Corso di laurea: Ingegneria Informatica e Automatica Programmazione per l'A.A. 2019/2020

 

 

Lo studente espliciterà le proprie scelte al momento della presentazione, tramite INFOSTUD, del piano di completamento o del piano di studio individuale, secondo quanto stabilito dal regolamento didattico del corso di studio.

Automatica (percorso formativo valido anche per il conseguimento del doppio titolo italo-francese o italo-venezuelano)

Primo anno

Primo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1017218 - ANALISI MATEMATICA I (obiettivi) Apprendimento delle nozioni di base del calcolo differenziale e integrale. Canale: 1 - Coluzzi Bartoccioni Barbara - LAI ANNA CHIARA Canale: 2 - CONTI ROBERTO (programma) Nozioni di base. Numeri complessi. Successioni e serie numeriche. Limiti di funzioni. Funzioni continue. Calcolo differenziale per funzioni di 1 variabile. Calcolo integrale per funzioni di 1 variabile. Integrali impropri. Equazioni differenziali ordinarie. Calcolo differenziale per funzioni di piu' variabili. Integrazione delle funzioni di 2/3 variabili. (Ogni argomento richiedera' una settimana di discussione, i.e. 10 ore, o piu')   Testi consigliati: M.Bertsch, R.Dal Passo, L.Giacomelli: Analisi Matematica, McGraw Hill M.Bramanti, C.D. Pagani, S.Salsa: Analisi Matematica 1 e 2, Zanichelli P. Loreti, D. Sforza: Esercizi di Analisi Matematica, Universita` La Sapienza P. Marcellini, C. Sbordone: Esercitazioni di Matematica, Liguori Editore J. Stewart: Calcolo (2 volumi), Maggioli Editore R. A. Adams, C. Essex: Calcolo Differenziale (2 volumi), Casa Editrice Ambrosiana - ADAMO MARIASTELLA	12	MAT/05	48	72	-	-	Attività formative di base	ITA
101204 - GEOMETRIA (obiettivi) Conoscenza e comprensione: Il corso di Geometria intende fornire gli strumenti di Algebra Lineare necessari allo studio dell'algebra matriciale e della geometria affine ed euclidea. Il percorso formativo si propone di far acquisire allo studente metodi atti a sviluppare, o migliorare, la sua capacità di assimilare le conoscenze teoriche acquisite. Lo studente, una volta assimilato il calcolo vettoriale di base e l'algebra matriciale, dovrà essere in grado di comprendere i legami che intercorrono tra endomorfismi e matrici e di padroneggiare i problemi di diagonalizzazione di un endomorfismo o di una matrice. Dovrà inoltre conoscere la geometria in uno spazio affine con particolare attenzione verso la geometria cartesiana del piano e dello spazio. Capacità di applicare le conoscenze acquisite: Il corso ha l'obiettivo di rendere lo studente capace di acquisire flessibilità nella esemplificazione e nella risoluzione di problemi vari relativi alle conoscenze teoriche maturate. In particolare, lo studente deve essere in grado di utilizzare tali conoscenze nell'operare con le matrici, risolvere sistemi di equazioni lineari, trattare questioni riguardanti gli spazi vettoriali e le applicazioni lineari, deve saper svolgere esercizi connessi al problema della diagonalizzazione di endomorfismi e matrici. Deve in sostanza essere in grado di applicare le conoscenze acquisite nella esemplificazione di un problema di algebra lineare mediante una riformulazione numerica dello stesso facendo uso delle matrici. Abilità comunicative: Il corso tenderà a favorire la capacità dello studente di esporre in modo chiaro e rigoroso le conoscenze, sia teoriche sia applicative, acquisite. Capacità critiche e di giudizio: Gli studenti sono guidati ad apprendere in maniera critica e responsabile tutto ciò che è spiegato loro in aula e ad arricchire le proprie capacità di giudizio attraverso lo studio del materiale didattico indicato dal docente. Canale: 1 - Miranda AnnaMaria Canale: 2 - MERCURI PIETRO (programma) Matrici. Matrici a elementi reali. Algoritmo di eliminazione di Gauss-Jordan. Matrici a scalini e a scalini ridotte. Somma di matrici e prodotto di una matrice per uno scalare. Trasposta di una matrice. Matrici quadrate. Matrici triangolari e matrici diagonali. Prodotto righe per colonne. Matrice identità. Matrici invertibili. Traccia e determinante. Teorema di Laplace. Teorema di Binet. Rango di una matrice. Sottomatrici, minori e teorema degli orlati. Sistemi lineari. Sistemi lineari di m equazioni e n incognite. Sistemi compatibili e incompatibili. Sistemi con soluzione unica o con infinite soluzioni. Teorema di Cramer. Teorema di Rouché-Capelli. Sistemi lineari omogenei. Insiemi, relazioni e funzioni. Insiemi e operazioni sugli insiemi. Relazioni e relazioni d’equivalenza. Funzioni. Composizione di funzioni. Funzioni iniettive, suriettive, biiettive, invertibili. Spazi vettoriali. Gruppi e campi. Spazio vettoriale su un campo. Lo spazio R^n. Lo spazio dei vettori geometrici applicati in un punto. Vettori geometrici liberi. Sottospazi di uno spazio vettoriale. Combinazioni lineari di vettori. Dipendenza e indipendenza lineare di vettori. Generatori di uno spazio vettoriale. Basi e dimensione di uno spazio vettoriale. Coordinate di un vettore rispetto a una data base. Cambiamenti di base e trasformazioni di coordinate. Sottospazi di R^n. Equazioni parametriche, codimensione, equazioni cartesiane. Intersezione e somma di sottospazi. Formula di Grassmann. Somma diretta. Applicazioni lineari. Applicazioni lineari. Matrice rappresentativa di un’applicazione lineare rispetto a due basi fissate. Nucleo e immagine. Teorema nullità più rango. Applicazioni lineari iniettive, suriettive, biiettive. Isomorfismi. Composizione di applicazioni lineari e prodotto di matrici. Isomorfismi e matrici invertibili. Operatori lineari (endomorfismi). Matrici rappresentative e cambiamenti di base. Matrici simili. Prodotto scalare. Metrica su un insieme. Norma di un vettore. Prodotto scalare. Ortogonalità di vettori. Basi ortogonali e basi ortonormali. Disuguaglianza di Cauchy-Schwarz. Teorema di Gram-Schmidt. Complemento ortogonale di un sottospazio. Proiezione ortogonale di un vettore su un sottospazio. Area del parallelogramma e il determinante come funzione volume. Matrici ortogonali. Autovalori e autovettori. Matrici e operatori diagonalizzabili. Autovettori, autovalori e autospazi di un operatore. Spettro di un operatore. Polinomio caratteristico ed equazione caratteristica. Molteplicità algebrica e molteplicità geometrica di un autovalore. Teorema fondamentale sulla diagonalizzabilità. Teorema spettrale. Geometria del piano. Equazioni parametriche e cartesiane di una retta. Intersezione e parallelismo di rette. Coefficiente angolare di una retta. Angolo tra due rette. Perpendicolarità tra rette. Retta per un punto e perpendicolare a una retta. Distanza tra due punti, tra un punto e una retta, tra due rette. Cambiamenti di coordinate cartesiane. Rotazioni. Geometria dello spazio. Equazioni parametriche ed equazione cartesiana di un piano. Intersezione e parallelismo tra piani. Punti allineati e complanari. Equazioni parametriche e cartesiane di una retta. Parallelismo tra rette. Rette complanari e rette sghembe. Rette incidenti. Intersezione e parallelismo tra retta e piano. Angoli tra due rette. Perpendicolarità tra rette. Vettori perpendicolari a un piano. Angoli tra due piani. Proiezione ortogonale di una retta su un piano. Angolo tra una retta e un piano. Retta per un punto e perpendicolare a un piano. Piano per un punto e perpendicolare a una retta. Retta per un punto, perpendicolare e incidente una retta. Distanza tra due punti, di un punto da una retta o da un piano. Distanza tra due rette, distanza tra due piani e distanza tra una retta e un piano. Retta perpendicolare e incidente due rette sghembe. Prodotto vettoriale. Prodotto misto. Cambiamenti di coordinate cartesiane. Rotazioni con la notazione asse-angolo e con i quaternioni.   "Elementi di Algebra Lineare" di F. Leon e P. Mercuri. "Elementi di geometria affine ed euclidea" di F. Leon e P. Mercuri.	6	MAT/03	24	36	-	-	Attività formative di base	ITA
