controllo di flusso (condizionali e cicli) e funzioni. - Sviluppare programmi in Python per risolvere problemi concreti: Saranno in grado di progettare e scrivere programmi in Python che risolvano problemi specifici, impiegando tecniche di programmazione strutturata e orientata agli oggetti. -Implementare strutture dati fondamentali: Gli studenti sapranno come utilizzare liste, tuple, dizionari e insiemi per gestire e manipolare i dati in modo efficiente. -Sviluppare la capacità di pensare in modo algoritmico: Saranno in grado di scomporre problemi complessi in passaggi semplici e di sviluppare algoritmi per risolverli, utilizzando un approccio logico e sistematico. -Adottare le buone pratiche di programmazione: Gli studenti scriveranno codice pulito e leggibile, seguendo le convenzioni di stile di Python (PEP 8), con particolare attenzione alla modularità, al riutilizzo del codice e a una documentazione chiara. -Applicare tecniche di debug e di test del codice: Gli studenti sapranno come identificare, diagnosticare e correggere gli errori nei propri programmi utilizzando strumenti di debug ed eseguire test per garantire l’affidabilità del software. -Sviluppare piccole applicazioni e progetti: Saranno in grado di creare applicazioni funzionali che integrino i concetti appresi, come piccoli giochi, strumenti di automazione o programmi di analisi dei dati. -Comprendere l’uso di base di file e database: Saranno in grado di leggere e scrivere file dai propri programmi, nonché di eseguire operazioni di base con i database utilizzando le librerie standard di Python. -Collaborare a progetti di programmazione: Gli studenti impareranno a lavorare in gruppo, utilizzando sistemi di controllo delle versioni (come Git) per collaborare a progetti di programmazione, gestendo le versioni del codice e lavorando in modo collaborativo. Descrizione dei contenuti Questo corso è pensato per introdurre gli studenti ai concetti fondamentali della programmazione e della logica computazionale, con un'attenzione specifica al linguaggio di programmazione Python e a SQL. Python e SQL sono ampiamente utilizzati nel settore grazie alla loro sintassi semplice e alla loro leggibilità, il che li rende un'ottima scelta per i principianti. Nel corso del programma, verranno appresi concetti essenziali quali strutture di controllo, tipi di dati, funzioni e gestione dei file. Verranno inoltre trattati i principi di progettazione algoritmica e le buone pratiche di codifica. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi pratici che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, oltre ad altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione delle idee, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- Sessione ordinaria: 1) Partecipazione e frequenza + risoluzione dei casi pratici (50%): a) Frequenza regolare alle lezioni e alle attività in programma. b) Partecipazione attiva alle discussioni e ai dibattiti. c) Esecuzione corretta e completa dei casi pratici. d) In caso di ULAB, questa viene valutata come un esame parziale. 2) Esame finale (50%): esame nella sessione ordinaria, composto per il 50% da domande teoriche e per il 50% da casi pratici. Verrà calcolata la media tra la valutazione continua e l’esame finale, anche se la prima è inferiore a 5. Sessione straordinaria (100% esame): - Nella sessione straordinaria, la valutazione si baserà esclusivamente su un esame che coprirà tutti i contenuti del corso. - L’esame avrà un peso del 100% nella valutazione finale. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Al Sweigart Automate the Boring Stuff with Python, 3a edizione: Programmazione pratica per principianti assoluti No Starch Press. 2025. ISBN: 1718503407 2.- Charles Russell Severance Python per tutti: Esplorare le informazioni con Python 3 Pubblicazione indipendente. 2020. ISBN: 9798633985566 3.- Eric Matthes Python Crash Course, 3ª edizione: un'introduzione alla programmazione pratica e basata su progetti No Starch Press. 2023. ISBN: 1718502702 4.- F. Cuesta Introduzione alla programmazione con Python Marcombo. 2019. ISBN: 978-842673616 5.- John M. Zelle Programmazione in Python: Introduzione all'informatica Franklin, Beedle & Associates. 2024. ISBN: 1590282973 6.- John V. Guttag Introduzione alla computazione e alla programmazione con Python, terza edizione: con applicazioni alla modellazione computazionale e alla comprensione dei dati The MIT Press. 2021. ISBN: 0262542366 7.- Mark Lutz Imparare Python O'Reilly Media. 2013. ISBN: 1449355730 |
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| C0142304 | Fondamenti matematici dell'ingegneria I | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fondamenti matematici dell'ingegneria ICódigo: C0142304 Imprimir Corso 1. Materia. Primo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, che insieme a Fondamenti matematici dell'ingegneria II costituisce la materia Analisi matematica I, appartenente al modulo di Formazione di base del corso di laurea, ha come obiettivo quello di fornire le basi matematiche necessarie per comprendere, interpretare e gestire diversi concetti e teorie, che costituiscono elementi fondamentali per un laureato in matematica. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB1 - Gli studenti devono aver dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un'area di studio che parte dalle basi dell'istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che richiedono conoscenze all'avanguardia nel proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che si manifestano solitamente attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. Risultati di apprendimento - Distingue e gestisce i diversi insiemi di numeri. - Conosce i principali teoremi di base relativi a successioni e serie numeriche. - Conosce i principali teoremi di base relativi a limiti, continuità e derivabilità. - Calcola le derivate. - Gestisce e applica le conoscenze di analisi matematica per risolvere problemi che possono presentarsi nell’ingegneria. Descrizione dei contenuti I contenuti che saranno trattati in questo corso sono: Argomento 1: I numeri reali Argomento 2: I numeri complessi Argomento 3: Successioni numeriche Argomento 4: Le serie numeriche Argomento 5: Limiti e continuità Argomento 6: Derivate Argomento 7: Applicazioni della derivata Argomento 8: Rappresentazione grafica delle funzioni Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. Tali sistemi contribuiscono in misura maggiore o minore alla valutazione delle competenze di base e generali (da CB1 a CB4), trasversali (CT2) e specifiche (da CE1 a CE3) assegnate a questa materia. Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione. Esistono due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. +++SESSIONE ORDINARIA+++ Il voto finale di questa sessione è la media ponderata di una serie di prove di valutazione descritte di seguito: - Consegna di esercizi (SE1) con un peso complessivo del 20% sul voto finale, da svolgere individualmente o in piccoli gruppi durante il periodo didattico. - Consegna di un elaborato (SE2), con un peso del 20% sul voto finale, da svolgere individualmente o in piccoli gruppi al termine del periodo didattico. - Due esami parziali (SE3) da sostenere individualmente durante il periodo didattico. Ciascuno avrà un peso del 30% sul voto finale. *** Il corso si considera superato nella sessione ordinaria tramite valutazione continua se il voto finale è pari o superiore a 5,0. *** In caso contrario, lo studente dovrà sostenere l’esame finale della sessione ordinaria. Il voto ottenuto nella sessione ordinaria corrisponderà al voto ottenuto nell’esame finale. +++SESSIONE STRAORDINARIA+++ Nel caso in cui non si sia superato il corso nella sessione ordinaria, lo studente potrà presentarsi alla sessione straordinaria. La sessione straordinaria si svolgerà durante il periodo degli esami di luglio (per ulteriori informazioni, consultare il Calendario Accademico). Consiste in un unico esame in cui vengono valutati tutti i contenuti del corso. *** La materia si considera superata nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. VOTI L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea appartenenti all’ambito dello Spazio Europeo dell’Istruzione Superiore. Tale sistema è il seguente: Il conseguimento dei crediti corrispondenti comporta il superamento degli esami o delle prove di valutazione associate. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso con voti numerici su una scala da 0 a 10, con un decimale, a cui potrà essere aggiunta la corrispondente valutazione qualitativa: - 0-4,9: Insufficiente (SS). - 5,0-6,9: Superato (AP). - 7,0-8,9: Buono (NT). - 9,0-10: Eccellente (SB). La menzione «Matrícula de Honor» sarà assegnata agli studenti che abbiano ottenuto un voto pari o superiore a 9,0. Il loro numero non potrà superare il cinque per cento degli studenti iscritti alla materia nel corrispondente anno accademico, salvo nel caso in cui il numero di studenti iscritti sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere concessa una sola «Matrícula de Honor». Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Fondamentale: 1.- Michael Spivak Calcolo infinitesimale 2ª ed. Reverté. 1988. ISBN: 8429151362 Complementare: 2.- Roland E. Larson, Robert P. Hostetler, Bruce H. Edwards Calcolo e geometria analitica (volume 1) McGraw-Hill. 2010. ISBN: 8448122291 |
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| C0142602 | Fondamenti di fisica I | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fondamenti di fisica ICódigo: C0142602 Imprimir Corso 1. Materia. Primo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo del corso è fornire allo studente gli strumenti necessari per affrontare i problemi fondamentali del campo della fisica (contesto storico, cinematica, dinamica, energia e teoremi associati, sistemi a più particelle), in modo da consentirgli di acquisire le basi necessarie per i corsi successivi. Prerequisiti Non sono stati soddisfatti i prerequisiti. Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RS3 Stimare gli ordini di grandezza per interpretare i fenomeni di laboratorio nel campo della Fisica e delle sue discipline, oltre che in Chimica. RS4 Applicare i metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. RS5 Utilizzare strumenti elettronici e/o strumenti informatici adeguati nella modellizzazione per la ricerca di soluzioni a problemi fisici. Risultati di apprendimento RA1 Identifica i principi fisici rilevanti e, se necessario, effettua semplificazioni e utilizza stime di ordini di grandezza al fine di modellare e risolvere problemi pratici. RA2 Padroneggia con disinvoltura concetti fondamentali quali particella e campo, forza, lavoro, ecc., per una corretta descrizione dei sistemi fisici. RA3 Applica in modo adeguato le leggi di Newton alla risoluzione di problemi relativi alle particelle e ai sistemi di particelle, nonché al moto oscillatorio. RA4 Conosce le unità del Sistema Internazionale e le assegna correttamente a ciascuna delle grandezze fisiche studiate, nonché altre unità comunemente utilizzate nel campo della fisica. RC1 Sviluppare un lavoro in modo autonomo nella gestione di progetti relativi alle diverse aree della fisica Descrizione dei contenuti - Introduzione storica. - Cinematica della particella. Tipi di moto. - Dinamica delle particelle. - Lavoro ed energia e teoremi associati. - Movimento oscillatorio. - Sistemi di particelle. Geometria delle masse. - Statica. - Elasticità. Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 50 2,78 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 30 1,67 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 72 2 50 AP4.- Lavoro autonomo 180 0 0 AP5.- Tutoraggio 36 0,6 30 AP6.- Verifiche di conoscenza 8 0,44 100 AP10.- Attività in laboratori e/o aule pratiche 74 4,11 100 TOTALE 450 11,60 Sistema e criteri di valutazione Sistema di valutazione Ponderazione % SE1.- Attività pratiche (risoluzione di casi, problemi e sfide, realizzazione di progetti, presentazioni orali, dibattiti, ecc.) 30 SE2.- Prove finali di verifica delle conoscenze 50 50 SE3.- Quaderno delle esercitazioni di laboratorio 20 Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
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| TOTALE: | 36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SECONDO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0142305 | Algebra II | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Algebra IICódigo: C0142305 Imprimir Corso 1. Materia del secondo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, insieme ad Algebra I, costituisce la materia Algebra. Questa materia, che fa parte del modulo di Formazione di Base del corso di laurea, mira non solo a far conoscere allo studente i principali teoremi fondamentali dell’algebra lineare, ma anche a fargli comprendere il calcolo matriciale da un punto di vista concettuale e a renderlo capace di applicarlo alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria matematica, costituendo, costituendo quindi la base per altre materie e corsi del corso di laurea, quali, ad esempio, Calcolo Numerico, Ricerca Operativa, Calcolo Stochastico e Intelligenza Artificiale. Prerequisiti Sebbene non siano stati stabiliti prerequisiti, è consigliabile aver frequentato (in precedenza) il corso di Algebra I o un altro corso con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB1 - Che gli studenti abbiano dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che implicano conoscenze provenienti dall’avanguardia del proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. Risultati di apprendimento - Conosce i principali teoremi di base dell’algebra lineare. - Comprende il calcolo matriciale dal punto di vista concettuale fornito dagli spazi vettoriali e affini. - Applica le conoscenze di algebra lineare per risolvere problemi che possono presentarsi nell’ingegneria. - Padroneggia i concetti di base dei sistemi lineari per risolvere problemi tipici dell’ingegneria. Descrizione dei contenuti 1. FORME QUADRATICHE: CONCETTO E CLASSIFICAZIONE. 1.1 Forme bilineari. Proprietà. Matrice associata. Cambio di base. Forme bilineari simmetriche e antisimmetriche. Degenerazione e definizione positiva. 1.2 Forme quadratiche. Forma polare di una forma quadratica. Matrice associata. Coniugazione. Segnatura. Classificazione. Diagonalizzazione per congruenza. Criterio di Sylvester. 2. SPAZI VETTORIALI EUCLIDEI. 2.1 Prodotto scalare. Proprietà. Matrice associata (di Gram). Cambio di base. 2.2 Angolo tra due vettori. Ortogonalità. Distanza tra due vettori. Proiezione ortogonale. Complemento ortogonale di un sottospazio vettoriale. 2.3 Basi ortogonali e ortonormali. Algoritmo di Gram-Schmidt. Cambio di coordinate tra basi ortonormali: matrici ortogonali. 2.4 Prodotto vettoriale. 3. SPAZI AFINI E EUCLIDEI AFINI. 3.1 Spazi affini. Sistemi di riferimento e coordinate. Cambio di sistema di riferimento. 3.2 Varietà affini. Varietà affini di interesse: varietà affine generata da un insieme di punti, intersezione. Equazioni e dimensione di una varietà affine. Somma di varietà affini. 3.3 Posizioni relative tra varietà affini. Proiezione ortogonale di un punto su una varietà affine. Distanza di un punto da una varietà affine. Distanza tra varietà affini. Problemi metrici in spazi affini euclidei bi- e tridimensionali. 4. CONICHE, QUADRICHE E MOVIMENTI. 4.1 Sezioni coniche. Equazioni generale e ridotta di una conica. Matrice associata: classificazione. Calcolo degli elementi geometrici. Invarianti metrici ed equazione ridotta delle coniche. 4.2 Quadriche. Equazioni generale e ridotta di una quadrica. Matrice associata: classificazione. Invarianti metrici e classificazione per invarianti delle quadriche. 4.3 Applicazioni affini e movimenti. Esempi. Espressione matriciale. Movimenti rigidi. Punti fissi e varietà invarianti. Classificazione dei movimenti rigidi negli spazi affini euclidei bi- e tridimensionali. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- Il processo di valutazione consisterà nella valutazione del grado di acquisizione delle competenze associate al corso da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questa materia sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. Tali sistemi contribuiscono in misura maggiore o minore alla valutazione delle competenze di base e generali (da CB1 a CB4), trasversali (CT2) e specifiche (CE1 e CE2) assegnate a questa materia. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione: - Esistono due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. +++SESSIONE ORDINARIA+++ Il voto finale di questa sessione sarà la media ponderata di una serie di prove di valutazione descritte di seguito: -- un caso pratico, con un peso del 30% sul voto finale della sessione ordinaria, che si svolgerà durante il periodo didattico in piccoli gruppi (designati dal coordinatore del corso) e per il quale saranno richieste sia la consegna di esercizi durante lo svolgimento dello stesso (SE1) sia la consegna di una relazione (SE2) al termine del periodo didattico. -- un esame parziale (SE3) non liberatorio, che si svolgerà in aula e individualmente durante il periodo didattico e che avrà un peso del 20% sul voto finale della sessione ordinaria. -- un esame finale (SE3) che si svolgerà in aula e individualmente durante il periodo d’esami della sessione ordinaria, a maggio-giugno (per ulteriori informazioni, consultare il campus virtuale), in cui vengono valutati tutti i contenuti trattati nel corso e che avrà un peso del 50% sul voto finale della sessione ordinaria, a condizione che lo studente ottenga in tale esame un voto pari o superiore a 4,0 su 10,0. In caso contrario (voto inferiore a 4,0 su 10,0), il voto del corso nella sessione ordinaria sarà quello ottenuto nell’esame finale. *** Solo gli esami saranno soggetti a revisione. ***** Il corso sarà considerato superato nella sessione ordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0 su 10,0. ******* In caso di perdita del diritto alla valutazione continua, lo studente dovrà ottenere un voto di 10,0 su 10,0 nell’esame della sessione ordinaria per poter superare la materia. +++SESSIONE STRAORDINARIA+++ Nel caso in cui non si superi il corso nella sessione ordinaria, lo studente potrà farlo nella sessione straordinaria. In questa sessione è prevista un’unica prova di valutazione, consistente in un esame che si svolgerà durante il periodo d’esame della sessione straordinaria, giugno-luglio (per ulteriori informazioni, consultare il campus virtuale), e in cui saranno valutati tutti i contenuti trattati nel corso. ***** Il corso sarà considerato superato nella sessione straordinaria se il voto ottenuto in tale esame è pari o superiore a 5,0 su 10,0. VOTI L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea appartenenti all’ambito dello Spazio Europeo dell’Istruzione Superiore. Tale sistema è il seguente: Il conseguimento dei crediti corrispondenti comporta il superamento degli esami o delle prove di valutazione associate. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso con voti numerici su una scala da 0 a 10, con un decimale, a cui potrà essere aggiunta la corrispondente valutazione qualitativa: - 0-4,9: Insufficiente (SS). - 5,0-6,9: Superato (AP). - 7,0-8,9: Buono (NT). - 9,0-10: Eccellente (SB). La menzione «Matrícula de Honor» sarà assegnata agli studenti che abbiano ottenuto un voto pari o superiore a 9,0. Il loro numero non potrà superare il cinque per cento degli studenti iscritti alla materia nel corrispondente anno accademico, salvo nel caso in cui il numero di studenti iscritti sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere concessa una sola «Lode». Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Juan De Burgos Román Algebra e geometria. Definizioni, teoremi e risultati García Maroto Editores. 2010. ISBN: 9788492976942 2.- Luis Merino ed Evangelina Santos Algebra lineare con metodi elementari Paraninfo. 2010. ISBN: 978-84-9732-4 Letteratura complementare: 3.- Gilbert Strang Introduzione all'algebra lineare Wellesley Cambridge Press. 2008. ISBN: 8175968117 4.- Juan De Burgos Román Algebra lineare. 80 problemi utili García Maroto Editores. 2007. ISBN: 9788493601805 Altri: 5.- Eugenio Hernández Algebra lineare e geometria 3ª ed. ADDISON WESLEY. 2012. ISBN: 9788478291298 6.- Jesús Rojo Algebra lineare McGraw-Hill. 2001. ISBN: 8448130162 7.- Jesús Rojo Esercizi e problemi di algebra lineare 2ª ed. McGraw-Hill. 2005. ISBN: 8448198581 8.- Stanley I. Grossman e José Job Flores Algebra lineare McGraw-Hill. 2012. ISBN: 978-607-15-07 |
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| C0142306 | Strutture dati e algoritmi I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Strutture dati e algoritmi ICódigo: C0142306 Imprimir Corso 1. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Gli obiettivi di questo corso sono: 1) Comprendere la funzione e l’importanza delle strutture dati: - Riconoscere l’importanza di scegliere e progettare strutture dati adeguate per ottimizzare le prestazioni dei programmi. - Distinguere tra diverse categorie di strutture (lineari, non lineari, dinamiche, ecc.) e i loro campi di applicazione. 2) Progettare, implementare e manipolare le strutture dati fondamentali: - Conoscere e gestire strutture di base quali array, liste, pile, code, alberi e grafi. - Implementare operazioni essenziali (inserimento, eliminazione, percorsione, ricerca) garantendo robustezza e chiarezza nel codice. 3) Analizzare la complessità computazionale degli algoritmi: - Calcolare e confrontare la complessità temporale e spaziale di diverse operazioni e algoritmi. - Utilizzare la notazione Big O per stimare le prestazioni delle soluzioni e proporre miglioramenti. 4) Applicare metodologie di risoluzione di problemi algoritmici: - Impiegare tecniche quali la ricorsività, il metodo "divide et impera" o il backtracking nella risoluzione dei problemi. - Selezionare la strategia algoritmica più adeguata in base al tipo di problema e alle risorse disponibili. 5) Sviluppare competenze di programmazione e buone pratiche: - Utilizzare uno stile di programmazione chiaro, modulare e ben documentato. - Eseguire test e verifiche (testing) per garantire la correttezza e l’affidabilità delle implementazioni. 6) Promuovere il pensiero critico e la capacità decisionale: - Valutare diversi approcci alla progettazione di strutture e algoritmi per individuare l’opzione più efficiente. - Giustificare la scelta di una struttura o di un algoritmo sulla base dei requisiti funzionali, dei vincoli di tempo e di spazio e dei possibili casi d’uso. 7) Promuovere la capacità di apprendimento autonomo e di lavoro di squadra: - Partecipare alla risoluzione collaborativa dei progetti, scambiando idee e revisionando il codice in modo costruttivo. - Continuare ad ampliare le conoscenze in materia di strutture dati e algoritmi consultando la bibliografia e risorse esterne. Prerequisiti Si raccomanda di aver frequentato (in precedenza) il corso «Fondamenti di programmazione e informatica» o un altro corso con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici applicabili all’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. Risultati di apprendimento Questo corso condivide i risultati di apprendimento con «Struttura dei dati e algoritmi II», sebbene a un livello di base. Tali risultati di apprendimento sono i seguenti: - Utilizza le conoscenze di algoritmica e complessità computazionale di base per risolvere problemi che possono presentarsi nell’ingegneria. - Identifica e propone soluzioni di base per problemi relativi all’efficienza degli algoritmi. - Calcola l’efficienza di algoritmi iterativi di base applicando le regole di calcolo appropriate. - Progettare e dimensionare algoritmi di base per ambienti di diverse dimensioni e complessità. - Risolve problemi che possono presentarsi nell’ingegneria applicando in modo elementare le conoscenze relative alla struttura e alla programmazione dei sistemi informatici. Descrizione dei contenuti 1. Introduzione all’efficienza degli algoritmi - Concetti di base della complessità computazionale: nozioni di Big O, Big Theta e Big Omega. Valutazione dell’efficienza in termini di tempo (operazioni) e spazio (memoria). - Analisi dei casi: caso peggiore, caso medio e caso migliore. Esempi pratici di algoritmi semplici (ricerca lineare, ricerca binaria) in Python per illustrare i concetti. - Introduzione all’ottimizzazione: identificazione dei colli di bottiglia nel codice Python e tecniche iniziali di ottimizzazione. 2. Tipo astratto di dati (TAD) - Definizione di TAD: comprensione dell’astrazione dei dati attraverso operazioni definite (creazione, inserimento, eliminazione, ricerca, ecc.), indipendentemente dall’implementazione sottostante. - Esempi di TAD in Python: uso di classi, metodi e incapsulamento per creare TAD che rappresentino entità comuni (ad esempio, numeri complessi, frazioni, polinomi). 3. TAD lineari e associativi - TAD lineari: liste, pile e code. Analisi delle loro operazioni fondamentali, della complessità e dell’applicazione in diversi contesti ingegneristici. - Implementazione in Python: liste (list), code e pile tramite collections.deque. - TAD associativi: tabelle hash (dizionari in Python) e insiemi (set). Analisi delle collisioni, delle funzioni hash e della complessità media e nel caso peggiore. - Esempi pratici: implementazione di strutture personalizzate (pile e code specifiche), valutazione delle prestazioni rispetto alle strutture predefinite di Python. 4. Strutture dati ad albero - Concetti di base: alberi generici, binari, binari di ricerca, alberi bilanciati (AVL, Red-Black), ecc. - Operazioni fondamentali: inserimento, eliminazione, percorsione (inorder, preorder, postorder), ricerca e ribilanciamento. - Implementazione in Python: rappresentazione di nodi e puntatori, uso delle classi per incapsulare la logica. Analisi dei casi d’uso più frequenti (sistemi di file, organizzazione gerarchica dei dati). 5. TAD Grafo - Rappresentazione dei grafi: matrice di adiacenza e liste di adiacenza. Vantaggi e svantaggi di ciascun approccio. - Percorsi e algoritmi di base: ricerca in larghezza (BFS) e ricerca in profondità (DFS). Applicazioni alle reti, alle mappe e alla risoluzione di problemi di percorso. - Introduzione ad algoritmi più avanzati: percorsi minimi (Dijkstra, Floyd-Warshall), alberi di espansione minima (Kruskal, Prim), a seconda dell’ambito del corso. - Implementazione in Python: uso di dizionari e liste per rappresentare la struttura dei grafi, insieme a funzioni che eseguono i percorsi e i calcoli. 6. Strutture dati su disco - Archiviazione persistente: concetto di strutture nella memoria secondaria (file, database, ecc.) e loro impatto sull’efficienza. - Introduzione agli indici e agli alberi su disco: B-tree, B+tree. Differenze rispetto alle strutture nella memoria principale e motivazione della loro progettazione. - Approccio pratico in Python: utilizzo di librerie e formati di archiviazione (ad esempio, sqlite3, pickle) per illustrare come gestire i dati al di fuori della memoria principale. 7. Applicazione delle strutture dati alla risoluzione dei problemi - Integrazione dei contenuti: sviluppo di piccoli progetti o casi di studio che richiedano la selezione e l’implementazione di diverse strutture dati, analizzandone le prestazioni con input di diverse dimensioni. - Ottimizzazione e rifattorizzazione: pratiche di miglioramento del codice, profilatura degli algoritmi in Python (ad esempio, con la libreria cProfile) e giustificazione delle modifiche apportate. - Lavoro collaborativo: utilizzo del controllo di versione (Git) e di semplici metodologie agili (Scrum, Kanban) per la realizzazione dei progetti. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di tirocini, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- SESSIONE ORDINARIA Nella sessione ordinaria, la valutazione oggettiva dell’apprendimento dello studente avverrà tramite valutazione continua. Per poter accedere alla valutazione continua è necessario, come indicato in precedenza, aver raggiunto una frequenza minima del 70% alle sessioni in presenza (sia teoriche che pratiche). La ponderazione delle attività di valutazione continua è distribuita come segue: a) Esercitazione 1 (7,5%). Criteri di valutazione: - Corretta implementazione delle strutture dati di base (liste, pile, code, alberi) trattate in classe. - Organizzazione e chiarezza del codice, compreso l’uso appropriato delle funzioni e delle buone pratiche di programmazione. - Documentazione del codice (docstring e commenti) che spieghi la logica delle operazioni di base (inserimento, eliminazione, ricerca) e delle strutture dati scelte. - Efficienza delle operazioni (analisi di base della complessità temporale e/o spaziale). b) Esercitazione 2 (7,5%). Criteri di valutazione: - Impiego di tecniche avanzate o strutture più complesse (alberi bilanciati, tabelle hash, grafi, ecc.), giustificando la scelta in base alle esigenze del problema proposto. - Corretta organizzazione e modularità del codice (separazione dei ruoli e utilizzo di modelli adeguati). - Convalida della soluzione (test di funzionalità, test unitari) e verifica della corretta implementazione delle strutture. - Pulizia, manutenibilità e leggibilità del codice. c) Esercitazione finale (15%). Criteri di valutazione: - Integrazione delle diverse strutture dati e degli algoritmi studiati nel corso del semestre (ad es. ricerca e percorrenza nei grafi, algoritmi di ordinamento, strutture gerarchiche). - Progettazione di una soluzione efficiente e scalabile che affronti un problema più complesso, applicando strategie di ottimizzazione e una scelta adeguata di strutture/algoritmi. - Qualità della documentazione del progetto (README dettagliato, guide all’uso, riferimenti ai concetti teorici). - Presentazione dei risultati (test di prestazione, confronto delle complessità tra diversi approcci e valutazione della scalabilità con dimensioni di input crescenti). d) Esame parziale non liberatorio (30%). Criteri di valutazione: - Comprensione dei fondamenti delle strutture dati lineari e non lineari (liste, pile, code, alberi, grafi). - Capacità di progettare e proporre soluzioni algoritmiche di base, giustificando la scelta della struttura dati appropriata. - Conoscenza teorica della complessità delle operazioni elementari (inserimento, cancellazione, ricerca) e delle loro implicazioni sulle prestazioni. - Risoluzione di problemi ed esercizi brevi incentrati sulla corretta applicazione di strutture e algoritmi per casi d’uso semplici. e) Esame finale dell’intero corso (40%). Si tratta dell’esame della sessione ordinaria, in cui vengono valutati tutti i contenuti trattati durante il semestre. Criteri di valutazione: - Padronanza completa delle strutture dati e degli algoritmi trattati nel corso: teoria, applicazione, ottimizzazione e scelta adeguata in base al contesto. - Capacità di analizzare la complessità computazionale (temporale e spaziale) e di identificare possibili colli di bottiglia nell’implementazione delle strutture. - Applicazione di modelli di progettazione o buone pratiche nella risoluzione di problemi più complessi. - Domande sia concettuali che pratiche, con particolare attenzione all’identificazione e al confronto di diversi approcci algoritmici e alla loro ottimizzazione. IMPORTANTE: la media tra le esercitazioni, l’esame parziale e l’esame finale verrà calcolata solo se in ciascuna di queste attività di valutazione il voto è pari o superiore a 4,0 su 10,0. In caso di perdita della valutazione continua a causa di una frequenza inferiore al 70% non giustificata, il voto finale del corso nella sessione ordinaria sarà pari al 40% di quello ottenuto nell’esame finale. SESSIONE STRAORDINARIA Nella sessione straordinaria, la valutazione oggettiva dell’apprendimento dello studente avverrà tramite un unico esame, relativo all’intero corso, il cui peso nella valutazione finale sarà, pertanto, pari al 100%. Criteri di valutazione: L'esame consisterà in domande teoriche e pratiche sull'intero programma, che comprenderà: - Concetti fondamentali sulle strutture dati di base e avanzate (liste, code, pile, alberi, grafi, tabelle hash). - Tecniche di progettazione e analisi degli algoritmi (ricorsività, divide et impera, greedy, ecc.). - Casi d’uso delle strutture in problemi comuni (ordinamento, ricerca, percorsi nei grafi, ecc.). - Valutazione della complessità e giustificazione delle scelte progettuali. - Verranno valutate la solidità concettuale, la capacità di risolvere problemi complessi e la chiarezza nella giustificazione delle soluzioni proposte. - Per superare il corso è necessario ottenere un voto minimo di 5 su 10. Calendario Clicca su questo link per visualizzare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser Data Structures and Algorithms in Python Wiley. 2013. ISBN: 978-1-118-293 2.- Walter Bel Algoritmi e strutture dati in Python Casa editrice UADER. 2020. ISBN: 978-950-9581- Complementare: 3.- Mariona Nadal Strutture dati e algoritmi Anaya Multimedia. 2022. ISBN: 978-84-415-45 Altri: 4.- Kent D. Lee e Steve Hubbard Strutture dati e algoritmi con Python Springer. 2015. ISBN: 978-331913071 |
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| C0142307 | Fondamenti fisici dell'ingegneria | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fondamenti fisici dell'ingegneriaCódigo: C0142307 Imprimir Corso 1. Materia del secondo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi La progettazione di circuiti elettrici e, in particolare, di circuiti logici, che consentono l'elaborazione, l'archiviazione e la trasmissione di informazioni, è fondamentale sia nell'informatica classica che in quella quantistica. Tale progettazione si basa non solo sulle applicazioni pratiche dell’elettromagnetismo, ma anche e soprattutto sull’utilizzo di dispositivi a semiconduttori, ovvero l’implementazione tecnologica della fisica dello stato solido, una branca della fisica della materia condensata che a sua volta attinge a sua volta, di altre branche della fisica come la meccanica quantistica. Attraverso questo corso, che rientra nella materia Fisica appartenente al modulo di Formazione di Base del corso di laurea, viene effettuata un’analisi dettagliata dei fondamenti fisici dell’elettronica computazionale, nonché dei circuiti logici di base, con l’obiettivo di fornire allo studente una migliore comprensione dell’informatica. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questa materia. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB1 - Gli studenti devono aver dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che richiedono conoscenze all’avanguardia nel proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che si manifestano solitamente attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE10 - Padroneggiare i concetti di base dell’elettromagnetismo e della teoria dei circuiti per la risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. Risultati di apprendimento • Risolve problemi relativi ai fondamenti fisici dell’informatica di varia complessità • Applica le conoscenze acquisite a situazioni reali • Esegue e verifica esperimenti su casi reali • Svolgere lavori di ricerca su argomenti specifici. Descrizione dei contenuti o Argomento 1: Introduzione. o Argomento 2: Campo elettrostatico. o Argomento 3: Campo magnetostatico. o Argomento 4: Induzione elettromagnetica; circuiti elementari in corrente continua e in corrente alternata. o Argomento 5: Dispositivi a semiconduttori. o Argomento 6: Circuiti logici. o Argomento 7: Fondamenti dei circuiti integrati. o Argomento 8: Circuiti sequenziali e combinatori. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- Il processo di valutazione consisterà nel valutare il grado di acquisizione, da parte dello studente, delle competenze associate al corso. SESSIONE ORDINARIA Nella sessione ordinaria, la valutazione oggettiva dello studente consisterà in un processo di valutazione continua e in un esame finale. La valutazione continua comprenderà le seguenti prove: • Portfolio: di natura individuale, con un peso del 10% sul voto finale. Consisterà nella risoluzione di diversi problemi nel corso del periodo didattico. • Esame parziale: avrà un peso del 30% sul voto finale. Il suo svolgimento non ridurrà né eliminerà contenuti dall’esame finale. La data sarà comunicata con il dovuto anticipo. Per quanto riguarda l’esame finale, si tratta dell’esame di sessione ordinaria, nel quale saranno valutati tutti i contenuti del corso. Il suo peso sul voto finale sarà del 60%. La media ponderata verrà calcolata solo se il voto della valutazione continua e quello dell’esame finale sono, in entrambi i casi, pari o superiori a 4,0. Il voto della valutazione continua risulterà dalla ponderazione del portfolio e dell’esame parziale. Inoltre, solo gli esami potranno essere oggetto di revisione." Affinché lo studente possa beneficiare della valutazione continua, sarà richiesta una frequenza minima del 70% alle ore di lezione in programma (SESSIONE, LAVORO). Nel caso in cui la frequenza sia inferiore al 70% senza giusta causa, il corso dovrà essere superato tramite un esame finale in una sessione ufficiale (ordinaria o straordinaria). Nella sessione ordinaria, il voto finale corrisponderà al 60% di quello ottenuto in tale esame. Il corso si considera superato nella sessione ordinaria quando il voto finale è pari o superiore a 5,0. SESSIONE ORDINARIA Nella sessione straordinaria, la valutazione oggettiva dello studente consisterà in un unico esame che coprirà tutti i contenuti del corso, con un peso del 100 % sul voto finale. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Antonio M. Criado e Fabián Frutos Introduzione ai fondamenti fisici dell'informatica Paraninfo. 1999. ISBN: 8428326061 2.- Wolfgang Bauer e Gary D. Westfall Fisica per l'ingegneria e le scienze (volume 2) McGraw-Hill. 2011. ISBN: 978-607-15-05 Letteratura complementare: 3.- Hugh D. Young e Roger A. Freedman (Francis Sears e Mark Zemansky) Fisica universitaria (volume 2) 12ª ed. Addison-Wesley. 2009. ISBN: 9780321501219 |
