Salta al contenuto principale della pagina

LABORATORIO DI METODI COMPUTAZIONALI E STATISTICI

CODICE 90741
ANNO ACCADEMICO 2021/2022
CFU
  • 6 cfu al 3° anno di 8758 FISICA (L-30) - GENOVA
  • SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE FIS/01
    LINGUA Italiano
    SEDE
  • GENOVA
  • PERIODO 1° Semestre
    PROPEDEUTICITA
    Propedeuticità in ingresso
    Per sostenere l’esame di questo insegnamento è necessario aver sostenuto i seguenti esami:
    • FISICA 8758 (coorte 2019/2020)
    • FISICA GENERALE 2 57049
    • LABORATORIO 1 90736
    MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

    PRESENTAZIONE

    Laboratorio di Metodi Computazionali e Statistici (LMCS, codice 90741) vale 6 crediti e si svolge nel primo semestre del 3° anno della laurea triennale (L-30)

    OBIETTIVI E CONTENUTI

    OBIETTIVI FORMATIVI

    Il corso si prefigge di consolidare ed ampliare le competenze di calcolo, analisi statistica e programmazione, finalizzate all’analisi e acquisizione dati in esperienze di laboratorio.

    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).

    PREREQUISITI

    Il corso parte dando per acquisite le competenze di calcolo contenute nel corso del primo anno.

    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

    ROBERTA CARDINALE (Presidente Supplente)

    LEZIONI

    Orari delle lezioni

    L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

    ESAMI

    MODALITA' D'ESAME

    L' esame si compone di due prove:

    • prova al calcolatore
    • prova orale

    Le esercitazioni svolte durante l'anno contribuiranno alla formazione di un bonus (fino ad un massimo 3 punti) che si aggiungerà al punteggio registrato nella prova al calcolatore.

     

    MODALITA' DI ACCERTAMENTO

    L'esame prevede una prova al calcolatore volta ad accertare l'acquisizione delle competenze computazionali e statistiche fornite dal corso. Le esercitazioni consegnate durante l'anno contribuiranno a definire il voto finale.

    Calendario appelli

    Data Ora Luogo Tipologia Note
    12/01/2022 09:00 GENOVA Laboratorio
    10/02/2022 09:00 GENOVA Laboratorio
    07/06/2022 09:00 GENOVA Laboratorio
    05/07/2022 09:00 GENOVA Laboratorio
    16/09/2022 09:00 GENOVA Laboratorio