1056024 - FONDAMENTI DI INFORMATICA I (obiettivi) Obiettivi generali: L'obiettivo del corso di Fondamenti di Informatica è di far acquisire allo studente alcune tecniche fondamentali della programmazione ad oggetti, funzionale e imperativa attraverso il linguaggio di programmazione Python, nonché lo studio di modelli per l'informatica. I modelli presentati sono l'architettura di Von Neumann, la rappresentazione dell'informazione (rappresentazioni numeriche di numeri senza segno o numeri con segno, numeri frazionari, virgola fissa e mobile, caratteri, stringhe e altri tipi di dato), l’uso della logica nei calcolatori elettronici in particolare la logica proposizionale, la teoria dei linguaggi e delle grammatiche ed in particolare le espressioni regolari. Obiettivi specifici: Al termine del corso lo studente avrà una conoscenza dei modelli fondamentali dell’informatica ed è in grado di scrivere programmi in Python che comportano l'uso delle tecniche di programmazione e delle strutture dati introdotte. Conoscenza e comprensione: Conoscenza dei modelli fondamentali dell'informatica e dei principi di programmazione. Comprensione delle potenzialità e dei limiti della programmazione. Applicare conoscenza e comprensione: Risoluzione di problemi attraverso i modelli dell'informatica e l'uso del linguaggio Python. Capacità critiche e di giudizio: Capacità di comprendere le complessità tecniche nella realizzazione di programmi. Capacità di analisi critica di un programma ed analisi di punti di forza e debolezza. Canale: 1 - SCHAERF MARCO (programma) Introduzione all'informatica: Macchina di Von Neumann, linguaggio macchina, rappresentazione di numeri interi e reali, caratteri ed altri tipi di dato, logica proposizionale, calcolabilità e complessità, espressioni regolari ed automi a stati finiti (deterministici e non) Programmazione in linguaggio Python: programmare con numeri e stringhe, istruzioni di decisione e ciclo, funzioni, liste, files e dizionari   Il libro di riferimento è Horstmann, Necaise "Concetti di Informatica e fondamenti di Python", Maggioli Editore, http://ordini.maggioli.it/clienti/product_info.php?products_id=10834&osCsid=kop22c2bhlq0dam1ja48ufps42 ISBN: 8891605085 Collana: Apogeo Education Edizione: 1 Copyright: Settembre 2014 Tipo Prodotto: Volume Pagine: 752 Formato: 19x24 Canale: 2 - LEMBO DOMENICO (programma) Introduzione all'informatica: Macchina di Von Neumann, linguaggio macchina, rappresentazione di numeri interi e reali, caratteri ed altri tipi di dato, logica proposizionale, calcolabilità e complessità, espressioni regolari ed automi a stati finiti (deterministici e non) Programmazione in linguaggio Python: programmare con numeri e stringhe, istruzioni di decisione e ciclo, funzioni, liste, files e dizionari   Il libro di riferimento è Horstmann, Necaise "Concetti di Informatica e fondamenti di Python", Maggioli Editore, http://ordini.maggioli.it/clienti/product_info.php?products_id=10834&osCsid=kop22c2bhlq0dam1ja48ufps42 ISBN: 8891605085 Collana: Apogeo Education Edizione: 1 Copyright: Settembre 2014 Tipo Prodotto: Volume Pagine: 752 Formato: 19x24	9	ING-INF/05	32	48	20	-	Attività formative di base	ITA

Secondo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1056025 - TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi) Obiettivi generali: Il corso ha l'obiettivo di fornire allo studente la capacità di comprendere e progettare programmi che richiedano una conoscenza approfondita del modello di esecuzione dei programmi, in particolare, facciano una gestione esplicita della memoria. A questo scopo il corso fa riferimento ad una caratterizzazione dell'architettura dell'elaboratore basata sul modello di Von Neumann ed utilizza il linguaggio procedurale C/C++ per la programmazione. Attraverso il linguaggio verranno sviluppate le conoscenze per la gestione della memoria (stack, heap), la realizzazione di strutture dati di base e complesse, quali vettori, matrici, liste collegate, pile, code, alberi e grafi, tecniche di programmazione ricorsive, e la programmazione di algoritmi su tali strutture dati. Il corso ha una forte connotazione progettuale e prevede quindi esercitazioni settimanali in laboratorio, in ambiente Linux. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: Fornire un'ampia panoramica sull’analisi e la progettazione di programmi in linguaggi che richiedano una conoscenza approfondita del modello di esecuzione, in particolare della gestione della memoria. I diversi problemi affrontati vengono definiti formalmente e vengono fornite sia le basi teoriche sia informazione tecniche per comprendere le soluzioni adottate. Applicare conoscenza e comprensione: Risolvere problemi specifici di programmazione, mediante l'applicazione delle tecniche studiate. Lo svolgimento di esercitazioni in laboratorio consente agli studenti di applicare le conoscenze acquisite. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la correttezza di un programma e la sua adeguatezza rispetto ai requisiti. Capacità comunicative: Essere in grado di descrivere le scelte effettuate nelle soluzioni adottate e spiegare il meccanismo di esecuzione dei programmi secondo il modello adottato. Capacità di apprendimento: Approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso tramite lo svolgimento a casa di esercitazioni proposte in laboratorio. Canale: 1 - NARDI DANIELE (programma) Basi del linguaggio C: Variabili, istruzioni, tipi di dato, puntatori, funzioni Gestione della memoria: Array, allocazione memoria, stringhe, file, record Ricorsione Costo dei programmi Strutture collegate lineari Tipi di dato astratti Implementazioni funzionali e con side-effect Condivisione di memoria Strutture dati lineari Lista, Pila, Coda Implementazioni indicizzate e collegate non-lineari Alberi binari   Kim N. King, "Programmazione in C", Apogeo, 2010 Dispense del corso disponibili nel sistema Moodle (Date degli appelli d'esame) - PATRIZI FABIO (programma) Basi del linguaggio C Variabili, istruzioni, tipi di dato, puntatori, funzioni Gestione della memoria Array, allocazione memoria, stringhe, file, record Ricorsione Costo dei programmi Strutture collegate lineari Tipi di dato astratti Implementazioni funzionali e con side-effect Condivisione di memoria Lista, Pila, Coda Implementazioni indicizzate e collegate non-lineari Alberi binari   Kim N. King, "Programmazione in C", Apogeo, 2010 Dispense del corso Canale: 2 - IOCCHI LUCA (programma) Basi Linguaggio C Gestione memoria SCL Ricorsione Costo programmi Tipi astratti Strutture dati - indicizzate - collegate --- lineari --- alberi   Kim N. King, "Programmazione in C", Apogeo, 2010 Dispense fornite dai docenti (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/05	32	48	20	-	Attività formative di base	ITA
1018733 - CALCOLO DELLE PROBABILITA' E STATISTICA (obiettivi) Descrittore di Dublino 1. Al completamento del corso lo studente avrà familiarità con le basi del calcolo delle probabilità, i risultati fondamentali della teoria e i modelli rilevanti nelle applicazioni ingegneristiche. Conoscerà inoltre i concetti fondamentali dell'approccio frequentista all'induzione statistica. Descrittore di Dublino 2. Al completamento del corso, lo studente dovrebbe essere in grado di selezionare i modelli da applicare in semplici problemi provenienti dalla pratica ingegneristica e selezionare gli strumenti statistici opportuni per la stima dei parametri e la verifica delle ipotesi sul modello, utilizzando i software statistici di uso più comune. Descrittore di Dublino 5. Anche se i concetti sono sempre esposti nelle situazioni più semplici, eventuali difficoltà tecniche connesse all'estensione di tali concetti a situazioni più generali vengono sottolineate mediante distribuzione di materiale ad hoc. Allo stesso modo le problematiche legate ai fondamenti dell'induzione statistica secondo l'approccio frequentista vengono messe in evidenza. Canale: 1 - PICCIONI MAURO (programma) Le basi del calcolo delle probabilità: Spazi di probabilità, eventi, funzioni di massa. Probabilità condizionata. Formula delle probabilità totali. Formula delle probabilità composte. Alberi di probabilità. Formula di Bayes. Indipendenza e probabilità condizionate. Calcolo combinatorio di base. Il linguaggio delle variabili aleatorie: Funzione di massa e di densità. Funzione di ripartizione. Media e varianza. Mediana, quartili e differenza interquartile. Funzioni di massa e densità congiunte, marginali e condizionate. Funzioni di una variabile aleatoria. Combinazioni lineari di variabili aleatorie: medie, varianze e covarianze. Disuguaglianza di Chebyshev. Applicazione alle medie campionarie: la legge dei grandi numeri. Il "bestiario" delle distribuzioni: Binomiale, geometrica e binomiale negativa. Poisson come limite della binomiale. Ipergeometrica e confronto con la binomiale (estrazioni con e senza rimpiazzo). Multinomiale. Uniforme, esponenziale e gamma (con riferimento al processo di Poisson). Distribuzione normale e sue proprietà "lineari". Distribuzioni chi quadrato e t di Student. Approssimazione normale e teorema del limite centrale. Applicazioni alla statistica: Statistica descrittiva. Distribuzioni campionarie e teoria della stima. Inferenza su di una media o sulla differenza tra due medie e intervalli di confidenza. Analisi di dati discreti: stima di una proporzione o di una differenza tra proporzioni, di bontà dell'adattamento e di indipendenza in tabelle a doppia entrata.   A. Hayter, Probability for engineers and scientists, Brooks-Cole (disponibile in rete). S. M. Ross, Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze, Apogeo Education (disponibile in rete in inglese). J. Blitzstein, J. Hwang, Introduction to probability, Taylor and Francis (disponibile in rete con materiale aggiuntivo sul sito Stat 110: Probability). Materiale sul sito e-learning del corso. (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - PICCIONI MAURO (programma) Le basi del calcolo delle probabilità: Spazi di probabilità, eventi, funzioni di massa. Probabilità condizionata. Formula delle probabilità totali. Formula delle probabilità composte. Alberi di probabilità. Formula di Bayes. Indipendenza e probabilità condizionate. Calcolo combinatorio di base. Il linguaggio delle variabili aleatorie: Funzione di massa e di densità. Funzione di ripartizione. Media e varianza. Mediana, quartili e differenza interquartile. Funzioni di massa e densità congiunte, marginali e condizionate. Funzioni di una variabile aleatoria. Combinazioni lineari di variabili aleatorie: medie, varianze e covarianze. Disuguaglianza di Chebyshev. Applicazione alle medie campionarie: la legge dei grandi numeri. Il "bestiario" delle distribuzioni: Binomiale, geometrica e binomiale negativa. Poisson come limite della binomiale. Ipergeometrica e confronto con la binomiale (estrazioni con e senza rimpiazzo). Multinomiale. Uniforme, esponenziale e gamma (con riferimento al processo di Poisson). Distribuzione normale e sue proprietà "lineari". Distribuzioni chi quadrato e t di Student. Approssimazione normale e teorema del limite centrale. Applicazioni alla statistica: Statistica descrittiva. Distribuzioni campionarie e teoria della stima. Inferenza su di una media o sulla differenza tra due medie e intervalli di confidenza. Analisi di dati discreti: stima di una proporzione o di una differenza tra proporzioni, di bontà dell'adattamento e di indipendenza in tabelle a doppia entrata.   