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| C0142308 | Fondamenti matematici dell'ingegneria II | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fondamenti matematici dell'ingegneria IICódigo: C0142308 Imprimir Corso 1. Materia del secondo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, che insieme a Fondamenti matematici dell'ingegneria I costituisce la materia Analisi matematica I, appartenente al modulo di Formazione di base del corso di laurea, ha lo scopo di fornire le basi dell’integrazione di Riemann in una dimensione, nonché di approfondire lo studio delle serie di potenze e il concetto di approssimazione polinomiale delle funzioni. Prerequisiti Sebbene non siano stati stabiliti prerequisiti, è consigliabile aver frequentato (in precedenza) il corso «Fondamenti matematici dell’ingegneria I» o un altro corso con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB1 - Che gli studenti abbiano dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che implicano conoscenze provenienti dall’avanguardia del proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. Risultati di apprendimento - Conosce i principali teoremi di base relativi alle successioni e alle serie di funzioni. - Conosce i principali teoremi di base del calcolo integrale delle funzioni reali. - Calcola le primitive e gli integrali impropri. - Gestisce e applica le conoscenze di analisi matematica per risolvere problemi che possono presentarsi nell’ingegneria. Descrizione dei contenuti Argomento 0. Funzioni elementari Argomento 1. Integrale di Riemann. Argomento 2. Tecniche di integrazione. Argomento 2. Tecniche di integrazione. Argomento 4. Approssimazione polinomiale delle funzioni: Teorema di Taylor. Argomento 5. Serie e successioni. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- Il sistema di valutazione della SESSIONE ORDINARIA è il seguente: - Valutazione continua (50%): + Consegna degli esercizi (10%). + Prove di gruppo (20%). + Esame parziale non liberatorio (20%). - Esame finale (50%): si tratta dell’esame del ciclo ordinario, in cui viene valutata l’intera materia. Per calcolare la media con la valutazione continua è richiesto un voto minimo di 4,0 su 10,0 in questo esame. In questo caso, la media viene calcolata anche se la valutazione continua è stata non superata. In caso di perdita della valutazione continua a causa di una frequenza inferiore al 70% non giustificata, il voto finale del corso nella sessione ordinaria sarà pari al 50% di quello ottenuto nell’esame finale. Il sistema di valutazione della SESSIONE STRAORDINARIA consiste in quanto segue: - Esame sull’intera materia (100%). Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Fondamentale: 1.- Michael Spivak Calcolo infinitesimale 2ª ed. Reverté. 1988. ISBN: 8429151362 Complementare: 2.- Roland E. Larson, Robert P. Hostetler, Bruce H. Edwards Calcolo e geometria analitica (volume 1) McGraw-Hill. 2010. ISBN: 8448122291 |
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| C0142309 | Logica e matematica discreta | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Logica e matematica discretaCódigo: C0142309 Imprimir Corso 1. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Sebbene il programma di questo corso comprenda diversi argomenti indipendenti tra loro, gli obiettivi sono praticamente gli stessi per ciascun argomento. Essi sono: - Saper dimostrare con rigore e utilizzando la logica. - Saper utilizzare insiemi discreti quali i numeri interi, le congruenze modulo n o i grafi. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l'elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell'ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti devono essere in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio campo di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. Risultati di apprendimento - Risolve problemi di natura logica di varia complessità. - Risolve problemi di matematica discreta di varia complessità. - Applica le conoscenze acquisite a situazioni reali Descrizione dei contenuti Per adattare al meglio i contenuti alla durata del corso, questi sono stati suddivisi in quattro grandi argomenti o blocchi: 1) Teoria degli insiemi: vengono introdotti la logica formale, l’algebra di Boole e le relazioni binarie. 2) I numeri interi: risoluzione di equazioni con numeri interi utilizzando l’algoritmo di Euclide e le operazioni modulo n. 3) Combinatoria: variazioni, permutazioni e combinazioni con e senza ripetizione. 4) Teoria dei grafi: si studiano 3 problemi: quando due grafi sono uguali?, quando un grafo è piano?, inclusa la formula di Eulero e, infine, si studiano i percorsi euleri e hamiltoniani. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- SESSIONE ORDINARIA Verrà effettuata una valutazione continua consistente in una verifica al termine di ciascuno dei 4 blocchi di contenuti, ciascuno dei quali inciderà per il 10% sul voto finale del corso nella sessione ordinaria. In nessun caso le verifiche comportano l’esonero dallo studio della materia. Al termine del periodo di lezioni, si terrà l’esame della sessione ordinaria (esame finale), con un peso del restante 60%. Questo esame è globale e riguarda l’intero corso. Inoltre, per calcolare la media con la valutazione continua è necessario ottenere un minimo di 4,0 su 10,0 in tale esame. In questo caso, la media viene calcolata anche se la valutazione continua è stata giudicata insufficiente. In caso di perdita della valutazione continua a causa di una frequenza inferiore al 70% non giustificata, il voto finale del corso nella sessione ordinaria sarà pari al 60% di quello ottenuto nell’esame finale. SESSIONE STRAORDINARIA Nella sessione straordinaria, il voto finale del corso sarà quello ottenuto nell’esame di tale sessione, esame in cui saranno valutati tutti i contenuti trattati. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- José Dorronsoro, Eugenio Hernández Numeri, gruppi e anelli Addison-Wesley / UAM. 1996. ISBN: 0201653958 |
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| C0142608 | Fondamenti di chimica | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fondamenti di chimicaCódigo: C0142608 Imprimir Corso 1. Materia del secondo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Gli obiettivi proposti nel corso di "Fondamenti di Chimica" relativo al Corso di Laurea in Fisica rispettano l'effettiva parità tra donne e uomini, come stabilito dalla Legge Organica 3/2207 del 22 marzo, i principi di pari opportunità, non discriminazione e accessibilità universale delle persone con disabilità, come stabilito dalla Legge 51/2203 del 2 dicembre, e promuovono l’educazione alla pace, alla non violenza e ai diritti umani, come previsto dalla Legge 27/2005 del 30 novembre. Gli obiettivi specifici proposti per il corso di «Fondamenti di Chimica» sono i seguenti: Fornire una formazione scientifica, con particolare attenzione alla chimica, che consenta di affrontare lo studio delle materie tecnologiche. Garantire l’acquisizione di competenze e abilità trasversali che consentano e potenzino l’applicazione delle conoscenze acquisite. Sviluppare la capacità di innovazione e di divulgazione dei risultati scientifici. Stimolare la necessità di mantenere un impegno etico sia professionale che sociale. Prerequisiti Nessun prerequisito. Competenze RK2 Comprendere fenomeni di natura fisica diversa e le loro analogie sottostanti per applicare soluzioni già note a nuovi problemi RS2 Eseguire calcoli, valutazioni, studi, relazioni e attività per svolgere un lavoro di qualità nel campo della Fisica. RS3 Stimare gli ordini di grandezza per interpretare i fenomeni di laboratorio nel campo della Fisica e delle sue discipline, nonché in Chimica. Risultati di apprendimento RA1 Elencare a livello di base i principi che spiegano le proprietà fisico-chimiche della materia. RA2 Formula e nomina composti inorganici semplici. RA3 Descrivere i principali meccanismi coinvolti in una reazione chimica, identificare diversi tipi di reazione, essere in grado di determinare le quantità delle sostanze reagenti e utilizzare i potenziali termodinamici per caratterizzare energeticamente la reazione. RA4 Determina i meccanismi responsabili dell’equilibrio chimico e spiega come agiscono i parametri da cui esso dipende. RA5 Determina l’acidità di un mezzo. RA6 Identifica alcuni dei principali gruppi funzionali organici e ne determina le reazioni chimiche più importanti. RA7 Analizza, valuta e interpreta i risultati ottenuti nella risoluzione dei problemi. Descrizione dei contenuti - Atomi e legame chimico. Formulazione e nomenclatura inorganica. Forze intermolecolari. - Stati di aggregazione della materia e diagramma di fase. Fondamenti di termochimica. Miscele. Soluzioni. - Reazione chimica: meccanismi e velocità; stechiometria. - Equilibrio chimico: costanti; principio di Le Chatelier. Equilibrio di solubilità. Acidi e basi. - Reazioni di ossidazione-riduzione ed elettrochimica. Introduzione alla chimica organica. - Reazioni di ossidazione-riduzione ed elettrochimica. Introduzione alla chimica organica. Attività formative AP1.- Lezioni frontali partecipative AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) AP4.- Lavoro autonomo AP5.- Tutoraggio AP6.- Verifiche delle conoscenze AP10.- Attività in laboratori e/o aule pratiche Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA Entrambe le parti, Chimica e Fisica: stesso sistema di valutazione. Per superare l’esame, la media ponderata di entrambe le parti deve essere pari a 5 (con un voto minimo di 4 in ciascuna di esse per il calcolo della media). NON SARÀ POSSIBILE SUPERARE LA MATERIA TRAMITE ESAMI PARZIALI. A) VALUTAZIONE CONTINUA con attività di gruppo - 15% esercitazioni pratiche. Voto minimo di 5,0 punti per superare l’esame. - 10%: primo esame parziale, considerato come un compito di gruppo - 5% attività in classe (lavori di gruppo sul campus virtuale) - 5% esame di formulazione di chimica inorganica - 5% esame di formulazione di chimica organica B) ESAME FINALE - Due parti (Chimica e Fisica) - Lo studente dovrà sostenere l’esame ordinario relativo alla parte di Chimica e a quella di Fisica. - Qualora non sia stato superato l’esame di laboratorio relativo a una delle formulazioni di chimica organica o inorganica, sarà possibile recuperarlo anche in occasione di questo esame finale. - Ai fini del calcolo del voto finale verrà mantenuto il voto ottenuto nelle attività del corso. SESSIONE STRAORDINARIA Nell’esame finale della sessione straordinaria verrà valutata l’intera materia (Chimica, Fisica e Laboratorio) e il voto di questo esame corrisponderà al 100% del voto finale della materia. |
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| C0142609 | Tecniche sperimentali di base | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tecniche sperimentali di baseCódigo: C0142609 Imprimir Corso 1. Materia del secondo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Effettuare misurazioni di laboratorio seguendo protocolli prestabiliti che prevedano la taratura degli strumenti, la stima delle incertezze sistematiche e casuali individuando strategie per la loro eliminazione, l'acquisizione dei dati e il loro trattamento matematico. Stabilire i protocolli di misurazione, in particolare quelli relativi alla sicurezza dell’operatore. Redigere relazioni relative ai processi di misurazione, all’analisi dei risultati e alle conclusioni ottenute. Prerequisiti Nessun prerequisito. Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RS3 Stimare gli ordini di grandezza per interpretare i fenomeni di laboratorio nel campo della Fisica e delle sue discipline, oltre che in Chimica. RS4 Applicare i metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. RS5 Utilizzare strumenti elettronici e/o strumenti informatici adeguati nella modellizzazione per la ricerca di soluzioni a problemi fisici. RC1 Svolgere in modo autonomo attività di gestione di progetti relativi alle diverse aree della fisica Risultati di apprendimento RA9 Esegue misurazioni di laboratorio seguendo protocolli prestabiliti che comportano la calibrazione degli strumenti, la stima delle incertezze sistematiche e casuali identificando strategie di eliminazione, l’acquisizione dei dati e il loro trattamento matematico. RA10 Segue i protocolli di misurazione, in particolare quelli relativi alla sicurezza dello sperimentatore. RA11 Redige relazioni relative ai processi di misurazione, all’analisi dei risultati e alle conclusioni ottenute. Descrizione dei contenuti - Natura dei fenomeni fisici e loro misurazione. - Elaborazione dei dati sperimentali e calcolo degli errori. - Esercitazioni di laboratorio di fisica generale relative ai corsi «Fondamenti di fisica I» e «Fondamenti di fisica II» Attività formative AP1.- Lezioni frontali partecipative AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) AP4.- Lavoro autonomo AP5.- Tutoraggio AP6.- Verifiche delle conoscenze AP10.- Attività in laboratori e/o aule pratiche Sistema e criteri di valutazione Sessione ordinaria MOLTO IMPORTANTE: affinché lo studente possa beneficiare della valutazione continua nella sessione ordinaria, è richiesta una frequenza minima del 70% alle ore di lezione in programma (SESSIONE, LAVORO). Sistema di valutazione Ponderazione SE1.- Attività pratiche (risoluzione di casi, problemi e sfide, realizzazione di progetti, presentazioni orali, dibattiti, ecc.) 10 SE2.- Prove finali di verifica delle conoscenze (con un minimo di 4/10 per poter calcolare la media con gli altri sistemi di valutazione) 50 SE3.- Quaderno delle esercitazioni di laboratorio (lo studente deve consegnare le schede fornite relative alle esercitazioni svolte per la loro valutazione) 40 Sessione straordinaria Il voto finale del corso corrisponderà al 100% del voto ottenuto in questo esame |
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| TOTALE: | 42 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondo anno
PRIMO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0242300 | Calcolo differenziale | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Calcolo differenzialeCódigo: C0242300 Imprimir Corso 2. Materia. Primo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, che insieme al Calcolo integrale costituisce la materia Analisi matematica II, appartenente al modulo di Formazione di base del corso di laurea, mira non solo a far conoscere allo studente i principali teoremi relativi al calcolo differenziale delle funzioni a più variabili, ma anche a fargli comprendere il calcolo differenziale da un punto di vista concettuale e a renderlo capace di applicarlo alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. Prerequisiti Non sono stati stabiliti, sebbene sia vivamente consigliato aver frequentato (in precedenza) i corsi Fondamenti matematici dell’ingegneria I e II o altri corsi con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB1 - Che gli studenti abbiano dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che implicano conoscenze provenienti dall’avanguardia del proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che si manifestano solitamente attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. Risultati di apprendimento - Conosce i principali concetti topologici in Rn. - Conosce i principali teoremi di base relativi a limiti, continuità, derivabilità e calcolo differenziale delle funzioni a più variabili. - Calcola le derivate direzionali e parziali, i gradienti e le matrici di Hessian. - Applica i risultati al calcolo dei massimi e minimi relativi e condizionati. - Utilizza i teoremi della funzione implicita e inversa per la risoluzione di problemi relativi all’ingegneria matematica. Descrizione dei contenuti Il corso comprende i seguenti argomenti: 1. Concetti topologici di R^n. 2. Limiti e continuità delle funzioni a più variabili. 3. Derivate e differenziabilità delle funzioni a più variabili. 4. Derivate di ordine superiore e teorema di Taylor. 5. Estremos delle funzioni a più variabili. 6. Teoremi della funzione inversa e della funzione implicita. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. Tali sistemi contribuiscono in misura maggiore o minore alla valutazione delle competenze di base e generali (da CB1 a CB4), trasversali (CT2) e specifiche (da CE1 a CE4) assegnate a questa materia. Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione. Esistono due sessioni ufficiali: ordinaria e straordinaria. +++SESSIONE ORDINARIA+++ Il voto finale di questa sessione è la media ponderata di una serie di prove di valutazione descritte di seguito: - SE1: Consegna degli esercizi, con un peso complessivo del 15% sul voto finale. - SE2: Consegna di un elaborato, con un peso del 15% sul voto finale. - SE3: Due esami parziali, ciascuno con un peso del 15% sul voto finale, che si terranno durante il periodo delle lezioni, e un esame finale (l’esame della sessione ordinaria), con un peso del 40%. Affinché venga presa in considerazione la valutazione continua (costituita dalla consegna degli esercizi e del compito e dai due esami parziali), gli studenti dovranno ottenere un voto pari o superiore a 4,0 nell’esame finale della sessione ordinaria. In caso contrario, il voto finale corrisponderà direttamente a quello ottenuto in tale esame. Il corso si considera superato nella sessione ordinaria se il voto ottenuto secondo le indicazioni precedenti è pari o superiore a 5,0. +++SESSIONE STRAORDINARIA+++ Nel caso in cui non si sia superato il corso nella sessione ordinaria, lo studente potrà presentarsi alla sessione straordinaria. La sessione straordinaria si svolgerà durante il periodo d’esami di luglio (per ulteriori informazioni, consultare il Calendario Accademico). Consiste in un unico esame in cui vengono valutati tutti i contenuti della materia. La materia si considera superata nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. VOTI L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea appartenenti all’ambito dello Spazio Europeo dell’Istruzione Superiore. Tale sistema è il seguente: Il conseguimento dei crediti corrispondenti comporta il superamento degli esami o delle prove di valutazione associati. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso con voti numerici su una scala da 0 a 10, con un decimale, a cui potrà essere aggiunta la corrispondente valutazione qualitativa: - 0-4,9: Insufficiente (SS). - 5,0-6,9: Superato (AP). - 7,0-8,9: Buono (NT). - 9,0-10: Eccellente (SB). La menzione «Matrícula de Honor» sarà assegnata agli studenti che abbiano ottenuto un voto pari o superiore a 9,0. Il loro numero non potrà superare il cinque per cento degli studenti iscritti alla materia nel corrispondente anno accademico, salvo nel caso in cui il numero di studenti iscritti sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere concessa una sola «Matrícula de Honor». Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Jerrold E. Marsden Elementary Classical Analysis W. H. Freeman and Company. 1974. ISBN: 0716721058 Complementare: 2.- Jerrold E. Marsden, Anthony J. Tromba Calcolo vettoriale 3ª ed. Addison-Wesley Iberoamericana. 1991. ISBN: 0201629356 Altri: 3.- James R. Munkres Analisi sulle varietà Addison-Wesley. 1991. ISBN: 0201315963 4.- Michael Spivak Calcolo sulle varietà Addison-Wesley. 1971. ISBN: 9780805390216 |
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| C0242301 | Equazioni differenziali ed equazioni alle differenze | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Equazioni differenziali ed equazioni alle differenzeCódigo: C0242301 Imprimir Corso 2. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso mira a contribuire allo sviluppo delle competenze dello studente e, in particolare, a familiarizzarlo con le diverse tecniche di risoluzione analitica delle equazioni differenziali ordinarie e delle equazioni alle differenze più importanti. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è vivamente consigliabile aver frequentato o stare frequentando i corsi di calcolo a una e più variabili reali. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. Risultati di apprendimento - Riconosce e risolve, con diversi metodi, equazioni differenziali e sistemi di equazioni lineari. - Conosce il comportamento qualitativo e i diagrammi di fase delle soluzioni. - Applica metodi numerici elementari alla risoluzione di equazioni differenziali. - Padroneggia i concetti di base relativi alle equazioni alle differenze, alla stabilità e al comportamento asintotico nei sistemi lineari. - Linearizza e studia l’equilibrio dei sistemi non lineari. - Conosce i modelli logistici. Descrizione dei contenuti o Introduzione alle equazioni differenziali: soluzione generale e problemi con condizioni iniziali. o Equazioni differenziali e sistemi di equazioni lineari del primo ordine. o Equazioni lineari di ordine superiore. o Struttura dell’insieme delle soluzioni. Matrici fondamentali di un sistema lineare omogeneo. o Metodo delle costanti variabili. o Esponenziale di una matrice. o Risoluzione di equazioni differenziali di ordine superiore con coefficienti costanti. o Comportamento qualitativo delle soluzioni di un sistema di equazioni a coefficienti costanti. o Diagramma delle fasi dei sistemi piani. o Trasformata di Laplace e metodo delle serie di potenze per la risoluzione di equazioni differenziali e sistemi lineari. o Concetti di base delle equazioni alle differenze. o Sistemi lineari: stabilità e comportamento a lungo termine. o Sistemi non lineari: equilibri e linearizzazione. o Modello logistico: biforcazioni e transizione al caos. o Applicazioni della teoria dei segnali all’elaborazione delle immagini e alla compressione audio. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. Tali sistemi contribuiscono in misura maggiore o minore alla valutazione delle competenze di base (da CB2 a CB5), generali (CG2 e CG3), trasversali (da CT1 a CT3) e specifiche (da CE1 a CE5, CE7 e CE8) assegnate a questa materia. SESSIONE ORDINARIA: Il voto finale nella sessione ordinaria sarà calcolato mediante la ponderazione di esercitazioni/lavori scritti ed esami secondo le seguenti modalità: - 60% del voto ottenuto con lo svolgimento di un esame finale (esame della sessione ordinaria). - 20% del voto ottenuto tramite lo svolgimento di un esame parziale durante il periodo delle lezioni. - 20% del voto ottenuto tramite lo svolgimento di 2 compiti da consegnare durante il periodo delle lezioni. Per poter calcolare il voto della valutazione continua è necessario ottenere un minimo di 3,5 nell’esame finale. SESSIONE STRAORDINARIA: La sessione straordinaria prevede lo svolgimento di un esame finale sull’intero corso. Il voto nella sessione straordinaria sarà calcolato come segue: - 100% del voto dell’esame teorico/pratico. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Dennis G. Zill Equazioni differenziali con applicazioni alla modellizzazione Cengage Learning. 2019. ISBN: 6075266313 2.- Frank Ayres, Jr. Equazioni differenziali McGraw-Hill. 1996. ISBN: 970 10 0004 8 3.- M. Braun Equazioni differenziali e loro applicazioni Gruppo Editoriale Iberoamerica. 1983. ISBN: 968 7270 58 6 |
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| C0242302 | Statistica applicata / Applied Statistics | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Statistica applicata / Applied StatisticsCódigo: C0242302 Imprimir Corso 2. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, che insieme a Statistica I costituisce la materia di Statistica, appartenente al modulo di Formazione di Base del corso di laurea, mira non solo a far conoscere allo studente i principali teoremi di base della Statistica e le loro applicazioni, ma anche a fargli comprendere il calcolo matriciale da un punto di vista concettuale e a renderlo capace di applicarlo alla risoluzione di problemi ingegneristici. Prerequisiti Non sono stati definiti prerequisiti, sebbene sia fondamentale aver frequentato (in precedenza) il corso di Analisi statistica o un altro corso con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti devono essere in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE12 - Padroneggiare e applicare concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. Risultati di apprendimento - Conosce i principi di base della progettazione sperimentale e dei modelli di regressione. - Applica diverse tecniche e modelli per l’analisi di dati multivariati. - Gestisce gli elementi del controllo di qualità. - Utilizza l’analisi e i modelli di base delle serie temporali per risolvere problemi di ingegneria di vari livelli di difficoltà. - È in grado di utilizzare software statistici e di interpretarne i risultati. Descrizione dei contenuti Progettazione sperimentale. • Progettazione sperimentale. • Strategia sperimentale • Esperimento a fattore singolo randomizzato • Analisi della varianza • Determinazione della dimensione del campione per un esperimento a fattore singolo randomizzato Tecnica di regressione • Regressione lineare • Regressione non lineare • Regressione lineare multipla Analisi inferenziale multivariata e tecniche multivariate • Distribuzioni multidimensionali • Proprietà degli stimatori • Stima del massimo verosimiglianza • Ottenimento di uno stimatore di una distribuzione • Ottenimento degli stimatori multivariati per µ • Ottenimento degli stimatori di massima verosimiglianza per θ • Ottenimento degli stimatori di massima verosimiglianza per σ • Distribuzioni multidimensionali • Analisi inferenziale multivariata • Tecniche multivariate • Regressione lineare multipla Controllo dei processi: analisi della qualità • Controllo statistico della qualità • Controllo statistico dei processi Serie temporali. Modelli di base • Rappresentazione • Classificazione dei movimenti caratteristici di una serie temporale • Stima delle tendenze • Andamenti caratteristici di una serie temporale • Stima delle variazioni stagionali • Previsione Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA Valutazione continua: - (15% del voto) Primo esame parziale. - (15% del voto) Secondo esame parziale. - (30%) Partecipazione attiva. Risoluzione degli esercizi. - (40%) Esame finale. La mancata frequenza a oltre il 70% delle attività didattiche del corso comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. SESSIONE STRAORDINARIA In questo caso, il voto del corso sarà quello dell’esame della sessione straordinaria. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. Multivariate Data Analysis (8ª ed.) Cengage. 2019. ISBN: 978-1-292-314 2.- Montgomery, D. C. Progettazione e analisi degli esperimenti (9ª ed.) Wiley. 2017. ISBN: 978-1-119-469 3.- Montgomery, D. C., Peck, E. A. e Vining, G. G. Introduzione all’analisi di regressione lineare (6ª ed.) Wiley. 2021. ISBN: 978-1-119-648 4.- Montgomery, Douglas C. Probabilità e statistica applicate all’ingegneria : McGraw-Hill. 1996. ISBN: 9701010175 5.- Rencher, A. C., & Christensen, W. F. Metodi di analisi multivariata (3ª ed.). Wiley. 2012. ISBN: 978-0-470-380 6.- Rob J. Hyndman e George Athanasopoulos Forecasting: Principles and Practice (3ª edizione, 2021) Otexts. 2021. ISBN: 0987507133 7.- Ruiz-Maya Pérez, Luis Statistica II: inferenza 2ª ed. Madrid: AC, 2003. 2003. ISBN: 8472881962 8.- Visauta Vinacua, Bienvenido Analisi statistica con SPSS per Windows 2ª ed.: McGraw-Hill. 2003. ISBN: 8448139933 |
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| C0242303 | Strutture dei dati e algoritmi II / Data Structures and Algorithms II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Strutture dei dati e algoritmi II / Data Structures and Algorithms IICódigo: C0242303 Imprimir Corso 2. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Gli obiettivi di questo corso sono: 1) Applicare le conoscenze di algoritmica e complessità computazionale - Sviluppare la capacità di utilizzare i principi della complessità e dell’analisi degli algoritmi per risolvere problemi di ingegneria, selezionando tecniche appropriate che ottimizzino le prestazioni e le risorse computazionali. 2) Identificare e proporre soluzioni a problemi di efficienza - Rafforzare la capacità di individuare colli di bottiglia o inefficienze nella progettazione e nell’esecuzione degli algoritmi, proponendo miglioramenti basati sull’analisi della complessità e sulla scelta di strutture dati adeguate. 3) Calcolare l’efficienza degli algoritmi iterativi applicando le regole di calcolo - Affinare la capacità di stimare il costo computazionale degli algoritmi iterativi (in termini di tempo e spazio), utilizzando notazioni e metodi di calcolo della complessità adeguati (ad esempio, notazioni Big-O e Big-Theta). 4) Progettare e dimensionare algoritmi per ambienti di diverse dimensioni e complessità - Sviluppare la capacità di ideare strategie algoritmiche, adattandone la struttura e i metodi di esecuzione a contesti con diversi volumi di dati e requisiti di prestazione. 5) Risolvere problemi di ingegneria applicando le conoscenze relative alla struttura e alla programmazione dei sistemi - Formare lo studente ad affrontare e risolvere problemi complessi, combinando efficacemente tecniche di analisi, progettazione di algoritmi e applicazione dei principi di programmazione in Python o in altri linguaggi utilizzati in ambito professionale. Prerequisiti È fondamentale aver frequentato (in precedenza) i corsi «Fondamenti di programmazione e informatica» e «Struttura dei dati e algoritmi I» o altri corsi con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito del proprio settore di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici applicabili all’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. Risultati di apprendimento Questo corso condivide i risultati di apprendimento con il corso «Strutture dei dati e algoritmi I», sebbene a un livello avanzato. Tali risultati di apprendimento sono i seguenti: - Utilizza le conoscenze di algoritmica e complessità computazionale per risolvere problemi che possono presentarsi nell’ingegneria. - Identifica e propone soluzioni complesse a problemi di efficienza degli algoritmi. - Calcola l’efficienza di algoritmi iterativi complessi applicando le regole di calcolo appropriate. - Progettare e dimensionare algoritmi complessi per ambienti di diverse dimensioni e complessità. - Risolvere problemi che possono presentarsi nell’ingegneria applicando in modo approfondito le conoscenze relative alla struttura e alla programmazione dei sistemi informatici. Descrizione dei contenuti 1. Analisi dell’efficienza degli algoritmi - Concetti fondamentali: complessità temporale (notazioni Big-O, Big-Theta, Big-Omega) e complessità spaziale. - Strumenti di analisi: ricorsività, iterazioni e loro impatto sulle prestazioni. - Esempi pratici in Python: misurazione empirica del tempo di esecuzione (utilizzo di moduli come time e timeit) e ottimizzazione preliminare del codice. 2. Progettazione di algoritmi - Metodologia di progettazione: identificazione del problema, definizione dei passaggi e strutturazione della soluzione (pseudocodice e diagrammi di flusso). - Uso corretto delle strutture dati: liste, dizionari, code, pile, alberi (a seconda della complessità richiesta). - Verifica e test in Python: utilizzo di unittest e/o pytest per garantire la correttezza e la robustezza della soluzione. 3. Studio delle tecniche algoritmiche 3.1 Algoritmi avidi (Greedy) - Principi di base: selezione della migliore opzione locale nella speranza di ottenere la migliore soluzione globale. - Implementazioni classiche in Python: cambio di valuta, problema dello zaino frazionario, percorsi più brevi (algoritmo di Prim/Kruskal per grafi). - Analisi dei casi in cui l’approccio avido funziona e di quelli in cui non funziona. 3.2 Dividi e conquista (Divide and Conquer) - Strategia di base: scomporre il problema in sotto-problemi più piccoli, risolverli e combinare i risultati. - Esempi iconici: mergesort, quicksort, ricerca binaria, moltiplicazione di matrici. - Analisi della complessità: relazione di ricorsione e metodi per la sua risoluzione (alberi di ricorsione). 4. Programmazione dinamica - Concetto di sottoproblemi sovrapposti: quando un problema di grandi dimensioni viene risolto sulla base delle soluzioni di sottoproblemi calcolati in precedenza. - Tecniche di implementazione: - Top-Down (memoizzazione): uso di dizionari o liste in Python per memorizzare i risultati intermedi. - Bottom-Up (tabulazione): costruzione delle soluzioni partendo dalla base fino al problema completo. - Casi di studio: sequenza di Fibonacci, problema dello zaino intero, allineamento di sequenze, percorsi minimi nei grafi, ecc. 5. Backtracking - Principio di esplorazione degli spazi delle soluzioni: ricerca di tutte le soluzioni possibili ed esclusione di quelle che non soddisfano i criteri. - Implementazione in Python: - Uso di funzioni ricorsive e strutture dati ausiliarie. - Pruning per ridurre lo spazio di ricerca. - Esempi: risoluzione di sudoku, problemi di labirinti, n-regine, ecc. 6. Branch and Bound - Differenze rispetto al Backtracking: approccio più orientato all'ottimizzazione globale (bound) e all'esplorazione ordinata dei rami. - Implementazioni classiche: - Problema del commesso viaggiatore (Traveling Salesman Problem). - Problema dello zaino intero (knapsack 0/1) ottimizzato. - Tecniche di limite inferiore e superiore: utilizzo di stime per guidare la ricerca della soluzione ottimale. 7. Applicazione delle tecniche algoritmiche alla risoluzione dei problemi - Progetti integrativi in Python: progettazione di applicazioni o script che combinino diverse tecniche algoritmiche a seconda del tipo di problema. - Ottimizzazione e messa a punto: utilizzo di strutture dati adeguate e analisi continua della complessità per ambienti di diverse dimensioni. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione 1. Valutazione continua Per poter accedere alla valutazione continua, lo studente deve aver frequentato almeno il 70% delle lezioni in presenza (sia teoriche che pratiche). La valutazione è ripartita come segue: a) Esercitazione 1 (7,5%) Criteri di valutazione: - Corretta implementazione di algoritmi di base e analisi della loro efficienza: ad esempio, approcci iterativi iniziali, semplici algoritmi ricorsivi (ad es. ricerca binaria, ordinamento semplice), giustificando la complessità temporale e/o spaziale. - Struttura e chiarezza del codice: uso appropriato delle funzioni, organizzazione modulare del programma e applicazione delle convenzioni di stile (PEP 8 se si utilizza Python). - Documentazione: Docstring e commenti che spieghino la logica degli algoritmi, nonché brevi analisi di complessità (costo delle operazioni principali). - Rispetto delle buone pratiche di programmazione e verifica di base: Esecuzione di test unitari o esempi di utilizzo che dimostrino la correttezza e la robustezza della soluzione. b) Esercitazione 2 (7,5%) Criteri di valutazione: - Applicazione di tecniche algoritmiche avanzate o più specifiche (algoritmi avidi, "divide et impera", ecc.): Giustificazione della scelta della tecnica e analisi della sua efficacia per il problema proposto (ad es., mergesort, quicksort, algoritmo avido dello zaino frazionario). - Corretta organizzazione e modularità del codice: Separazione delle responsabilità, uso di funzioni di supporto e buona leggibilità. - Convalida della soluzione: Test di funzionalità (compresi i test unitari) che verifichino la corretta implementazione della tecnica algoritmica selezionata. - Leggibilità e manutenibilità del codice: compresa la documentazione e gli eventuali miglioramenti individuati a seguito dell’esecuzione e dei test effettuati. c) Esercitazione finale (15%) Criteri di valutazione: - Integrazione di diverse tecniche algoritmiche studiate (programmazione dinamica, backtracking, branch and bound, ecc.): Risolvere un problema complesso che richieda la combinazione di diversi approcci o, almeno, giustificare la scelta della strategia adeguata. - Progettazione di una soluzione efficiente e scalabile: Tenendo conto dell’analisi di complessità per diverse dimensioni di input e ottimizzando o confrontando diversi approcci, ove pertinente. - Qualità della documentazione del progetto: Includere un file README dettagliato, una spiegazione dell’architettura della soluzione e riferimenti ai concetti teorici utilizzati. - Presentazione dei risultati e valutazione empirica: Test delle prestazioni (tempi di esecuzione, confronti tra algoritmi), giustificazione delle strutture dati e delle strategie scelte, e scalabilità con input crescenti. d) Esame parziale (30%) Criteri di valutazione: - Comprensione dei fondamenti dell'algoritmica e della complessità computazionale: notazioni Big-O, Big-Theta, Big-Omega; identificazione della complessità in problemi di base. - Conoscenza delle tecniche algoritmiche essenziali (algoritmi voraci, "divide et impera", ricorsività semplice): Capacità di applicare e giustificare la scelta di una tecnica specifica in base al tipo di problema. - Progettazione e proposta di soluzioni di base: Elaborazione di algoritmi in pseudocodice o Python, indicando chiaramente la complessità delle operazioni principali. - Risoluzione di problemi ed esercizi brevi: Incentrati sull’applicazione di tecniche algoritmiche elementari, nonché sulla correttezza e sull’efficienza delle soluzioni. e) Esame finale (40%) Criteri di valutazione: - Padronanza completa delle tecniche e delle strategie trattate (greedy, divide et impera, programmazione dinamica, backtracking, branch and bound, ecc.): sia dal punto di vista teorico che pratico. - Capacità di analisi e ottimizzazione: Identificazione dei colli di bottiglia, calcolo della complessità temporale e spaziale e proposta di miglioramenti, se del caso. - Risoluzione di problemi complessi e casi d'uso avanzati: Domande concettuali e pratiche che mettano alla prova la capacità di distinguere tra diverse tecniche e scegliere quella più adeguata. - Consolidamento e confronto di approcci algoritmici: Giustificazione argomentata del motivo per cui un metodo è migliore di un altro in base alla natura del problema e ai vincoli esistenti. Voto minimo in ciascuna parte Nella valutazione continua, è obbligatorio superare ogni blocco (esercitazioni ed esami). È richiesto almeno un 4 su 10 in ogni attività valutabile per poter applicare la media ponderata. Il voto finale viene calcolato seguendo le percentuali indicate per ciascuna delle sezioni. 2. Valutazione non continua In caso di mancato raggiungimento della frequenza minima del 70%, di rinuncia esplicita alla valutazione continua o di sua sospensione, lo studente dovrà sostenere un esame ordinario (100%) o, se del caso, quello straordinario. Criteri di valutazione dell’esame ordinario/straordinario: Domande teoriche e pratiche che coprano l’intero programma: - Concetti fondamentali di analisi degli algoritmi (complessità computazionale, notazioni). - Tecniche di progettazione e risoluzione dei problemi (algoritmi voraci, "divide et impera", ricorsività, programmazione dinamica, backtracking, branch and bound). - Applicazione degli algoritmi a casi d’uso comuni (ordinamento, ricerca, ottimizzazione delle risorse, percorsi, ecc.). - Valutazione della complessità e giustificazione delle scelte di progettazione: Viene particolarmente apprezzata la capacità di analizzare, confrontare e implementare algoritmi in modo efficiente. - Risoluzione di problemi di ingegneria e/o informatica di maggiore complessità: Verrà valutata la capacità di proporre soluzioni chiare, motivate e scalabili. Punteggio minimo di 5 su 10 per superare il corso. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow Algorithms in a Nutshell (2ª edizione) O’Reilly Media. 2016. ISBN: 978-1-4919-01 2.- Mariona Nadal Strutture dati e algoritmi Anaya Multimedia. 2022. ISBN: 978-844154519 Altri: 3.- Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest e Clifford Stein Introduzione agli algoritmi McGraw-Hill. 2022. ISBN: 978-607150285 |
