Acquisire gli elementi di base per la trattazione di problemi matematici e fisici tramite metodi statistici che utilizzano numeri random.
Curriculum
scheda docente
materiale didattico
Elemento di base
Probabilità e variabili random
Misure, inceretezze e loro propagazione
Fit di una curva, minimi quadrati, ottimizzazione
Integrazione numerica classica, velocità di convergenza
Integrazione MC, media e varianza
Strategie di campionamento
Applicazioni
Propagazione delle incertezze Note
Generazione di dati secondo una distribuzione
Applicazioni nel mondo reale
Sciami di raggi cosmici
Disponibilità di un sistema
Ulteriori applicazioni
Taylor, J. - Introduzione all'analisi degli errori : lo studio delle incertezze nelle misure fisiche - Zanichelli Disponibile nella biblioteca Scientifica di Roma Tre
Dubi, A. - Monte Carlo applications in systems engineering - Wiley Disponibile nella biblioteca Scientifica di Roma Tre
Programma
Presentazione dei problemi che di solito sono formulati come integrali su un grande numero di variabiliElemento di base
Probabilità e variabili random
Misure, inceretezze e loro propagazione
Fit di una curva, minimi quadrati, ottimizzazione
Integrazione numerica classica, velocità di convergenza
Integrazione MC, media e varianza
Strategie di campionamento
Applicazioni
Propagazione delle incertezze Note
Generazione di dati secondo una distribuzione
Applicazioni nel mondo reale
Sciami di raggi cosmici
Disponibilità di un sistema
Ulteriori applicazioni
Testi Adottati
Weinzierl, S. - Introduction to Monte Carlo methods arXiv:hep-ph/0006269Taylor, J. - Introduzione all'analisi degli errori : lo studio delle incertezze nelle misure fisiche - Zanichelli Disponibile nella biblioteca Scientifica di Roma Tre
Dubi, A. - Monte Carlo applications in systems engineering - Wiley Disponibile nella biblioteca Scientifica di Roma Tre
Modalità Erogazione
Lezioni frontali (circa 24 ore) ed Esercitazioni di Laboratorio (circa 36 ore). Nel corso delle Esercitazioni di Laboratorio ogni studente avra' a disposizione un Computer. I diversi temi discussi a lezione saranno oggetto delle Esercitazioni di Laboratorio, utilizzando Mathematica, Python o C++.Modalità Valutazione
Esame scritto e orale. Scritto: realizzazione di un programma per computer. L'esame scritto consistera' di due parti. La prima parte e' volta a verificare la conoscenza specifica dei metodi esposti a lezione. Nella seconda parte si richiedera' di applicare tali metodi in un contesto piu' ampio. Orale: discussione di una tesina su argomento a scelta dello studente tra una rosa di proposte. La preparazione della tesina richiede lo studio in autonomia di alcuni capitoli di un libro.
scheda docente
materiale didattico
Elemento di base
Probabilità e variabili random
Misure, inceretezze e loro propagazione
Fit di una curva, minimi quadrati, ottimizzazione
Integrazione numerica classica, velocità di convergenza
Integrazione MC, media e varianza
Strategie di campionamento
Applicazioni
Propagazione delle incertezze Note
Generazione di dati secondo una distribuzione
Applicazioni nel mondo reale
Sciami da raggi cosmici
Disponibilità di un sistema
Ulteriori applicazioni
Taylor, J. - Introduzione all'analisi degli errori : lo studio delle incertezze nelle misure fisiche - Zanichelli
Dubi, A. - Monte Carlo applications in systems engineering - Wiley
Programma
Presentazione dei problemi che di solito sono formulati come integrali su un grande numero di variabiliElemento di base
Probabilità e variabili random
Misure, inceretezze e loro propagazione
Fit di una curva, minimi quadrati, ottimizzazione
Integrazione numerica classica, velocità di convergenza
Integrazione MC, media e varianza
Strategie di campionamento
Applicazioni
Propagazione delle incertezze Note
Generazione di dati secondo una distribuzione
Applicazioni nel mondo reale
Sciami da raggi cosmici
Disponibilità di un sistema
Ulteriori applicazioni
Testi Adottati
Weinzierl, S. - Introduction to Monte Carlo methods arXiv:hep-ph/0006269Taylor, J. - Introduzione all'analisi degli errori : lo studio delle incertezze nelle misure fisiche - Zanichelli
Dubi, A. - Monte Carlo applications in systems engineering - Wiley
Modalità Erogazione
Lezioni frontali (circa 24 ore) ed Esercitazioni di Laboratorio (circa 36 ore). Nel corso delle Esercitazioni di Laboratorio ogni studente avra' a disposizione un Computer. I diversi temi discussi a lezione saranno oggetto delle Esercitazioni di Laboratorio, utilizzando Mathematica, Python o C++.Modalità Valutazione
Esame scritto e orale. Scritto: realizzazione di un programma per computer. L'esame scritto consistera di due parti. La prima parte e' volta a verificare la conoscenza specifica dei metodi esposti a lezione. nella seconda parte si richiedera' di applicare tali metodi in un contesto piu' ampio.Orale: discussione di una tesina su argomento a scelta dello studente tra una rosa di proposte. La preparazione della tesina richiede lo studio in autonomia di alcuni capitoli di un libro.