A. Hayter, Probability for engineers and scientists, Brooks-Cole (disponibile in rete). S. M. Ross, Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze, Apogeo Education (disponibile in rete in inglese). J. Blitzstein, J. Hwang, Introduction to probability, Taylor and Francis (disponibile in rete con materiale aggiuntivo sul sito Stat 110: Probability). Materiale sul sito e-learning del corso.	6	MAT/06	24	36	-	-	Attività formative di base	ITA
1017400 - FISICA (obiettivi) - Conoscenza e comprensione Metodo scientifico, fisica classica, cinematica, dinamica, fluidi, termodinamica, elettromagnetismo, onde elettromagnetiche - Applicare conoscenza e comprensione Impostare lo svolgimento di un problema di fisica classica e risolverlo, saper descrivere il mondo fisico classico con le grandezze fisiche opportune e le loro relazioni, saper prevedere correttamente e quantitativamente, lo svolgersi di un processo fisico - Capacità critiche e di giudizio Capacità di individuare, in forma scritta, per un problema, le grandezze fisiche coinvolte, le loro relazioni e i rapporti numerici esatti o approssimati, tramite esempi in aula relazionati alla parte teorica svolta, esercitazioni scritte durante il corso, aiuto del tutor allo svolgimento degli esercizi e prova scritta finale. - Capacità comunicative Tramite domande specifiche su previsioni riguardanti la teoria fisica spiegata, si incoraggiano gli studenti a descrivere il quadro fisico e gli sviluppi della situazione proposta. Prova orale finale dove lo studente è in grado di descrivere a parole e in formule i principali argomenti della materia e le loro implicazioni - Capacità di apprendimento In maniera autonoma lo studente è in grado di riconoscere i termini essenziali di un fenomeno fisico classico, quali sono le grandezze fisiche in gioco, le loro relazioni e l’evoluzione nel tempo del sistema, di ipotizzare eventualmente le modifiche per ottenere un diverso risultato desiderato, impostare e risolvere quantitativamente i problemi fisici che si trova di fronte o che vuole impostare. Relazionarsi costruttivamente agli apparati di misura necessari per lo studio quantitativo del fenomeno stesso. Canale: 1 - SIBILIA CONCETTA (programma) PARTE 1 (Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 1) Cinematica del punto: moto rettilineo 1.1 Introduzione, 1.2 Moto rettilineo, 1.3 Velocità del moto rettilineo, 1.4 Accelerazione nel moto rettilineo, 1.5 Moto verticale di un corpo, 1.6 Moto armonico semplice. Cinematica del punto: moto nel piano 2.1 Moto nel piano. Posizione e velocità, 2.2 Accelerazione nel moto piano, 2.3 Moto circolare, 2.4 Moto parabolico dei corpi, 2.5 Moto nello spazio, 2.6 Riepilogo sulla cinematica del punto. Dinamica del punto: le leggi di Newton 3.1 Principio d’inerzia. Introduzione del concetto di forza, 3.2 Leggi di Newton, 3.3 Quantità di moto. Impulso, 3.4 Risultante delle forze. Equilibrio. Reazioni vincolari, 3.5 Classificazione delle forze, 3.6 Azione dinamica delle forze, 3.7 Forza peso, 3.8 Forza di attrito radente, 3.9 Piano inclinato, 3.10 Forza elastica, 3.11 Forza di attrito viscoso, 3.12 Forze centripete, 3.13 Pendolo semplice, 3.14 Tensione dei fili, 11.2 La forza gravitazionale (cenni). Dinamica del punto: lavoro, energia, momento 4.1 Lavoro. Potenza. Energia cinetica, 4.2 Lavoro della forza peso, 4.3 Lavoro di una forza elastica, 4.4 Lavoro di una forza d’attrito radente, 4.5 Forze conservative, Energia potenziale, 4.6 Conservazione dell’energia meccanica, 4.7 Momento angolare. Momento della forza, 4.8 Riepilogo sulla dinamica del punto. Moti relativi 5.1 Sistemi di riferimento. Velocità e accelerazione relative (cenni), 5.2 Sistemi di riferimento inerziali. 5.3 Moto di trascinamento traslatorio rettilineo. Dinamica dei sistemi di punti materiali 6.1 Sistemi di punti. Forze interne e forze esterne, 6.2 Centro di massa di un sistema di punti. Teorema del moto del centro di massa, 6.3 Conservazione della quantità di moto, 6.4 Teorema del momento angolare, 6.5 Conservazione del momento angolare, 6.8 Il teorema dell’energia cinetica, 7.1 Definizione di corpo rigido. Prime proprietà, 7.3 Corpo continuo. Densità. Posizione del centro di massa. Fenomeni d’urto 8.1 Urti tra due punti materiali, 8.2 Urto completamente anelastico, 8.3 Urto elastico. 9.Meccanica dei fluidi- 9.1 Generalità 9.2 Statica dei Fluidi 9.3 Principio di Archimede 10 Oscillazioni 11. Gravitazione Primo principio della termodinamica 12.1 Sistemi e stati termodinamici, 12.2 Equilibrio termodinamico, 12.3 Definizione di temperatura. Termometri, 12.4 Sistemi adiabatici. Esperimenti di Joule. Calore, 12.5 Primo principio della termodinamica. Energia interna, 12.6 Trasformazioni termodinamiche. Lavoro e calore, 12.7 Calorimetria, 12.8 Processi isotermi. Gas Ideali 13.1 leggi dei gas ed equazione di stato dei gas ideali. 13.3 Trasformazioni di un gas . 13.4 Calori specifici.13.5 Energia interna di un gas ideale 13.6 Studio di alcune trasformazioni.13.7 Trasformazioni cicliche Secondo principio della termodinamica 14.1 Enunciati del secondo principio della termodinamica.14.2 reversibilità e irreversibilità.14.3 Teorema di Carnet- 14.5teorema di Clausius. 14.6 Funzione di stato entropia. 14.7 Il principio di aumento dell’entropia- 14.8 Calcoli di variazioni di entropia PARTE 2 (Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 2) Forza elettrostatica. Campo elettrostatico 1.1 Cariche elettriche. Isolanti e conduttori, 1.2 Struttura elettrica della materia, 1.3 La legge di Coulomb, 1.4 Campo elettrostatico, 1.5 Campo elettrostatico prodotto da una distribuzione continua di cariche, 1.6 Linee di forza del campo elettrostatico, 1.7 Moto di una carica in un campo elettrostatico. Lavoro elettrico. Potenziale elettrostatico 2.1 Lavoro della forza elettrica. Tensione, potenziale, 2.2 Calcolo del potenziale elettrostatico, 2.3 Energia potenziale elettrostatica, 2.4 Il campo come gradiente del potenziale, 2.5 Superfici equipotenziali,, 2.7 Il dipolo elettrico, 2.8 La forza su un dipolo elettrico (solo caso del campo uniforme). La legge di Gauss 3.1 Flusso del campo elettrostatico. Legge di Gauss, 3.2 Dimostrazione della legge di Gauss, 3.3 Alcune applicazioni e conseguenze della legge di Gauss. Conduttori. Energia elettrostatica 4.1 Conduttori in equilibrio, 4.2 Conduttore cavo. Schermo elettrostatico, 4.3 Condensatori, 4.4 Collegamento dei condensatori, 4.5 Energia del campo elettrostatico, 4.6 Dielettrici. La costante dielettrica, 4.7 Polarizzazione dei dielettrici (Cenni), 4.8 Equazioni generali dell’elettrostatica in presenza di dielettrici. Corrente elettrica 5.1 Conduzione elettrica, 5.2 Corrente elettrica. Corrente elettrica stazionaria, 5.3 Legge di Ohm della conduzione elettrica, 5.5 Resistori in serie e in parallelo, 5.6 Forza elettromotrice. Legge di Ohm generalizzata, 5.7 Carica e scarica di un condensatore attraverso un resistore. Campo magnetico. Forza magnetica 6.1 Interazione magnetica. Campo magnetico, 6.2 Elettricità e magnetismo, 6.3 Forza magnetica su una carica in moto, 6.4 Forza magnetica su un conduttore percorso a corrente, 6.5 Momenti meccanici su circuiti piani, 6.7 Moto di una particella carica in un campo magnetico B. Sorgenti del campo magnetico. Legge di Ampère 7.1 Campo magnetico prodotto da una corrente, 7.2 Calcoli di campi magnetici prodotti da circuiti particolari, 7.3 Azioni elettrodinamiche fra fili percorsi da corrente, 7.4 Legge di Ampère, 7.5 Proprietà magnetiche della materia. Permeabilità e suscettività magnetica( cenni) 7.6 Meccanismi di magnetizzazione e correnti amperiane (Cenni), 7.7 La legge di Gauss per il campo magnetico, 7.8 Equazioni generali della magnetostatica in presenza di mezzi magnetizzati(cenni). Campi elettrici e magnetici variabili nel tempo 8.1 Legge di Faraday dell’induzione elettromagnetica, 8.2 Origine del campo elettrico indotto e della f.e.m. indotta, 8.3 Applicazioni della legge di Faraday, 8.4 Autoinduzione, 8.5 Energia magnetica, 8.6 Induzione mutua, 8.7 Legge di Ampère-Maxwell, 8.8 Le equazioni di Maxwell, 10.1 Cenni alle onde elettromagnetiche, 10.2 Cenni alle onde elettromagnetiche piane, 10.3 Cenno alla deduzione delle onde elettromagnetiche piane dalle equazioni di Maxwell. Primo principio della termodinamica 12.1 Sistemi e stati termodinamici, 12.2 Equilibrio termodinamico, 12.3 Definizione di temperatura. Termometri, 12.4 Sistemi adiabatici. Esperimenti di Joule. Calore, 12.5 Primo principio della termodinamica. Energia interna, 12.6 Trasformazioni termodinamiche. Lavoro e calore, 12.7 Calorimetria, 12.8 Processi isotermi. Gas Ideali 13.1 leggi dei gas ed equazione di stato dei gas ideali. 