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| C0242304 | Geometria differenziale e applicazioni | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Geometria differenziale e applicazioniCódigo: C0242304 Imprimir Corso 2. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo fondamentale è che lo studente impari a eseguire calcoli su curve e superfici dello spazio euclideo. Non è tanto importante che sviluppi una visione spaziale, quanto piuttosto che conosca le forme quadratiche fondamentali che determinano una superficie e che sappia dedurne le curvature e gli altri invarianti differenziali che le caratterizzano. Questo obiettivo si concentra sullo studio della geometria intrinseca e locale, in contrapposizione alla geometria estrinseca, che studia le superfici immerse in altre, e alla geometria globale, che studia la caratterizzazione della superficie nel suo insieme attraverso le classi caratteristiche. Prerequisiti Sebbene non siano stati stabiliti prerequisiti, è opportuno aver frequentato (in precedenza) i corsi Fondamenti matematici dell’ingegneria I e II e Algebra I e II, nonché aver frequentato o essere attualmente iscritti al corso di Calcolo differenziale o ad altri corsi con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti devono essere in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. Risultati di apprendimento - Comprende gli algoritmi fondamentali per la costruzione di curve di Bézier, spline e superfici spline ed è in grado di implementarli. - Padroneggia i concetti essenziali relativi alle superfici nello spazio, alle curve piane e alle curve a sbalzo attraverso le procedure di progettazione geometrica assistita da computer. - Utilizza metodi di calcolo differenziale e integrale per lo studio di curve e superfici nello spazio euclideo. - Conosce e sa parametrizzare alcune curve classiche. - Padroneggia il trihedro di Frenet per lo studio locale delle curve. - Comprende i concetti di curvatura e torsione, le loro proprietà e i metodi di calcolo. - Conosce e sa parametrizzare alcune superfici classiche, comprese quelle di rivoluzione e reglate. - Conosce e sa calcolare le curvature normali e principali, quella di Gauss e quella media su una superficie. - Comprende le geodetiche su una superficie e la loro relazione con le curve di lunghezza minima tra punti della superficie. - È in grado di utilizzare strumenti informatici per la visualizzazione di curve e superfici e per il calcolo dei loro elementi. Descrizione dei contenuti 1) Curve nel piano e nello spazio a) curve parametrizzate in base alla lunghezza dell’arco b) formule di Frenet 2) Superfici nello spazio euclideo a) superfici regolari parametrizzate: il piano tangente b) la prima forma fondamentale c) applicazioni: aree, lunghezze e angoli 3) Geometria intrinseca locale a) l'applicazione di Gauss b) la seconda forma fondamentale c) applicazioni: i) classificazione dei punti di una superficie ii) direzioni principali e asintotiche iii) linee di curvatura e asintotiche Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. Tali sistemi contribuiscono in misura maggiore o minore alla valutazione delle competenze di base (da CB2 a CB5), generali (CG2), trasversali (CT1 e CT2) e specifiche (da CE1 a CE5, CE7 e CE8) assegnate a questa materia. La valutazione continua prevede i seguenti voti: 1) un esame sulle curve, a ottobre, che inciderà per il 10%; 2) un esame sulle superfici, l’ultimo giorno di lezione dell’anno (circa il 20 dicembre), che inciderà per il 20% 3) una consegna di esercizi su qualsiasi argomento trattato durante il corso, che inciderà per il 10% 4) l’esame ufficiale, che avrà un peso del 60% Gli studenti che non superano la valutazione continua, principalmente a causa di assenze alle lezioni, sosterranno l’esame ufficiale con un peso del 100% Nella sessione straordinaria non verrà conservato alcun voto e si sosterrà l’esame corrispondente, che avrà un peso del 100% sul voto finale. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- A.M. Amores Lázaro Corso base di curve e superfici Sanz y Torres. 2001. ISBN: 8488667779 2.- Carmo, Manfredo P. do Geometria differenziale delle curve e delle superfici Madrid: Alianza, 1994. 1994. ISBN: 8420681350 |
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| C0242603 | Meccanica e onde I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Meccanica e onde ICódigo: C0242603 Imprimir Corso 2. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, che insieme a Meccanica e Onde II costituisce l'area disciplinare di Meccanica e Onde, ha come obiettivo principale quello di far acquisire agli studenti familiarità con la formulazione newtoniana della meccanica classica e di insegnare loro ad applicarla correttamente alla risoluzione di problemi meccanici. Più specificatamente, gli studenti devono conoscere i concetti di base del moto oscillatorio, nonché la fenomenologia ad esso associata; devono essere in grado di descrivere sia la cinematica che la dinamica del solido rigido nel piano e nello spazio; e devono comprendere la relazione tra le simmetrie e le leggi di conservazione in Fisica. Prerequisiti Nessuno Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK2 Comprendere fenomeni di natura fisicamente diversa e le loro analogie sottostanti per l’applicazione di soluzioni già note a nuovi problemi RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RK5 Comprendere la portata e i limiti della fisica classica che hanno portato alla formulazione della relatività speciale e generale, oltre che della meccanica quantistica, per affrontare i nuovi problemi che emergono nella fisica moderna. RK7 Comprendere le leggi e i principi della fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti RK12 Comprendere le teorie, le leggi e i modelli che regolano i fenomeni fisici legati alla meccanica RS1 Applicare le conoscenze, i concetti e i metodi più importanti dei diversi rami della fisica. RS4 Applicare i metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di Fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. Risultati di apprendimento RA1 Applica correttamente la formulazione newtoniana alla risoluzione di problemi di meccanica. RA2 Conosce i concetti di base del moto ondulatorio, nonché la fenomenologia di base del moto oscillatorio, comprese le oscillazioni accoppiate e la risonanza, ed è in grado di risolvere problemi relativi alle oscillazioni libere, forzate e smorzate. RA3 Descrive sia la cinematica che la dinamica del solido rigido nel piano e nello spazio e applica tali conoscenze alla risoluzione di problemi relativi al solido rigido. RA4 Mette in relazione le simmetrie e le leggi di conservazione della Fisica, applicandole alla risoluzione di esercizi pratici. Descrizione dei contenuti Il corso tratta i seguenti argomenti: 1. Cinematica della particella. 2. Dinamica newtoniana. 3. Oscillazioni. 4. Sistemi di riferimento non inerziali. 5. Cinematica del solido rigido. 6. Dinamica del solido rigido. Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 48 4 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 30 2,5 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 72 3 50 AP4.- Lavoro autonomo 120 0 0 AP5.- Tutoraggio 24 0,6 30 AP6.- Verifiche di conoscenza 6 0,5 100 TOTALE 300 10,6 Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Attività pratiche (risoluzione di casi, problemi e sfide, realizzazione di progetti, presentazioni orali, dibattiti, ecc.). - SE2: Prove finali di verifica delle conoscenze. - SE4: Portfolio. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione. Sono previste due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. +++SESSIONE ORDINARIA+++ Il voto finale di questa sessione è la media ponderata di una serie di prove di valutazione descritte di seguito: - Attività pratiche (SE1) con un peso complessivo del 20% sul voto finale. - Prove finali di verifica delle conoscenze (SE2): due esami parziali, ciascuno con un peso del 15% sul voto finale, e un esame finale, con un peso del 30%. - Portfolio (SE4) con un peso complessivo del 20% sul voto finale. Questo sistema di valutazione comprende la risoluzione e la consegna di esercizi, che potranno essere affrontati individualmente o in piccoli gruppi. Affinché venga presa in considerazione la valutazione continua (costituita dalle attività pratiche, dal portfolio e dai due esami parziali), gli studenti dovranno ottenere un voto pari o superiore a 4,0 nell’esame finale della sessione ordinaria. In caso contrario, il loro voto corrisponderà direttamente a quello ottenuto in tale esame. Il corso si considera superato nella sessione ordinaria se il voto ottenuto secondo le indicazioni precedenti è pari o superiore a 5,0. +++SESSIONE STRAORDINARIA+++ Nel caso in cui non si sia superato il corso nella sessione ordinaria, lo studente potrà presentarsi alla sessione straordinaria. La sessione straordinaria si svolgerà durante il periodo d’esami di luglio (per ulteriori informazioni, consultare il Calendario Accademico). Consiste in un unico esame in cui vengono valutati tutti i contenuti della materia. La materia si considera superata nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. VOTI L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea appartenenti all’ambito dello Spazio Europeo dell’Istruzione Superiore. Tale sistema è il seguente: Il conseguimento dei crediti corrispondenti comporta il superamento degli esami o delle prove di valutazione associati. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso con voti numerici su una scala da 0 a 10, con un decimale, a cui potrà essere aggiunta la corrispondente valutazione qualitativa: - 0-4,9: Insufficiente (SS). - 5,0-6,9: Superato (AP). - 7,0-8,9: Buono (NT). - 9,0-10: Eccellente (SB). La menzione «Matrícula de Honor» sarà assegnata agli studenti che abbiano ottenuto un voto pari o superiore a 9,0. Il loro numero non potrà superare il cinque per cento degli studenti iscritti alla materia nel corrispondente anno accademico, salvo nel caso in cui il numero di studenti iscritti sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere concessa una sola «Lode». Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- A. Fernández Rañada Dinamica classica Alianza. 1994. ISBN: 84-206-8133-4 Complementare: 2.- J.R. Taylor Meccanica classica Reverté. 2013. ISBN: 8429143122 Altri: 3.- C. Kittel, W.D. Knight, M.A. Ruderman Meccanica Reverté. 1968. ISBN: 978-84-291-42 4.- S.T. Thornton, J.B. Marion Dinamica classica delle particelle e dei sistemi Reverté. 1975. ISBN: 9788429140941 |
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| TOTALE: | 36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SECONDO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0242305 | Calcolo integrale | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Calcolo integraleCódigo: C0242305 Imprimir Corso 2. Materia del secondo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, che insieme a Calcolo differenziale costituisce la materia di Analisi matematica II, appartenente al modulo di Formazione di base del corso di laurea, ha come obiettivo principale quello di fornire agli studenti una solida formazione sull’integrazione di Riemann delle funzioni a più variabili e sugli strumenti fondamentali del calcolo integrale in dimensioni superiori. In particolare, verrà affrontata l’integrazione di funzioni a più variabili su diversi tipi di domini, approfondendo gli aspetti concettuali e tecnici che consentono di estendere le nozioni unidimensionali al caso multivariabile. Si studierà inoltre il Teorema di Fubini e le sue applicazioni al calcolo degli integrali iterati, nonché il teorema del cambio di variabile, che consente di semplificare gli integrali mediante opportune trasformazioni. Inoltre, verranno analizzati gli integrali impropri a più variabili, prestando attenzione ai criteri di convergenza e alla loro corretta interpretazione. D’altra parte, verrà introdotto lo studio degli integrali di linea e di superficie, sia dal punto di vista geometrico che analitico, stabilendo la loro connessione con i campi scalari e vettoriali. Infine, verranno presentati i principali teoremi di integrazione del calcolo vettoriale, che mettono in relazione gli integrali su domini con gli integrali sul loro contorno e costituiscono strumenti fondamentali in matematica, fisica e ingegneria. In questo modo, il corso non solo mira a far comprendere agli studenti i fondamenti teorici del calcolo integrale a più variabili, ma anche a renderli capaci di applicarli con rigore e competenza nella risoluzione di problemi concreti. Prerequisiti Non sono stati stabiliti, sebbene sia vivamente raccomandabile aver frequentato (in precedenza) i corsi «Fondamenti matematici dell’ingegneria I e II» e «Calcolo differenziale» o altri corsi con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB1 - Che gli studenti abbiano dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che implicano conoscenze provenienti dall’avanguardia del proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che si manifestano solitamente attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di enunciare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. Risultati di apprendimento - Conosce i teoremi fondamentali dell’integrazione multipla e dell’integrazione vettoriale. - Calcola integrali multipli, di linea e di superficie. - Gestisce e applica le conoscenze di analisi matematica per risolvere problemi che possono presentarsi nell’ingegneria. Descrizione dei contenuti Il corso comprende i seguenti argomenti: 1. Integrazione di funzioni a più variabili. 2. Teorema di Fubini. 3. Teorema del cambio di variabile. 4. Integrali impropri. 5. Integrali di linea e di superficie. 6. Teoremi di integrazione vettoriale. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. Tali esercizi si concretizzano in due esami parziali che si terranno nel corso del periodo didattico. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso del programma. Comprende la risoluzione e la consegna di circa quattro serie di esercizi rappresentativi dei contenuti trattati nel corso. - SE3: Esame che riassume l’insieme delle attività formative. Una volta terminate le lezioni, si terrà un esame finale che verterà sull’intero programma del corso. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione. Sono previste due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. *** Sessione ordinaria *** Il voto finale in questa sessione è la media ponderata dell’insieme delle prove di valutazione di seguito descritte: - 2 esami parziali non liberatori (SE1): 30% del voto finale (15% per ciascun esame parziale). - Risoluzione di esercizi (SE2): 15% del voto finale. - Esame finale della sessione ordinaria (SE3): 55% del voto finale. In questo esame saranno valutati tutti i contenuti trattati nel corso. Affinché venga presa in considerazione la valutazione continua (costituita dalla consegna degli esercizi e dai due esami parziali), gli studenti dovranno ottenere un voto minimo di 4,0 su 10,0 nell’esame finale. In tal caso verrà calcolata la media tra la valutazione continua e tale esame, anche se la prima risulti insufficiente. Qualora il voto dell’esame finale sia inferiore a 4,0 su 10,0, il voto del corso corrisponderà al 55% del voto ottenuto in detto esame. Il corso è considerato superato nella sessione ordinaria se la votazione ottenuta secondo le indicazioni precedenti è pari o superiore a 5,0. *** Sessione straordinaria *** Nel caso in cui la materia non sia stata superata nella sessione ordinaria, lo studente potrà presentarsi alla sessione straordinaria. La sessione straordinaria si svolgerà durante il periodo d’esami di luglio (per ulteriori informazioni, consultare il Calendario Accademico). Consiste in un unico esame in cui vengono valutati tutti i contenuti della materia. La materia si considera superata nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. VOTI L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea che rientrano nell’ambito dello Spazio europeo dell’istruzione superiore. Tale sistema è il seguente: Il conseguimento dei crediti corrispondenti comporta il superamento degli esami o delle prove di valutazione associati. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso con voti numerici su una scala da 0 a 10, con un decimale, a cui potrà essere aggiunta la corrispondente valutazione qualitativa: - 0-4,9: Insufficiente (SS). - 5,0-6,9: Superato (AP). - 7,0-8,9: Buono (NT). - 9,0-10: Eccellente (SB). La menzione «Matrícula de Honor» sarà assegnata agli studenti che abbiano ottenuto un voto pari o superiore a 9,0. Il loro numero non potrà superare il cinque per cento degli studenti iscritti alla materia nel corrispondente anno accademico, salvo nel caso in cui il numero di studenti iscritti sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere concessa una sola «Lode». Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Jerrold E. Marsden Elementary Classical Analysis W. H. Freeman and Company. 1974. ISBN: 0716721058 2.- Jerrold E. Marsden, Anthony J. Tromba Calcolo vettoriale 3ª ed. Addison-Wesley Iberoamericana. 1991. ISBN: 0201629356 Altri: 3.- James R. Munkres Analisi sulle varietà Addison-Wesley. 1991. ISBN: 0201315963 4.- Michael Spivak Calcolo sulle varietà Addison-Wesley. 1971. ISBN: 9780805390216 |
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| C0242306 | Comunicazione tecnica in inglese / Technical Communication in English | FB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Comunicazione tecnica in inglese / Technical Communication in EnglishCódigo: C0242306 Imprimir Corso 2. Materia del secondo quadrimestre. Formazione di base. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Acquisizione delle competenze necessarie relative ai metodi esistenti per raggiungere un livello B2/C1, con particolare attenzione all'espressione individuale (orale e scritta), al processo comunicativo (espressione orale e ascolto), all’uso corretto della lingua orale e scritta (correttezza, coerenza e adeguatezza, proprietà lessicale, ortografia, vocabolario, pronuncia e creatività) e alla lettura di testi (lettura, comprensione e capacità critica). Si fornirà inoltre un'introduzione all'inglese tecnico nei settori dell'ingegneria, dell'aeronautica e della meccanica nell'ambito del livello previsto. Lo studente acquisirà familiarità con il vocabolario tecnico di base e verrà introdotto a testi di livello B2 nell'ambito del proprio corso di studi. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. COMPETENZE TRASVERSALI: CT4 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito del corso di laurea, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente utilizzando la lingua inglese. Risultati di apprendimento o Redige relazioni e documenti di vario tipo in inglese su argomenti relativi al corso di laurea. o Esprime, argomenta e difende verbalmente idee personali, risultati, proposte e valutazioni in inglese. Descrizione dei contenuti Il contenuto di questo corso è finalizzato a far acquisire allo studente le competenze di comprensione scritta, comprensione orale, espressione orale ed espressione scritta che gli consentano di muoversi in un contesto professionale in lingua inglese. Verranno sviluppati contenuti che combinano l’inglese di base, con lo studio e il perfezionamento dell’uso della lingua in diversi ambiti della vita quotidiana, e l’inglese tecnico, con lo studio del vocabolario e dei concetti specifici di diversi ambiti di specializzazione. Unità 1 – Innovazioni 1.1 Eureka! (p. 4) – Parlare di innovazioni. Grammatica: passato e presente perfetto continuo 1.2 Pozzi intelligenti (p. 6) – Collegamento delle proposizioni;;;; Resoconto dei lavori completati. Grammatica: participio passato e coesione 1.3 Laser (p. 8) – Descrizioni tecniche;;;; Indicatori di sezione in un discorso. Unità 2 – Design 2.1 Spin-off (p. 10) – Funzione di un dispositivo;;;; Grammatica: Passivo semplice presente e passato 2.2 Specifiche (p. 12) – Necessità, capacità, raccomandazione;; Grammatica: modali e semimodali 2.3 Proprietà (p. 14) – Descrizione delle proprietà. Grammatica: frasi per incoraggiare la partecipazione. Unità 3 – Sistemi 3.1 Problemi (p. 20) – Bassa probabilità, rassicurazione. Grammatica: Passivo del presente progressivo ed espressioni che suggeriscono un basso rischio 3.2 Soluzioni (p. 22) – Riassumere, collegare. Grammatica: proposizione relativa non limitativa, participio presente, «although» 3.3 Controlli (p. 24) – Contrasto, prendere appunti. Grammatica: connettivi di contrasto Unità 4 – Procedure 4.1 Arresti (p. 26) – Eventi passati. Grammatica: verbi frasali composti da due parti 4.2 Revisione (p. 28) – Procedura passata; istruzioni. Grammatica: sostantivi derivati da verbi frasali. 4.3 Istruzioni (p. 30) – Istruzioni e azioni simultanee. Grammatica: Istruzioni orali vs scritte. Unità 5 – Processi 5.1 Cause (p. 36) – Causa ed effetto. Grammatica: frasi verbali, nominali e preposizionali di causa ed effetto. 5.2 Fasi (p. 38) – Spiegazione di un processo. Grammatica: scelta tra forma attiva e passiva. 5.3 Fasi (p. 40) – Prendere appunti e redigere un resoconto. Grammatica: gerundi e sostantivi come didascalie; coesione lessicale. Unità 6 – Pianificazione 6.1 Rischio (p. 42) – Gradi di certezza. Grammatica: frasi che esprimono gradi di certezza. 6.2 Crisi (p. 44) – Piani immediati e a lungo termine. Grammatica: futuro/futuro anteriore passivo 6.3 Progetti (p. 46) – Partecipazione alle riunioni. Grammatica: espressioni per presiedere una riunione. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione sarà condotto al fine di ottenere i risultati di apprendimento previsti nel programma del corso. Le prove che verranno svolte valuteranno le quattro competenze linguistiche (comprensione scritta, comprensione orale, espressione scritta ed espressione orale). Tali prove saranno: • Prove di scrittura. • Prove scritte a scelta multipla, vero o falso, con spazi da riempire e domande a cui rispondere. • Esercizi di lettura e comprensione scritta. • Esercizi di vocabolario e grammatica. • Realizzazione e presentazione di elaborati. • Prove di comprensione orale. • Prove di espressione orale. VALUTAZIONE CONTINUA Gli studenti saranno valutati tramite valutazione continua, come segue: Prova parziale 1 (Totale 35%): verranno valutate le quattro competenze Esame finale (35%): verranno valutate le quattro competenze 1. Presentazioni orali (20%) (Se lo studente supera la prova orale con un voto minimo di 5 in classe, tale voto verrà mantenuto per la sessione ordinaria) Lavoro in classe (comportamento/atteggiamento in classe, frequenza e partecipazione attiva, svolgimento dei compiti): 10% IMPORTANTE: Nel caso in cui lo studente non abbia sostenuto una qualsiasi delle prove parziali o le abbia fallite, l’esame della sessione ordinaria avrà un peso del 100%. In questo caso gli studenti saranno valutati come segue: Scrittura 25% Lettura 25% Ascolto 25% Esame orale 25% Una volta sostenute tutte le prove di valutazione continua, se la media complessiva in una delle competenze (lettura, scrittura, ascolto e/o espressione orale) è inferiore a 2,5, non sarà possibile calcolare la media. In tal caso, il voto finale sarà al massimo un 3 e, pertanto, lo studente dovrà presentarsi alla sessione ordinaria corrispondente. ESAME FINALE: SESSIONE ORDINARIA SENZA VALUTAZIONE CONTINUA E/O SESSIONE STRAORDINARIA. Gli studenti saranno valutati come segue: Scrittura 25% Lettura 25% Ascolto 25% Esame orale 25% Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Fondamentale: 1.- Chris Jacques Technical English 4 Pearson. 2022. ISBN: 1292424478 |
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| C0242307 | Equazioni alle derivate parziali | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Equazioni alle derivate parzialiCódigo: C0242307 Imprimir Corso 2. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso offre numerosi approcci possibili. Si potrebbero studiare le equazioni differenziali parziali (EDP) in dimensione n, le proprietà delle soluzioni di alcuni tipi di EDP, ecc., ma si è scelto di incentrare questo corso sulla risoluzione delle EDP a 2 e 3 variabili. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è vivamente consigliabile aver frequentato o stare frequentando i corsi di calcolo a una e più variabili reali, nonché quelli di Equazioni differenziali ed Equazioni alle differenze. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. Risultati di apprendimento o Conosce gli esempi classici delle equazioni differenziali ordinarie (EDO). o Risolve problemi di Sturm-Liouville mediante serie di Fourier. o Risolve, mediante il metodo della separazione delle variabili, alcune EDP di diverso livello di difficoltà. Descrizione dei contenuti Argomento 1: Equazioni differenziali lineari a 2 e 3 variabili. Equazioni differenziali semilineari. Il Pfaffiano. Equazioni differenziali lineari generali. Argomento 2: Funzioni continue e loro completamento in uno spazio di Hilbert tramite l’integrale di Lebesgue. Teorema della base. Base di Fourier e sviluppi in serie. Argomento 3: Il problema di Sturm–Liouville. Autovalori e autofunzioni. Argomento 4: Risoluzione delle EDP2 lineari a 2 e 3 variabili. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA - Si terranno due prove di verifica non liberatorie, ciascuna con un peso del 15%. - Si terrà un esame finale, relativo all’intero corso, nella sessione ordinaria, con un peso del 70%. Importante: per calcolare la media è necessario ottenere un minimo di 4,0 su 10,0 nell’esame finale. In questo caso, la media viene calcolata anche se la valutazione continua risulta insufficiente. SESSIONE STRAORDINARIA - Si terrà un esame globale su tutta la materia con un peso del 100%. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Fondamentale: 1.- Gregorio Orozco e José Luis Guijarro Equazioni alle derivate parziali: un corso di matematica orientato alla risoluzione di problemi di fisica e ingegneria Bellisco. 2011. ISBN: 8495277166 |
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| C0242308 | Introduzione alla programmazione parallela e distribuita / Introduction to Parallel and Distributed Programming | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Introduzione alla programmazione parallela e distribuita / Introduction to Parallel and Distributed ProgrammingCódigo: C0242308 Imprimir Corso 2. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Gli obiettivi di questo corso sono: 1) Acquisire la terminologia e i fondamenti della programmazione parallela, concorrente e distribuita - Acquisire le conoscenze di base e la terminologia adeguata in questo ambito. - Distinguere i concetti di base relativi al parallelismo e alla concorrenza. 2) Valutare l’importanza della progettazione e dell’approccio teorico nella risoluzione dei problemi - Comprendere perché una buona pianificazione e uno studio preliminare sono essenziali per sviluppare soluzioni efficienti e corrette. - Riconoscere i possibili colli di bottiglia e la necessità di definire strategie di ottimizzazione prima dell’implementazione. 3) Applicare moduli e librerie Python per la programmazione parallela e distribuita - Imparare a progettare e implementare soluzioni concorrenti, parallele o distribuite utilizzando gli strumenti nativi e installabili di Python. - Esplorare e utilizzare i diversi modelli e paradigmi (multithread, multiprocesso, ecc.) in base alle esigenze di ciascun problema. 4) Comprendere la portata e le applicazioni concrete della programmazione parallela - Identificare gli ambiti in cui la programmazione parallela e distribuita risulta fondamentale (simulazione, calcolo scientifico, grafica, visione artificiale, ambienti collaborativi, web e big data). - Valutare i vantaggi competitivi offerti dall’esecuzione parallela in termini di prestazioni e riduzione dei tempi di calcolo. 5) Integrare i contenuti teorici nello sviluppo pratico - Assimilare le basi dell’Introduzione alla programmazione parallela e distribuita, del calcolo scientifico e della programmazione distribuita per applicarle nei progetti. - Approfondire l’I/O ad alte prestazioni e la programmazione parallela per ottimizzare la comunicazione e l’accesso alle risorse. - Conoscere gli ambienti di programmazione parallela basati su diversi modelli e paradigmi, nonché l’utilità degli acceleratori. Prerequisiti È fondamentale aver frequentato (in precedenza) i corsi «Fondamenti di programmazione e informatica» e «Struttura dei dati e algoritmi I e II» o altri corsi con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. Risultati di apprendimento - Ha acquisito le conoscenze di base e la terminologia adeguata relative al mondo della programmazione parallela/concorrente/distribuita. - Comprende l’importanza di una corretta progettazione e dello studio teorico nella risoluzione di problemi tramite programmi. - Utilizza i moduli esistenti in Python per progettare e implementare soluzioni a problemi concorrenti, paralleli e distribuiti. - Comprende il potenziale utilizzo della programmazione parallela in una moltitudine di ambiti reali: simulazione, calcolo scientifico, grafica e visione artificiale, ambienti collaborativi, web, big data,... Descrizione dei contenuti 1) Introduzione alla programmazione parallela e distribuita - Concetti di base di concorrenza e parallelismo: differenze e motivazioni. - Evoluzione storica e motivazione della necessità di sistemi paralleli (multiprocessori, multithread) e distribuiti (cluster, cloud). - Sfide principali: sincronizzazione, comunicazione, scalabilità e bilanciamento del carico. 2) Calcolo scientifico: esigenze - Problematiche legate all’elevato costo computazionale in ambito scientifico (simulazioni, analisi numerica, big data). - Metodi per sfruttare la capacità di calcolo disponibile: ottimizzazione degli algoritmi, sfruttamento dell’architettura hardware (multicore, GPU). - Introduzione alle librerie e ai framework in Python per attività scientifiche su larga scala (NumPy, SciPy, ecc.), che vengono poi utilizzati con paradigmi paralleli. 3) Programmazione distribuita - Modelli di comunicazione in ambienti distribuiti: scambio di messaggi (MPI), sistemi a code, MapReduce e simili. - Realizzazione di applicazioni che coordinino più nodi (cluster, container, ambienti cloud). - Meccanismi di sincronizzazione e gestione dei guasti (tolleranza ai guasti, replica dei dati, resilienza). 4) I/O ad alte prestazioni - Strategie per ottimizzare il flusso di dati e ridurre i colli di bottiglia nell'accesso al disco o alla rete. - Sistemi di file distribuiti e paralleli (HDFS, Lustre, ecc.). - Tecniche di buffering, caching e partizionamento dei dati per ambienti HPC (High-Performance Computing). 5) Programmazione parallela - Paradigmi di parallelismo in Python: thread (modulo threading), processi (modulo multiprocessing) e alternative (futures, asyncio). - Modelli di programmazione concorrente (produttore-consumatore, map-reduce, pipeline). - Questioni di sicurezza e coerenza: esclusione reciproca, blocchi, semafori e rischi (condizioni di corsa, deadlock). 6) Ambienti di programmazione parallela basati su modelli/paradigmi - Panoramica di framework e librerie: mpi4py per MPI, Dask e PySpark per la gestione dei dati distribuiti, tra gli altri. - Scelta dei modelli in base al tipo di applicazione (data-intensive vs. compute-intensive). - Verifica delle prestazioni e delle metriche di scalabilità (speed-up, efficienza, throughput). 7) Acceleratori - Utilizzo di GPU e coprocessori per accelerare le attività di calcolo intensivo. - Integrazione con Python (CUDA-Python, Numba, librerie che sfruttano la GPU). - Modelli ibridi che combinano CPU multicore e GPU per ottimizzare l'esecuzione degli algoritmi in scenari reali. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione delle idee, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA Nella sessione ordinaria, la valutazione oggettiva dell’apprendimento dello studente avverrà tramite valutazione continua. La ponderazione delle attività di valutazione continua è distribuita come segue: a) Esercitazione 1 (7,5%) Criteri di valutazione: - Corretta implementazione delle tecniche di parallelismo (multithreading o multiprocessing) trattate in classe. - Organizzazione e chiarezza del codice, uso adeguato delle strutture dati e delle librerie di Python. - Documentazione del codice (docstring e commenti) che spieghi la logica e i modelli di concorrenza scelti. - Efficienza della soluzione in termini di accelerazione rispetto alla versione sequenziale (se applicabile). b) Esercitazione 2 (7,5%) Criteri di valutazione: - Impiego di librerie specifiche per la programmazione distribuita (ad es. MPI, PySpark) e giustificazione del loro utilizzo. - Corretta architettura della soluzione distribuita (comunicazione tra nodi, distribuzione del carico, scalabilità). - Convalida dei risultati e verifica del corretto funzionamento in un ambiente distribuito o in un cluster simulato. - Pulizia, manutenzione e leggibilità del codice. c) Esercitazione finale (15%) Criteri di valutazione: - Integrazione delle conoscenze relative alla concorrenza (multithreading, multiprocessing) e alla distribuzione (cluster, container, utilizzo di librerie HPC). - Progettazione di una soluzione efficiente e scalabile che affronti un problema complesso relativo a big data, machine learning o calcolo scientifico, applicando strategie di parallelismo e distribuzione. - Qualità della documentazione del progetto (README dettagliato, guide all’uso, riferimenti a concetti teorici). - Presentazione dei risultati (grafici delle prestazioni, test su input di diverse dimensioni e valutazione della scalabilità). d) Esame parziale non liberatorio (30%) Criteri di valutazione: - Comprensione dei fondamenti della concorrenza in Python (uso di thread, processi e thread-safe). - Capacità di progettare e proporre soluzioni parallele di base. - Conoscenza teorica dei principali modelli di programmazione distribuita (MPI, MapReduce, ecc.) e dei relativi vantaggi. - Risoluzione di problemi ed esercizi brevi incentrati sulla verifica delle prestazioni e sulla gestione degli stati condivisi. e) Esame finale dell’intero corso (40%) Criteri di valutazione: - Padronanza completa della programmazione parallela e distribuita: teoria della concorrenza, sincronizzazione, deadlock, scalabilità e architetture distribuite. - Applicazione di modelli di progettazione per sistemi concorrenti e distribuiti. - Capacità di identificare i colli di bottiglia e proporre miglioramenti delle prestazioni. - Domande sia concettuali che pratiche, con particolare attenzione alla risoluzione di problemi reali e all’ottimizzazione di sistemi paralleli e/o distribuiti. IMPORTANTE: la media tra le esercitazioni, l’esame parziale e l’esame finale verrà calcolata solo se in ciascuna di queste attività di valutazione il voto è pari o superiore a 4,0 su 10,0. SESSIONE STRAORDINARIA Nella sessione straordinaria, la valutazione oggettiva dell’apprendimento dello studente avverrà tramite un unico esame, relativo all’intero corso, il cui peso nella valutazione finale sarà, pertanto, pari al 100%. Criteri di valutazione: L’esame consisterà in domande teoriche e pratiche sull’intero programma, che comprenderà: - Concetti di concorrenza in Python (processi, thread, GIL). - Tecniche di sincronizzazione e comunicazione (blocchi, semafori, code). - Librerie di programmazione distribuita (MPI, PySpark, Dask, ecc.). - Progettazione e ottimizzazione di sistemi paralleli e distribuiti (implementazione su cluster, scalabilità, tolleranza ai guasti). Verranno valutate la solidità concettuale, la capacità di risolvere problemi complessi e la chiarezza nella motivazione delle soluzioni proposte. Per superare il corso è necessario ottenere un voto minimo di 5 su 10. Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Giancarlo Zaccone Python Parallel Programming Cookbook Packt Pub Ltd. 2015. ISBN: 1785289586 |
