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CODICE 84470
ANNO ACCADEMICO 2017/2018
CFU
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE FIS/01
LINGUA Italiano
SEDE
PERIODO 1° Semestre
PROPEDEUTICITA
Propedeuticità in ingresso
Per sostenere l'esame di questo insegnamento è necessario aver sostenuto i seguenti esami:
  • FISICA 8758 (coorte 2015/2016)
  • FISICA GENERALE 2 57049 2015
  • LABORATORIO 2 66576 2015
  • FISICA 8758 (coorte 2016/2017)
  • FISICA GENERALE 2 57049 2016
  • LABORATORIO 1 90736 2016
MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

PRESENTAZIONE

Laboratorio di Fisica Computazionale 2 (LFC2, codice 84470) vale 6 crediti e si svolge nel primo semestre dei seguenti anni: 3° L-30; 2° LM-17. Le lezioni si tengono in lingua italiana.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

l corso fornisce metodi di analisi numerica e metodi avanzati di analisi dati.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Il corso si occupa di fisica computazionale, affrontando la soluzione numerica delle equazioni differenziali ordinarie e alle derivate parziali, e di analisi dati avanzata, trattando rudimenti di simulazione Monte Carlo, approfondendo le tecniche di best-fit e accennando a tecniche multivariate di separazione di segnale dal fondo.

Il corso si prefigge inoltre di estendere le conoscenze informatiche acquisite a Laboratorio di Calcolo affrontando più approfonditamente la programmazione Object-Oriented in C++ e fornendo rudimenti di Python e shell scripting. Quando necessario si useranno pacchetti di più alto livello (ROOT, Octave/Matlab).

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali ed esercitazioni di laboratorio.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Programma delle lezioni:

  • Programmazione OO (ereditarietà, polimorfismo), shell scripting e Python, esemplificazione dell'uso di pacchetti/librerie specifiche (ROOT, Octave/Matlab)
  • Soluzione numerica delle equazioni differenziali ordinarie. Applicazioni alla fisica classica e alla meccanica quantistica (metodo di Numerov per l'equazione di Schrodinger).
  • Soluzione numerica delle equazioni differenziali alle derivate parziale. Applicazioni a eletromagnetismo e propagazione del calore.
  • Introduzione alla generazione di variabile aleatorie e alla simulazione Monte Carlo
  • Estrazione di grandezze di interesse da un campione di dati: Likelihood binned e unbinned. Stima puntuale, intervalli di confidenza. Test d'ipotesi. Limiti.
  • Cenni a tecniche di classificazione multivariata (Likelihood ratio, reti neurali).

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Sono forniti appunti/slides durante il corso. Un'elenco di possibili testi per approfondimenti è disponibile sulla pagina del corso su Aulaweb.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

FABRIZIO PARODI (Presidente)

STEFANO PASSAGGIO

LEZIONI

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Tesina su argomento specifico ed orale. Durante l'orale alla discussione della tesina faranno seguite domande sul resto del programma.

 

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

L'esame, svolto dal docente titolare e dai codocenti, prevede la preparazione di una tesina e una prova orale.
La tesina è volta ad accertare l'acquisizione delle competenze fornite dal corso e la capacità di saperle applicare a problemi fisici.
L'orale consiste nella discussione della tesina e di domande sul resto del programma.

Calendario appelli

Data appello Orario Luogo Tipologia Note
25/01/2018 09:00 GENOVA Orale
15/02/2018 09:00 GENOVA Orale