Requisiti curriculari richiesti

Sono ammessi/e al Corso di laurea magistrale in Scienze Computazionali studenti/esse in possesso di laurea triennale, ovvero di altro titolo di studio conseguito all’estero e ritenuto idoneo, previa verifica caso per caso da parte della Commissione Didattica di Matematica del possesso dei requisiti curricolari di seguito specificati.

Si richiede inoltre un’adeguata conoscenza della lingua inglese, sia in forma scritta che orale, per la comunicazione in ambito scientifico.

I requisiti curricolari richiesti sono:

  • 18 crediti nei settori di formazione matematica di base (MAT/02, MAT/03, MAT/05, MAT/06, MAT/07, MAT/08);
  • 6 crediti nei settori di formazione informatica di base (INF/01, ING-INF/05);
  • ulteriori 6 crediti nei settori MAT/01-09, FIS/01-08, INF/01, ING-INF/01-05, SECS-S/01-06;
  • conoscenze di base della lingua inglese o di altra lingua straniera (livello almeno B1).

Verrà esaminato il Curriculum Studiorum del/della candidato/a; inoltre, saranno previsti colloqui integrativi per coloro che – in possesso dei requisiti curricolari – abbiano delle carenze nella preparazione personale.

L’accesso al Corso di Laurea Magistrale in Scienze Computazionali è direttamente consentito ai/alle laureati/e dei Corsi di Laurea Triennale in Matematica e in Fisica.

Le conoscenze richieste per affrontare il Corso di Laurea Magistrale in Scienze Computazionali sono:

  • Algebra: Gruppi; campi.
  • Analisi matematica: Funzioni con più variabili; derivate; differenziale; massimi e minimi locali. Integrazione di funzioni continue su rettangoli. Derivazione sotto segno di integrale. Soluzioni esplicite di alcune classi di equazioni differenziali. Calcolo vettoriale: Derivate. Differenziale di funzioni vettoriali. Curve e superfici parametriche in R3. I teoremi di Gauss, Green e Stokes (enunciati).
  • Geometria: Spazi vettoriali. Matrici e sistemi di equazioni lineari. Il teorema di Rouché-Capelli. Spazi affini. Rappresentazione di sottospazi. Applicazioni lineari. Auto-valori e auto-vettori di operatori lineari. Diagonalizzazione. Forme bilineari simmetriche. Ortogonalità. Prodotti scalari. Operatori auto-aggiunti ed ortogonali su spazi vettoriali euclidei. Spazi euclidei. Distanze e angoli. Affinità ed isometrie.
  • Equazioni Differenziali e Meccanica: Equazioni differenziali lineari. Principi della dinamica e leggi di Newton. Forze conservative. Sistemi meccanici unidimensionali. Sistemi meccanici conservativi a più gradi di libertà.
  • Informatica: Metodi e principi per il disegno e l’implementazione di strutture dati. Disegno di algoritmi e implementazione in un linguaggio di programmazione. Analisi della complessità di un algoritmo nella valutazione delle prestazioni.
  • Elementi di probabilità discreta: variabili casuali semplici, probabilità condizionata e regola di Bayes, valore atteso e varianza, leggi dei grandi numeri.
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Valentina Feliciello 28 Settembre 2021