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| C0242309 | Metodi numerici | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Metodi numericiCódigo: C0242309 Imprimir Corso 2. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Il corso "Metodi numerici" introduce lo studente ai metodi fondamentali, insieme ai concetti associati, sviluppati per risolvere problemi matematici in modo approssimativo quando non è possibile ottenere una soluzione analitica. Il corso è incentrato non solo sull’ottenimento della soluzione approssimativa, ma anche e soprattutto sull’analisi dell’errore commesso in tale approssimazione, sulla stabilità della stessa e sull’efficienza dei metodi applicabili alla risoluzione di un problema. L’apprendimento teorico-pratico dello studente viene integrato attraverso l’implementazione computazionale dei metodi, rafforzando le competenze di programmazione e l’analisi critica dei risultati ottenuti. In questo contesto, gli obiettivi di apprendimento sono: - Comprendere i principi fondamentali dei metodi numerici e la loro importanza nella risoluzione di problemi matematici e, di conseguenza, ingegneristici. - Analizzare e valutare gli errori numerici associati ai diversi metodi, compresa la loro origine, propagazione e minimizzazione. - Sviluppare la capacità di selezionare il metodo numerico più adeguato per risolvere un determinato problema matematico. - Implementare algoritmi numerici utilizzando strumenti computazionali moderni, come Python o MATLAB. - Interpretare e convalidare i risultati ottenuti tramite metodi numerici, tenendone conto della precisione e dell’applicabilità. - Applicare le conoscenze acquisite a problemi pratici relativi alla matematica e all’ingegneria, promuovendo un approccio critico e riflessivo. Prerequisiti Si raccomanda di possedere una solida base di calcolo differenziale e integrale in una variabile (Fondamenti matematici di ingegneria I e II), nonché di algebra lineare (Algebra I e II). È inoltre consigliabile possedere conoscenze di programmazione in Python. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. CE15 - Conoscere diversi modelli di simulazione, la simulazione stocastica, la gestione e la pianificazione dei sistemi logistici; e risolvere con l’ausilio di software casi relativi a modelli di gestione e pianificazione della produzione. Risultati di apprendimento o Comprende e applica i diversi metodi di risoluzione dei sistemi lineari, sia diretti che iterativi. o Sa utilizzare le diverse fattorizzazioni delle matrici. o Calcola e disegna i polinomi di interpolazione e le funzioni spline cubiche di interpolazione di una funzione di una variabile reale. o Approssima il valore di integrali definiti e le radici di un’equazione non lineare con una precisione determinata, scegliendo il metodo più adeguato alla situazione. o Conosce, analizza e applica i metodi di base per il calcolo degli autovalori e degli autovettori di una matrice, ne comprende la decomposizione in valori singolari e applica gli algoritmi necessari per calcolarla. Descrizione dei contenuti Questo corso è strutturato in 5 argomenti: - Argomento 1. Introduzione ai metodi numerici. - Argomento 2. Equazioni non lineari. - Argomento 3. Interpolazione numerica. - Argomento 4. Derivazione e integrazione numeriche. - Argomento 5. Algebra lineare numerica. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione consisterà nella valutazione del grado di acquisizione delle competenze associate alla materia da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questa materia sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. Tali sistemi contribuiscono in misura maggiore o minore alla valutazione delle competenze di base e generali (da CB2 a CB5, CG2), trasversali (da CT1 a CT3) e specifiche (da CE1 a CE, CE11 e CE15) assegnate a questa materia secondo il regolamento del corso di laurea. I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione: Esistono due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. +++SESSIONE ORDINARIA+++ Il voto finale di questa sessione sarà la media ponderata di una serie di prove di valutazione di seguito descritte in dettaglio: -- un caso pratico, con un peso del 30% sul voto finale della sessione ordinaria, che si svolgerà durante il periodo didattico in piccoli gruppi (designati dal coordinatore del corso) e per il quale sarà richiesta sia la consegna di esercizi durante lo svolgimento dello stesso (SE1) sia la consegna di una relazione (SE2) al termine del periodo didattico. -- un esame parziale (SE3) non liberatorio, che si svolgerà in aula e individualmente durante il periodo didattico e che avrà un peso del 20% nella valutazione finale della sessione ordinaria. -- un esame finale (SE3) che si svolgerà in aula e individualmente durante il periodo d’esami della sessione ordinaria, a maggio-giugno (per ulteriori informazioni, consultare il campus virtuale), in cui vengono valutati tutti i contenuti trattati nel corso e che avrà un peso del 50% sul voto finale della sessione ordinaria, a condizione che lo studente ottenga in esso un voto pari o superiore a 4,0 punti su 10,0. In caso contrario (voto inferiore a 4,0 su 10,0), il voto del corso nella sessione ordinaria sarà quello ottenuto nell’esame finale. *** Solo gli esami saranno soggetti a revisione. ***** Il corso sarà considerato superato nella sessione ordinaria se il voto finale è pari a 5,0 punti su 10,0 o superiore. +++SESSIONE STRAORDINARIA+++ Nel caso in cui la materia non venga superata nella sessione ordinaria, lo studente potrà farlo nella sessione straordinaria. In questa sessione è prevista un’unica prova di valutazione, consistente in un esame che si terrà durante il periodo d’esami della sessione straordinaria, giugno-luglio (per ulteriori informazioni, consultare il campus virtuale), in cui verrà valutata l’intera materia trattata nel corso. ***** Il corso sarà considerato superato nella sessione straordinaria se il voto ottenuto in tale esame è pari o superiore a 5,0 su 10,0. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Burden, Richard L. Analisi numerica 7ª ed. Città del Messico: Thomson, 2002. 2002. ISBN: 9706861343 2.- Sánchez, Juan Miguel Problemi di calcolo numerico per ingegneri con applicazioni Madrid: McGraw-Hill, 2005. 2005. ISBN: 8448129512 Letteratura complementare: 3.- Vázquez Espí, Carlos Analisi numerica / Madrid: García-Maroto, 2013. 2013. ISBN: 9788415793069 Altri: 4.- Demidóvich, B. P. Calcolo numerico fondamentale 3ª ed.. Madrid: Paraninfo, 1988. 1988. ISBN: 842830887X 5.- Gerald, Curtis F. Analisi numerica con applicazioni 6ª ed. Città del Messico [ecc.]: Pearson Educación, 2000. 2000. ISBN: 9684443935 |
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| C0242604 | Termodinamica | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TermodinamicaCódigo: C0242604 Imprimir Corso 2. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo del corso è fornire allo studente gli strumenti necessari per comprendere i processi termodinamici e i principi e le leggi che li regolano, in modo che sia in grado di affrontare con successo l'analisi e la risoluzione di problemi nell'ambito della termodinamica. Prerequisiti Nessuno Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK2 Comprendere fenomeni di natura fisicamente diversa e le analogie sottostanti per l’applicazione di soluzioni già note a nuovi problemi RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RK7 Comprendere le leggi e i principi della Fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti RS1 Applicare le conoscenze, i concetti e i metodi più importanti dei diversi rami della fisica. RS4 Applicare i metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di Fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. RS10 Applicare i principi e le leggi della termodinamica coinvolti nell’analisi dei fenomeni fisici. Risultati di apprendimento RA1 Identifica gli aspetti essenziali dei fenomeni fisici, descrivendoli quantitativamente e qualitativamente attraverso il formalismo termodinamico RA2 Presenta e interpreta le informazioni termodinamiche (grafici, tabelle, ecc.) RA3 Conosce il Primo Principio come principio generale di conservazione dell’energia, con una funzione di stato, l’energia interna. RA4 Enuncia i Principi della Termodinamica, ne analizza le conseguenze e li applica alla risoluzione di problemi RA5 Conosce come l’entropia e le sue proprietà spieghino il comportamento termodinamico dei sistemi. RA6 Identifica i potenziali termodinamici e analizza il comportamento termodinamico dei sistemi. Descrizione dei contenuti - Primo principio. Concetto di temperatura. - Relazioni termodinamiche. - Equazione termodinamica fondamentale. - Processi termodinamici - Primo principio: lavoro, energia interna e calore. Entalpia. - Secondo principio: entropia. - Potenziali termodinamici, equilibrio e stabilità. - Sistemi aperti, transizioni di fase, punti critici. - Terzo principio. Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 24 4 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 15 2,5 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 36 3 50 AP4.- Lavoro autonomo 60 0 0 AP5.- Tutoraggio 12 0,6 30 AP6.- Prove di verifica 3 0,5 100 Sistema e criteri di valutazione Sistema di valutazione Ponderazione min. % Ponderazione % max. SE1.- Attività pratiche (risoluzione di casi, problemi e sfide, realizzazione di progetti, presentazioni orali, dibattiti, ecc.) 20 20 SE2.- Prove finali di verifica delle conoscenze 60 60 SE4.- Portfolio 20 20 |
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| C0242608 | Meccanica e onde II / Mechanics and waves II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Meccanica e onde II / Mechanics and waves IICódigo: C0242608 Imprimir Corso 2. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso, insieme a "Meccanica e Onde I", fa parte del modulo Meccanica e Onde. Il suo obiettivo principale è quello di consentire agli studenti di acquisire familiarità con la meccanica lagrangiana e la meccanica hamiltoniana, due riformulazioni della meccanica newtoniana su cui si fonda gran parte della fisica fondamentale moderna (compresa la teoria quantistica dei campi e la relatività generale). Oltre a comprendere i fondamenti concettuali di questi formalismi, gli studenti dovranno essere in grado di applicarli alla risoluzione di problemi meccanici. Verrà inoltre presentata un’introduzione al problema dei due corpi e si discuterà della dinamica delle particelle che interagiscono tramite forze centrali e delle orbite che ne derivano. Infine, verranno esplorate le conseguenze dell’abbandono della nozione classica di spazio e tempo assoluti e dell’adozione dei postulati della relatività ristretta nella costruzione di una teoria meccanica. Prerequisiti Nessun prerequisito Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK2 Comprendere fenomeni di natura fisicamente diversa e le loro analogie sottostanti per l’utilizzo di soluzioni già note a nuovi problemi RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RK5 Comprendere la portata e i limiti della fisica classica che hanno portato alla formulazione della relatività speciale e generale, oltre che della meccanica quantistica, per affrontare i nuovi problemi che emergono nella fisica moderna. RK7 Comprendere le leggi e i principi della fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti RK12 Comprendere le teorie, le leggi e i modelli che regolano i fenomeni fisici legati alla meccanica RS1 Applicare le conoscenze, i concetti e i metodi più importanti dei diversi rami della fisica. RS4 Applicare i metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di Fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. Risultati di apprendimento RA5 Applicare correttamente la formulazione lagrangiana e hamiltoniana alla risoluzione di problemi meccanici. RA6 Formula le equazioni del moto per forze di tipo centrale, risolvendole in modo completo e ottenendo le soluzioni del moto e le traiettorie. RA7 Formula e risolve le equazioni di un sistema che si discosta dalla sua posizione di equilibrio, classificando tale equilibrio. RA8 Approfondisce la conoscenza dei fondamenti della relatività speciale e delle sue conseguenze fisiche più rilevanti, acquisendo competenza nello studio della cinematica e della dinamica della particella nel contesto dello spazio-tempo di Minkowski. Descrizione dei contenuti - Meccanica lagrangiana. - Il problema dei due corpi. Forze centrali. Orbite. - Meccanica hamiltoniana. - Meccanica relativistica. Attività didattiche AP1.- Lezioni frontali partecipative AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) AP4.- Lavoro autonomo Sistema e criteri di valutazione ING Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione da parte dello studente delle competenze richieste. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Attività pratiche. Consistono in due prove intermedie sostenute durante il periodo didattico. - SE2: Valutazione finale delle conoscenze. Corrisponde a un esame finale che verte sull’intero programma del corso. - SE4: Portfolio. Questo sistema di valutazione prevede la realizzazione e la consegna di circa quattro serie di esercizi, che potranno essere svolti individualmente o in piccoli gruppi a seconda dell’andamento del corso. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti sono specificati attraverso i seguenti criteri di valutazione. Sono previste due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. SESSIONE ORDINARIA Il voto finale di questa sessione è la media ponderata delle componenti di valutazione di seguito descritte: - Attività pratiche (SE1): 25% del voto finale (12,5% per ciascuna prova intermedia). - Valutazione finale delle conoscenze (SE2): 60% del voto finale. - Portfolio (SE4): 15% del voto finale. Affinché la valutazione continua (costituita dal portfolio e dai due esami di metà semestre) venga presa in considerazione, gli studenti devono ottenere un voto minimo di 4,0 all’esame finale della sessione ordinaria. In caso contrario, il voto finale corrisponderà direttamente al voto ottenuto in tale esame. Il corso si considera superato nella sessione ordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. SESSIONE STRAORDINARIA Se lo studente non supera il corso nella sessione ordinaria, può sostenere la sessione straordinaria. La sessione straordinaria si svolge durante il periodo d’esami di luglio (per ulteriori informazioni, consultare il Calendario Accademico). Consiste in un unico esame che valuta l’intero contenuto del corso. Il voto della sessione straordinaria corrisponde direttamente al voto ottenuto in tale esame. Il corso si considera superato nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. SISTEMA DI VALUTAZIONE L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea nell’Area Europea dell’Istruzione Superiore. Per ottenere i crediti corrispondenti è necessario superare gli esami o le prove di valutazione relative al corso. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso mediante voti numerici su una scala da 0 a 10, con una cifra decimale, a cui potrà essere aggiunto un giudizio qualitativo: - 0–4,9: Insufficienza (SS). - 5,0–6,9: Superato (AP). - 7,0–8,9: Buono (NT). - 9,0–10: Eccellente (SB). La menzione «Honours» (Matrícula de Honor) può essere assegnata agli studenti che ottengono un voto pari o superiore a 9,0. Il numero di tali riconoscimenti non può superare il cinque per cento degli studenti iscritti al corso durante l’anno accademico corrispondente, a meno che il numero degli iscritti non sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere assegnato un solo riconoscimento «Honours». ESP Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questa materia sono: - SE1: Attività pratiche. Consistono nello svolgimento di due prove parziali nel corso del periodo didattico. - SE2: Prove finali di verifica delle conoscenze. Corrispondono a un esame finale che copre l’intero programma del corso. - SE4: Portfolio. Questo sistema di valutazione prevede la risoluzione e la consegna di circa quattro serie di esercizi, che potranno essere affrontati individualmente o in piccoli gruppi a seconda dell’avanzamento del corso. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione. Sono previste due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. SESSIONE ORDINARIA Il voto finale di questa sessione è la media ponderata dell’insieme delle prove di valutazione di seguito descritte: - Attività pratiche (SE1): 25% del voto finale (12,5% per ogni esame parziale). - Prove finali di conoscenza (SE2): 60% del voto finale. - Portfolio (SE4): 15% del voto finale. Affinché venga presa in considerazione la valutazione continua (costituita dal portfolio e dai due esami parziali), gli studenti dovranno ottenere un voto minimo di 4,0 nell’esame finale della sessione ordinaria. In caso contrario, il loro voto corrisponderà direttamente a quello ottenuto in tale esame. Il corso è considerato superato nella sessione ordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. SESSIONE STRAORDINARIA Nel caso in cui non si sia superato il corso nella sessione ordinaria, lo studente potrà presentarsi alla sessione straordinaria. La sessione straordinaria si svolgerà durante il periodo degli esami di luglio (per ulteriori informazioni, consultare il Calendario Accademico). Consiste in un unico esame in cui vengono valutati tutti i contenuti del corso. Il voto della sessione straordinaria corrisponde direttamente al voto ottenuto in tale esame. La materia si considera superata nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. VOTI L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea che rientrano nell’ambito dello Spazio europeo dell’istruzione superiore. Tale sistema è il seguente: L’ottenimento dei crediti corrispondenti comporta il superamento degli esami o delle prove di valutazione associati. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso con voti numerici su una scala da 0 a 10, con un decimale, a cui potrà essere aggiunta la corrispondente valutazione qualitativa: - 0-4,9: Insufficiente (SS). - 5,0-6,9: Superato (AP). - 7,0-8,9: Buono (NT). - 9,0-10: Eccellente (SB). La menzione «Matrícula de Honor» sarà assegnata agli studenti che abbiano ottenuto un voto pari o superiore a 9,0. Il loro numero non potrà superare il cinque per cento degli studenti iscritti alla materia nel corrispondente anno accademico, salvo nel caso in cui il numero di studenti iscritti sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere concessa una sola «Matrícula de Honor». Bibliografia Di base: 1.- A. Fernández Rañada Dinamica classica 1ª ed. Alianza. 1994. ISBN: 8420681334 2.- H. Goldstein Meccanica classica Addison-Wesley. 1950. ISBN: 9780201025101 3.- J.R. Taylor Meccanica classica Reverté. 2013. ISBN: 8429143122 4.- S.T. Thornton, J.B. Marion Dinamica classica delle particelle e dei sistemi Reverté. 1975. ISBN: 9788429140941 |
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| TOTALE: | 42 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Terzo anno
PRIMO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0242601 | Elettromagnetismo I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Elettromagnetismo ICódigo: C0242601 Imprimir Corso 3. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Lo studente acquisirà le nozioni fondamentali dell'elettromagnetismo: contesto storico-scientifico, con particolare attenzione alla corretta applicazione degli strumenti del calcolo vettoriale a problemi rilevanti di elettrostatica, magnetostatica e problemi con condizioni al contorno. Prerequisiti Nessuno Competenze RA1 Padroneggia la descrizione di base della generazione dei campi elettromagnetici da cariche e correnti e dell’azione dei campi sulle cariche. RA2 Conosce il comportamento dei mezzi materiali in presenza di campi elettrici e magnetici e sa calcolare tali campi. RA3 Conosce e applica le tecniche analitiche e numeriche relative ai problemi al contorno per il potenziale. RA4 Comprende e sa utilizzare le equazioni di Maxwell nella loro forma differenziale e integrale. Risultati di apprendimento o RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica o RK2 Comprendere fenomeni di natura fisicamente diversa e le loro analogie sottostanti per l’utilizzo di soluzioni già note a nuovi problemi o RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per effettuare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato o RK7 Comprendere le leggi e i principi della Fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti o RK11 Comprendere i fondamenti e i concetti di base relativi ai campi elettrici e magnetici, nonché l’interrelazione tra tali campi e la loro unificazione nell’elettromagnetismo o RS1 Applicare le conoscenze, i concetti e i metodi più importanti dei diversi rami della Fisica. o RS4 Applicare i metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di Fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. Descrizione dei contenuti Argomento 1. Elettrostatica Argomento 2. Magnetostatica e corrente elettrica Argomento 3. Problemi al contorno Attività formative Attività formativa | N. ore (8-12) | Ore in presenza | % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative | 48 | 4| 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica |30 |2,5 |100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) |72 |3 |50 AP4.- Lavoro autonomo |120 |0 |0 AP5.- Tutoraggio | 24 |0,6 |30 AP6.- Verifiche di conoscenza |6 |0,5 |100 TOTALE 300 10,6 Sistema e criteri di valutazione Sessione ordinaria: Sistema di valutazione Ponderazione % SE1.- Attività pratiche (risoluzione di casi, problemi e sfide, realizzazione di progetti, presentazioni orali, dibattiti, ecc.) 30 SE2.- Prove finali di verifica delle conoscenze 60 SE4.- Portfolio 10 Sessione straordinaria. Nella sessione straordinaria, l’esame inciderà al 100% sul voto finale. Bibliografia Di base: 1.- Griffiths, David J Introduction to electrodynamics / David J. Griffiths Harlow, Regno Unito Pearson. 2014. ISBN: 1108420419 2.- Richard P. Feynman, Robert B. Leighton, Matthew Sands Lezioni di fisica di Feynman, Vol. II Edizione del nuovo millennio: Principalmente elettromagnetismo e materia Basic Books. 2011. ISBN: 9780465024940 |
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| C0342300 | Approfondimento dei metodi numerici / Extension of Numerical Methods | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Approfondimento dei metodi numerici / Extension of Numerical MethodsCódigo: C0342300 Imprimir Corso 3. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Gli obiettivi del corso sono quelli di consentire allo studente di apprendere i diversi metodi numerici per la risoluzione delle equazioni differenziali, di acquisire dimestichezza nell'uso delle librerie di simulazione numerica, nonché di imparare ad analizzare i segnali mediante la trasformata di Fourier e di Laplace. Inoltre, lo studente dovrà essere in grado di applicarli a problemi rilevanti nell’ambito dell’ingegneria matematica. Prerequisiti È fondamentale aver frequentato (in precedenza) i corsi «Equazioni differenziali» e «Equazioni a differenze», «Equazioni a derivate parziali» e «Metodi numerici» o altri corsi con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti devono essere in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. CE15 - Conoscere diversi modelli di simulazione, la simulazione stocastica, la gestione e la pianificazione dei sistemi logistici; e risolvere con l’ausilio di software casi relativi a modelli di gestione e pianificazione della produzione. Risultati di apprendimento - Modellare fenomeni discreti mediante equazioni alle differenze. - Modellizza problemi delle scienze sperimentali mediante equazioni differenziali, problemi al contorno stazionari e transitori. - Comprende i concetti di biforcazione e caos. - È in grado di approssimare, utilizzando il metodo più adeguato alla circostanza specifica, la soluzione di equazioni differenziali ordinarie. - Conosce e applica i concetti di trasformata di Fourier e trasformata di Laplace per risolvere problemi di diverso livello di complessità nell’ambito dell’ingegneria matematica. Descrizione dei contenuti Si studia il comportamento dei modelli lineari e delle equazioni differenziali non lineari, identificando sia la stabilità dei modelli sia il loro comportamento a lungo termine. Vengono definiti e compresi diversi metodi numerici per la risoluzione di equazioni differenziali ordinarie lineari e non lineari, ponendo l’accento sull’implementazione computazionale di alcuni di questi modelli, quali il metodo di Eulero, i metodi di previsione-correzione o il metodo di Runge-Kutta di quarto ordine. Vengono inoltre sviluppati meccanismi numerici per la risoluzione di equazioni differenziali ordinarie di ordine superiore e di sistemi di equazioni differenziali ordinarie. In questo caso, si studiano anche sistemi di equazioni differenziali ordinarie non lineari e se ne esplorano le principali applicazioni nell’ambito dell’ingegneria matematica, quali lo studio delle popolazioni, le applicazioni nella chimica industriale o nell’elettronica, nonché nei fenomeni di trasporto. L’ultima parte del corso si concentra sull’analisi dei segnali, partendo dai metodi di regressione lineare e non lineare e concludendo con l’uso delle trasformate di Fourier e di Laplace. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA All’interno dei sistemi di valutazione si distinguono 3 parti: - SE1: 20%. Si tratta di workshop che si svolgono in classe sull’implementazione informatica dei metodi numerici - SE2: 20%. Si tratta di casi di studio pratici la cui valutazione consiste in una relazione finale. In genere se ne svolgono da 2 a 4 nel corso dell’anno - SE3: 60%. Si tratta di prove scritte di verifica delle conoscenze. È previsto un esame di metà corso che incide per il 20% e un esame finale che incide per il restante 40%. SESSIONE STRAORDINARIA La sessione straordinaria prevede lo svolgimento di un esame finale sull’intero corso. Il voto nella sessione straordinaria sarà calcolato come segue: - 100% del voto dell’esame teorico/pratico. Calendario Clicca su questo link per visualizzare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- D. A. Ovalle, M. Á. Bernal-Yermanos e J. A. Posada-Restrepo Matematica per l’ingegneria. Metodi numerici con Python Politecnico Grancolombiano. 2017. ISBN: 978-958-8721- 2.- Steven Chapra e Raymond Canale Metodi numerici per ingegneri McGraw-Hill Interamericana de España S.L.. 2011. ISBN: 6071504996 |
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| C0342301 | Sviluppo orientato agli oggetti / Object Oriented Development | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sviluppo orientato agli oggetti / Object Oriented DevelopmentCódigo: C0342301 Imprimir Corso 3. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso è suddiviso in una serie di moduli volti a migliorare e perfezionare le tecniche utilizzate dagli studenti nella programmazione e nel collaudo delle applicazioni. I moduli che compongono il corso sono: 1. Strutture avanzate di dati. In questo modulo vengono presentate allo studente tecniche specifiche per definire strutture di dati che modellino la realtà. 2. Tecniche algoritmiche. Si tratta di studiare diversi approcci alla risoluzione algoritmica dei problemi che possono essere utilizzati in diverse fasi della risoluzione dei problemi tramite computer. 3. Test dei programmi. L’obiettivo di questo modulo è sensibilizzare lo studente sull’importanza dei test in ogni fase dello sviluppo. Verranno inoltre illustrate le tecniche più comuni per testare programmi e sistemi informatici. Prerequisiti È fondamentale aver frequentato (in precedenza) i corsi Fondamenti di Programmazione e Informatica, Strutture dei Dati e Algoritmi I e II e Introduzione alla Programmazione Parallela e Distribuita o altri corsi con competenze e risultati di apprendimento simili. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. Risultati di apprendimento - Comprende il paradigma della programmazione orientata agli oggetti, i suoi fondamenti teorici e le linee guida per la sua applicazione pratica. - Impiega correttamente i concetti di oggetto e classe, le relazioni di genericità ed ereditarietà e i meccanismi associati al polimorfismo nella creazione di programmi corretti e di facile manutenzione. - È in grado di progettare e realizzare test di programmi in ambienti specifici orientati agli oggetti. - Sa applicare librerie e framework orientati agli oggetti allo sviluppo di applicazioni. Descrizione dei contenuti 1. Introduzione alla POO. 1.1. Fasi dello sviluppo software. Metodologie. 1.2. Diagrammi di progettazione. Linguaggio UML. 2. Classi in Python. 2.1. Programmazione imperativa. 2.2. Oggetti e classi. 2.3. Incapsulamento. 2.4. Modularità. 3. Eredità delle classi. 3.1. Gerarchia delle classi. Incapsulamento. 3.2. Classi astratte e interfacce. 3.3. Gestione degli errori. Eccezioni. 3.4. Collezioni e genericità. Classi interne. 3.5. Polimorfismo. Concorrenza. Interfacce funzionali. 4. Progettazione dell'interfaccia utente. 4.1. Elementi delle interfacce grafiche. 4.2. Distribuzione geometrica dei componenti. Layout. 4.3. Gestione degli eventi. Listener. 4.4. I framework Qt e Django. 4.5. Utilizzo della grafica. 5. Modelli di progettazione. 5.1. Concetti generali sui modelli. 5.2. Esempi rappresentativi in Python. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione sarà condotto tenendo conto delle diverse competenze. <b>Sessione ordinaria</b> La valutazione sarà composta dalle seguenti parti: - Il 60% derivante da due esami teorico-pratici. - Il 40% dalle esercitazioni di laboratorio. La metà relativa al primo esame e l’altra metà relativa al secondo esame. <b>Sessione straordinaria</b> La valutazione consisterà in un’unica parte (100%), costituita da un esame teorico-pratico. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- David A. Ham Programmazione orientata agli oggetti in Python per matematici (3ª edizione) Indipendente. 2023. ISBN: 979-886257750 2.- Krzysztof Postek, Alessandro Zocca, Joaquim A. S. Gromicho e Jeffrey C. Kantor Ottimizzazione matematica pratica con Python Cambridge University Press. 2025. ISBN: 1009493507 3.- Luciano Ramalho Fluent Python: Programmazione chiara, concisa ed efficace (2ª edizione) O'Reilly Media. 2022. ISBN: 1492056359 4.- Steven F. Lott e Dusty Phillips Python Object-Oriented Programming (4ª edizione) Packt Publishing. 2021. ISBN: 1801077266 |