scheda docente
materiale didattico
Elemento di base
Probabilità e variabili random
Misure, inceretezze e loro propagazione
Fit di una curva, minimi quadrati, ottimizzazione
Integrazione numerica classica, velocità di convergenza
Integrazione MC, media e varianza
Strategie di campionamento
Applicazioni
Propagazione delle incertezze Note
Generazione di dati secondo una distribuzione
Applicazioni nel mondo reale
Sciami di raggi cosmici
Disponibilità di un sistema
Ulteriori applicazioni
Taylor, J. - Introduzione all'analisi degli errori : lo studio delle incertezze nelle misure fisiche - Zanichelli Disponibile nella biblioteca Scientifica di Roma Tre
Dubi, A. - Monte Carlo applications in systems engineering - Wiley Disponibile nella biblioteca Scientifica di Roma Tre
Programma
Presentazione dei problemi che di solito sono formulati come integrali su un grande numero di variabiliElemento di base
Probabilità e variabili random
Misure, inceretezze e loro propagazione
Fit di una curva, minimi quadrati, ottimizzazione
Integrazione numerica classica, velocità di convergenza
Integrazione MC, media e varianza
Strategie di campionamento
Applicazioni
Propagazione delle incertezze Note
Generazione di dati secondo una distribuzione
Applicazioni nel mondo reale
Sciami di raggi cosmici
Disponibilità di un sistema
Ulteriori applicazioni
Testi Adottati
Weinzierl, S. - Introduction to Monte Carlo methods arXiv:hep-ph/0006269Taylor, J. - Introduzione all'analisi degli errori : lo studio delle incertezze nelle misure fisiche - Zanichelli Disponibile nella biblioteca Scientifica di Roma Tre
Dubi, A. - Monte Carlo applications in systems engineering - Wiley Disponibile nella biblioteca Scientifica di Roma Tre
Modalità Erogazione
Lezioni frontali (circa 24 ore) ed Esercitazioni di Laboratorio (circa 36 ore). Nel corso delle Esercitazioni di Laboratorio ogni studente avra' a disposizione un Computer. I diversi temi discussi a lezione saranno oggetto delle Esercitazioni di Laboratorio, utilizzando Mathematica, Python o C++.Modalità Valutazione
Esame scritto e orale. Scritto: realizzazione di un programma per computer. L'esame scritto consistera' di due parti. La prima parte e' volta a verificare la conoscenza specifica dei metodi esposti a lezione. Nella seconda parte si richiedera' di applicare tali metodi in un contesto piu' ampio. Orale: discussione di una tesina su argomento a scelta dello studente tra una rosa di proposte. La preparazione della tesina richiede lo studio in autonomia di alcuni capitoli di un libro.
scheda docente
materiale didattico
Elemento di base
Probabilità e variabili random
Misure, inceretezze e loro propagazione
Fit di una curva, minimi quadrati, ottimizzazione
Integrazione numerica classica, velocità di convergenza
Integrazione MC, media e varianza
Strategie di campionamento
Applicazioni
Propagazione delle incertezze Note
Generazione di dati secondo una distribuzione
Applicazioni nel mondo reale
Sciami da raggi cosmici
Disponibilità di un sistema
Ulteriori applicazioni
Taylor, J. - Introduzione all'analisi degli errori : lo studio delle incertezze nelle misure fisiche - Zanichelli
Dubi, A. - Monte Carlo applications in systems engineering - Wiley
Programma
Presentazione dei problemi che di solito sono formulati come integrali su un grande numero di variabiliElemento di base
Probabilità e variabili random
Misure, inceretezze e loro propagazione
Fit di una curva, minimi quadrati, ottimizzazione
Integrazione numerica classica, velocità di convergenza
Integrazione MC, media e varianza
Strategie di campionamento
Applicazioni
Propagazione delle incertezze Note
Generazione di dati secondo una distribuzione
Applicazioni nel mondo reale
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Weinzierl, S. - Introduction to Monte Carlo methods arXiv:hep-ph/0006269Taylor, J. - Introduzione all'analisi degli errori : lo studio delle incertezze nelle misure fisiche - Zanichelli
Dubi, A. - Monte Carlo applications in systems engineering - Wiley
Modalità Erogazione
Lezioni frontali (circa 24 ore) ed Esercitazioni di Laboratorio (circa 36 ore). Nel corso delle Esercitazioni di Laboratorio ogni studente avra' a disposizione un Computer. I diversi temi discussi a lezione saranno oggetto delle Esercitazioni di Laboratorio, utilizzando Mathematica, Python o C++.Modalità Valutazione
Esame scritto e orale. Scritto: realizzazione di un programma per computer. L'esame scritto consistera di due parti. La prima parte e' volta a verificare la conoscenza specifica dei metodi esposti a lezione. nella seconda parte si richiedera' di applicare tali metodi in un contesto piu' ampio.Orale: discussione di una tesina su argomento a scelta dello studente tra una rosa di proposte. La preparazione della tesina richiede lo studio in autonomia di alcuni capitoli di un libro.