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Risultati prova scritta di Analisi Matematica I - 09.09.2022
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Anno Accademico 2021-2022
Lezioni del II semestre - SSP
Meeting ID: 339 673 6775
Invite Link: https://uniroma1.zoom.us/j/3396736775
Lezioni del II semestre - ANALISI MATEMATICA II
KLink Zoom dell'aula Bandinelli
1017218 - ANALISI MATEMATICA I
Conoscenze e abilità da conseguire
Il corso intende fornire agli studenti del primo anno del CdL in Ingegneria Informatica e Automatica le nozioni fondamentali di calcolo differenziale ed integrale.
Lo studente che supera l'esame di Analisi Matematica I avrà le conoscenze necessarie per rappresentare graficamente una vasta gamma di funzioni di variabile reale, calcolare derivate ed integrali di una variabile, studiare il carattere di una serie numerica e risolvere equazioni differenziali ordinarie. Inoltre, lo studente che supera questo esame dovrà sapere studiare problemi di massimo e di minimo sia in una che in più variabili, così come calcolare integrali doppi e tripli.
Contenuti - Testi/Bibliografia
Si veda https://emanuelguariglia.wixsite.com/my-site-9.
Metodi didattici
Verranno alternate lezioni teoriche ed esercitazioni al fine di chiarire il più possibile la teoria svolta attraverso gli esempi. La frequenza non è obbligatoria, tuttavia è consigliata, dato che la partecipazione attiva alle lezioni aiuta ad acquisire una maggiore comprensione degli argomenti trattati nel corso.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso l'esame finale, che consiste di una prova scritta e di una prova orale. Durante il corso verranno effettuate due prove in itinere sostitutive della prova scritta.
1018733 - CALCOLO DELLE PROBABILITA' E STATISTICA
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente possiede una conoscenza di base di probabilità e statistica matematica. È in grado di risolvere semplici problemi di probabilità e di inferenza statistica.
Contenuti
Richiami di teoria degli insiemi. Spazio campionario ed eventi. Calcolo combinatorio. Assiomi di Kolmogorov e probabilità elementare. Probabilità condizionata e Teorema di Bayes. Variabili aleatorie discrete e modelli distributivi discreti. Variabili aleatorie continue e modelli distributivi continui. Variabile aleatoria gaussiana e distribuzioni derivate. Successioni e convergenze di variabili aleatorie. Legge dei grandi numeri e Teorema centrale limite. Coppie di variabili aleatorie. Caratterizzazione sintetica di una coppia di variabili aleatorie. Vettori di variabili aleatorie. Processi stocastici. Funzione di autocorrelazione. Processi di Bernoulli. Conteggio dei successi. Processi di Poisson. Processi di Markov. La proprietà di markovianità. Passeggiata casuale. Processi gaussiani. Stazionarietà dei processi gaussiani. Analisi statistica e real-world applications.
Testi/Bibliografia
- S.M. Ross. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Academic
Press, 2004. - A. Papoulis, S.U. Pillai. Probability, Random Variables and Stochastic Processes. McGraw-Hill, 2002.
Metodi didattici
Verranno alternate lezioni teoriche ed esercitazioni al fine di chiarire il più possibile la teoria svolta attraverso gli esempi. La frequenza non è obbligatoria, tuttavia è consigliata, dato che la partecipazione attiva alle lezioni aiuta ad acquisire una maggiore comprensione degli argomenti trattati nel corso.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso l'esame finale, che consiste di una prova scritta e di una prova orale: in entrambi verranno fatte domande teoriche e richiesto lo svolgimento di esercizi. Durante il corso verranno effettuate due prove in itinere sostitutive della prova scritta.
- In presenza: da concordare col docente tramite email.
- A distanza: tramite Zoom inviando un messaggio di email al seguente indirizzo: emanuel.guariglia@gmail.com.