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| C0342302 | Ricerca operativa | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ricerca operativaCódigo: C0342302 Imprimir Corso 3. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Gli obiettivi generali del corso sono che lo studente: o Modelli problemi elementari di Ricerca Operativa. o Conoscano i fondamenti dell’algoritmo del simplex e della dualità. o Risolva problemi di programmazione lineare e interpreti correttamente i risultati. o Conoscere i modelli classici della programmazione intera. o Applichi le condizioni di ottimizzazione non lineare in casi semplici. o Risolvere con l’ausilio di software problemi tipici della Ricerca Operativa, in particolare quelli di programmazione lineare. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è altamente raccomandabile aver frequentato i corsi di Algebra I e II, nonché avere esperienza pregressa nei linguaggi di programmazione Python e VBA (Visual Basic for Applications). Competenze Competenze di base e generali: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. Competenze trasversali: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. Competenze specifiche: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. Risultati di apprendimento o Modellare problemi elementari di Ricerca Operativa. o Conoscere i fondamenti dell’algoritmo del simplex e della dualità. o Risolve problemi di programmazione lineare e interpreta correttamente i risultati. o Conoscere i modelli classici della programmazione intera. o Applica le condizioni di ottimizzazione non lineare in casi semplici. o Risolvere con l’ausilio di software problemi tipici della Ricerca Operativa, in particolare quelli di programmazione lineare. Descrizione dei contenuti PROBLEMI CLASSICI DI MODELLIZZAZIONE NELLA RICERCA OPERATIVA PROGRAMMAZIONE LINEARE - Fondamenti teorici dell’algoritmo del simplex - Algoritmo del simplex - Inizializzazione dell'algoritmo: metodo delle penalità e le due fasi - Fondamenti teorici della dualità - Algoritmo duale del simplex - Inizializzazione dell'algoritmo: metodo della restrizione artificiale - Analisi di sensibilità e post-ottimizzazione PROGRAMMAZIONE INTERA - Metodo di ramificazione e limitazione PROGRAMMAZIONE NON LINEARE - Condizioni di Karush-Kuhn-Tucker Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SISTEMI DI VALUTAZIONE SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. PERCENTUALI DI VALUTAZIONE Il voto finale del corso nella SESSIONE ORDINARIA sarà calcolato come media ponderata tra progetti ed esami secondo le seguenti percentuali: - Valutazione continua (60%) + Esame parziale (20%) + Progetto con Python (40%) - Esame finale (40%) SE1 e SE2: Progetto in Python (40%); SE3: Esame parziale + Esame finale (20%+40%) Il voto finale del corso nella SESSIONE STRAORDINARIA sarà calcolato come media ponderata tra progetti ed esami secondo la seguente formula: - Valutazione continua (40%) + Progetto con Python (40%) - Esame finale (60%) SE1 e SE2: Progetto in Python (40%); SE3: Esame finale (60%) Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- José Niño Mora Introduzione all’ottimizzazione delle decisioni: metodi e modelli di ricerca operativa. Ediciones Pirámide. 2021. ISBN: 9788436845280 Complementare: 2.- Hillier, Frederick S. Ricerca operativa 7ª ed.: McGraw-Hill Interamericana. 2002. ISBN: 9701034864 3.- Taha, Hamdy A. Ricerca operativa 9ª ed.: Pearson Educación. 2012. ISBN: 9786073207966 |
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| C0342303 | Tecniche di ottimizzazione e controllo | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tecniche di ottimizzazione e controlloCódigo: C0342303 Imprimir Corso 3. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Il corso di Ottimizzazione e Controllo per ingegneri matematici tratta tecniche fondamentali quali il Calcolo delle Variazioni, che ottimizza le funzionali mediante l’equazione di Eulero-Lagrange, applicata a problemi quali la brachistocronia. Nell’ambito del Controllo, vengono studiati i sistemi dinamici, con controllori PID e controllo ottimale basato sul principio di Pontryagin. La Programmazione Dinamica viene introdotta per risolvere problemi sequenziali complessi, utilizzando il principio di ottimalità di Bellman, applicabile a problemi discreti e continui. Prerequisiti Si raccomanda di possedere conoscenze di calcolo differenziale e integrale, equazioni differenziali e statistica. È consigliabile avere conoscenze di programmazione in Python. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB1 - Che gli studenti abbiano dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che implicano conoscenze provenienti dall’avanguardia del proprio campo di studio; CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio; CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica; CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato; CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni ai diversi problemi che possono presentarsi nell’ambito dell’attività di ingegneria matematica, nel rispetto di rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare lavori e progetti legati all’ingegneria matematica individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’ingegneria matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. Risultati di apprendimento o Padroneggia le tecniche di analisi delle equazioni alle derivate parziali in formulazione variazionale. o Conosce i risultati relativi all’esistenza e all’unicità delle soluzioni deboli per diversi tipi di equazioni differenziali parziali. o Formula e risolve le equazioni di programmazione dinamica in diverse situazioni. o Conosce e applica i risultati elementari del calcolo delle variazioni. o Modella problemi di controllo deterministico. o Conosce i fondamenti del controllo stocastico. o Conoscere il modello del filtro di Kalman nel caso discreto. o Applica tecniche numeriche ai problemi di controllo. Descrizione dei contenuti Argomento 1. Calcolo delle variazioni Argomento 2. Tecniche di controllo ottimale Argomento 3. Programmazione dinamica Argomento 4. Regolazione lineare quadratica e filtro di Kalman Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: - Comprendere e applicare il calcolo delle variazioni per ottimizzare le funzionali, utilizzando il principio di Eulero-Lagrange nei problemi di traiettorie e in altri contesti. - Padroneggiare le tecniche di controllo classico e di controllo ottimale, compresa la progettazione e l’analisi dei controllori e l’applicazione del principio di Pontryagin - Sviluppare competenze nella programmazione dinamica per scomporre e risolvere problemi sequenziali complessi, applicando il principio di ottimalità di Bellman in contesti discreti e continui. - Integrare conoscenze teoriche e pratiche per modellare, analizzare e risolvere problemi reali di ottimizzazione e controllo in diversi settori dell’ingegneria e delle scienze applicate. - Utilizzare strumenti computazionali avanzati per implementare e simulare soluzioni ottimali in sistemi dinamici e processi decisionali. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA Valutazione continua: o Partecipazione e frequenza + esame parziale + compiti (30%): - Frequenza regolare alle lezioni e alle attività in programma. - Partecipazione attiva a discussioni e dibattiti - Esecuzione corretta e completa degli esercizi - Caso d'uso - Se è previsto l’ULAB, questo verrà considerato come un esame parziale nell’ambito della valutazione continua o Esame finale (70%): esame in sessione ordinaria su tutto il programma. SE NON VIENE SUPERATA LA SOGLIA DI FREQUENZA (70%), LA VALUTAZIONE CONTINUA VIENE SOSPESA CON UN ZERO E SI CALCOLA LA MEDIA CON L’ESAME FINALE. SESSIONE STRAORDINARIA (100% esame): Nella sessione straordinaria, la valutazione si baserà esclusivamente su un esame che coprirà tutti i contenuti del corso. L’esame avrà un peso del 100% nella valutazione finale. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- D. O. Anderson e John B. Moore Controllo ottimale: metodi lineari e quadratici Dover Publications. 2007. ISBN: 9780486457666 2.- Donald E. Kirk Teoria del controllo ottimale: un'introduzione Dover Publications. 2024. ISBN: 048632432X 3.- Frederick S. Hiller e Gerald J. Lieberman Introduzione alla ricerca operativa McGraw-Hill. 1991. ISBN: 8486862450 4.- Robert Grover Brown e Patrick Y. C. Hwang Introduzione ai segnali casuali e al filtraggio di Kalman applicato Wiley. 2012. ISBN: 0470609699 |
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| C0342304 | Variabile complessa e analisi di Fourier | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Variabile complessa e analisi di FourierCódigo: C0342304 Imprimir Corso 3. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Conoscere, studiare e applicare i risultati teorici e pratici relativi alle funzioni analitiche, in particolare alle funzioni elementari e alle loro composizioni. Conoscere e applicare, per l’integrazione delle funzioni olomorfe, il teorema di Cauchy-Gousart e la formula integrale di Cauchy nelle sue diverse versioni per le funzioni a variabile complessa. Conoscere e applicare correttamente il teorema dei residui di Cauchy e le sue applicazioni. Conoscere la trasformata discreta di Fourier e le sue proprietà e applicarla alla teoria dei segnali: la trasformata rapida di Fourier, il filtraggio dei segnali; applicarla inoltre all’elaborazione delle immagini e alla compressione audio. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti devono essere in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio campo di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. Risultati di apprendimento - Conosce i concetti di base delle funzioni olomorfe. - Risolve integrali applicando il teorema dei residui di Cauchy. - Conosce la trasformata rapida di Fourier e il filtraggio dei segnali, applicandoli a diversi problemi di ingegneria: segnali, immagini e audio. Descrizione dei contenuti - Introduzione: numeri complessi. - Funzioni analitiche. - Funzioni elementari. - Il teorema e la formula integrale di Cauchy per le funzioni di variabile complessa. - Teorema dei residui di Cauchy e applicazioni. - Teoria dei segnali: trasformata di Fourier veloce, filtraggio dei segnali. - Applicazioni della teoria del segnale all'elaborazione delle immagini e alla compressione audio. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività didattiche. CRITERI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione sopra descritti si concretizzano nei seguenti criteri di valutazione: - Sono previste due sessioni d’esame ufficiali: ordinaria e straordinaria. +++SESSIONE ORDINARIA+++ Il voto finale di questa sessione è la media ponderata di una serie di prove di valutazione descritte di seguito: -- due consegne di esercizi (SE1), ciascuna delle quali con un peso del 7,5% sul voto finale della sessione ordinaria, da svolgere individualmente o in piccoli gruppi durante il periodo didattico (per ulteriori informazioni, consultare il calendario). -- una relazione (SE2) su un caso pratico, con un peso del 15% sul voto finale della sessione ordinaria, da svolgere individualmente o in piccoli gruppi al termine del periodo didattico (per ulteriori informazioni, consultare il calendario). -- due esami parziali (SE3) che si svolgeranno individualmente durante il periodo didattico (per ulteriori informazioni, consultare il calendario) e che avranno un peso del 35% sul voto finale della sessione ordinaria. *** Il corso si considera superato nella sessione ordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0; in caso contrario, lo studente può sostenere l’esame della sessione ordinaria: si tratta di un unico esame in cui vengono valutati tutti i contenuti del corso. +++SESSIONE STRAORDINARIA+++ Nel caso in cui non si superi il corso nella sessione ordinaria, lo studente potrà farlo nella sessione straordinaria. La sessione straordinaria si svolgerà durante il periodo degli esami di luglio (per ulteriori informazioni, consultare il campus virtuale). Consiste in un unico esame in cui vengono valutati tutti i contenuti del corso. *** La materia si considera superata nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0. VOTI L’articolo 5 del Regio Decreto 1125/2003, del 5 settembre, stabilisce il sistema di valutazione applicabile alle materie dei corsi di laurea appartenenti all’ambito dello Spazio Europeo dell’Istruzione Superiore. Tale sistema è il seguente: Il conseguimento dei crediti corrispondenti comporta il superamento degli esami o delle prove di valutazione associati. Il livello di apprendimento raggiunto dagli studenti sarà espresso con voti numerici su una scala da 0 a 10, con un decimale, a cui potrà essere aggiunta la corrispondente valutazione qualitativa: - 0-4,9: Insufficiente (SS). - 5,0-6,9: Promosso (AP). - 7,0-8,9: Buono (NT). - 9,0-10: Eccellente (SB). La menzione «Matrícula de Honor» sarà assegnata agli studenti che abbiano ottenuto un voto pari o superiore a 9,0. Il loro numero non potrà superare il cinque per cento degli studenti iscritti alla materia nel corrispondente anno accademico, salvo nel caso in cui il numero di studenti iscritti sia inferiore a 20, nel qual caso potrà essere concessa una sola «Matrícula de Honor». Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Fondamentale: 1.- Murray R. Spiegel Variabile complessa McGraw-Hill. 2011. ISBN: 6071505518 2.- Ruel V. Churchill e James Ward Brown Variabile complessa e applicazioni 7ª ed. McGraw-Hill. 2010. ISBN: 8448142128 |
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| TOTALE: | 36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SECONDO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0242605 | Elettromagnetismo II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Elettromagnetismo IICódigo: C0242605 Imprimir Corso 3. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo di questo corso è fornire allo studente le nozioni di base dell'elettrodinamica e della sua relazione con la relatività ristretta. Prerequisiti Nessun prerequisito Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK2 Comprendere fenomeni di natura fisicamente diversa e le analogie sottostanti per applicare soluzioni già note a nuovi problemi RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RK7 Comprendere le leggi e i principi della Fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti RK11 Comprendere i fondamenti e i concetti di base relativi ai campi elettrici e magnetici, nonché l’interrelazione tra tali campi e la loro unificazione nell’elettromagnetismo RS1 Applicare le conoscenze, i concetti e i metodi più importanti dei diversi rami della Fisica. RS4 Applicare i metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di Fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. Risultati di apprendimento RA5 Conoscere gli aspetti rilevanti relativi alla propagazione delle onde elettromagnetiche in mezzo libero e in presenza di contorno RA6 Identifica i meccanismi di emissione delle onde elettromagnetiche. RA6 Analizza i fenomeni di propagazione ed emissione delle onde elettromagnetiche. RA7 Dimostra di aver compreso la stretta relazione tra l’elettromagnetismo e la teoria della relatività. Descrizione dei contenuti Argomento 1: Conduttori in equilibrio elettrostatico Argomento 2: Elettrodinamica -Forza elettromotrice -Induzione elettromagnetica -Equazioni di Maxwell -Onde elettromagnetiche Argomento 3: Elettromagnetismo e relatività. Argomento 4: Radiazione elettromagnetica e sistemi radianti. Attività formative AP1.- Lezioni frontali partecipative AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) AP4.- Lavoro autonomo AP5.- Tutoraggio AP6.- Verifiche delle conoscenze Sistema e criteri di valutazione Valutazione continua Attività Ponderazione (%) SE1.- Attività pratiche 40 Esame parziale (20%). Consegna di domande e problemi non risolti in classe (20%). SE2.- Prove finali di verifica delle conoscenze. 60 Affinché la componente SE1 incida sul voto finale, è necessario ottenere un voto minimo di 4/10 nell’esame finale della sessione ordinaria. In ogni altro caso, questa sezione avrà una ponderazione pari a 0/10. Valutazione finale straordinaria Nella sessione straordinaria, il voto dell’esame incide al 100% sul voto finale. Bibliografia Di base: 1.- Griffiths, David J. Introduction to Electrodynamics Pearson. 2014. ISBN: 9781292021423 2.- Jackson, J.D. Elettrodinamica classica, Cambridge University Press. 2017. ISBN: 9781119770763 Letteratura complementare: 3.- R.P. Feynman, R.B. Leighton, M. Sands Lezioni di fisica di Feynman, Vol. II: Edizione del nuovo millennio: Principalmente elettromagnetismo e materia: 02 Fondo Educativo Interamericano. 1972. ISBN: 9780465040841 |
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| C0242606 | Laboratorio sperimentale I / Experimental Laboratory I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Laboratorio sperimentale I / Experimental Laboratory ICódigo: C0242606 Imprimir Corso 3. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo di questo corso è quello di introdurre gli studenti alla sperimentazione in fisica, all'analisi dei dati e alla propagazione degli errori nei campi della meccanica, dell'elettromagnetismo e della termodinamica. Prerequisiti Nessun prerequisito Competenze RK2 Comprendere fenomeni di natura fisica diversa e le analogie sottostanti per applicare soluzioni già note a nuovi problemi RS2 Eseguire calcoli, valutazioni, studi, relazioni e compiti per sviluppare un lavoro di qualità nell’ambito della Fisica. RS3 Stimare gli ordini di grandezza per interpretare i fenomeni di laboratorio nel campo della Fisica e delle sue discipline, nonché in Chimica. RS5 Utilizzare strumenti elettronici e/o strumenti informatici adeguati nella modellizzazione per la ricerca di soluzioni a problemi fisici. Risultati di apprendimento RA1 Conoscere i principi, le tecniche e gli strumenti di misura, nonché i fenomeni di interesse in Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo. RA2 Utilizza in modo adeguato ed efficiente gli strumenti di misura (Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo), seguendo i protocolli di misurazione, in particolare quelli relativi alla sicurezza dello sperimentatore. RA3 È in grado di valutare i limiti dei metodi di misura dovuti all’interferenza, alla semplicità dei modelli e agli effetti trascurati nel metodo di misura (Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo). RA4 Rappresenta graficamente i dati, ricava informazioni dalla rappresentazione, analizza i dati, modella e confronta i risultati ottenuti con le leggi fisiche relative a Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo. RA5 Documenta il processo di misurazione per quanto riguarda i suoi fondamenti, la strumentazione richiesta e le condizioni in cui è valido, effettuando l’analisi completa secondo il formato IMRD (Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo). RC1 Svolgere in modo autonomo un lavoro di gestione di progetti relativi alle diverse aree della fisica Descrizione dei contenuti Verranno svolti sei esperimenti: Laboratori di meccanica: Caduta libera Esperimenti di termodinamica: 2. Legge dei gas ideali 3. Conducibilità termica 4. Legge dei gas adiabatici Laboratori di elettromagnetismo: 5. Campo magnetico nelle bobine 6. Induzione di Faraday Attività didattiche AP1.- Lezioni frontali partecipative AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) AP4.- Lavoro autonomo AP5.- Tutoraggio AP6.- Verifiche delle conoscenze AP10.- Attività in laboratori e/o aule pratiche Sistema e criteri di valutazione 1. Redazione di relazioni di laboratorio (SE1 + SE3, 40%), di cui una deve essere in formato articolo (SE2, 20%): un PDF realizzato con LaTeX utilizzando il modello fornito e redatto in inglese. Le restanti relazioni possono essere redatte in qualsiasi formato preferito dallo studente, sebbene l’uso di LaTeX rimanga obbligatorio............. 60% 2. Quaderno di laboratorio (SE3)............................................................................... 20% 3. Esame orale (SE2)............................................................ 20% |
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| C0342305 | Calcolo stocastico | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Calcolo stocasticoCódigo: C0342305 Imprimir Corso 3. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo di questo corso è fornire agli studenti una solida formazione nell'analisi e nella modellizzazione dei processi stocastici, consentendo loro di affrontare problemi dinamici soggetti a incertezza in diversi contesti. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: - Comprendere i fondamenti dei processi stocastici e la loro rilevanza nella modellizzazione dei fenomeni casuali. - Analizzare e caratterizzare le catene di Markov, applicandone le proprietà alla risoluzione di problemi matematici e ad applicazioni reali. - Sviluppare una comprensione approfondita delle martingale e delle loro proprietà fondamentali, applicandole all’analisi dei giochi d’azzardo, della finanza e di altri sistemi stocastici. - Modellare fenomeni casuali utilizzando il moto browniano, comprenderne le proprietà e il ruolo come base per il calcolo stocastico. - Avvicinarsi al calcolo stocastico attraverso l’integrazione stocastica e l’applicazione della formula di Itô, applicandola alla risoluzione di equazioni differenziali stocastiche. - Formulare e risolvere problemi stocastici utilizzando un approccio teorico e analitico, con applicazioni in fisica, ingegneria finanziaria e altri campi dell’ingegneria matematica. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è vivamente consigliato aver frequentato o stare frequentando i corsi di statistica previsti dal piano di studi. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE12 - Padroneggiare e applicare i concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. Risultati di apprendimento o Conosce i fondamenti teorici e le proprietà di base dei processi stocastici. o È in grado di distinguere se un processo stocastico soddisfa la condizione di Markov di indipendenza tra futuro e passato, quando si conosce il presente. o Lavora con modelli stocastici (catene di Markov, modelli di code). o È in grado di analizzare le diverse proprietà delle catene di Markov a tempo discreto e a tempo continuo. o Applica le tecniche dei processi stocastici, in particolare delle catene di Markov, alla formulazione di modelli stocastici e di Markov relativi a fenomeni reali. o Conosce i processi di Wiener e le loro proprietà, nonché i principi dell’integrale stocastico. Descrizione dei contenuti Argomento 0. Ripasso della teoria della probabilità. - Spazi di probabilità, variabili casuali e distribuzioni di probabilità. - Valore atteso, varianza e covarianza. - Funzioni generatrici e trasformate di Laplace. - Vettori casuali e distribuzioni di probabilità congiunte. - Distribuzione normale multivariata. Argomento 1. Introduzione ai processi stocastici. Definizione e classificazione dei processi stocastici. Processi a tempo discreto e continuo. Funzione di autocorrelazione. Stazionarietà debole e forte. Argomento 2. Catene di Markov a tempo discreto. - Definizione e proprietà fondamentali. - Matrici di transizione e catene regolari. - Distribuzione stazionaria e convergenza. - Applicazioni alla modellizzazione matematica. Argomento 3. Martingale a tempo discreto. - Definizione e proprietà delle martingale. - Martingale, sottomartingale e supermartingale. - Teoremi di convergenza delle martingale. - Applicazioni in finanza. Argomento 4. Catene di Markov a tempo continuo. - Processi di Markov in tempo continuo. - Generatori infinitesimali e semigruppi di transizione. - Processi di Poisson. - Processi di nascita e morte. Argomento 5. Movimento browniano. - Definizione e costruzione del moto browniano. - Proprietà fondamentali: continuità, indipendenza degli incrementi e distribuzione normale. - Movimento browniano in più dimensioni. - Applicazioni in fisica e finanza (modelli di valutazione degli attivi). Argomento 6. Introduzione al calcolo stocastico: integrazione stocastica. - Integrale di Itô e proprietà fondamentali. - Formula di Itô e applicazioni. - Applicazioni nell'ingegneria finanziaria e nella modellizzazione di sistemi dinamici. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Il voto finale del corso nella SESSIONE ORDINARIA sarà calcolato come media ponderata tra progetti ed esami secondo le seguenti modalità: - Valutazione continua (60%): + Consegna degli esercizi (20%). + Attività pratiche di gruppo (20%). + Esame parziale non liberatorio (20%). - Esame finale dell’intero corso (40%): è richiesto un voto minimo di 4,0 per il calcolo della media. Nel caso in cui il voto dell’esame finale sia pari o superiore a 4,0, questo viene conteggiato nella media con la valutazione continua, anche se quest’ultima è stata non superata. SE1: Consegna degli esercizi (20%), SE2: Attività pratiche di gruppo (20%) e SE3: Esami (60%) Il voto finale del corso nella SESSIONE STRAORDINARIA è pari al 100% del voto dell’esame finale di tale sessione. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Richard Durrett Essentials of Stochastic Processes Springer. 2018. ISBN: 3319833316 |
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| C0342306 | Crittografia e sicurezza / Cryptography and Security | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Crittografia e sicurezza / Cryptography and SecurityCódigo: C0342306 Imprimir Corso 3. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi In questo corso getteremo le basi della crittografia moderna, una disciplina fondamentale per garantire la sicurezza dei sistemi e delle comunicazioni digitali. La crittografia è essenziale per proteggere le informazioni sensibili, garantire la privacy e creare fiducia nell'era digitale. Perché la crittografia è importante? La crittografia non solo è essenziale per la sicurezza, ma svolge anche un ruolo chiave in: • Apprendimento automatico sicuro e intelligenza artificiale che tutela la privacy. • Blockchain e sistemi distribuiti. • Comunicazioni sicure nell’IoT e nel cloud computing. • Sistemi di identità digitale e autenticazione. • Privacy dei dati e conformità al GDPR. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è vivamente consigliato aver frequentato o stare frequentando i corsi di programmazione previsti dal piano di studi. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti siano in grado di applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. Risultati di apprendimento o Conosce e comprende i principi fondamentali della codifica e della teoria dell’informazione. o Conosce e padroneggia con disinvoltura i principi della codifica orientata alla compressione dei dati, alla correzione degli errori e alla sicurezza. o Conosce lo stato attuale delle tecniche crittografiche e la loro evoluzione storica. o Padroneggia con disinvoltura i principali algoritmi di cifratura sia a chiave privata che a chiave pubblica. o Conoscere e padroneggiare i principali protocolli crittografici, i loro obiettivi e le relative tecniche. o Implementa e programma alcuni semplici protocolli crittografici. Descrizione dei contenuti Il corso vale 6 crediti ECTS e comprende: • Fondamenti teorici: principi matematici alla base dei sistemi crittografici, tra cui la teoria dell’informazione, la teoria dei numeri e la complessità computazionale. • Crittografia simmetrica: cifratori a flusso e a blocco, compresi DES e AES, e le loro modalità operative. • Funzioni hash: funzioni hash crittografiche, le loro proprietà e le applicazioni nella verifica dell’integrità e nelle firme digitali. • Crittografia asimmetrica: sistemi crittografici a chiave pubblica come RSA, lo scambio di chiavi Diffie-Hellman ed ElGamal. • Crittografia a curve ellittiche (ECC): sistemi crittografici moderni basati su curve ellittiche, che offrono maggiore sicurezza con chiavi di dimensioni più ridotte. • Crittografia post-quantistica: introduzione ai sistemi crittografici resistenti agli attacchi tramite calcolo quantistico. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Nell’aula virtuale del corso potrai consultare in dettaglio le attività che dovrai svolgere, nonché le date di consegna, i criteri di valutazione e le griglie di valutazione relative a ciascuna di esse. SESSIONE ORDINARIA Per superare il corso nella sessione ordinaria, dovrai ottenere un voto pari o superiore a 5,0 su 10,0 nella valutazione finale del corso (media ponderata) e, inoltre: IMPORTANTE: Il voto medio di tutte le attività del corso dovrà essere pari o superiore a 5,0 su 10,0 per poter essere conteggiato nella media con il voto dell’esame. Allo stesso modo, il voto dell’esame dovrà essere pari o superiore a 4,0 su 10,0 per poter essere conteggiato nella media con quello delle attività. Il voto finale in questa sessione si baserà sul seguente sistema di valutazione: Valutazione continua (40 % del voto finale) • Partecipazione al forum e comportamento quotidiano in aula: 5% del voto finale. • Esercitazioni TP1 e TP2: 15% ciascuna (30% in totale). – TP1: Implementazione di sistemi crittografici classici o di fondamenti matematici. – TP2: Implementazione di attacchi ai protocolli crittografici. • Attività sul forum: 5% del voto finale. • Comportamento e lavoro in aula: 5% del voto finale. – Progetto integrativo che riguarda la crittografia simmetrica e/o asimmetrica. Esame finale (60 % del voto finale) L’esame finale valuterà la tua comprensione globale della crittografia, inclusi: • Concetti teorici e fondamenti matematici. • Analisi dei protocolli crittografici. • Valutazione della sicurezza e analisi delle vulnerabilità. • Risoluzione di problemi utilizzando tecniche crittografiche adeguate. SESSIONE STRAORDINARIA Per superare il corso nella sessione straordinaria, è necessario ottenere un voto pari o superiore a 5,0 su 10,0 nella valutazione finale del corso (media ponderata). Gli studenti dovranno consegnare le attività non superate nella sessione ordinaria, dopo aver ricevuto il relativo feedback dal docente, nonché quelle che non fossero state consegnate. Si applicano i seguenti criteri di valutazione: • Sia la media delle attività che il voto dell’esame devono essere ≥ 5,0. • La media ponderata finale deve essere ≥ 5,0. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Luis Hernández Encinas La crittografia Los libros de la Catarata. 2016. ISBN: 9788490971079 2.- María Isabel González Vasco e Ángel Luis Pérez del Pozo Crittografia essenziale: Principi di base per la progettazione di schemi e protocolli sicuri Ediciones de la U. 2021. ISBN: 978-958-792-2 3.- Pino Caballero Gil Introduzione alla crittografia RA-MA S.A. Casa editrice e pubblicazioni. 2002. ISBN: 9788478975204 |
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| C0342307 | Gestione dei dati / Data Management | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gestione dei dati / Data ManagementCódigo: C0342307 Imprimir Corso 3. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso ha lo scopo di fornire agli studenti le conoscenze e le competenze necessarie per gestire, trasformare e analizzare i dati in modo efficace, utilizzando diverse tecniche di esplorazione, riduzione della dimensionalità, raggruppamento ed estrazione di conoscenza. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è vivamente consigliabile aver frequentato o stare frequentando i corsi di programmazione previsti dal piano di studi. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE12 - Padroneggiare e applicare concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. CE13 - Utilizzare metodi di scienza dei dati (gestione, machine learning) come parte del processo di analisi di grandi insiemi di dati in ambienti informatici. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. Risultati di apprendimento o Conosce le tecniche applicabili al trattamento dei dati grezzi per raffinarli e prepararli prima di procedere alla loro analisi. o Conosce i metodi per gestire la mancanza di dati e individuare i dati errati o Conosce tecniche di trasformazione per ridurre la dimensionalità di grandi volumi di dati. o Conosce diverse tecniche di raggruppamento e sa applicarle per ottenere gruppi omogenei. o È in grado di eseguire un processo completo di pulizia e trasformazione di un insieme di dati. o Conosce i fondamenti dell’estrazione e dell’analisi dei dati, nonché la loro relazione con altre discipline. o Conoscere le tecniche di classificazione, associazione e dipendenza per l’estrazione di conoscenza. Descrizione dei contenuti Il corso di Gestione dei dati comprende i seguenti argomenti: o Argomento 1. Fondamenti della gestione dei dati. o Argomento 2. Archiviazione dei dati I: SQL o Argomento 3. Tecniche di estrazione della conoscenza o Argomento 4. Archiviazione dei dati II: NoSQL Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: - Gestire e archiviare i dati in modo efficiente, comprendendo diversi modelli e architetture. - Trasformare i dati, correggendo gli errori e gestendo i valori mancanti. - Esplorare e selezionare i dati rilevanti, applicando analisi esplorative e visualizzazioni. - Ridurre la dimensionalità, utilizzando tecniche come PCA e t-SNE per ottimizzare l’analisi. - Applicare metodi di raggruppamento ed estrazione di conoscenza, quali il clustering, la classificazione e le regole di associazione. - Implementare soluzioni in Python, sviluppando modelli applicabili a problemi reali. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA: Valutazione continua: - Partecipazione e frequenza + risoluzione dei casi pratici (50%): - Frequenza regolare alle lezioni e alle attività in programma. - Partecipazione attiva a discussioni e dibattiti - Esecuzione corretta e completa dei casi di studio. - Esame finale dell’intero corso (50%). Il voto delle attività di valutazione continua dovrà essere pari o superiore a 5,0 su 10,0 per poter essere conteggiato nella media con l’esame. Lo stesso vale per il voto dell’esame finale, che dovrà essere anch’esso pari o superiore a 5,0 su 10,0 per poter essere conteggiato nella media con le attività di valutazione continua. SESSIONE STRAORDINARIA: 100% esame. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia di base: 1.- Anne-Christine BISSON SQL: Fondamenti del linguaggio Edizioni ENI. 2021. ISBN: 9782409030376 2.- E. Redmond e J. R. Wilson Sette database in sette settimane: una guida ai database moderni e al movimento NoSQL Pragmatic Bookshelf. 2012. ISBN: 9781934356920 3.- K. Chodorow MongoDB: The Definitive Guide (3ª ed.) O’Reilly Media. 2019. ISBN: 9781491954461 4.- R. Elmasri e S. B. Navathe Fondamenti dei sistemi di database (7ª ed.) Pearson. 2015. ISBN: 9780133970777 |
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| C0342308 | Simulazione numerica / Numerical Simulation | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Simulazione numerica / Numerical SimulationCódigo: C0342308 Imprimir Corso 3. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Gli obiettivi del corso si dividono in due grandi gruppi. Da un lato, lo studente apprenderà i principali metodi numerici per la risoluzione delle equazioni differenziali a derivate parziali (EDP). Dall'altro, lo studente apprenderà le principali tecniche di analisi e trattamento delle soluzioni ottenute. Il primo gruppo comprende i metodi di risoluzione esplicita e implicita delle EDP, insieme ai metodi di ricerca di soluzioni speciali (come quelle stazionarie) delle EDP. Il secondo gruppo si suddivide in algoritmi per la gestione di matrici di grandi dimensioni e nell’uso di funzionali e dell’analisi funzionale per comprendere e analizzare le soluzioni delle EDP ottenute con il primo gruppo di obiettivi. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è altamente raccomandabile aver frequentato o stare frequentando i corsi relativi all’argomento “Calcolo numerico” e anche quelli di programmazione previsti dal corso di laurea. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazione nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. CE15 - Conoscere diversi modelli di simulazione, la simulazione stocastica, la gestione e la pianificazione dei sistemi logistici; e risolvere con l’ausilio di software casi relativi a modelli di gestione e pianificazione della produzione. Risultati di apprendimento o Conoscere i fondamenti pratici dei metodi degli elementi finiti e le tecniche per la loro implementazione nella risoluzione di problemi in domini poligonali. o È in grado di utilizzare alcuni pacchetti di simulazione numerica. Descrizione dei contenuti - Introduzione alla simulazione con equazioni differenziali. Verranno esaminate le principali soluzioni delle equazioni differenziali di primo e secondo ordine. - Metodo delle differenze finite e metodo di Crank-Nicholson. Verranno studiati sia il metodo delle differenze finite esplicito che quello implicito, nonché il metodo di Crank-Nicholson, che verrà implementato per ottenere le soluzioni di: - Risoluzione numerica dell’equazione d’onda. - Soluzione numerica dell’equazione del calore. - Risoluzione numerica dell’equazione di Laplace. - Risoluzione di equazioni alle derivate parziali con diverse forme di condizioni al contorno e di bordo. Verranno esaminate condizioni al contorno omogenee e non omogenee. - Trattamento delle matrici sparse. Verrà condotto uno studio su come implementare numericamente la risoluzione delle matrici sparse e sui vantaggi rispetto ai metodi convenzionali di risoluzione dei sistemi di equazioni. - Metodo degli elementi finiti. Verrà fornita un’introduzione al metodo degli elementi finiti e alla formulazione variazionale. Il metodo verrà implementato innanzitutto per la risoluzione delle equazioni differenziali ordinarie (EDO) e successivamente per la risoluzione delle equazioni differenziali parziali (EDPS) di secondo ordine. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA Valutazione continua: - Laboratori e compiti (35%). *** I compiti che superano il 25-30% dell’IA saranno valutati con un punteggio da 0 a 10. - Esame della sessione ordinaria (65%): esame finale (dell’intero corso). *** Per poter calcolare la media con la valutazione dei laboratori e dei compiti è necessario ottenere un minimo di 4,5 su 10,0 in questo esame. Il corso si considera superato nella sessione ordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0 su 10,0. SESSIONE STRAORDINARIA Nella sessione straordinaria lo studente sosterrà un unico esame su tutti i contenuti trattati nel corso. Il voto in questa sessione sarà quello ottenuto in tale esame (non verranno presi in considerazione né i laboratori né i compiti). La materia si considera superata nella sessione straordinaria se il voto finale è pari o superiore a 5,0 su 10,0. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Juan Carlos Jiménez Bedolla Metodi numerici con Python Università Nazionale Autonoma del Messico. 2022. ISBN: 978-607-30-58 2.- O. C. Zienkiewicz Il metodo degli elementi finiti Reverté. 2010. ISBN: 978-84-291-91 3.- Steven Chapra e Raymond Canale Metodi numerici per ingegneri McGraw-Hill Interamericana de España S.L.. 2011. ISBN: 6071504996 |