13.3 Trasformazioni di un gas . 13.4 Calori specifici.13.5 Energia interna di un gas ideale 13.6 Studio di alcune trasformazioni.13.7 Trasformazioni cicliche Secondo principio della termodinamica 14.1 Enunciati del secondo principio della termodinamica.14.2 reversibilità e irreversibilità.14.3 Teorema di Carnet- 14.5teorema di Clausius. 14.6 Funzione di stato entropia. 14.7 Il principio di aumento dell’entropia- 14.8 Calcoli di variazioni di entropia PARTE 2 (Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 2) Forza elettrostatica. Campo elettrostatico 1.1 Cariche elettriche. Isolanti e conduttori, 1.2 Struttura elettrica della materia, 1.3 La legge di Coulomb, 1.4 Campo elettrostatico, 1.5 Campo elettrostatico prodotto da una distribuzione continua di cariche, 1.6 Linee di forza del campo elettrostatico, 1.7 Moto di una carica in un campo elettrostatico. Lavoro elettrico. Potenziale elettrostatico 2.1 Lavoro della forza elettrica. Tensione, potenziale, 2.2 Calcolo del potenziale elettrostatico, 2.3 Energia potenziale elettrostatica, 2.4 Il campo come gradiente del potenziale, 2.5 Superfici equipotenziali,, 2.7 Il dipolo elettrico, 2.8 La forza su un dipolo elettrico (solo caso del campo uniforme). La legge di Gauss 3.1 Flusso del campo elettrostatico. Legge di Gauss, 3.2 Dimostrazione della legge di Gauss, 3.3 Alcune applicazioni e conseguenze della legge di Gauss. Conduttori. Energia elettrostatica 4.1 Conduttori in equilibrio, 4.2 Conduttore cavo. Schermo elettrostatico, 4.3 Condensatori, 4.4 Collegamento dei condensatori, 4.5 Energia del campo elettrostatico, 4.6 Dielettrici. La costante dielettrica, 4.7 Polarizzazione dei dielettrici (Cenni), 4.8 Equazioni generali dell’elettrostatica in presenza di dielettrici. Corrente elettrica 5.1 Conduzione elettrica, 5.2 Corrente elettrica. Corrente elettrica stazionaria, 5.3 Legge di Ohm della conduzione elettrica, 5.5 Resistori in serie e in parallelo, 5.6 Forza elettromotrice. Legge di Ohm generalizzata, 5.7 Carica e scarica di un condensatore attraverso un resistore. Campo magnetico. Forza magnetica 6.1 Interazione magnetica. Campo magnetico, 6.2 Elettricità e magnetismo, 6.3 Forza magnetica su una carica in moto, 6.4 Forza magnetica su un conduttore percorso a corrente, 6.5 Momenti meccanici su circuiti piani, 6.7 Moto di una particella carica in un campo magnetico B. Sorgenti del campo magnetico. Legge di Ampère 7.1 Campo magnetico prodotto da una corrente, 7.2 Calcoli di campi magnetici prodotti da circuiti particolari, 7.3 Azioni elettrodinamiche fra fili percorsi da corrente, 7.4 Legge di Ampère, 7.5 Proprietà magnetiche della materia. Permeabilità e suscettività magnetica( cenni) 7.6 Meccanismi di magnetizzazione e correnti amperiane (Cenni), 7.7 La legge di Gauss per il campo magnetico, 7.8 Equazioni generali della magnetostatica in presenza di mezzi magnetizzati(cenni). Campi elettrici e magnetici variabili nel tempo 8.1 Legge di Faraday dell’induzione elettromagnetica, 8.2 Origine del campo elettrico indotto e della f.e.m. indotta, 8.3 Applicazioni della legge di Faraday, 8.4 Autoinduzione, 8.5 Energia magnetica, 8.6 Induzione mutua, 8.7 Legge di Ampère-Maxwell, 8.8 Le equazioni di Maxwell, 10.1 Cenni alle onde elettromagnetiche, 10.2 Cenni alle onde elettromagnetiche piane, 10.3 Cenno alla deduzione delle onde elettromagnetiche piane dalle equazioni di Maxwell.    Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 1 – Meccanica e Termodinamica, 2a Edizione, Editore Edises, Napoli (La parte 1 del programma d’esame del corso segue la numerazione dei paragrafi del testo).  Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 2 - Elettromagnetismo, 2a Edizione, Editore Edises, Napoli (La parte 2 del programma d’esame del corso segue la numerazione dei paragrafi del testo).  Michelotti, Fisica generale - Esercizi svolti per corsi del nuovo ordinamento universitario, 3° Edizione, Editore Esculapio, Bologna. (Date degli appelli d'esame) - D'ALESSANDRO GIUSEPPE Canale: 2 - GERMANO MASSIMO (programma) Corso di laurea in Ingegneria Informatica e Automatica - A.A. 2019/20 Programma del corso: Fisica Docenti: Prof. Massimo Germano, Prof. Adriano Alippi, Grandezze fisiche fondamentali e derivate. Sistemi di unità di misura. (Intr.1-6) Cinematica del punto materiale Sistemi di riferimento. Modello di punto materiale. Traiettoria. Equazioni del moto: equazione oraria e moti componenti. Vettori spostamento, velocità e accelerazione. Moto rettilineo uniforme, uniformemente accelerato, circolare uniforme, armonico. Moti centrali e velocità areolare. Moto dei gravi. Grandezze cinematiche nei moti relativi. Dinamica del punto materiale Legge d'inerzia e terne inerziali. Forza e massa inerziale. Primo, secondo e terzo principio della dinamica. Interazioni fondamentali. Quantità di moto e impulso di una forza: conservazione della quantità di moto. Forza peso, forze elastiche, reazioni vincolari, forze di attrito, resistenze passive. Oscillatore armonico: oscillazioni libere, smorzate e forzate. Pendolo semplice. Momento di una forza rispetto a un punto e rispetto a un asse. Momento della quantità di moto e impulso del momento: conservazione del momento della quantità di moto. Sistemi di riferimento non inerziali: forze apparenti, forze centrifughe e di Coriolis. Lavoro ed energia per il punto materiale Lavoro ed energia cinetica. Potenza. Teorema delle forze vive. Campi di forza conservativi ed energia potenziale: conservazione dell'energia meccanica. Energia potenziale della forza peso e delle forze elastiche. Forze non conservative. Massa inerziale e gravitazionale. Meccanica dei sistemi di punti materiali e meccanica dei corpi rigidi Centro di massa: definizione e proprietà. Quantità di moto di un sistema di punti materiali: conservazione e variazione temporale. Momento della quantità di moto di un sistema di punti materiali: conservazione e variazione temporale. Urti centrali normali. Cinematica e dinamica del corpo rigido. Risultante e momento risultante di un sistema di forze. Corpo girevole intorno a un asse fisso: momento d'inerzia rispetto a un asse. Energia cinetica di un corpo rigido libero. Statica del corpo rigido. Meccanica dei corpi deformabili e meccanica dei fluidi Cenni di struttura della materia. Stato solido, liquido e gassoso. Reticolo cristallino e forze interatomiche. Sforzi e deformazioni; deformazioni elastiche e plastiche. Legge di Hooke. I fluidi: liquidi e gas. Forze di volume e di superficie: pressione in un punto di un fluido. Principio di Pascal. Equazione della statica dei fluidi. Fluidi pesanti: la pressione idrostatica. Principio di Archimede. Termologia Temperatura. Scale termometriche e termometri. Espansione termica dei solidi e dei fluidi. Quantità di calore. Calorimetri e caloria. Capacità termica e calori specifici. Primo principio della termodinamica Sistemi termodinamici, variabili di stato. Equilibrio termodinamico e trasformazioni. Trasformazioni reversibili e irreversibili. Equazioni di stato. Lavoro in trasformazioni reversibili. Calore ed energia: equivalente meccanico della caloria. Primo principio della termodinamica; energia interna e conservazione dell' energia. Capacità termiche e calori specifici. Processi isotermi e processi adiabatici. (Cap XI, 1-9 e 11-12) Stati gassoso e liquido della materia Equazione di stato per i gas perfetti. Energia interna dei gas perfetti. Primo principio della termodinamica per i gas perfetti e trasformazioni di gas perfetti. Teoria cinetica e modello dei gas perfetti: equazione di stato dei gas perfetti e interpretazione cinetica della temperatura. Calori specifici e molari dei gas perfetti; equipartizione dell'energia. Trasformazioni politropiche. Secondo principio della termodinamica Processi spontanei e irreversibilità. Macchine termiche. Macchina e ciclo di Carnot. Secondo principio della termodinamica: enunciati di Clausius e Kelvin. Teorema di Carnot. Entropia e sue variazioni in processi reversibili e irreversibili. Disequazione di Clausius. Entropia di sistemi isolati. Elettrostatica Interazioni fra cariche elettriche: legge di Coulomb. Definizione operativa e proprietà del campo elettrico E; la costante dielettrica del vuoto o. Conduttori e isolanti. Flusso di E. Legge di Gauss e applicazioni: campo prodotto da distribuzioni di cariche (puntiformi, aventi simmetria sferica, estendentisi all'infinito); filo indefinito, strato e doppio strato piano; conduttori carichi all’equilibrio. Il potenziale elettrostatico. Energia del campo elettrostatico. Dipolo elettrico: potenziale e campo elettrico; azione su un dipolo in un campo esterno. Teorema della divergenza. Capacità elettrica di un conduttore isolato e di due conduttori in mutua presenza: condensatori; capacità di un condensatore