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| C0342309 | Intelligenza artificiale | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Intelligenza artificialeCódigo: C0342309 Imprimir Corso 3. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Il corso "Introduzione all'Intelligenza Artificiale" è stato progettato per fornire agli studenti di Ingegneria Matematica una panoramica dei concetti, delle tecniche e delle applicazioni fondamentali dell'IA. Il corso spazia dai principi di base, quali la definizione e l'impatto dell'IA in diversi settori industriali, fino allo sviluppo di modelli pratici. Gli studenti impareranno a implementare modelli di classificazione (di base e avanzati) e di regressione, esploreranno l’analisi dei dati attraverso le serie temporali e saranno introdotti alle reti neurali e all’apprendimento non supervisionato. Si privilegia un approccio pratico, utilizzando strumenti e linguaggi come Python, per risolvere problemi reali sviluppando al contempo una solida base teorica. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di (obiettivi di apprendimento): - Acquisire una conoscenza approfondita della materia e delle sue applicazioni più comuni. - Implementare diversi modelli utilizzando la sintassi del linguaggio di programmazione Python. - Imparare e analizzare come addestrare modelli di Intelligenza Artificiale - Applicare modelli di IA a problemi del mondo reale di varia natura. Prerequisiti Si raccomanda di possedere conoscenze del linguaggio di programmazione Python, poiché sarà utilizzato come linguaggio di programmazione principale in questo corso. Si raccomanda di aver frequentato i corsi di analisi numerica, tecniche di ottimizzazione e controllo e algebra lineare. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. CE12 - Padroneggiare e applicare i concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. CE13 - Utilizzare metodi di scienza dei dati (gestione, machine learning) nell’ambito del processo di analisi di grandi insiemi di dati in ambienti informatici. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. Risultati di apprendimento o Comprendere l’evoluzione storica dell’Intelligenza Artificiale e identificare le caratteristiche di un sistema/agente intelligente. o Identificare quale tipo di ricerca (cieca/euristica/tra avversari) sia più adeguata per affrontare la soluzione di un determinato problema e implementare tale meccanismo di ricerca. o Progettare un’euristica adeguata per un dato problema. o Identificare quale tipo di apprendimento (supervisionato, non supervisionato) sia più adeguato per un dato problema e implementare la strategia di apprendimento più appropriata. o Risolve problemi di varia complessità utilizzando tecniche di intelligenza artificiale. o Applica tecniche avanzate di intelligenza artificiale per la progettazione e lo sviluppo di applicazioni. Descrizione dei contenuti Il corso di «Intelligenza Artificiale» del corso di laurea in Ingegneria Matematica dell’Università Alfonso X el Sabio comprende i seguenti argomenti: - Argomento 0. Fondamenti di IA. - Argomento 1. Modelli di classificazione. - Argomento 2. Modelli di regressione. - Argomento 3. Serie temporali e IA. - Argomento 4. Introduzione alle reti neurali. - Argomento 5. Modelli non supervisionati e di rinforzo. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA (valutazione continua + esame finale): +++ Valutazione continua: partecipazione e frequenza + risoluzione dei casi pratici (50%). - Frequenza regolare alle lezioni e alle attività in programma. - Partecipazione attiva alle discussioni e ai dibattiti. - Esecuzione corretta e completa dei casi di studio. +++ Esame finale: prova d’esame nella sessione ordinaria su tutti i contenuti del corso (50%). - Per poter essere conteggiato nel calcolo del voto finale insieme alla valutazione continua. In tal caso, si procederà al calcolo della media anche se il voto ottenuto in quest’ultima sia inferiore a 5,0. SESSIONE STRAORDINARIA: Nella sessione straordinaria, la valutazione si baserà esclusivamente su un esame che coprirà tutti i contenuti del corso. L’esame avrà un peso del 100% nella valutazione finale. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Charu C. Aggarwal Algebra lineare e ottimizzazione per l'apprendimento automatico Springer. 2020. ISBN: 3030403432 2.- Eloy Vicente Cestero e Alfonso Mateos Caballero Intelligenza artificiale: fondamenti matematici, algoritmici e metodologici 978-84-09-46911-6. 2023. ISBN: 8409469111 3.- John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy Fondamenti di apprendimento automatico per l’analisi predittiva dei dati, seconda edizione: algoritmi, esempi risolti e casi di studio The MIT Press. 2020. ISBN: 0262044692 4.- Peter J. Brockwell (Autore), Richard A. Davis Introduzione alle serie temporali e alle previsioni (Springer Texts in Statistics) 3ª ed. Springer International Publishing AG. 2016. ISBN: 9783319298528 |
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| TOTALE: | 42 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Quarto anno
PRIMO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0342602 | Fisica quantistica I | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fisica quantistica ICódigo: C0342602 Imprimir Corso 4. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo di questo corso è quello di consentire allo studente di sviluppare le prime competenze in Fisica Quantistica, l'ultima delle grandi branche della fisica e di assoluta attualità per le sue applicazioni tecnologiche, e, più specificatamente, nella Teoria Quantistica Classica. Ci si aspetta che lo studente acquisisca una comprensione concettuale della fisica alla base dei fenomeni che hanno portato l’umanità allo sviluppo formale di quest’area di conoscenza, utilizzando le prime formulazioni matematiche e concetti quali la quantizzazione dell’energia nelle interazioni e la dualità onda-particella sia della radiazione elettromagnetica che della materia. Lo studente deve inoltre essere in grado di risolvere problemi relativamente complessi della Teoria Quantistica Classica. Prerequisiti Nessuno Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK2 Comprendere fenomeni di natura fisicamente diversa e le loro analogie sottostanti per l’applicazione di soluzioni già note a nuovi problemi RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RK5 Comprendere la portata e i limiti della fisica classica che hanno portato alla formulazione della relatività speciale e generale, oltre che della meccanica quantistica, per affrontare i nuovi problemi che emergono nella fisica moderna. RK6 Conoscere i principi della matematica e della statistica che sono alla base degli studi di fisica nei sistemi classici e quantistici RK7 Comprendere le leggi e i principi della fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti RK8 Comprendere i concetti fondamentali della fisica quantistica nella modellizzazione dei fenomeni su scala atomica e subatomica RS1 Applicare le conoscenze, i concetti e i metodi più importanti dei diversi rami della fisica. Risultati di apprendimento RA1 Utilizza i fondamenti sperimentali della fisica quantistica e i suoi postulati per discutere adeguatamente esercizi e/o esperimenti di laboratorio. RA2 Applica in modo appropriato la formulazione matematica della meccanica quantistica a sistemi unidimensionali e tridimensionali semplici per portare a termine con successo le attività pratiche. RA3 Comprende la natura duale degli enti microscopici e le conseguenze di tale dualità sulle loro caratteristiche e sulla loro descrizione. RA4 Conosce le basi sperimentali della fisica quantistica e gestisce con disinvoltura gli ordini di grandezza delle diverse grandezze fisiche su scala atomica. Descrizione dei contenuti Argomento 1: Radiazione termica e postulato di Planck. Argomento 2: Proprietà corpuscolari della radiazione elettromagnetica. Argomento 3: Ipotesi di de Broglie e proprietà ondulatorie della materia. Argomento 4: Modelli atomici classici e semiclassici. Argomento 5: Formulazione ondulatoria della meccanica quantistica. Argomento 6: Equazione di Schrödinger indipendente dal tempo. Argomento 7: Modello atomico di Schrödinger. Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 48 4 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 30 2,5 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 72 3 50 AP4.- Lavoro autonomo 120 0 0 AP5.- Tutoraggio 24 0,6 30 AP6.- Verifiche di conoscenza 6 0,5 100 TOTALE 300 10,6 Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione consisterà nella valutazione del grado di acquisizione delle competenze associate al corso da parte dello studente. SESSIONE ORDINARIA – VALUTAZIONE CONTINUA La valutazione continua comprenderà le seguenti prove: -- un caso pratico, con un peso del 20% sul voto finale del corso, che gli studenti svolgeranno in piccoli gruppi nel corso del semestre; tale caso pratico comporterà la presentazione di uno o più elaborati, ciascuno dei quali sarà valutato e avrà il proprio peso nella valutazione complessiva del caso. Le date di consegna saranno comunicate con sufficiente anticipo. -- un esame parziale, con un peso del 20% sul voto finale del corso. La data del primo esame, in cui saranno valutati gli argomenti da 1 a 3, sarà comunicata con sufficiente anticipo (si terrà nel mese di novembre). -- un esame finale, con un peso del 60% sul voto finale del corso, in cui saranno valutati tutti i contenuti (argomenti) trattati e che si terrà nella data stabilita dall’università per l’esame della sessione ordinaria (comunicata ufficialmente all’inizio del quadrimestre). ***** La media ponderata di tutte queste prove di valutazione verrà calcolata esclusivamente se nell’esame finale il voto ottenuto è pari o superiore a 4,0 punti su 10. A loro volta, solo gli esami saranno soggetti a revisione. ***** Lo studente avrà superato il corso nella sessione ordinaria se e solo se otterrà un voto finale (media ponderata di tutte le prove di valutazione) pari o superiore a 5,0 su 10. In caso contrario, lo studente potrà superare il corso nella sessione straordinaria. SESSIONE STRAORDINARIA In questa sessione, lo studente sarà esaminato su tutti i contenuti (argomenti) trattati in un esame finale che si terrà nella data stabilita dall’università per l’esame della sessione straordinaria. Il voto, in questa sessione, sarà unico ed esclusivamente quello ottenuto in tale esame; la materia sarà considerata superata se il voto è pari o superiore a 5,0 punti su 10. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Juan José Gómez Cadenas Meccanica quantistica: Introduzione e applicazioni Edizioni Paraninfo. 2012. ISBN: 8498825126 2.- Robert Martin Eisberg e Robert Resnick Fisica quantistica: atomi, molecole, solidi, nuclei e particelle Casa editrice Limusa S.A. de C.V. (Messico). 1978. ISBN: 978-968180419 Letteratura complementare: 3.- Alberto Galindo e Pedro Pascual Meccanica quantistica Casa editrice Reverte. 1991. ISBN: 8429158801 4.- Ramón Fernández e José Luis Sánchez 100 problemi di fisica quantistica Alianza Editorial. 2001. ISBN: 8420686336 Altri: 5.- David J. Griffiths Introduzione alla meccanica quantistica Cambridge University Press. 2018. ISBN: 1107189632 6.- J. J. Sakurai J.J. Sakurai – Meccanica quantistica moderna Addison-Wesley. 2017. ISBN: 1108422411 |
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| C0442300 | Apprendimento automatico | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apprendimento automaticoCódigo: C0442300 Imprimir Corso 4. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso ha l'obiettivo di presentare in modo graduale i concetti di base e avanzati dell'apprendimento automatico. All'inizio del corso verranno illustrati i fondamenti dell'apprendimento automatico supervisionato, per poi passare ai modelli di deep learning. Il corso si concluderà con i modelli di analisi non supervisionata. Le conoscenze necessarie per comprendere i modelli di reti neurali presentati in questo corso includono concetti teorici fondamentali, nonché la capacità di costruire i propri modelli utilizzando il linguaggio di programmazione Python. A tal fine, combineremo i concetti teorici con casi d’uso concreti, che consentiranno di verificare i risultati ottenuti su problemi del mondo reale. Prerequisiti Si raccomanda di possedere conoscenze del linguaggio di programmazione Python, poiché sarà utilizzato come linguaggio di programmazione principale in questo corso di apprendimento automatico (Machine Learning). Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB1 - Che gli studenti abbiano dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che implicano conoscenze provenienti dall’avanguardia del proprio campo di studio; CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio; CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica; CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato; COMPETENZE TRASVERSALI: CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. COMPETENZE SPECIFICHE: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE2 - Conoscere dimostrazioni rigorose di alcuni teoremi classici in diversi ambiti della matematica. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. Risultati di apprendimento o Comprende la relazione tra la complessità dei modelli di apprendimento, le caratteristiche dei dati di addestramento e il sovradattamento, e conosce i meccanismi per evitarlo. o Sviluppa le capacità necessarie per progettare le fasi di un processo completo di analisi dei dati basato su tecniche di apprendimento automatico o Sa applicare correttamente le tecniche di apprendimento automatico per ottenere risultati affidabili e significativi. o Conosce le tecniche più rappresentative e attuali di apprendimento non supervisionato, semisupervisionato e supervisionato, con e senza rinforzo. o Conosce le tecniche di deep learning o Identifica le tecniche di analisi dei dati appropriate in base al problema o Utilizza gli strumenti e gli ambienti di lavoro più aggiornati nel campo dell’apprendimento automatico. o Conosce le tecniche di analisi di dati complessi di diversa tipologia. Descrizione dei contenuti Argomento 0. Fondamenti di apprendimento automatico Argomento 1. Modelli di classificazione e regressione Argomento 2. Reti neurali Argomento 3. Reti neurali convoluzionali (CNN) Argomento 4. Reti neurali ricorrenti (RNN) Argomento 5. Elaborazione del linguaggio naturale Argomento 6. Modelli non supervisionati Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: - Acquisire una conoscenza approfondita dell’apprendimento automatico e delle sue applicazioni più comuni. - Implementare diversi modelli utilizzando la sintassi del linguaggio di programmazione Python. - Imparare e analizzare come addestrare i modelli di apprendimento automatico. - Applicare modelli di apprendimento automatico a problemi del mondo reale di varia natura. - Comprendere e utilizzare correttamente gli strumenti e le tecniche di implementazione dei modelli già addestrati. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza di gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA (peso dei casi di studio: 50%, peso dell’esame: 50%): 1) Partecipazione e frequenza + risoluzione dei casi pratici (50%): a) Frequenza regolare alle lezioni e alle attività in programma. b) Partecipazione attiva a discussioni e dibattiti c) Esecuzione corretta e completa dei casi di studio 2) Esame finale (50%): esame nella sessione ordinaria che comprenderà il 50% di domande teoriche e il 50% di casi pratici. Per superare il corso è richiesto un voto minimo di 3. NEL CASO IN CUI LA FREQUENZA NON SIA PARI AL 70%, LA VALUTAZIONE CONTINUA VIENE SOSPESA CON VOTO ZERO E SI CALCOLA LA MEDIA CON L’ESAME FINALE SESSIONE STRAORDINARIA (100% esame): Nella sessione straordinaria, la valutazione si baserà esclusivamente su un esame che coprirà tutti i contenuti del corso. L’esame avrà un peso del 100% nella valutazione finale. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Charu C. Aggarwal Algebra lineare e ottimizzazione per l'apprendimento automatico Springer. 2020. ISBN: 3030403432 2.- Eloy Vicente Cestero e Alfonso Mateos Caballero Intelligenza artificiale: fondamenti matematici, algoritmici e metodologici 978-84-09-46911-6. 2023. ISBN: 8409469111 3.- John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy Fondamenti di apprendimento automatico per l’analisi predittiva dei dati, seconda edizione: algoritmi, esempi risolti e casi di studio The MIT Press. 2020. ISBN: 0262044692 4.- Peter J. Brockwell (Autore), Richard A. Davis Introduzione alle serie temporali e alle previsioni (Springer Texts in Statistics) 3ª ed. Springer International Publishing AG. 2016. ISBN: 9783319298528 |
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| C0442301 | Modelli di gestione e produzione / Management and Production Models | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Modelli di gestione e produzione / Management and Production ModelsCódigo: C0442301 Imprimir Corso 4. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Il corso "Modelli di gestione e produzione" offre agli studenti di Ingegneria Matematica una visione completa della gestione e della realizzazione dei progetti, combinando tecniche matematiche con metodologie agili quali Scrum e Kanban. Verranno approfonditi processi, strumenti e modelli applicati alla pianificazione, all'esecuzione e all'ottimizzazione dei progetti in diversi contesti produttivi. Nel corso del corso, gli studenti acquisiranno le competenze necessarie per: - Applicare modelli matematici alla gestione dei progetti, all’ottimizzazione delle scorte, alla sequenzializzazione delle attività e alla gestione delle code d’attesa. - Implementare metodologie agili con strumenti quali Jira e Figma per organizzare i flussi di lavoro e migliorare la produttività. - Modellare e risolvere problemi di affidabilità, sostituzione e manutenzione in diversi contesti produttivi. - Comprendere e applicare modelli di simulazione, compresa la generazione di numeri e variabili casuali per l’analisi e il processo decisionale. - Integrare tecniche matematiche con approcci gestionali moderni per migliorare l’efficienza e l’adattabilità nella produzione. Questo corso combina teoria e pratica attraverso casi di studio applicati e strumenti software, preparando gli studenti ad affrontare le sfide della gestione dei progetti in contesti industriali e tecnologici. Prerequisiti Non sono richieste conoscenze preliminari specifiche, ma è consigliabile una base di matematica. Competenze COMPETENZE DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE: CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE12 - Padroneggiare e applicare concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. CE13 - Utilizzare metodi di scienza dei dati (gestione, machine learning) come parte del processo di analisi di grandi insiemi di dati in ambienti informatici. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. CE15 - Conoscere diversi modelli di simulazione, la simulazione stocastica, la gestione e la pianificazione dei sistemi logistici; e risolvere, con l’ausilio di software, casi relativi a modelli di gestione e pianificazione della produzione. Risultati di apprendimento o Identifica e classifica diversi modelli di gestione delle scorte, sequenziamento delle attività, pianificazione dei progetti e code di attesa, con i relativi elementi e proprietà. o Riconosce problemi di affidabilità, sostituzione e manutenzione; li modella e li risolve. o Risolve, con l’ausilio di software, casi relativi a modelli di gestione e pianificazione della produzione. Descrizione dei contenuti Questo corso offre agli studenti di Ingegneria Matematica una visione pratica della gestione e della realizzazione di progetti attraverso metodologie agili quali Scrum e Kanban. Verrà esplorato l’uso di strumenti digitali come Jira e Figma per pianificare, eseguire e monitorare i progetti in ambienti produttivi. Verranno affrontati concetti chiave della gestione dei progetti, tra cui la pianificazione agile, la gestione dei team, la simulazione dei processi e l’ottimizzazione dei flussi di lavoro, integrando approcci matematici per il processo decisionale e il miglioramento continuo. Contenuti generali Unità 1: Fondamenti della gestione dei progetti Introduzione alla gestione dei progetti: principi di base ed evoluzione storica. Confronto tra metodologie tradizionali e agili. Ruoli chiave nella gestione dei progetti: Product Owner, Scrum Master e team di sviluppo. Applicazione di modelli matematici nella gestione dei progetti. Unità 2: Metodologie agili e strumenti di gestione Introduzione a Scrum e Kanban: principi e differenze. Utilizzo di Jira per la gestione di progetti agili. Organizzazione del backlog, definizione delle priorità delle attività e pianificazione degli sprint. Implementazione di bacheche Kanban e Scrum in Jira. Gestione visiva del lavoro e ottimizzazione dei flussi. Unità 3: Pianificazione dei progetti con Jira Creazione e gestione del backlog: epiche, user story e attività. Stima delle attività e assegnazione delle risorse. Sviluppo della tempistica del progetto e monitoraggio dei progressi. Analisi del carico di lavoro e ottimizzazione delle prestazioni del team. Unità 4: Esecuzione e monitoraggio dei progetti Monitoraggio del lavoro del team tramite Jira. Utilizzo di grafici burn-down e diagrammi di flusso cumulativi. Controllo della qualità e gestione dei rischi nei progetti agili. Risoluzione degli incidenti e creazione di report in Jira. Unità 5: Progettazione e prototipazione con Figma Introduzione a Figma come strumento di prototipazione. Creazione di wireframe e prototipi interattivi. Collaborazione in team e revisione dei prototipi in tempo reale. Documentazione del progetto e preparazione per lo sviluppo. Unità 6: Chiusura dei progetti e valutazione Convalida dei risultati finali e chiusura del progetto. Valutazione dei risultati e delle metriche di prestazione. Riflessione sui processi e miglioramento continuo. Etica e buone pratiche nella gestione dei progetti agili. Competenze - Comprendere e applicare metodologie agili nella gestione dei progetti. - Utilizzare strumenti digitali come Jira e Figma per pianificare, eseguire e monitorare i progetti. - Sviluppare capacità analitiche per l’ottimizzazione dei flussi di lavoro e l’assegnazione delle risorse. - Implementare modelli matematici per il processo decisionale nella gestione dei progetti. - Risolvere problemi attraverso la gestione visiva e la simulazione di scenari produttivi. A chi è rivolto Questo corso è rivolto a studenti di Ingegneria Matematica e a professionisti che desiderino applicare metodologie agili nella gestione dei progetti, combinando approcci analitici con strumenti digitali per migliorare l’efficienza e la produttività. Requisiti dei partecipanti Per trarre il massimo beneficio da questo corso, si raccomanda: Conoscenze di base di matematica applicata. Accesso a Internet e padronanza degli strumenti digitali. Familiarità con gli ambienti di lavoro collaborativi. Metodologia Il corso si basa su un approccio pratico, in cui gli studenti applicheranno direttamente i concetti a progetti reali utilizzando Jira e Figma. Verrà promosso l’apprendimento attivo attraverso simulazioni, risoluzione di casi pratici e lavoro di gruppo. Le lezioni teoriche saranno integrate da esercitazioni pratiche sull’utilizzo degli strumenti digitali, garantendo un’esperienza di apprendimento applicata e dinamica. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle materie che compongono ogni corso e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza di gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione VALUTAZIONE CONTINUA: La valutazione continua si basa sulla partecipazione attiva dello studente e sui suoi progressi nelle seguenti aree: 30% Esercizi applicativi: Gli studenti dovranno completare esercizi relativi alla gestione dei progetti, all’uso di Jira per Scrum e Kanban e alla progettazione di prototipi in Figma. Questi esercizi valuteranno la comprensione e l’applicazione di concetti chiave, quali la pianificazione degli sprint, la gestione del backlog e la creazione di prototipi. Formato: Esercizi individuali con consegne periodiche. 30% Progetto pratico: Durante il corso, gli studenti svilupperanno un progetto in cui applicheranno metodologie agili (Scrum o Kanban) e utilizzeranno Jira e Figma. Fasi di valutazione: - Definizione dell’ambito e degli obiettivi. - Creazione e gestione del backlog in Jira. - Progettazione del prototipo in Figma. - Presentazione e discussione del progetto finale. Ogni fase deve essere superata con un punteggio minimo di 5 su 10 per poter passare alla fase successiva. 40% Esame teorico: Verrà svolto un esame a scelta multipla che valuterà la comprensione di concetti teorici quali le metodologie agili, i ruoli chiave nella gestione dei progetti e l’uso di strumenti come Jira e Figma. Per superare la valutazione continua, è necessario ottenere almeno un 5 in ciascuna delle aree valutate. Frequenza e consegne La frequenza minima richiesta è del 70% per poter accedere alla valutazione continua. Le attività pratiche e il progetto devono essere consegnati entro le scadenze stabilite. Le consegne fuori termine saranno accettate solo in casi giustificati. SESSIONE ORDINARIA: Gli studenti che non superano la valutazione continua avranno una seconda opportunità nella sessione ordinaria. 60% Parte pratica: Svolgimento di un esercizio pratico in cui verranno applicate le conoscenze relative alla gestione agile, a Jira e a Figma. 40% Parte teorica: Esame a scelta multipla con tre opzioni per domanda, senza penalità per le risposte errate. Per superare la sessione ordinaria, è necessario ottenere un punteggio minimo di 5 in entrambe le parti (pratica e teorica). SESSIONE STRAORDINARIA: Il formato della sessione straordinaria sarà lo stesso di quello della sessione ordinaria: 60% Parte pratica: Svolgimento di un esercizio pratico in cui gli studenti applicheranno le conoscenze acquisite. 40% Parte teorica: Esame a scelta multipla con tre opzioni per domanda, senza penalizzazione per le risposte errate. Per superare la sessione straordinaria, è necessario ottenere un punteggio minimo di 5 in entrambe le parti. Bibliografia Di base: 1.- Chopra, Sunil; Meindl, Peter Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation Pearson Education. 2022. ISBN: 9780132743952 2.- Heizer, Jay; Render, Barry; Munson, Chuck Gestione delle operazioni: sostenibilità e gestione della catena di approvvigionamento (noto anche in spagnolo come "Principi di gestione delle operazioni") Pearson Education. 2009. ISBN: 978-607-442-0 3.- Nahmias, Steven; Olsen, Tava Lennon Analisi della produzione e delle operazioni Waveland Press. 2021. ISBN: 978-147864766 |
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| C0442302 | Ottimizzazione delle reti | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ottimizzazione delle retiCódigo: C0442302 Imprimir Corso 4. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi - Riconoscere correttamente diverse situazioni, quali i problemi di rete, e utilizzare il modello adeguato. - Conosce e implementa gli algoritmi appropriati per risolvere problemi di rete. - È in grado di applicare metodi euristici ai problemi di ottimizzazione combinatoria. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è vivamente consigliabile aver frequentato tutti i corsi di matematica del corso di laurea, nonché i corsi di programmazione dei primi due anni. Competenze Competenze di base e generali: CB1 - Gli studenti devono aver dimostrato di possedere e comprendere conoscenze in un’area di studio che parte dalle basi dell’istruzione secondaria generale e si colloca solitamente a un livello che, pur basandosi su libri di testo avanzati, include anche alcuni aspetti che richiedono conoscenze all’avanguardia nel proprio campo di studio. CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi all’interno della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito della propria area di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi vincoli temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. Competenze trasversali: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e preparare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. Competenze specifiche: CE1 - Comprendere e utilizzare il linguaggio matematico. Acquisire la capacità di formulare proposizioni in diversi campi della Matematica, di costruire dimostrazioni e di trasmettere le conoscenze matematiche acquisite. CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE11 - Padroneggiare i concetti di base della matematica discreta, della logica, dell’algoritmica, della codifica, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale, nonché la loro applicazione alla risoluzione di problemi tipici dell’ingegneria. Risultati di apprendimento o Riconosce correttamente diverse situazioni come problemi di rete e utilizza il modello adeguato. o Conosce gli algoritmi appropriati per risolvere problemi relativi alle reti. o Implementa algoritmi per la risoluzione computazionale di problemi relativi alle reti. o Sa applicare metodi euristici a problemi di ottimizzazione combinatoria. Descrizione dei contenuti Argomento 1. Introduzione alla teoria dei grafi: grafi, alberi e strutture ad albero. Argomento 2. Problema del percorso minimo. Argomento 3. Problema dei flussi (flusso massimo, flusso a costo minimo, ecc.). Argomento 4. Percorsi nei grafi: cicli euleri e hamiltoniani. Argomento 5. Problemi di ottimizzazione combinatoria. Attività didattiche AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Il processo di valutazione consisterà nella verifica e nella valutazione dell’acquisizione delle competenze da parte dello studente. SISTEMI DI VALUTAZIONE I sistemi di valutazione relativi a questo corso sono: - SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. - SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. - SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. Tali sistemi contribuiscono in misura maggiore o minore alla valutazione delle competenze previste per questa materia. PERCENTUALI DI VALUTAZIONE Il voto finale del corso nella SESSIONE ORDINARIA sarà calcolato come media ponderata tra progetti ed esami secondo la seguente formula: - Valutazione continua (60%) + Esame parziale (20%) + Progetto (20%) + Consegna degli esercizi (20%) - Esame finale (40%) SE1: Consegna degli esercizi (20%), SE2: Progetto (20%) e SE3: Esame parziale + Esame finale (20%+40%) Il voto finale del corso nella SESSIONE STRAORDINARIA sarà calcolato come media ponderata tra progetti ed esami secondo la seguente formula: - Valutazione continua (20%) + Progetto (10%) + Consegna degli esercizi (10%) - Esame finale (80%) SE1: Consegna degli esercizi (10%), SE2: Progetto (10%) e SE3: Esame finale (80%) Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Ana María Vieites Rodríguez, Felicidad Aguado Martín, Felipe Gago Couso, Manuel Ladra González, Gilberto Pérez Vega e Concepción Vidal Martín Teoria dei grafi. Esercizi e problemi risolti Edizioni Paraninfo. 2014. ISBN: 9788428337076 2.- José Niño Mora Introduzione all’ottimizzazione delle decisioni: metodi e modelli di ricerca operativa. Edizioni Pirámide. 2021. ISBN: 9788436845280 Letteratura complementare: 3.- Hillier, Frederick S. Ricerca operativa 7ª ed.: McGraw-Hill Interamericana. 2002. ISBN: 9701034864 4.- Taha, Hamdy A. Ricerca operativa 9ª ed.: Pearson Educación. 2012. ISBN: 9786073207966 |
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| C0442303 | Simulazione dei sistemi logistici / Simulation of Logistics Systems | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Simulazione dei sistemi logistici / Simulation of Logistics SystemsCódigo: C0442303 Imprimir Corso 4. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi • Possiede e comprende le conoscenze relative alla progettazione dei prodotti: caratteristiche strutturali e meccaniche, proprietà dei materiali, affidabilità, produzione, ecc. • Possiede e comprende le conoscenze relative alla metodologia della simulazione con il metodo degli elementi finiti (FEM), alle sue applicazioni, al calcolo e all’interpretazione dei risultati. • Comprende, possiede e applica le conoscenze relative all’analisi dei disegni tecnici, ai sistemi di progettazione assistita da computer e alle tecniche di progettazione 3D mediante l’utilizzo di software specifici. • Comprende e possiede le conoscenze relative al metodo di calcolo agli elementi finiti e le applica alla simulazione di oggetti 3D mediante l’uso di programmi informatici specifici. • Raccoglie i dati necessari per la risoluzione di esercizi di progettazione grafica e simulazione di oggetti 3D mediante l’utilizzo di programmi informatici specifici. • Elabora modelli di gestione e pianificazione della produzione utilizzando software specifici. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è altamente raccomandabile aver frequentato o stare frequentando i corsi Fondamenti fisici dell’ingegneria, Equazioni differenziali ed equazioni alle differenze, Simulazione numerica e Tecniche di ottimizzazione e controllo. Competenze Competenze di base e generali: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. Competenze trasversali: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. Competenze specifiche: CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE12 - Padroneggiare e applicare concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. CE13 - Utilizzare metodi di scienza dei dati (gestione, machine learning) come parte del processo di analisi di grandi insiemi di dati in ambienti informatici. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. CE15 - Conoscere diversi modelli di simulazione, la simulazione stocastica, la gestione e la pianificazione dei sistemi logistici; e risolvere, con l’ausilio di software, casi relativi a modelli di gestione e pianificazione della produzione. Risultati di apprendimento o Conoscere diversi modelli di simulazione e la metodologia applicabile. o Conosce le tecniche classiche di generazione di numeri e variabili casuali. o Sviluppa modelli di simulazione stocastica e li applica a casi concreti. o Conosce software specifici di simulazione o di uso generale e li applica a modelli di simulazione nei sistemi logistici, modelli di distribuzione, trasporto, localizzazione, ecc. Descrizione dei contenuti 1. Introduzione 1.1 Presentazione del corso. 1.2 Ripasso dei concetti di base. • Considerazioni progettuali. • Caratteristiche strutturali e meccaniche dei materiali. • Concetto di solido rigido e solido elastico. Ipotesi. Sollecitazioni, carichi e tensioni. • Principali proprietà dei materiali: modulo di Young, coefficiente di Poisson. • Tensioni e deformazioni principali. Tensioni equivalenti. • Criteri di resistenza dei materiali. • Caratteristiche di affidabilità. • Considerazioni relative alla manutenzione. • Aspetti relativi alla produzione. • Creatività nella progettazione. 2. Modellazione dei sistemi 2.1 Ambiente di lavoro e operazioni. • Ambiente di lavoro di CATIA e principali funzionalità. • Modulo di progettazione meccanica. 2.2 Sketcher. • Nozioni di base e ambienti del modulo di schizzo 2D. • Riferimenti e vincoli. • Strumenti di disegno 2D. 2.3 Part Design. • Nozioni di base sulla modellazione 3D. • Caratteristiche basate sullo schizzo. • Caratteristiche di rifinitura. • Progettazione multi-corpo. 2.4 Materiali e rendering. • Applicazione dei materiali. • Strumento di rendering. 2.5 Esercizi. 3. Simulazione di sistemi 3.1 Metodologia della simulazione con il metodo degli elementi finiti (FEM). • Metodologia e metodo di calcolo con elementi finiti (FEM). 3.2 Modelli e mesh. • Preparazione dei modelli CAD, importazione, semplificazioni, modello FEM. • Mescolatura dei pezzi. Considerazioni sulla mescolatura. Selezione del tipo di mescolatura. 3.3 Modulo strutturale-elastico. • Applicazione dei carichi e dei vincoli al modello. • Convergenza. Analisi dei risultati. Convalida dei risultati. • Post-elaborazione. 3.4 Analisi modale. • Definizione dei carichi e dei vincoli del modello. • Convergenza. Analisi dei risultati. Convalida dei risultati. • Post-elaborazione. 3.5 Analisi termica. • Implementazione dei carichi e dei vincoli del modello. • Convergenza. Analisi dei risultati. Convalida dei risultati. • Post-elaborazione. 3.6 Esercizi. 4. Simulazione di processi logistici e produttivi 4.1 Simulazione di processi logistici e produttivi. 4.2 Esercizi. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di tirocini, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione Fatta salva l’eventualità che nel relativo programma del corso possa essere definito un altro requisito, in linea generale, la mancata partecipazione a oltre il 70% delle attività formative del corso, che richiedono la presenza fisica o virtuale dello studente, comporterà la perdita del diritto alla valutazione continua nella sessione ordinaria. In tal caso, l’esame da sostenere nel periodo ufficiale stabilito dall’Università costituirà l’unico criterio di valutazione con la percentuale corrispondente secondo il programma del corso. ---- SESSIONE ORDINARIA: • Prova di valutazione continua 1 – 25% • Caso pratico e presentazione – 20% • Prova di valutazione continua 2 – 55% (punteggio minimo >= 5) Nel caso in cui si debba sostenere l’esame della sessione ordinaria, il peso di tale esame è pari all’80% del totale. SESSIONE STRAORDINARIA: • Caso pratico – 20% • Esame – 80% Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Eduardo Torrecilla Insagurbe Il grande libro di CATIA Alfaomega Grupo Editor. 2013. ISBN: 978-607-707-8 2.- Singiresu S. Rao Il metodo degli elementi finiti in ingegneria Butterworth-Heinemann (Elsevier). 2011. ISBN: 978-1-85617-6 |
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| TOTALE: | 30 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SECONDO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0342603 | Laboratorio sperimentale II / Experimental Laboratory II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Laboratorio sperimentale II / Experimental Laboratory IICódigo: C0342603 Imprimir Corso 4. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo di questo corso è quello di introdurre gli studenti alla sperimentazione nel campo dell'ottica e dell'elettronica. Prerequisiti Nessun prerequisito Competenze Comprendere i fenomeni di natura fisicamente diversa e le loro analogie sottostanti per l’utilizzo di soluzioni già note a nuovi problemi. RS3 Stimare gli ordini di grandezza per interpretare i fenomeni di laboratorio nel campo della Fisica e delle sue discipline, nonché in Chimica. / Estimate orders of magnitude to interpret laboratory phenomena in the field of Physics and its disciplines, as well as in Chemistry. RS4 Applicare metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di Fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. / Apply mathematical and numerical methods in the modelling and explicit resolution of problems in Physics and related disciplines, selecting appropriate tools and interpreting results. RS5 Utilizzare strumenti elettronici e/o strumenti informatici adeguati nella modellizzazione per la ricerca di soluzioni a problemi fisici. / Utilizzare strumenti elettronici e/o strumenti informatici adeguati nella modellizzazione al fine di trovare soluzioni a problemi fisici. RC1 Svolgere in modo autonomo attività di gestione di progetti relativi alle diverse aree della fisica. / Svolgere in modo autonomo attività di gestione di progetti relativi alle diverse aree della fisica. Risultati di apprendimento RA1 Conosce i principi, le tecniche e gli strumenti di misura, nonché i fenomeni di interesse nell’ambito della Meccanica e delle onde, della Termodinamica e dell’Elettromagnetismo. RA2 Utilizza in modo adeguato ed efficiente gli strumenti di misura (Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo), seguendo i protocolli di misurazione, in particolare quelli relativi alla sicurezza dello sperimentatore. RA3 È in grado di valutare i limiti dei metodi di misura dovuti all’interferenza, alla semplicità dei modelli e agli effetti trascurati nel metodo di misura (Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo). RA4 Rappresenta graficamente i dati, ricava informazioni dalla rappresentazione, analizza i dati, modella e confronta i risultati ottenuti con le leggi fisiche relative a Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo. RA5 Documenta il processo di misurazione per quanto riguarda i suoi fondamenti, la strumentazione richiesta e le condizioni in cui è valido, effettuando l’analisi completa secondo il formato IMRD (Meccanica e onde, Termodinamica ed Elettromagnetismo). Descrizione dei contenuti Esercitazioni di laboratorio di ottica ed elettronica. Elaborazione dei dati, tecniche di analisi e calcolo degli errori. Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 6 0,33 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 6 0,33 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 18 0,5 50 AP4.- Lavoro autonomo 180 0 0 AP5.- Tutoraggio 36 0,6 30 AP6.- Verifiche di conoscenza 6 0,33 100 AP10.- Attività in laboratori e/o aule pratiche 198 11 100 TOTALE 450 13,09 Sistema e criteri di valutazione SE1.- Attività pratiche (risoluzione di casi, problemi e sfide, realizzazione di progetti, presentazioni orali, dibattiti, ecc.) 20 SE2.- Prove finali di verifica delle conoscenze 40 SE3.- Quaderno delle esercitazioni di laboratorio 40 |
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| C0442304 | Scienza dei big data | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Scienza dei big dataCódigo: C0442304 Imprimir Corso 4. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Il corso di Scienza dei Big Data offre una panoramica sulla gestione e l’analisi di grandi volumi di dati, spaziando dall’archiviazione e dall’elaborazione fino all’analisi e alla visualizzazione. Vengono approfonditi i concetti fondamentali, le tecniche per archiviare ed elaborare i dati in modo efficiente e le architetture moderne che combinano diversi approcci di elaborazione. Vengono inoltre affrontati i metodi per preparare, pulire e trasformare i dati, nonché le tecniche di analisi e interpretazione dei risultati. Inoltre, vengono discussi gli aspetti etici e legali legati all’uso dei dati e vengono analizzate le tendenze future nel settore. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è consigliabile aver frequentato gli altri corsi dell’area Scienza dei dati, ovvero Gestione dei dati e Apprendimento automatico, nonché tutti i corsi di programmazione previsti dal corso di laurea. Competenze DI BASE E GENERALI: CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio; CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica; CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato; CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. SPECIFICHE: CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE12 - Padroneggiare e applicare concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. CE13 - Utilizzare metodi di scienza dei dati (gestione, machine learning) come parte del processo di analisi di grandi insiemi di dati in ambienti informatici. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. Risultati di apprendimento o Conosce, carica e gestisce un data warehouse. o Applica le tecniche di elaborazione dei dati: elaborazione in batch ed elaborazione in streaming, architetture ibride, clustering e MapReduce. o Conosce le principali differenze tra i progetti Apache e Oracle. o Confronta e seleziona la piattaforma più adeguata per le diverse problematiche ingegneristiche. o È in grado di applicare tecniche di valutazione, confronto, analisi e utilizzo dei modelli di dati. o Conoscere e rispettare le questioni etiche e legali relative ai Big Data. o Applica diverse tecniche di visualizzazione dei dati. o Saper eseguire un processo completo di Big Data. Descrizione dei contenuti Argomento 1. Introduzione alla gestione dei dati di massa Argomento 2. Preparazione dei dati e progettazione ETL Argomento 3. Fondamenti dei Big Data Argomento 4. Architettura dei dati Argomento 5. Big Data e nuove tendenze Argomento 6. Analisi dei dati. Progettazione di sistemi di visualizzazione. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: - Introduzione ai Big Data: comprendere i concetti di base, le caratteristiche e le sfide associate alla gestione di grandi volumi di dati. - Preparazione dei dati: apprendere le tecniche di pulizia, trasformazione e integrazione tramite processi ETL per garantire la qualità dei dati. - Fondamenti dei Big Data: acquisire familiarità con le tecnologie, gli strumenti e i principi chiave dell’ecosistema dei Big Data, nonché con le sfide etiche e legali. - Architettura dei dati: progettare e analizzare architetture moderne quali data lake, data warehouse e sistemi ibridi scalabili ed efficienti. - Tendenze nei Big Data: identificare i progressi tecnologici e comprendere come l’intelligenza artificiale potenzi l’analisi e l’innovazione nel campo dei Big Data. - Analisi dei dati: acquisire competenze per interpretare, convalidare e analizzare i dati in modo efficace ai fini del processo decisionale. - Sistemi di visualizzazione: progettare visualizzazioni chiare e utili che consentano di comunicare i risultati in modo comprensibile e utilizzabile. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza di gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA: casi di studio: 50%; esame finale dell’intero corso (questionario): 50%. - I casi di utilizzo avranno un peso del 50% nella valutazione finale. - Il questionario avrà un peso del 50% nella valutazione finale. Verrà calcolata la media tra i casi di utilizzo e il questionario a condizione che il voto di quest’ultimo sia pari o superiore a 4,0 su 10,0 e, in tal caso, anche se i casi di utilizzo risultino non superati. *** Casi di studio: - Frequenza regolare alle lezioni e alle attività in programma. - Partecipazione attiva a discussioni e dibattiti - Esecuzione corretta e completa dei casi pratici *** Questionario: esame della sessione ordinaria. SESSIONE STRAORDINARIA: 100% esame finale dell’intero corso. Nella sessione straordinaria, la valutazione si baserà esclusivamente su un esame che coprirà tutti i contenuti del corso. L’esame avrà un peso del 100% nella valutazione finale. Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- AnHai Doan, Alon Halevy e Zachary Ives Principles of Data Integration Morgan Kaufmann Publishers Inc. 2012. ISBN: 9780124160446 2.- Big Data: Principi e migliori pratiche dei sistemi di dati scalabili in tempo reale Nathan Marz et al. Wiley India. 2015. ISBN: 9351198065 3.- Foster Provost e Tom Fawcett Data Science for Business: Cosa c'è da sapere sul data mining e sul pensiero analitico dei dati O'Reilly Media. 2013. ISBN: 9781449374266 4.- Joe Reis e Matt Housley Fondamenti di ingegneria dei dati: Progettare e sviluppare sistemi di dati robusti Marcombo. 2023. ISBN: 8426736882 5.- Kieran Healy Visualizzazione dei dati: un'introduzione pratica Princeton University Press. 2018. ISBN: 0691181624 6.- Martin Kleppmann Progettazione di applicazioni ad alta intensità di dati: le grandi idee alla base di sistemi affidabili, scalabili e gestibili O'Reilly Media. 2017. ISBN: 1449373321 7.- Tom White Hadoop: la guida definitiva: archiviazione e analisi su scala Internet O'Reilly Media. 2015. ISBN: 1491901632 8.- Wes McKinney Python per l'analisi dei dati: elaborazione dei dati con Pandas, Numpy e Jupyter O'Reilly Media. 2022. ISBN: 109810403X |
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| C0442305 | Pianificazione e gestione dei progetti di ingegneria matematica / Planning and Management of Mathematical Engineering Projects | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pianificazione e gestione dei progetti di ingegneria matematica / Planning and Management of Mathematical Engineering ProjectsCódigo: C0442305 Imprimir Corso 4. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Profesores
Obiettivi 1) Comprendere l'importanza della gestione dei progetti nel contesto dell'ingegneria, riconoscendone l'impatto sull'efficienza e sul successo dei progetti. 2) Sviluppare competenze nell’uso degli strumenti di pianificazione e gestione applicati ai progetti di ingegneria matematica. 3) Identificare e applicare le funzioni chiave del project manager, tra cui la leadership, il processo decisionale e la gestione delle risorse. 4) Analizzare e gestire le fasi principali di un progetto, affrontando aspetti quali integrazione, ambito, tempistiche, costi, qualità e rischi. 5) Sviluppare competenze nella leadership e nella gestione dei team, comprese le strategie per la gestione dei conflitti e la direzione del personale. 6) Applicare metodologie per la gestione efficiente delle risorse e delle comunicazioni, garantendo una corretta presentazione dei risultati. 7) Valutare la fattibilità economica e la gestione dei rischi nei progetti di ingegneria, integrando i principi di contabilità applicata. 8) Conoscere e applicare gli standard di qualità e le normative vigenti nello sviluppo e nell’esecuzione dei progetti. 9) Promuovere il pensiero critico e la capacità di risoluzione dei problemi in contesti multidisciplinari e interculturali. 10) Applicare le conoscenze in progetti di R&S&I, integrando metodologie innovative per la pianificazione e l’esecuzione di progetti tecnologici. Prerequisiti Non sono stati stabiliti prerequisiti per questo corso. Tuttavia, è consigliabile aver frequentato il corso «Modelli di gestione e produzione». Competenze DI BASE E GENERALI: CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio; CB3 - Gli studenti siano in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica; CB4 - Che gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato; CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI: CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. SPECIFICHE: CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni ingegneristiche, utilizzando per ogni caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE15 - Conoscere diversi modelli di simulazione, la simulazione stocastica, la gestione e la pianificazione dei sistemi logistici; risolvere con l’ausilio di software casi relativi a modelli di gestione e pianificazione della produzione. Risultati di apprendimento o Riconosce e valuta l’importanza e la necessità della gestione dei progetti. o Utilizza strumenti di supporto per la pianificazione e la gestione dei progetti. o Conosce le funzioni più importanti del responsabile di un progetto. o Analizza e prende decisioni relative alla gestione e alla pianificazione delle diverse fasi di un progetto, quali la pianificazione, l’integrazione, l’ambito, le scadenze, i costi, l’approvvigionamento e la qualità, nell’ambito dello studio della materia. o Identifica e analizza le risorse, le comunicazioni e i rischi nel processo di sviluppo di un progetto di ingegneria. o Conosce le fasi di attuazione e gestione dei progetti di R&S&I. o Comprende e fa propri gli standard di qualità e le normative applicabili nell’ambito del progetto e del corso di laurea. Descrizione dei contenuti - Contesto della gestione dei progetti. - Processi della gestione dei progetti. - Pianificazione e gestione dell’integrazione del progetto. - Pianificazione e gestione dell’ambito del progetto. - Contesto della gestione dei progetti: Introduzione alla gestione dei progetti, alla sua importanza e al suo impatto sull'ingegneria. - Processi della gestione dei progetti: fasi e metodologie di gestione, dall’avvio alla chiusura del progetto. - Pianificazione e gestione dell’integrazione del progetto: coordinamento dei diversi elementi e processi per garantire la coerenza del progetto. - Pianificazione e gestione dell’ambito del progetto: definizione, delimitazione e controllo degli obiettivi e dei risultati attesi del progetto. - Pianificazione e gestione delle scadenze: strategie e strumenti per la programmazione e il controllo del calendario del progetto. - Pianificazione e gestione dei costi: stima, preventivazione e controllo dei costi del progetto. - Pianificazione e gestione della qualità: applicazione di standard e metodologie per garantire la qualità del progetto e dei suoi risultati. - Gestione delle comunicazioni: strategie e strumenti per garantire una comunicazione efficiente tra gli attori del progetto. - Pianificazione e gestione delle risorse umane: assegnazione, sviluppo e gestione del team di lavoro del progetto. - Leadership, gestione dei conflitti e direzione del personale: competenze relative al processo decisionale, alla motivazione e alla risoluzione dei conflitti all’interno dei team di lavoro. - Pianificazione e gestione delle comunicazioni: progettazione e applicazione di strategie per una trasmissione efficace delle informazioni all’interno del progetto. - Fattibilità e gestione dei rischi: analisi della fattibilità del progetto e applicazione di strategie per mitigare i rischi. - Gestione degli approvvigionamenti del progetto: gestione dell’acquisto di beni e servizi necessari al progetto. - Presentazione dei risultati: tecniche e strumenti per la documentazione e l’esposizione dei progressi e dei risultati del progetto. - Progetti di R&S&I: gestione di progetti di ricerca, sviluppo e innovazione in contesti tecnologici e scientifici. - Contabilità applicata ai progetti: principi contabili e finanziari applicati alla gestione economica dei progetti. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi di studio che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di tirocini, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SESSIONE ORDINARIA • Lavoro + Presentazione 30% (≥5) a. È vietato l’uso dell’intelligenza artificiale generativa di testo. • Prova di valutazione continua 1 – 20% • Prova di valutazione continua 2 (Esame finale) – 50% (≥5) SESSIONE STRAORDINARIA • Compito 20% (≥5) a. È vietato l’uso dell’IA generativa di testo. • Esame finale – 80% (≥5) Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- José Juan Déniz Mayor Fondamenti di contabilità finanziaria: teoria e pratica Delta Publicaciones. 2007. ISBN: 978-84-96477- 2.- Project Management Institute (PMI) Guida al Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Settima edizione e Lo standard per la gestione dei progetti Project Management Institute. 2021. ISBN: 978-1-62825-6 |
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| C0442306 | Tesi di laurea triennale | OB | 12 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tesi di laurea triennaleCódigo: C0442306 Imprimir Corso 4. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 12 crediti. Profesores
Obiettivi L'obiettivo della Tesi di Laurea (TFG) in un corso di laurea universitario è dimostrare la capacità dello studente di applicare in modo integrato le conoscenze acquisite durante il percorso di studi alla risoluzione di un problema, di un caso o di un progetto specifico nell'ambito del proprio campo di studi. Attraverso la Tesi di Laurea, si mira a far sviluppare allo studente competenze chiave quali la ricerca, l’analisi critica, la metodologia scientifica e la comunicazione dei risultati, contribuendo in modo molto positivo alla sua formazione professionale. Inoltre, il lavoro deve dimostrare rigore accademico e originalità, sia attraverso un approccio teorico, sperimentale o applicato. Requisiti preliminari Per iscriversi alla tesi di laurea, lo studente dovrà essere in grado di completare, nell’anno accademico in questione, la totalità dei crediti necessari per il conseguimento del titolo ufficiale. Sarà richiesta un’autorizzazione speciale del Rettore qualora il numero totale di crediti a cui lo studente intenda iscriversi ai fini del comma precedente superi il centotrenta per cento del carico didattico previsto per l’ultimo anno nel corrispondente piano di studi. Competenze Competenze di base e generali CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. Competenze trasversali CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. Competenze specifiche Tesi di laurea - Capacità di realizzare autonomamente, presentare e difendere un progetto nell’ambito della produzione e della gestione di contenuti digitali di natura professionale, in cui siano sintetizzate e integrate le competenze acquisite durante il percorso formativo. Risultati di apprendimento Relazione scritta della Tesi di Laurea. La relazione costituirà un'esposizione ordinata degli elementi su cui si basa il lavoro svolto, degli obiettivi, delle fasi seguite, delle metodologie utilizzate, una descrizione di come sono stati raggiunti gli obiettivi prefissati e alcune conclusioni, insieme alla bibliografia utilizzata nello svolgimento del lavoro. Descrizione dei contenuti Lavoro originale svolto individualmente, consistente in un progetto integrale nell’ambito dell’Ingegneria Matematica di natura professionale in cui si sintetizzino le competenze acquisite durante il percorso formativo. Attività formative AF6: Realizzazione di un lavoro personale, stesura della relazione descrittiva, valutazione e discussione davanti a una commissione della Tesi di Laurea. Vengono conteggiate in totale 300 ore, di cui il 3% corrisponde alle sessioni di tutoraggio con il relatore della tesi. Sistema e criteri di valutazione La valutazione della Tesi di Laurea richiede il previo superamento, da parte dello studente, di tutte le materie di Formazione di Base, Formazione Obbligatoria e Opzionali (in quest’ultimo caso, scelte dallo studente) corrispondenti al piano di studi del corso di laurea. Inoltre, richiede anche l’approvazione motivata del relatore della tesi o, in sua assenza, del responsabile degli studi del corso di laurea. I sistemi e i criteri di valutazione sono i seguenti: SE6: Presentazione e discussione della tesi di laurea - 80% del voto finale. SE7: Valutazione della relazione scritta redatta dallo studente per la tesi di laurea - 20% del voto finale. La «presentazione e discussione» a cui fa riferimento il sistema di valutazione SE6 è di carattere pubblico, ovvero si svolge davanti a una commissione d’esame. |
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| C0442603 | Fisica quantistica II | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TOTALE: | 36 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MATERIE OPZIONALI
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS |
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| N/A | Corso facoltativo | OP | 12 |
| TOTALE: | 12 | ||
Quinta classe
PRIMO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0342600 | Elettronica | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ElettronicaCódigo: C0342600 Imprimir Corso 5. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso getterà le basi dell'elettronica e dei circuiti elettronici, fornendo allo studente le conoscenze necessarie per l'analisi dei circuiti elettronici e la comprensione dei loro usi e delle loro applicazioni. Inoltre, introdurrà lo studente alla progettazione elettronica e alle sue applicazioni nella vita quotidiana. Verranno studiati i principali componenti elettronici, partendo dai circuiti RLC, sia in corrente continua che in corrente alternata, per poi passare agli amplificatori operazionali e ai diodi, fino ad arrivare ai transistor BJK e ai MOSFET. Verrà data particolare attenzione alle applicazioni di questi circuiti, come ad esempio la descrizione dei circuiti delle fonti di alimentazione o delle principali porte logiche. Prerequisiti Nessuno Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RC4 Comprendere i processi di produzione, i fondamenti fisici e le applicazioni dei vari tipi di materiali. Risultati di apprendimento RA1 Analizza i circuiti in corrente continua e in corrente alternata. RA2 Conosce i dispositivi fondamentali, i diodi e i transistor bipolari e ad effetto di campo, e la loro descrizione mediante modelli funzionali semplici. RA3 Comprende le principali applicazioni del transistor nei circuiti di amplificazione: circuiti amplificatori di base e amplificatore operazionale. RA4 Progetta circuiti con amplificatori operazionali. RA5 Conosce e utilizza software di simulazione elettronica. RA6 Comprende le applicazioni del transistor nell’elettronica digitale. Descrizione dei contenuti - Legge di Ohm e leggi di Kirchhoff, analisi dei circuiti in corrente continua. - Analisi dei circuiti RLC. Circuiti a corrente variabile. Fenomeni transitori, analisi dei circuiti in corrente alternata. Fenomeni stazionari. - Analisi delle reti. Teoremi di Thevenin e Norton - Polarizzazione. Modello equivalente a piccolo segnale. Amplificatori a stadio singolo. Risposta in frequenza. Collegamento in cascata di stadi amplificatori. - Amplificatore operazionale e applicazioni. Amplificatore operazionale ideale. - Amplificatori. Circuiti equivalenti degli amplificatori. Retroazione. Analisi nel dominio della frequenza. Stadi di amplificazione. - Introduzione alla teoria dei semiconduttori. Giunzione p-n. Diodo, transistor bipolare (BJT) e MOSFET. Equazioni caratteristiche. Funzione di amplificazione del BJT e del MOSFET. Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 24 4 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 15 2,5 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 36 3 50 AP4.- Lavoro autonomo 60 0 0 AP5.- Tutoraggio 12 0,6 30 AP6.- Verifiche di conoscenza 3 0,5 100 TOTALE 150 10,6 Sistema e criteri di valutazione La valutazione comprenderà i seguenti elementi: Valutazione continua (40%): -Portafogli 10% - Casi di studio/risoluzione di problemi: 30% Valutazione oggettiva (60%): - Esame ordinario: 60% Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia Di base: 1.- Charles, K., & Alexander, S. Fondamenti di circuiti elettrici McGraw-Hill Interamerican. 2013. ISBN: 978-607-15-09 |
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| C0342604 | Ottica/Optics | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ottica/OpticsCódigo: C0342604 Imprimir Corso 5. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi - Comprendere come il carattere corpuscolare e ondulatorio della luce si sia evoluto con il progresso della ricerca scientifica nel campo della fisica. - Riconoscere i diversi processi ottici che si verificano quando la luce si propaga attraverso un mezzo. - Conoscere il principio di Fermat e le sue implicazioni fisiche. - Comprendere i principi e le leggi dell’ottica geometrica. - Determinare la posizione e le caratteristiche delle immagini formate dai sistemi ottici. - Conoscere il funzionamento degli strumenti ottici (microscopio e telescopio). - Identificare i possibili stati di polarizzazione della luce e le modalità con cui la luce può essere polarizzata. - Applicare la legge di Malus. - Comprendere le equazioni di Fresnel e come applicarle. - Calcolare la portata del flusso di energia utilizzando il vettore di Poynting e la sua media temporale. - Comprendere il fenomeno dell’interferenza e il calcolo delle intensità. - Conoscere il funzionamento dell’interferometro di Michelson e dell’interferometro di Fabry-Pérot. - Comprendere il significato fisico della coerenza e la distinzione tra coerenza fisica e temporale. - Descrivere la diffrazione attraverso una fenditura singola. - Distinguere tra le approssimazioni di Fraunhofer e di Fresnel nella teoria della diffrazione. - Descrivere il funzionamento dei reticoli di diffrazione. - Comprendere i meccanismi di interazione tra radiazione e materia: assorbimento, emissione spontanea ed emissione stimolata. - Analizzare le principali caratteristiche della radiazione laser, il funzionamento di un laser e alcune tipologie di laser. Prerequisiti Nessuno Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica. RK2 Comprendere i fenomeni di natura fisicamente diversa e le loro analogie sottostanti per l’utilizzo di soluzioni già note a nuovi problemi/ Comprendere i fenomeni di natura fisicamente diversa e le loro analogie sottostanti per l’utilizzo di soluzioni già note a nuovi problemi. RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per effettuare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato/ Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per effettuare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato. RK4 Comprendere i principi fisici più rilevanti per la loro applicazione pratica ai settori più importanti dell’ottica. / Comprendere i principi fisici più rilevanti per la loro applicazione pratica ai settori più importanti dell’ottica. RK7 Comprendere le leggi e i principi della Fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti. / Comprendere le leggi e i principi della Fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti. RS1 Applicare le conoscenze, i concetti e i metodi più importanti dei diversi rami della Fisica. / Apply the most important knowledge, concepts and methods of the different branches of Physics. RS4 Applicare i metodi matematici e numerici nella modellizzazione e nella risoluzione esplicita di problemi di Fisica e delle discipline affini, selezionando gli strumenti appropriati e interpretando i risultati. / Apply mathematical and numerical methods in the modelling and explicit resolution of problems in Physics and related disciplines, selecting appropriate tools and interpreting results. Risultati di apprendimento RA1 Descrive e analizza i processi ottici nell’ambito di un modello ondulatorio, inclusi i fenomeni di propagazione, polarizzazione, interferenza e diffrazione, applicandoli alla risoluzione di problemi. RA2 Comprende il concetto di coerenza. RA3 Conosce i fondamenti dei diversi tipi di interferometri e dei reticoli di diffrazione e sa applicare tali conoscenze alla risoluzione di problemi RA4 Descrive e analizza i principi dell’ottica geometrica e la loro applicazione allo studio dei sistemi ottici. RA5 Spiega e analizza i fondamenti dell’ottica moderna e comprende i principi su cui si basano i dispositivi laser e le tecniche impiegate nella generazione di impulsi luminosi. Descrizione dei contenuti - Proprietà della luce. - Ottica geometrica. - Strumenti ottici. - Ottica ondulatoria: riflessione, rifrazione, polarizzazione. - Interferenza (introduzione alla teoria della coerenza, sovrapposizione dei campi, interferometri). - Teoria scalare della diffrazione (approssimazioni di Fraunhofer e Fresnel). Potere risolutivo degli strumenti. Reti di diffrazione. Introduzione al filtraggio della frequenza spaziale. - Emissione e assorbimento della radiazione. - Introduzione all’ottica moderna. Amplificazione della radiazione stimolata: il laser. Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 24 4 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 15 2,5 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 36 3 50 AP4.- Lavoro autonomo 60 0 0 AP5.- Tutoraggio 12 0,6 30 AP6.- Prove di verifica 3 0,5 100 Sistema e criteri di valutazione Sistema di valutazione Ponderazione % SE1.- Attività pratiche (risoluzione di casi, problemi e sfide, realizzazione di progetti, presentazioni orali, dibattiti, ecc.) 20 SE2.- Prove finali di verifica delle conoscenze 60 SE4.- Portfolio 20 Calendario Clicca su questo link per scaricare il calendario dettagliato in formato Excel
Bibliografia di base: 1.- Guenther, Robert D. Modern optics/ 2ª ed.. Oxford University Press,. 2015. ISBN: 9780198824329 2.- Hecht, Eugene Ottica 3ª ed.. : Pearson Addison-Wesley. 2000. ISBN: 9788478290253 |
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| C0342606 | Fisica dello stato solido | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fisica dello stato solidoCódigo: C0342606 Imprimir Corso 5. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Avvicinare gli studenti alle nozioni fondamentali dello stato solido. Conoscere e comprendere le strutture cristalline, i tipi di legami atomici e le loro conseguenze sulle proprietà dei solidi. Comprendere le proprietà meccaniche, termiche, elettroniche e magnetiche dei solidi Prerequisiti Nessun prerequisito Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK2 Comprendere fenomeni di natura fisicamente diversa e le analogie sottostanti per l’applicazione di soluzioni già note a nuovi problemi RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato RK7 Comprendere le leggi e i principi della Fisica, identificandone la struttura logica e matematica, il fondamento sperimentale e i fenomeni da essi descritti RS3 Stimare gli ordini di grandezza per interpretare i fenomeni di laboratorio nel campo della fisica e delle sue discipline, oltre che in chimica. RS5 Utilizzare strumenti elettronici e/o strumenti informatici adeguati nella modellizzazione per la ricerca di soluzioni a problemi fisici. RS7 Applicare i principi della fisica dello stato solido nella progettazione di dispositivi e circuiti. RC4 Comprendere i processi di ottenimento, i fondamenti fisici e le applicazioni dei vari tipi di materiali. Risultati di apprendimento RA1 Analizza i difetti più comuni osservati nei cristalli e la loro relazione con alcune delle loro proprietà fisiche. RA2 Comprende la relazione tra struttura, caratteristiche di legame e proprietà dei solidi, nonché il fenomeno della vibrazione dei reticoli cristallini e i modelli utilizzati per la loro rappresentazione. RA3 Comprende l’insorgenza di fenomeni cooperativi quali il ferromagnetismo o la superconduttività. RA4 Dimostra di aver acquisito competenze nell’uso degli strumenti di misura (Fisica dello stato solido), seguendo i protocolli di misurazione, in particolare quelli relativi alla sicurezza dello sperimentatore. RA5 Documenta in modo coerente il processo di misurazione in laboratorio per quanto riguarda i suoi fondamenti, la strumentazione richiesta e le condizioni in cui è valido, effettuando l’analisi completa secondo il formato IMRD (Fisica dello stato solido). RA6 Applica le conoscenze acquisite alla formulazione e alla risoluzione di problemi tipici della fisica dello stato solido, identificando i principi fisici rilevanti. Descrizione dei contenuti -Argomento 1: Legame chimico (ionico, covalente, metallico, ponte idrogeno e Van der Waals) -Argomento 2: Struttura cristallina (reti di Bravais, frazione di impacchettamento atomico, difetti...) -Argomento 3: Rete reciproca e diagrammi di diffrazione a raggi X e neutroni. -Argomento 4: Vibrazioni reticolari del reticolo. -Argomento 5: Proprietà termiche dei solidi. -Argomento 6: Modello degli elettroni liberi (modello di Drude, elettroni quasi liberi, teorema di Bloch) -Argomento 7: Teoria delle bande e teoria del legame forte. -Argomento 8: Introduzione alle proprietà elettroniche e al trasporto (isolanti, conduttori e semiconduttori) -Argomento 9: Fenomeni cooperativi (magnetismo e superconduttività). Attività formative AP1.- Lezioni frontali partecipative AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica AP4.- Lavoro autonomo AP5.- Tutoraggio AP6.- Verifiche delle conoscenze AP10.- Attività in laboratori e/o aule pratiche Sistema e criteri di valutazione A. Valutazione continua e sessione ordinaria: Il 30% della valutazione continua sarà costituito da due attività di risoluzione di problemi svolte in classe, ciascuna delle quali varrà il 15%. Il restante 10% della valutazione continua sarà costituito dal portfolio, che prevede 3 consegne da effettuare nel corso dell’anno accademico La sessione ordinaria non fa parte della valutazione continua e avrà un peso del 60%. Il voto minimo per calcolare la media con la valutazione continua sarà 4. B. Sessione straordinaria: È possibile superare il corso nella sessione straordinaria tramite una prova di valutazione globale relativa all’intero programma del corso, che rappresenterà il 100% del voto finale. Per superare il corso in questa modalità è richiesto un punteggio pari o superiore a 5. |