sottile. Condensatori in serie e in parallelo. Energia di carica di un condensatore. Il campo elettrostatico nei dielettrici: il vettore intensità di polarizzazione P e il vettore spostamento elettrico D. Divergenza di E, P e D. Correnti elettriche stazionarie Densità e intensità di corrente. Equazione di continuità. Legge di Ohm: conducibilità, resistività, resistenza. Legge di Joule. Circuiti elettrici. Forze elettromotrici. Magnetostatica nel vuoto Definizione operativa del vettore induzione magnetica B. Forza di Lorentz su una carica in moto. Forza magnetica su un filo percorso da corrente: seconda formula di Laplace. Azione magnetica su una spira: momento magnetico. Effetto Hall. Legge di Ampère: prima formula di Laplace; filo rettilineo indefinito (Legge di Biot Savart), solenoide. Teorema della Circuitazione. Corrente di spostamento. Azioni tra correnti e definizione elettrodinamica dell’ampere. Il magnetismo nella materia: momento magnetico, vettore campo magnetico H, suscettività e permeabilità magnetica . Campi elettrici e magnetici lentamente variabili nel tempo Induzione elettromagnetica: legge di Faraday-Neumann-Lenz. Forza elettromotrice indotta. Energia del campo magnetico. Coefficienti di autoinduzione e di mutua induzione. Circuiti in corrente variabile nel tempo: circuito RC, RL. Le equazioni di Maxwell e le onde elettromagnetiche. Corrente di spostamento e IV equazione di Maxwell. Le equazioni di Maxwell. Propagazione di una perturbazione elettromagnetica in un mezzo dielettrico omogeneo, privo di cariche e di correnti: equazione delle onde; velocità di propagazione; velocità della luce nel vuoto. Onde piane in un mezzo omogeneo. Energia e intensità delle onde elettromagnetiche; vettore di Poynting. Generazione onde elettromagnetiche: dipolo oscillante. Lo spettro delle onde elettromagnetiche. Propagazione delle onde elettromagnetiche. Riflessione e rifrazione di onde piane. legge di Snellius-Cartesio, riflessione totale. Pressione di radiazione, Interferenza e diffrazione Introduzione, Il principio di Huygens-Fresnel, esperienza di Young, cenni sulla diffrazione di Fresnel e di Fraunhofer Relatività Introduzione alle relatività, elettromagnetismo e relatività, forma covariante delle equazioni. Lezioni di Fisica Vol. 1 D. Sette, M. Bertolotti ed. Masson Lezioni di Fisica Vol. 2 D. Sette, A. Alippi ed. Masson Per gli esercizi, si consiglia altresì il testo: A. Alippi, A. Bettucci, M. Germano: Fisica generale, esercizi risolti e guida allo svolgimento con richiami di teoria, Ed. Esculapio (Bologna, 2017) --------------------   Fisica generale I e II. Lezioni di Fisica, meccanica termodinamica (D. Sette, A. Alippi) Masson Lezioni di Fisica, elettromagnetismo ottica (D.Sette, M. Bertolotti) Masson Per gli esercizi, si consiglia altresì il testo: A. Alippi, A. Bettucci, M. Germano: Fisica generale, esercizi risolti e guida allo svolgimento con richiami di teoria, Ed. Esculapio (Bologna, 2017) (Date degli appelli d'esame) - BELARDINI ALESSANDRO (programma) PARTE DI PROGRAMMA INERENTE ALLA SOLA CODOCENZA Meccanica dei corpi deformabili e meccanica dei fluidi Cenni di struttura della materia. Stato solido, liquido e gassoso. Reticolo cristallino e forze interatomiche. Sforzi e deformazioni; deformazioni elastiche e plastiche. Legge di Hooke. I fluidi: liquidi e gas. Forze di volume e di superficie: pressione in un punto di un fluido. Principio di Pascal. Equazione della statica dei fluidi. Fluidi pesanti: la pressione idrostatica. Principio di Archimede. Termologia Temperatura. Scale termometriche e termometri. Espansione termica dei solidi e dei fluidi. Quantità di calore. Calorimetri e caloria. Capacità termica e calori specifici. Primo principio della termodinamica Sistemi termodinamici, variabili di stato. Equilibrio termodinamico e trasformazioni. Trasformazioni reversibili e irreversibili. Equazioni di stato. Lavoro in trasformazioni reversibili. Calore ed energia: equivalente meccanico della caloria. Primo principio della termodinamica; energia interna e conservazione dell' energia. Capacità termiche e calori specifici. Processi isotermi e processi adiabatici. Stati gassoso e liquido della materia Equazione di stato per i gas perfetti. Energia interna dei gas perfetti. Primo principio della termodinamica per i gas perfetti e trasformazioni di gas perfetti. Teoria cinetica e modello dei gas perfetti: equazione di stato dei gas perfetti e interpretazione cinetica della temperatura. Calori specifici e molari dei gas perfetti; equipartizione dell'energia. Secondo principio della termodinamica Processi spontanei e irreversibilità. Macchine termiche. Macchina e ciclo di Carnot. Secondo principio della termodinamica: enunciati di Clausius e Kelvin. Teorema di Carnot. Entropia e sue variazioni in processi reversibili e irreversibili. Disequazione di Clausius. Entropia di sistemi isolati.   Libri di testo consigliati Per la teoria: Lezioni di Fisica Vol. 1 D. Sette, A. Alippi ed. Masson Per gli esercizi, si consiglia altresì il testo: A. Alippi, A. Bettucci, M. Germano: Fisica generale, esercizi risolti e guida allo svolgimento con richiami di teoria, Ed. Esculapio (Bologna, 2017) --------------------	12	FIS/01	48	72	-	-	Attività formative di base	ITA
AAF1101 - LINGUA INGLESE (obiettivi) Fornire agli studenti le basi linguistiche più comuni per orientarsi nell'ambito della comunicazione scientifica scritta. - Vellucci Lina (programma) Revisione e consolidamento delle strutture grammaticali di base e delle funzioni linguistiche. Quanto contenuto nel libro di testo: Headway Digital Gold B1 + by Liz and John Soars and Paul Hancock Oxford University Press 5th Edition Tempi verbali Verbi ausiliari Verbi modali Present Simple, Present Continuous, Present Continuous for the Future, Future Simple, to be going, Past Simple, Past Continuous, Present Perfect Simple, Present Perfect Continuous, Past Perfect Simple, Present and Past Passive, Modals of Probability, Usato per, Zero, primo, secondo, terzo condizionale. Discorso diretto/indiretto. Parti del discorso: articoli e nomi. Pronomi. Determinanti. Aggettivi. Avverbi. Congiunzioni. Preposizioni. Verbi fraseali.   Coursebook: Headway Digital Gold B1 + by Liz and John Soars and Paul Hancock Oxford University Press Fifth Edition Self-Study Reference Grammar English Grammar in Use by Raymond Murphy Cambridge, CUP Fourth Edition with answers Content and Language Integrated Learning (CLIL) material in photocopy. (Date degli appelli d'esame)	3		12	18	-	-	Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c)	ITA

Secondo anno

Primo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1018706 - PROGETTAZIONE DEL SOFTWARE (obiettivi) Obiettivi generali: Il corso propone un'introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, usando il linguaggio Java come strumento per illustrare concetti fondamentali come oggetti, metodi, classi, interfacce, ereditarietà, polimorfismo, tipi generici, package, iteratori ed eccezioni. Particolare enfasi viene posta sull'uso e sul progetto di librerie software e su aspetti generali come modularità, robustezza, riusabilità e manutenibilità del codice illustrando concetti come astrazione, incapsulamento, mascheramento dell'informazione, generalizzazione e specializzazione che consentono di realizzare applicazioni complesse su larga scala. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: I principali standard della progettazione orientata agli oggetti. Le tecniche per la programmazione su larga scala orientata agli oggetti.Il linguaggio di progettazione del software UML. Il linguaggio di programmazione JAVA. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di progettare una applicazione costituita da diverse classi e associazioni, e da diverse attivita` anche concorrenti che insistono sulle stesse. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la qualità di una applicazione distinguendo gli aspetti relativi alla modellazione dei dati da quelli relative alla modellazione dei processi. Capacità comunicative: Le attività progettuali e le esercitazioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere i requisiti di una applicazione software di media complessita', nonché le scelte progettuali e le metodologie di progettazione e sviluppo di tale applicazione. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso. Canale: 1 - LIBERATORE PAOLO (programma) Il corso propone inizialmente un'introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, usando il linguaggio Java come strumento per illustrare concetti fondamentali come oggetti, classi, metodi, interfacce, ereditarietà, polimorfismo, tipi generici, package, eccezioni. Particolare enfasi viene posta sull'uso e sul progetto di librerie software e su aspetti generali come modularità, robustezza, riusabilità e manutenibilità del codice illustrando concetti come astrazione, incapsulamento, mascheramento dell'informazione, generalizzazione e specializzazione che consentono di realizzare applicazioni complesse su larga scala. Successivamente si considerano gli aspetti fondamentali relativi alla progettazione del software: le qualità del software, la distinzione tra analisi (concettualizzazione) e progettazione (realizzazione), la nozione di specifica, ecc. Gli argomenti vengono trattati dando enfasi ad aspetti metodologici e ad aspetti sperimentali utilizzando la notazione di UML (Unified Modeling Language) per la fase di analisi, e il linguaggio Java precedentemente introdotto per la fase di progettazione. Alla fine lo studente dovrebbe avere acquisito tecniche e metodi per affrontare problemi di progettazione dei programmi secondo una metodologia basata sulla distinzione tra concettualizzazione e realizzazione, sulla modularizzazione e sulla orientazione agli oggetti. 