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| C0342607 | Fisica statistica/Statistical physics | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fisica statistica/Statistical physicsCódigo: C0342607 Imprimir Corso 5. Materia del primo quadrimestre. Obbligatoria. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Gli obiettivi del corso sono quelli di familiarizzare lo studente con la metodologia e i contenuti fondamentali della fisica statistica (sistemi collettivi, statistica classica e quantistica). Prerequisiti Nessun prerequisito Competenze RK1 Conoscere i fenomeni e le teorie più importanti dei diversi rami della fisica, nonché la loro prospettiva storica RK2 Comprendere fenomeni di natura fisicamente diversa e le loro analogie sottostanti per l’applicazione di soluzioni già note a nuovi problemi RK3 Analizzare i concetti e i principi fondamentali dei sistemi fisici per elaborare approssimazioni che consentano di costruire un modello semplificato Risultati di apprendimento RA1 Conosce le diverse collettività statistiche e ne comprende le connessioni con l’entropia e i potenziali termodinamici. RA2 Identifica le diverse statistiche (di Maxwell-Boltzmann, di Bose-Einstein e di Fermi-Dirac) e ne conosce i limiti. RA3 Conosce e descrive i postulati fondamentali della fisica statistica. RA4 Applica le conoscenze acquisite alla formulazione e alla risoluzione di problemi tipici della fisica statistica, identificando i principi fisici rilevanti. Descrizione dei contenuti • Unità 0: Motivazione e fondamenti della termodinamica. • Unità 1: Postulati fondamentali della fisica statistica. • Unità 2: Sistemi di fermioni e bosoni. Attività formative AP1.- Lezioni frontali partecipative AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) AP4.- Lavoro autonomo AP5.- Tutoraggio AP6.- Verifiche delle conoscenze Sistema e criteri di valutazione Valutazione continua Componente di valutazione Ponderazione min–max (%) SE1.- Attività pratiche. 40 Esame di metà semestre (20%). Consegna delle domande e delle serie di problemi non risolti in classe (20%). SE2.- Test di verifica delle conoscenze. 60 Affinché la componente SE1 venga ponderata nel voto finale, è necessario ottenere un punteggio minimo di 4/10 nell’esame finale; in caso contrario, la SE1 verrà ponderata come 0/10. Valutazione finale straordinaria L’esame finale straordinario inciderà per il 100% sul voto del corso. |
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| C0442604 | Laboratorio sperimentale III / Experimental Laboratory III | OB | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TOTALE: | 30 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SECONDO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS |
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| C0442600 | Tesi di laurea triennale | OB | 12 |
| C0442602 | Struttura della materia | OB | 6 |
| C0442605 | Introduzione all'informatica e all'informazione quantistica / Introduction to quantum computing and information | OB | 6 |
Introduzione all'informatica e all'informazione quantistica / Introduction to quantum computing and informationCódigo: C0442605 Imprimir Corso 5. Materia del secondo quadrimestre. Obbligatorio. 6 crediti. Obiettivi Comprendere i fondamenti della meccanica quantistica applicati all'informatica (sovrapposizione, entanglement, misurazione). Padroneggiare la notazione e le operazioni con i qubit, le porte quantistiche e i circuiti logici reversibili. Conoscere e applicare gli algoritmi quantistici fondamentali a problemi di ricerca, fattorizzazione e simulazione. Sviluppare competenze nell’uso delle librerie di programmazione quantistica (Qiskit) per implementare algoritmi e circuiti. Analizzare gli attuali limiti tecnologici e i progressi nell’hardware quantistico. Prerequisiti Nessun prerequisito, sebbene sia consigliabile possedere conoscenze di algebra lineare (vettori, matrici, autovalori), calcolo differenziale e integrale e probabilità di base. È consigliabile possedere nozioni di base di meccanica quantistica ed esperienza nella programmazione in Python (preferibilmente con librerie come Qiskit). Competenze RK9 Conoscere i concetti fondamentali della teoria dell’informazione quantistica e dei computer quantistici, con riferimento ad alcuni esempi di algoritmi quantistici e alle relative modellizzazioni. RS2 Eseguire calcoli, valutazioni, studi, relazioni e attività per svolgere un lavoro di qualità nel campo della Fisica. RC2 Gestire le informazioni relative ai campi di studio della Fisica e ad altre discipline affini per l’esercizio della professione. RCE3 Acquisire conoscenze e competenze informatiche che consentano lo sviluppo di metodi e tecnologie applicabili alle aree di conoscenza interessate Risultati di apprendimento RA1 Eseguire operazioni di base con i bit quantistici. RA2 Applicare l’entanglement quantistico come strumento tecnologico nei fenomeni scientifici. RA3 Conosce e applica la crittografia quantistica. RA4 Implementa semplici circuiti logici quantistici. RA5 Conoscere e applicare semplici algoritmi quantistici nella modellizzazione di problemi legati alla fisica. Descrizione dei contenuti Argomento 1. Fondamenti di calcolo quantistico e computer quantistici Argomento 2. Spazi di Hilbert Argomento 3. Circuiti e porte quantistiche Argomento 4. Stati di Bell e QFT Argomento 5. Algoritmi quantistici I e II Argomento 6. VQE e QAOA Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 24 4 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 15 2,5 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 36 3 50 AP4.- Lavoro autonomo 60 0 0 AP5.- Tutoraggio 12 0,6 30 AP6.- Verifiche di conoscenza 3 0,5 100 TOTALE 150 10,6 Sistema e criteri di valutazione Partecipazione e valutazione continua (50%) Frequenza regolare e partecipazione in classe. Esercizi e attività pratiche di programmazione quantistica. Esame parziale Esame finale (50%) Valutazione scritta e pratica su tutto il programma. Per superare il corso è necessario ottenere un voto minimo di 4 all’esame finale. |
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| C0442606 | Tirocini accademici esterni | OB | 6 |
| TOTALE: | 30 | ||
MATERIE OPZIONALI
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS |
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| N/A | Corso facoltativo | OP | 6 |
| TOTALE: | 6 | ||
Elenco delle materie opzionali
SECONDO TRIMESTRE
| Codice | Soggetti | Carattere* | ECTS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| C0442331 | Analisi matematica finanziaria / Financial Mathematical Analysis | OP | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Analisi matematica finanziaria / Financial Mathematical AnalysisCódigo: C0442331 Imprimir Corso 4. Materia del secondo quadrimestre. Corso opzionale. 6 crediti. Profesores
Obiettivi Questo corso ha lo scopo di fornire allo studente una solida base sui modelli finanziari a tempo discreto, concentrandosi sulla valutazione di attività e derivati, sulla teoria dei portafogli e sui principi fondamentali dell'ingegneria finanziaria. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: - Comprendere e applicare i concetti fondamentali della matematica finanziaria, tra cui il valore temporale del denaro e i tassi di interesse. - Analizzare i prodotti finanziari derivati, quali opzioni europee e americane, contratti a termine e futures, utilizzando modelli a tempo discreto come il modello binomiale. - Comprendere e applicare il principio di non arbitraggio e il teorema fondamentale della valutazione finanziaria in contesti reali e simulati. - Valutare il rischio e il rendimento atteso degli attivi finanziari, progettando portafogli efficienti mediante tecniche di ottimizzazione. - Utilizzare strumenti matematici per la copertura dei rischi finanziari, con applicazioni dirette all’ingegneria finanziaria e alla gestione quantitativa. Prerequisiti Si raccomanda allo studente che intenda iscriversi a questo corso di aver superato i corsi relativi all’algebra lineare e al calcolo differenziale a una e più variabili, al calcolo integrale a una variabile, alla statistica descrittiva e inferenziale sia univariata (requisito minimo) che multivariata. È inoltre auspicabile che lo studente abbia familiarità con l’uso di strumenti informatici per la modellizzazione e l’analisi quantitativa (come Python, R, ecc.). Competenze COMPETENZE DI BASE CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Che gli studenti abbiano la capacità di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio campo di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su temi rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le capacità di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. COMPETENZE GENERALI CG1 - Capacità critica e autocritica per affrontare le sfide della propria attività di ingegnere matematico, e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici che regolano l’innovazione scientifica e la pratica professionale in qualità di ingegnere matematico. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni ai diversi problemi che possono presentarsi nell’ambito dell’attività di ingegneria matematica, soggetti a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare lavori e progetti legati all’ingegneria matematica individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE12 - Padroneggiare e applicare concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. CE13 - Utilizzare metodi di scienza dei dati (gestione, machine learning) come parte del processo di analisi di grandi insiemi di dati in ambienti informatici. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. Risultati di apprendimento - Comprende i concetti di base della matematica finanziaria. - Conosce i modelli discreti di evoluzione nel tempo e nei valori delle variabili. - Conosce e comprende i prodotti derivati di base quali opzioni, conti bancari e obbligazioni. - Comprende la relazione tra rischio e rendimento di un portafoglio. Descrizione dei contenuti - Modello elementare di mercato. - Tipi di attività in funzione del rischio. - Modello binomiale in un unico passaggio. Opzioni call e put. - Valore temporale del denaro, tassi di interesse. Dinamica dei prezzi, rischio e rendimento atteso. - Modelli a tempo discreto. Principio di non arbitraggio. - Teorema fondamentale della valutazione finanziaria. - Ottimizzazione dei portafogli. Curva di efficienza. - Contratti a termine e futures. - Valutazione delle opzioni europee. Parità put-call. - Opzioni americane. - Copertura dei rischi: applicazioni all'ingegneria finanziaria. - Tassi di interesse variabili e stocastici negli alberi binomiali. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi di studio che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione delle idee, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. SESSIONE ORDINARIA - Casi di studio: 50%. Da svolgere durante il periodo delle lezioni. - Esame finale (sessione ordinaria): 50%. Riguarderà tutti i contenuti del corso. Il voto finale del corso nella sessione ordinaria sarà la media ponderata di entrambe le attività di valutazione, a condizione che il voto dell’esame finale sia pari o superiore a 4,0 su 10. In caso contrario, il voto finale corrisponderà a quello ottenuto in tale esame (bocciato). SESSIONE STRAORDINARIA Nella sessione straordinaria, il voto della materia corrisponderà a quello ottenuto in un esame finale (esame della sessione straordinaria), che verterà su tutti i contenuti del corso. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
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| C0442332 | Visualizzazione dei dati / Data Visualization | OP | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Visualizzazione dei dati / Data VisualizationCódigo: C0442332 Imprimir Corso 4. Materia del secondo quadrimestre. Opzionale. 6 crediti. Profesores
Obiettivi - Identificare e classificare diversi tipi e fonti di dati per applicare le tecniche di visualizzazione più appropriate in base alla loro natura. - Sviluppare competenze nella visualizzazione di dati ordinali e numerici, utilizzando i principi della codifica visiva per rappresentare modelli e relazioni. - Applicare tecniche di visualizzazione multivariata, quali i diagrammi di dispersione e le facce di Chernoff, per esplorare e rappresentare le relazioni tra più variabili. - Lavorare con dati strutturati e non strutturati, utilizzando visualizzazioni quali grafi, reti, testo e flussi di dati per facilitarne la comprensione. - Padroneggiare l’uso di strumenti per creare visualizzazioni dinamiche e interattive, sia in applicazioni desktop che in ambienti web. - Comprendere lo stato attuale della visualizzazione dei dati, valutando approcci e strumenti emergenti nel settore. - Comunicare in modo chiaro ed efficace attraverso le visualizzazioni, per trasmettere modelli e risultati dei dati in modo comprensibile. - Proporre alternative per visualizzare un insieme di dati utilizzando approcci e strumenti diversi, adattando la visualizzazione alle esigenze del contesto. - Riconoscere e applicare le fasi di un progetto di visualizzazione dei dati, utilizzando software specializzato per pianificare, progettare e implementare visualizzazioni efficaci. Prerequisiti Si raccomanda allo studente che intenda iscriversi a questo corso di aver superato i corsi relativi all’algebra lineare e al calcolo differenziale e integrale a una e più variabili, alla statistica descrittiva e inferenziale sia univariata che multivariata, nonché ai fondamenti di programmazione e algoritmica. Infine, lo studente dovrà avere familiarità con la programmazione in Python, comprese le strutture dati (liste, dizionari, array), il controllo di flusso e le funzioni, nonché possedere esperienza con gli ambienti di lavoro correlati (Jupyter Notebooks, GitHub, ecc.). Competenze COMPETENZE DI BASE CB2 - Che gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria professione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti devono essere in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio campo di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le capacità di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. COMPETENZE GENERALI CG1 - Capacità critica e autocritica per affrontare le sfide della propria attività di ingegnere matematico, e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici che regolano l’innovazione scientifica e la pratica professionale in qualità di ingegnere matematico. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni ai diversi problemi che possono presentarsi nell’ambito dell’attività di ingegneria matematica, soggetti a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare lavori e progetti legati all’ingegneria matematica individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. COMPETENZE TRASVERSALI CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi. CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. COMPETENZE SPECIFICHE CE3 - Proporre, analizzare, convalidare e interpretare i modelli e gli strumenti matematici più adeguati in situazioni reali, in base agli obiettivi perseguiti. CE4 - Formulare problemi di ambito professionale, utilizzando il linguaggio matematico, in modo da facilitarne l’analisi e la risoluzione. CE5 - Identificare le diverse fasi del processo di modellizzazione matematica, distinguendo tra formulazione, analisi, risoluzione e interpretazione dei risultati. CE6 - Pianificare la risoluzione di un problema in base agli strumenti disponibili e ai vincoli di tempo e risorse. CE7 - Utilizzare applicazioni informatiche di analisi statistica, calcolo numerico e simbolico, visualizzazione grafica, ottimizzazione o altre per risolvere problemi. CE8 - Conoscere e utilizzare i programmi che risolvono problemi matematici con applicazioni nell’ingegneria, utilizzando per ciascun caso l’ambiente informatico adeguato. CE9 - Pianificare e sviluppare progetti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica. CE12 - Padroneggiare e applicare concetti di statistica e inferenza statistica a grandi insiemi di dati. CE13 - Utilizzare metodi di scienza dei dati (gestione, machine learning) come parte del processo di analisi di grandi insiemi di dati in ambienti informatici. CE14 - Sviluppare e utilizzare strumenti di visualizzazione di grandi volumi di dati per poter comunicare i risultati delle analisi effettuate su di essi, adattandoli a diversi tipi di pubblico, sia tecnico che non tecnico. Risultati di apprendimento - Conosce diverse tecniche per la creazione di visualizzazioni dei dati. - Conosce diversi metodi per la progettazione, la codifica visiva e l’interazione con i dati. - Comprende lo stato dell’arte della visualizzazione dei dati. - È in grado di comunicare in modo chiaro ed efficiente i modelli individuati nei dati. - Utilizza strumenti che consentono di generare visualizzazioni dei dati. - Utilizza strumenti che generano visualizzazioni interattive in un ambiente web. - Riconosce le fasi che compongono un progetto di visualizzazione dei dati in qualsiasi strumento software specifico. - Conosce e propone modalità alternative per visualizzare lo stesso insieme di dati. Descrizione dei contenuti - Tipi di dati e fonti di dati. - Visualizzazione delle informazioni per dati ordinali e numerici. - Visualizzazione di dati multivariati: diagrammi di dispersione, facce di Chernoff. - Visualizzazione di dati strutturati: grafi e rappresentazioni di reti. - Visualizzazione di dati non strutturati: testo, flussi di dati, ecc. - Strumenti di visualizzazione per dati dinamici. Attività formative AF1: Presentazione dei concetti relativi alle discipline che compongono ciascuna materia e risoluzione di casi che consentano allo studente di apprendere come affrontarli, nonché altre sessioni in presenza in gruppo quali lezioni di discussione, condivisione, ecc. AF2: Attività pratiche di difficoltà crescente che consentano allo studente di acquisire progressivamente la capacità di raggiungere l’autonomia nella risoluzione dei problemi. AF3: Studio individuale, redazione di relazioni, svolgimento di esercitazioni pratiche, ecc. come lavoro autonomo dello studente o di un gruppo di studenti. AF4: Prove di valutazione. Sistema e criteri di valutazione SE1: Esercizi di vario tipo in cui lo studente deve rispondere a diverse domande. SE2: Relazioni su casi pratici proposti nel corso della materia. SE3: Esami che riassumono l’insieme delle attività formative. SESSIONE ORDINARIA - Casi di studio: 50%. Da svolgere durante il periodo delle lezioni. - Esame finale (sessione ordinaria): 50%. Riguarderà tutti i contenuti del corso. Il voto finale del corso nella sessione ordinaria sarà la media ponderata di entrambe le attività di valutazione, a condizione che il voto dell’esame finale sia pari o superiore a 4,0 su 10. In caso contrario, il voto finale corrisponderà a quello ottenuto in tale esame (bocciato). SESSIONE STRAORDINARIA Nella sessione straordinaria, il voto della materia corrisponderà a quello ottenuto in un esame finale (esame della sessione straordinaria), che verterà su tutti i contenuti del corso. Calendario Clicca su questo link per ottenere il calendario dettagliato in formato Excel
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| C0442333 | Tirocini esterni | OP | 12 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tirocini esterniCódigo: C0442333 Imprimir Corso 4. Materia del secondo quadrimestre. Opzionale. 12 crediti. Profesores
Obiettivi I tirocini esterni sono un'attività formativa svolta dagli studenti e supervisionata dall'Università con l'obiettivo di applicare e integrare le conoscenze acquisite durante il percorso accademico, avvicinare lo studente alla realtà del contesto professionale in cui eserciterà la propria attività una volta conseguito il titolo di studio e sviluppare le competenze che ne favoriscano l’inserimento nel mercato del lavoro. Requisiti preliminari I tirocini curriculari possono essere svolti solo una volta che lo studente è iscritto prevalentemente a corsi del quarto anno del corso di laurea. Competenze Competenze di base e generali CB2 - Gli studenti sappiano applicare le proprie conoscenze al proprio lavoro o alla propria vocazione in modo professionale e possiedano le competenze che solitamente si dimostrano attraverso l’elaborazione e la difesa di argomentazioni e la risoluzione di problemi nell’ambito della propria area di studio. CB3 - Gli studenti devono essere in grado di raccogliere e interpretare dati rilevanti (di norma nell’ambito del proprio settore di studio) per formulare giudizi che includano una riflessione su tematiche rilevanti di natura sociale, scientifica o etica. CB4 - Gli studenti siano in grado di trasmettere informazioni, idee, problemi e soluzioni a un pubblico sia specializzato che non specializzato. CB5 - Che gli studenti abbiano sviluppato le competenze di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un elevato grado di autonomia. CG1 - Capacità critica e autocritica e capacità di mostrare atteggiamenti coerenti con i principi etici e deontologici. CG2 - Capacità di lavorare in modo autonomo e organizzato nello sviluppo di soluzioni soggette a rigorosi requisiti temporali o economici. CG3 - Capacità di sviluppare progetti legati all’ingegneria individualmente, in team interdisciplinari o in contesti multiculturali. CG4 - Capacità di valutare le ripercussioni e l’impatto sociale delle soluzioni e delle proposte dell’ingegneria matematica, e di garantire il rispetto degli standard di qualità e delle normative applicabili nell’ambito del corso di laurea. Competenze trasversali CT1 - Capacità di applicare con flessibilità e creatività le conoscenze acquisite, nonché di adattarle a contesti e situazioni nuovi CT2 - Capacità di redigere e elaborare relazioni, scritti e altri documenti nell’ambito dell’Ingegneria Matematica, comunicandoli in modo chiaro ed efficace sia per iscritto che oralmente. CT3 - Capacità di generare nuove idee e di integrarle nel lavoro quotidiano. Risultati di apprendimento Relazione scritta sul lavoro svolto presso l’azienda. In essa, lo studente illustrerà in modo dettagliato le attività svolte durante il tirocinio. Descrizione dei contenuti I contenuti del tirocinio esterno sono legati allo sviluppo professionale dello studente presso un centro di lavoro. Esisterà un accordo di collaborazione preventivo tra tale centro e l’Università che definirà espressamente le attività che lo studente dovrà svolgere durante la sua permanenza presso lo stesso. Le attività di base e specifiche che lo studente dovrà svolgere presso la sede di tirocinio saranno definite prima dell’inizio del tirocinio esterno e potranno riguardare diversi aspetti di carattere professionale nell’ambito delle materie che compongono il corso di laurea. Attività formative AF5: Lavoro personale e sviluppo professionale presso la sede di tirocinio. Si tratta di un totale di 300 ore con presenza al 100% presso tale centro. Sistema e criteri di valutazione SE4: Valutazione da parte del tutor aziendale in merito al lavoro svolto presso la sede durante il tirocinio in azienda - 70% del voto finale. SE5: Valutazione da parte del tutor accademico dello svolgimento del tirocinio in azienda - 30% del voto finale. |
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| C0442632 | Fotonica / Photonics | OP | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fotonica / PhotonicsCódigo: C0442632 Imprimir Corso 5. Materia del secondo quadrimestre. Corso opzionale. 6 crediti. Obiettivi Introdurre lo studente alla fotonica Risultati di apprendimento RA1 Conosce il campo della generazione, del rilevamento e del controllo della luce, comprendendo i fenomeni fisici che lo caratterizzano. RA2 Comprende i fondamenti della propagazione della luce attraverso un mezzo materiale, nonché i problemi che essa presenta, e conosce diverse soluzioni tecnologiche a tali problemi. RA3 Dimostra di aver assimilato i principi di funzionamento di base dei dispositivi utilizzati in fotonica e ne conosce le diverse tipologie e le caratteristiche generali di ciascuno di essi, nel contesto dei sensori e degli attuatori RA4 Conosce diverse applicazioni attuali della fotonica per acquisire un'intuizione nell’identificazione di nuovi utilizzi. Descrizione dei contenuti - Emettitori di luce: tipi e proprietà dell’emissione. Statistica dei fotoni nei diversi tipi di radiazione: laser, termica, quantistica - Filtri e monocromatori. Polarizzatori. Interferometri. - Laser: equazioni di bilancio, guadagno, soglia, risonatori, tipologie. - Fotorilevatori: tipi e caratteristiche. - Propagazione della luce in mezzi otticamente anisotropi, guide d'onda ottiche, cristalli fotonici e mezzi non lineari. - Effetto Kerr ottico. - Dispersione temporale e cromatica. Relazioni di Kramers-Kronig. Attenuazione e amplificazione. - Modulazione della luce: longitudinale (effetti elettro-ottici, acusto-ottici e magneto-ottici), trasversale e in frequenza. Modulatori. - Altri dispositivi ottici. Sensori e attuatori fotonici. - Sistemi fotonici integrati. - Applicazioni della fotonica in diversi ambiti scientifico-tecnici Attività formative Attività formativa N. ore* Ore in presenza (8-12)** % di presenza AP1.- Lezioni frontali partecipative 5 0,83 100 AP2.- Seminari o lezioni di applicazione pratica 4 0,67 100 AP3.- Attività pratiche (casi di studio, elaborazione di progetti, simulazioni, ecc.) 17 1,42 50 AP4.- Lavoro autonomo 60 0 0 AP5.- Tutoraggio 12 0,6 30 AP6.- Verifiche di conoscenza 2 0,33 100 AP10.- Attività in laboratori e/o aule pratiche 48 8,33 100 Sistema e criteri di valutazione Sessione ordinaria: Attività pratiche 15 % (SE1) Esame finale 60 % (SE2) Per superare il corso è richiesto un voto minimo di 4/10 Esercitazioni di laboratorio 25 % (SE3) Sessione ordinaria: Esame finale 100% |
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| TOTALE: | 30 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
*Carattere: FB:Formazione di base, Ob: Obbligatorio, Op: Opzionale
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Formazione ad alta occupabilità, con tassi di inserimento lavorativo vicini al 98% in meno di sei mesi, e proiezione in un mercato globale che richiede profili STEM altamente qualificati.
Corpo docente
Ingegnere e dottore di ricerca in Chimica, specialista in AI e Data Science, con oltre 20 anni di esperienza e un solido track record in progetti internazionali in Big Data, machine learning e quantum computing. È cofondatore di OncomIA, un'azienda biomedica che applica tecnologie avanzate nella lotta contro il cancro. Attualmente è responsabile del corso di studi in Ingegneria matematica e fisica presso la UAX, dove insegna intelligenza artificiale e informatica quantistica.
José Antonio si è laureato in fisica dei materiali presso l'Università Complutense di Madrid. Ha condotto studi, presso l'Instituto de Microelectrónica de Madrid (CSIC), sulle proprietà ottiche delle nanostrutture di semiconduttori quantistici, pubblicando su riviste scientifiche ad alto impatto (Physical Review Letters, Applied Physics Letters, Physical Review B, ecc). Come docente universitario, ha 25 anni di esperienza nell'insegnamento soprattutto di matematica e fisica; attualmente insegna, tra le altre materie, algebra lineare, metodi numerici e fisica quantistica. È anche coordinatore del corso di laurea in Ingegneria matematica e coordinatore dei tirocini nell'area tecnologica della facoltà Business & Tech.
Ingegnere industriale senior con oltre 11 anni di esperienza nell'ottimizzazione dei processi operativi e strategici in aziende multinazionali. PMP, Six Sigma Green Belt (UPC) e Cyber Security Professional (ISMS Forum). Ha svolto funzioni di "Project Management Office" in oltre 30 progetti di ingegneria e costruzione di impianti principalmente di energia, gas e petrolchimici.
Laurea in Matematica presso l'UAM. Ho ottenuto il Diploma di Studi Avanzati presso l'UCM per il mio lavoro sulla classificazione delle sottovarietà differenziabili nella geometria di Lie e nella geometria di Plücker. Con oltre 25 anni di esperienza nell'insegnamento, ha conseguito certificazioni professionali in Equazioni differenziali per ingegneri, Fisica delle particelle e Introduzione alla teoria generale della relatività. Tiene corsi di laurea in Ingegneria matematica e Fisica in Strutture algebriche, Equazioni differenziali, Geometria differenziale e altri.
In spazi condivisi nel campus, in progetti di innovazione congiunti e attraverso stage fin dai primi anni.
Programma di tutoraggio accademico e professionale che focalizza gli sforzi e i risultati verso il vostro profilo migliore.
Sarete formati attraverso progetti di innovazione con aziende reali e studenti di altre lauree, sviluppando prodotti e soluzioni basate sulla tecnologia.
+700h di formazione certificata in nuove tecnologie, analisi avanzate e competenze professionali.
Stage e tirocini in mercati strategici come l'Asia, l'Europa o gli Stati Uniti e un modello progressivo di bilinguismo.
Borse di studio e aiuti finanziari per studiare all’UAX
Sappiamo che studiare è un investimento. Per questo vogliamo eliminare gli ostacoli economici e renderti le cose più semplici. Compila il modulo e scopri, con l’aiuto dei nostri consulenti, le borse di studio, gli accordi e gli aiuti personalizzati più adatti alla tua situazione.
Comunità di Madrid
Aiuti per studenti con disabilità pari o superiore al 33% che frequentano corsi di studio presso le università o gli istituti superiori di insegnamento artistico della Comunità di Madrid.
Ministero dell'Istruzione, della Formazione Professionale e dello Sport
Scopri le informazioni relative alle borse di studio e agli aiuti finanziari banditi dal Ministero dell’Istruzione, della Formazione Professionale e dello Sport, suddivisi per tipologia e livello di istruzione.
Attrazione di talenti nella ricerca pre-dottorato
Sostegno finanziario per studenti eccellenti che desiderino sviluppare ricerche innovative e contribuire al progresso della conoscenza nelle rispettive discipline.
Se hai già deciso di fare il grande passo, formalizza la tua iscrizione in anticipo e approfitta di un contributo diretto. Un modo per premiare il tuo impegno e pianificare il tuo futuro con un vantaggio.
Studenti dell'America Latina
Programma rivolto a cittadini iberoamericani o stranieri con residenza legale nei paesi di influenza dell'OEI. La borsa di studio copre uno sconto del 50% sul costo totale delle lezioni.
Studenti dell'Ecuador
Programma rivolto a cittadini con nazionalità e/o residenza in Ecuador che desiderino frequentare un master online in Spagna. La borsa di studio copre uno sconto del 50% sul costo totale delle tasse universitarie.
2025 II Edizione
Aiuti finanziari per studenti iscritti a corsi di formazione professionale di livello superiore, laurea triennale, laurea magistrale o master presso università spagnole convenzionate con Santander. Un contributo economico per sostenerti durante lo svolgimento del tuo tirocinio professionale.
Se hai un parente stretto (fino al secondo grado) iscritto all’UAX, puoi beneficiare di uno sconto del 5% sull’importo delle tasse universitarie. Perché studiare in famiglia è ancora più bello.
Se ti sei laureato presso l’UAX e ora stai pensando di intraprendere un nuovo corso di laurea, vogliamo continuare ad accompagnarti in questo percorso. Per questo ti offriamo uno sconto del 10% sull’importo delle tasse universitarie.
Frequentare due corsi di laurea contemporaneamente è una sfida, e noi vogliamo sostenerti. Se sei già iscritto all'UAX e ti iscrivi a un secondo corso di laurea, avrai diritto a un contributo per la caparra e la tassa di iscrizione.
Se desideri continuare la tua formazione con noi e passare dai corsi di formazione professionale alla laurea triennale, da una laurea triennale a un'altra o dalla laurea triennale alla laurea magistrale, ti sosteniamo con un contributo fino al 25% sulle tasse universitarie.
Se hai un buon curriculum accademico, vogliamo premiare il tuo talento con una borsa di studio pensata per gli studenti di primo anno. (Esclusa la laurea in Medicina).
Se sei un atleta di alto livello, noi di UAX vogliamo aiutarti a conciliare la tua passione con gli studi. Ti offriamo aiuti specifici che possono arrivare fino al 50% dell'importo della tua retta.
Riconosciuti per dare slancio al tuo futuro professionale
Le classifiche collocano l’UAX tra le migliori università della Spagna per occupabilità, innovazione e modello formativo in sintonia con la realtà lavorativa.
Forbes classifica la UAX come l'università privata con il maggior numero di laureati che lavorano nel suo territorio (quasi il 90%), grazie a un modello educativo unico e saldamente legato al mercato del lavoro attraverso più di 8.800 accordi con le aziende.
La prestigiosa classifica della Fondazione BBVA e dell'IVIE ci riconosce come l'università con il miglior inserimento lavorativo in Spagna nel 2023, consolidando il nostro modello incentrato sulla reale occupabilità dei nostri laureati.
L'Istituto Coordenadas di Governance ed Economia Applicata colloca UAX come università privata di riferimento a Madrid, evidenziando il nostro modello di formazione pratica allineato alla realtà del mercato.
La UAX ha ottenuto il massimo punteggio di 5 stelle e il badge complessivo "Eccellente" per Occupabilità, Insegnamento, Sviluppo accademico, Strutture, Insegnamento online e Buona governance nella prestigiosa valutazione internazionale QS Stars.
La UAX è riconosciuta come la seconda università più innovativa della Spagna, l'unica università privata tra le prime tre della classifica. Questo riconoscimento evidenzia il nostro impegno trasversale nell'IA e nella formazione alla sostenibilità.
Según la Lista Forbes 2025, UAX se sitúa en el TOP 2 Universidades españolas referentes en la adopción de IA Generativa en la formación de sus estudiantes, desarrollando herramientas y modelos de aprendizaje innovadores alineados con la evolución tecnológica.
L’UAX promuove la cultura della qualità all’interno della comunità universitaria attraverso il Sistema di Qualità dell’UAX (SIUAX), di cui la Direzione dell’Università è la massima responsabile, garantendo che la pianificazione del sistema venga attuata per soddisfare efficacemente gli obiettivi di qualità, nonché le esigenze, i requisiti e le aspettative dei clienti e delle parti interessate.
Gli organi responsabili sono:
Questa struttura organizzativa favorisce una comunicazione bidirezionale sulle diverse azioni di miglioramento, consentendo e garantendo la costruzione di una cultura della qualità all’interno dell’Università.
La Commissione di monitoraggio e miglioramento del corso di laurea per l’anno accademico 2025-26 è composta da:
Richieste, reclami e segnalazioni
Rispondiamo alle reali esigenze dei nostri studenti e collaboratori, perché crediamo nel miglioramento continuo dei risultati. Per questo motivo, siamo sempre disponibili ad ascoltare tutto ciò che desideri comunicarci.
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