1. Ciclo di vita e qualità del software Il contesto organizzativo. Il ciclo di sviluppo dei programmi: raccolta dei requisiti, analisi, progettazione e realizzazione, verifica e manutenzione. Le qualità del software: qualità esterne e interne. La modularizzazione. Criteri per la modularizzazione. 2. Programmazione OO in Java Programmazione imperativa, oggetti String, tipi di dato in Java, istruzioni, metodi statici, passaggio parametri, vettori e matrici, I/O streams e file. Classi: campi, metodi, modificatori accesso, costruttori, eccezioni. Ereditarietà, overriding, compatibilità, polimorfismo, uguaglianza e copia (Object, Class, equals, clone). Classi astratte e interfacce, Java Collection Framework. GUI e Java Swing. 3. Programmazione avanzata in Java Schemi realizzativi per astrazione di valore, di valore collezione e di entità. Threading in Java. Programmazione di rete e Java Socket. Testing, Junit e logging in Java 4. La fase di analisi Introduzione alla fase di analisi. Il linguaggio UML. Diagrammi strutturali e diagrammi comportamentali. La metodologia di analisi. Verifiche di qualità. 5. La fase di progetto Obiettivi e risultati attesi della fase di progetto. Specifica degli algoritmi. Responsabilità sulle associazioni. Uso di strutture di dati. Gestione degli eventi. Aspetti legati alla concorrenza. API delle classi Java progettate. 6. La fase di realizzazione Realizzazione in Java dei diagrammi strutturali e comportamentali. La realizzazione di classi. La realizzazione di associazioni. Uso dell'ereditarietà. Programmazione ad eventi e concorrente per realizzare comportamenti dinamici.   Dispense del corso, disponibili presso il sito del corso. (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - DE GIACOMO GIUSEPPE (programma) Il corso propone inizialmente un'introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, usando il linguaggio Java come strumento per illustrare concetti fondamentali come oggetti, classi, metodi, interfacce, ereditarietà, polimorfismo, tipi generici, package, eccezioni. Particolare enfasi viene posta sull'uso e sul progetto di librerie software e su aspetti generali come modularità, robustezza, riusabilità e manutenibilità del codice illustrando concetti come astrazione, incapsulamento, mascheramento dell'informazione, generalizzazione e specializzazione che consentono di realizzare applicazioni complesse su larga scala. Successivamente si considerano gli aspetti fondamentali relativi alla progettazione del software: le qualità del software, la distinzione tra analisi (concettualizzazione) e progettazione (realizzazione), la nozione di specifica, ecc. Gli argomenti vengono trattati dando enfasi ad aspetti metodologici e ad aspetti sperimentali utilizzando la notazione di UML (Unified Modeling Language) per la fase di analisi, e il linguaggio Java precedentemente introdotto per la fase di progettazione. Alla fine lo studente dovrebbe avere acquisito tecniche e metodi per affrontare problemi di progettazione dei programmi secondo una metodologia basata sulla distinzione tra concettualizzazione e realizzazione, sulla modularizzazione e sulla orientazione agli oggetti. 1. Ciclo di vita e qualità del software Il contesto organizzativo. Il ciclo di sviluppo dei programmi: raccolta dei requisiti, analisi, progettazione e realizzazione, verifica e manutenzione. Le qualità del software: qualità esterne e interne. La modularizzazione. Criteri per la modularizzazione. 2. Programmazione OO in Java Programmazione imperativa, oggetti String, tipi di dato in Java, istruzioni, metodi statici, passaggio parametri, vettori e matrici, I/O streams e file. Classi: campi, metodi, modificatori accesso, costruttori, eccezioni. Ereditarietà, overriding, compatibilità, polimorfismo, uguaglianza e copia (Object, Class, equals, clone). Classi astratte e interfacce, Java Collection Framework. GUI e Java Swing. 3. Programmazione avanzata in Java Schemi realizzativi per astrazione di valore, di valore collezione e di entità. Threading in Java. Programmazione di rete e Java Socket. Testing, Junit e logging in Java 4. La fase di analisi Introduzione alla fase di analisi. Il linguaggio UML. Diagrammi strutturali e diagrammi comportamentali. La metodologia di analisi. Verifiche di qualità. 5. La fase di progetto Obiettivi e risultati attesi della fase di progetto. Specifica degli algoritmi. Responsabilità sulle associazioni. Uso di strutture di dati. Gestione degli eventi. Aspetti legati alla concorrenza. API delle classi Java progettate. 6. La fase di realizzazione Realizzazione in Java dei diagrammi strutturali e comportamentali. La realizzazione di classi. La realizzazione di associazioni. Uso dell'ereditarietà. Programmazione ad eventi e concorrente per realizzare comportamenti dinamici.   Dispense del corso, disponibili presso il sito del corso. (Date degli appelli d'esame) - MECELLA MASSIMO (programma) Il corso propone inizialmente un'introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, usando il linguaggio Java come strumento per illustrare concetti fondamentali come oggetti, classi, metodi, interfacce, ereditarietà, polimorfismo, tipi generici, package, eccezioni. Particolare enfasi viene posta sull'uso e sul progetto di librerie software e su aspetti generali come modularità, robustezza, riusabilità e manutenibilità del codice illustrando concetti come astrazione, incapsulamento, mascheramento dell'informazione, generalizzazione e specializzazione che consentono di realizzare applicazioni complesse su larga scala. Successivamente si considerano gli aspetti fondamentali relativi alla progettazione del software: le qualità del software, la distinzione tra analisi (concettualizzazione) e progettazione (realizzazione), la nozione di specifica, ecc. Gli argomenti vengono trattati dando enfasi ad aspetti metodologici e ad aspetti sperimentali utilizzando la notazione di UML (Unified Modeling Language) per la fase di analisi, e il linguaggio Java precedentemente introdotto per la fase di progettazione. Alla fine lo studente dovrebbe avere acquisito tecniche e metodi per affrontare problemi di progettazione dei programmi secondo una metodologia basata sulla distinzione tra concettualizzazione e realizzazione, sulla modularizzazione e sulla orientazione agli oggetti. 1. Ciclo di vita e qualità del software Il contesto organizzativo. Il ciclo di sviluppo dei programmi: raccolta dei requisiti, analisi, progettazione e realizzazione, verifica e manutenzione. Le qualità del software: qualità esterne e interne. La modularizzazione. Criteri per la modularizzazione. 2. Programmazione OO in Java Programmazione imperativa, oggetti String, tipi di dato in Java, istruzioni, metodi statici, passaggio parametri, vettori e matrici, I/O streams e file. Classi: campi, metodi, modificatori accesso, costruttori, eccezioni. Ereditarietà, overriding, compatibilità, polimorfismo, uguaglianza e copia (Object, Class, equals, clone). Classi astratte e interfacce, Java Collection Framework. GUI e Java Swing. 3. Programmazione avanzata in Java Schemi realizzativi per astrazione di valore, di valore collezione e di entità. Threading in Java. Programmazione di rete e Java Socket. Testing, Junit e logging in Java 4. La fase di analisi Introduzione alla fase di analisi. Il linguaggio UML. Diagrammi strutturali e diagrammi comportamentali. La metodologia di analisi. Verifiche di qualità. 5. La fase di progetto Obiettivi e risultati attesi della fase di progetto. Specifica degli algoritmi. Responsabilità sulle associazioni. Uso di strutture di dati. Gestione degli eventi. Aspetti legati alla concorrenza. API delle classi Java progettate. 6. La fase di realizzazione Realizzazione in Java dei diagrammi strutturali e comportamentali. La realizzazione di classi. La realizzazione di associazioni. Uso dell'ereditarietà. Programmazione ad eventi e concorrente per realizzare comportamenti dinamici.   Dispense del corso, disponibili presso il sito del corso.	9	ING-INF/05	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1002027 - RICERCA OPERATIVA (obiettivi) L'insegnamento ha l'obiettivo di introdurre lo studente alla formulazione e alla soluzione di problemi reali che richiedono l'utilizzo di metodi quantitativi. In particolare, l'insegnamento intende fornire allo studente gli strumenti di base per riconoscere, formulare matematicamente e risolvere attraverso algoritmi specifici tali problemi in riferimento alle classi di problemi di Programmazione Lineare e Programmazione Lineare Intera. Conoscenza e comprensione: Approccio modellistico per la soluzione di un problema di decisione. Formulazione di problemi di Programmazione Lineare e di Programmazione Lineare Intera. Metodo del simplesso. Tecnica del Branch and Bound. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di formulare e risolvere problemi di Programmazione Lineare e di Programmazione Lineare Intera. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di classificare un problema di Programmazione Matematica e di decidere quale algoritmi utilizzare per la sua soluzione. Capacità comunicative: Le lezioni e le esercitazioni del corso permetteranno allo studente di essere in grado di comunicare e condividere formulazioni matematiche di problemi reali e le loro soluzioni. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le esercitazioni, stimoleranno lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese nel corso. Canale: 1 - ROMA MASSIMO (programma) Introduzione alla Ricerca Operativa. L’approccio modellistico e i modelli della Ricerca Operativa. La Programmazione Matematica. Modelli di Programmazione Lineare: generalità, struttura ed esempi. Interpretazione geometrica di un problema di Programmazione Lineare. Teoria della Programmazione Lineare. Il metodo del simplesso. Modelli di Programmazione Lineare Intera. La Programmazione Lineare Intera: formulazioni lineari, proprietà di interezza e totale unimodularità. Metodi generali per la soluzione di problemi di Programmazione Lineare Intera: la tecnica del Branch and Bound.   Il materiale didattico è reso disponibile sul sito web del corso a cura del docente. Tale materiale consiste in dispense appositamente redatte dal docente, che riportano tutti gli argomenti trattati nelle lezioni alle quali si aggiungono una raccolta di esercizi svolti e di esercizi di esame. Inoltre verranno proposte agli studenti prove di autovalutazione in itinere. (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - LIUZZI GIAMPAOLO (programma) Introduzione alla Ricerca Operativa La Programmazione Matematica Modelli di Programmazione Lineare La Programmazione Lineare Teoria della Programmazione Lineare Il metodo del simplesso La dualità nella Programmazione Lineare Modelli di Programmazione Lineare Intera La Programmazione Lineare Intera Metodi generali per la soluzione di problemi di Programmazione Lineare Intera   Dispense del corso (Date degli appelli d'esame)	6	MAT/09	24	36	-	-	Attività formative affini ed integrative	ITA
1056028 - TEORIA DEI SISTEMI (obiettivi) OBIETTIVI GENERALI: La teoria dei sistemi propone metodi di studio per classi di rappresentazioni matematiche di fenomeni naturali e artificiali. Obiettivo principale dell'insegnamento è far comprendere, e allo stesso tempo fornire i principali strumenti di analisi quantitativa, dei problemi connessi alla dipendenza non istantanea nella rappresentazione delle relazioni causa-effetto caratteristiche nella descrizione dei prodotti dell'ingegneria e più in generale dei fenomeni naturali. OBIETTIVI SPECIFICI: Il corso fornisce le metodologie per la comprensione e lo studio delle proprietà dei sistemi dinamici lineari a tempo continuo e a tempo discreto. CONOSCENZA E COMPRENSIONE: La comprensione della generalità del modello matematico in relazione al comportamento di sistemi da diversi ambiti disciplinari (meccanico, elettrico, demografico, .. ), consentirà allo studente di studiare, a partire dal modello, le proprietà fisiche del sistema particolare allo studio. CAPACITÀ APPLICATIVE: Al termine del corso lo studente sarà in grado di associare ad un processo discreto o processo continuo un modello matematico e studiarne le proprietà. AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Al termine del corso lo studente sarà in grado di individuare la migliore metodologia da utilizzare in base alla problematica in esame. ABILITÀ DI COMUNICAZIONE: Al termine del corso lo studente sarà in grado di motivare le proprie scelte di progettazione. CAPACITÀ DI APPRENDERE: Lo studente svilupperà capacità di studio autonome. Canale: 1 - MONACO SALVATORE (programma) Sistemi dinamici orientati e rappresentazioni con lo stato: dal fenomeno, al modello, al sistema astratto. Concetto di sistema dinamico causale: i sistemi lineari, stazionari, a dimensione finita; le rappresentazioni implicita ed esplicita; la decomposizione della risposta in libera e forzata; la matrice di transizione e la matrice delle risposte impulsive e le loro proprietà. Analisi nel dominio del tempo: i modi naturali nell'evoluzione libera dello stato per le rappresentazioni regolari; leggi di moto e traiettorie dei modi naturali; i modi naturali nel regime forzato e nella risposta in uscita. Analisi nel dominio della variabile complessa: la trasformata di Laplace per l'analisi dei sistemi a tempo continuo; la trasformata Z per l'analisi dei sistemi a tempo discreto. Il regime permanente e il regime transitorio; la risposta permanente a ingressi canonici. Studio del comportamento in frequenza: la risposta armonica. La rappresentazione della funzione di trasferimento. I diagrammi di Bode. Parametri significativi del modulo della risposta armonica e della risposta indiciale; collegamento tra comportamento nel tempo ed in frequenza. Funzione di trasferimento e problemi di realizzazione; calcolo delle rappresentazioni nello spazio di stato a partire dai modelli ingresso-uscita. I sistemi interconnessi. Le principali connessioni: serie, parallelo, a controreazione. Calcolo della funzione di trasferimento e sue proprietà Elementi di teoria della stabilità: definizione di stabilità per i sistemi lineari; condizioni e criteri. La stabilità interna: i criteri di Routh e Jury. La stabilità esterna nelle rappresentazioni lineari: condizioni; legami tra stabilità esterna ed interna. Elementi di studio delle proprietà interne dello stato: la raggiungibilità e l'osservabilità; la scomposizione rispetto ad esse; la scomposizione di Kalman e la struttura interna del sistema; collegamento con l'eccitabilità e l'osservabilità dei modi.   Salvatore Monaco, "Sistemi Lineari - Elementi di Analisi", Soc. Editrice Eusculapio Testi di riferimento e materiale didattico viene reso disponibile all'indirizzo: https://piazza.com/uniroma1.it/fall2018/1018744/home (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - CALIFANO CLAUDIA (programma) Sistemi dinamici orientati e rappresentazioni con lo stato. Dal fenomeno, al modello al sistema astratto. Concetto di sistema dinamico causale. I sistemi lineari, stazionari, a dimensione finita; la rappresentazione esplicita ed implicita; decomposizione in risposta libera e forzata; la matrice di transizione e la matrice delle risposte impulsive: loro proprietà. Analisi nel dominio del tempo I modi naturali nell'evoluzione libera dello stato per le rappresentazioni regolari; leggi di moto e traiettorie dei modi naturali; i modi naturali nel regime forzato e nella risposta in uscita. Analisi nel dominio della variabile complessa La trasformata di Laplace per l'analisi dei sistemi a tempo continuo. La trasformata Z per l'analisi dei sistemi a tempo discreto. Il regime permanente e il regime transitorio; la risposta permanente a ingressi canonici. Studio del comportamento in frequenza La risposta armonica. La rappresentazione della funzione di trasferimento. I diagrammi di Bode. Parametri significativi del modulo della risposta armonica e della risposta indiciale. Collegamento tra comportamento nel tempo ed in frequenza. Funzione di trasferimento e problemi di realizzazione. Calcolo delle rappresentazioni nello spazio di stato a partire dai modelli ingresso-uscita. I sistemi interconnessi. Le principali connessioni: serie, parallelo, a controreazione. Calcolo della funzione di trasferimento e sue proprietà Elementi di teoria della stabilità Definizione di stabilità per i sistemi lineari: condizioni e criteri. La stabilità interna: i criteri di Routh e Jury. La stabilità esterna nelle rappresentazioni lineari: condizioni; legami tra stabilità esterna ed interna. Elementi di studio delle proprietà interne dello stato: la raggiungibili e l'osservabilità; la composizione rispetto as esse; la scomposizione di Kalman e la struttura interna del sistema; collegamento con l'eccitabilità e l'osservabilità dei modi.   Materiale didattico in distribuzione sul sito PIAZZA Salvatore Monaco, "Sistemi Lineari - Elementi di Analisi", Soc. Editrice Eusculapio (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/04	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1017219 - ANALISI MATEMATICA II (obiettivi) Obiettivi generali: Il corso si propone di fornire le basi della teoria delle successioni e serie di funzioni e della teoria delle funzioni di variabile complessa, con applicazioni alla trasformata di Laplace e cenni di applicazione alla trasformata di Fourier. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: Conoscere i rudimenti della teoria dell’approssimazione, con particolare riguardo alle nozioni di convergenza puntuale e uniforme per successioni di funzioni di una o più variabili reali e di convergenza puntuale, assoluta, uniforme e totale per serie di funzioni, in particolare per serie di potenze e serie trigonometriche, scarto quadratico medio e convergenza in media quadratica, eguaglianza di Parseval per serie trigonometriche. Conoscere le basi della teoria delle funzioni di variabile complessa, con particolare riguardo alle nozioni di olomorfia, di punto singolare, di residuo, di trasformata di Laplace e formula di inversione. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di analizzare il comportamento di successioni di funzioni di una o più variabili reali (o di una variabile complessa) e di serie di funzioni di variabile reale o complessa dal punto di vista delle varie nozioni di convergenza. Saper ricostruire un segnale a partire dalla sua trasformata di Laplace. Essere in grado di risolvere problemi di Cauchy per equazioni differenziali lineari a coefficienti costanti mediante trasformata di Laplace e calcolare trasformate di Fourier di opportune classi di funzioni. Canale: 1 - GIACHETTI DANIELA (programma) Successioni e serie di funzioni, con particolare riguardo alle serie di potenze e di Fourier. Funzioni di variabile complessa. Integrazione nel campo complesso. Funzioni olomorfe. Primitiva di una funzione continua. Funzioni analitiche; zeri di una funzione analitica. Principio di identità. Prolungamento analitico. Punti singolari. Classificazione dei punti singolari isolati. Residuo e metodo di calcolo nel caso di un polo di ordine n. Serie bilatere e funzioni analitiche in corone circolari. Classificazione dei punti singolari in termini dei coefficienti della serie bilatera. Teorema dei residui e suo utilizzo per il calcolo di integrali di funzione di variabile reale. Trasfornata di Laplace e sue proprietà. Inversione della trasformata di Laplace. Applicazione alle equazioni differenziali ordinarie.   De Cicco-Giachetti, Metodi Matematici per l’Ingegneria. Cenni di teoria e testi d’esame Ed. Progetto Leonardo Esculapio Bologna Fusco-Marcellini-Sbordone, Analisi Matematica Due Ed. Liguori. Barozzi, Matematica per l’Ingegneria dell’Informazione Ed. Zanichelli (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - DE CICCO VIRGINIA (programma) I PARTE 1 Successioni di funzioni 2 Serie di funzioni 3 Serie di potenze 4 Serie di Taylor 5 Serie di Fourier II PARTE 6 Richiami sui numeri complessi 7 Funzioni di una variabile complessa 8 Funzioni olomorfe 9 Serie di potenze in campo complesso 10 Integrazione in campo complesso 11 Funzioni analitiche 12 Singolarità 13 Residui 14 Serie bilatere e serie di Laurent 15 Il teorema dei residui e le sue applicazioni 16 La trasformata di Laplace 17 Applicazioni alle equazioni differenziali   Testi De Cicco - Giachetti: Metodi matematici per l’Ingegneria, Ed. Esculapio (Bologna) 2013 Casalvieri – De Cicco: Esercizi di Analisi matematica II, Ed. LaDotta (Bologna) 2017 (Date degli appelli d'esame)	6	MAT/05	24	36	-	-	Attività formative di base	ITA

Secondo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1018704 - FONDAMENTI DI INFORMATICA II (obiettivi) Obiettivi generali: Conoscere gli algoritmi e le strutture dati fondamentali. Essere in grado di implementarli in un linguaggio di programmazione avanzato (Java o C) ed essere in grado di effettuare scelte progettuali per la risoluzione di problemi in domini applicativi reali. Conoscenza delle proprietà sintattiche e computazionali dei principali modelli di calcolo adottati nell'informatica: macchine di Turing e linguaggi formali, con studio teorico e pratico del parsing. Conoscenza degli aspetti relativi alla calcolabilità/decidibilità e complessità di problemi. FI2 Obiettivi specifici: Capacità di: - progettare/implementare soluzioni algoritmiche basate su tecniche studiate o su semplici varianti; - valutare approssimativamente le risorse computazionali necessarie a una soluzione algoritmica; - stimare problemi reali come trattabili o intrattabili; - effettuare scelte progettuali consapevoli per la soluzione di problemi; - generare parser per applicazioni generali. Conoscenza e comprensione: Conoscere le strutture dati e gli algoritmi fondamentali. Comprendere i concetti di complessità computazionale di un algoritmo, nonché di decidibilità e complessità di un algoritmo. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di progettare un algoritmo che risolva un problema e di realizzarlo in un linguaggio di programmazione evoluto. Caratterizzare la complessità computazionale di un problema e comprenderne le implicazioni in vista di una soluzione algoritmica. Impiegare tecniche di parsing. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la correttezza, l'adeguatezza e l'efficienza della soluzione algoritmica di un problema. Capacità comunicative: Essere in grado di descrivere in modo efficace le specifiche di un problema e di comunicare ad altri le scelte adottate e le motivazioni sottostanti a tali scelte. Capacità di apprendimento: Il corso consentirà lo sviluppo di capacità di approfondimento autonomo su argomenti del corso o ad essi correlati. Consentirà inoltre allo studente di poter agevolmente consultare manuali avanzati e/o specifici per l'apprendimento autonomo di soluzioni algoritmiche ad hoc. Canale: 1 - D'AMORE FABRIZIO (programma) PARTE 1: Algoritmi e Strutture Dati 1. Ricorsione Lineare, di coda. Binaria. Multipla. Esempi. 2. Algoritmi avanzati di ordinamento 3. Strutture dati Code di priorità e heap. Mappe e dizionari. Tavole hash. Mappe e dizionari ordinati. Alberi binari di ricerca e tecniche di bilanciamento 4. Algoritmi su grafi diretti e indiretti Il tipo di dato astratto grafo. rappresentazione dei grafi in memoria. Visite DFS e BFS e loro applicazioni. Cammini minimi (s-t, SSSP, APSP). Alberi ricoprenti minimi (e Union Find). Chiusura transitiva. D-DFS: topological sort, componenti fortemente connesse 5. Algoritmi su stringhe Pattern matching, compressione e algoritmo di Huffman. DNA e allineamento di sequenze 6. Randomizzazione Quicksort e Quickselect. Test di primalità randomizzato. PARTE 2: Modelli e linguaggi 1. Modello analisi algoritmi a costi uniformi. Delimitazioni inferiori e superiori alla complessità di algoritmi e problemi. 2. Macchine di Turing A un nastro, multinastro, non deterministiche, macchina universale 3. Calcolabilità Decidibilità, indecidibilità. Halting problem; riduzioni ed altri problemi indecidibili. Equivalenza di modelli di calcolo e la tesi di Church-Turing. 4. Complessità Classi P, NP. Riduzioni polinomiali e NP-completezza; esempi di problemi NP-completi. Oltre NP. Tecniche algoritmiche per problemi intrattabili. 5. Tecniche algoritmiche di base Divide et impera, Algoritmi greedy, Programmazione dinamica. Esempi. 6. Linguaggi Grammatiche, la gerarchia di Chomsky. Grammatiche e linguaggi regolari e context-free. Alberi di derivazione sintattica. Analisi lessicale. Tecniche per l'analisi sintattica. Generatori di parser. Attività di laboratorio richiedono di programmare soluzioni per esercizi relativi ad una selezione degli argomenti precedenti.   Parte I Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser. Algoritmi e strutture dati in Java. Apogeo Education - Maggioli Editore. 2015. http://www.apogeoeducation.com/9788891613394-algoritmi-e-strutture-dati-in-java.html Parte II Dispensa Pilu Crescenzi. "Dispense di Informatica Teorica". https://www.pilucrescenzi.it/wp/books/dispense-di-informatica-teorica/ Materiale integrativo distribuito dal docente (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - BECCHETTI LUCA (programma) PARTE 1: Algoritmi e Strutture Dati 1. Ricorsione 2. Introduzione e modello a costi uniformi (limiti) 2.1. Modelli di costo degli algoritmi: modello a costi uniformi 2.2. Analisi del caso peggiore e analisi asintotica 3. Algoritmi avanzati di ordinamento 3.1. Introduzione della tecnica divide-and-conquer 3.2. Algoritmi Merge-Sort e Quick-Sort 3.3. Limiti inferiori al costo dell'ordinamento 3.4. Algoritmi lineari di ordinamento: Bucket Sort e Radix Sort 4. Tecniche algoritmiche di base 4.1. Algoritmi greedy 4.2. Divide et impera 4.3. Programmazione dinamica 5. Strutture dati 5.1. Code di priorità e heap 5.2. Mappe 5.3. Tabelle hash 5.4. Mappe ordinate: alberi binari di ricerca 6. Algoritmi su grafi diretti e indiretti 6.1. Visita 6.2. Componenti connesse e applicazioni delle visite in profondità e ampiezza 6.3. Algoritmi per la ricerca di cammini minimi 6.4. Algooritmi per l'individuazione di alberi ricoprenti minimi 6.5. Union Find 7. Algoritmi su stringhe 7.1. Pattern matching: algoritmi di Boyer-Moore e Knuth-Morris-Pratt 7.2. Compressione e algoritmo di Huffman 7.3. DNA e allineamento di sequenze 8. Randomizzazione 8.1. Quicksort e Quickselect 8.2. Test di primalità 8.3. Algoritmi randomizzati efficienti per il test di primalità PARTE 2: Modelli e linguaggi 2.1 Automi a stati finiti 2.2 Espressioni regolari e grammatiche (Abstract Syntax Tree) 2.3 Analisi lessicale e sintattica 2.4 Traduttori: compiler generators Calcolabilità e complessità 2.5 Macchina di Turing 2.6 Decidibilità 2.7 Classi di complessità (P, NP, PSPACE, ecc.) 2.8 Tecniche non polinomiali: enumerazione, backtracking   - Testo di riferimento: Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser. Algoritmi e strutture dati in Java. Apogeo Education. 2015. (Date degli appelli d'esame) - MARCHETTI SPACCAMELA ALBERTO (programma) PARTE 1: Algoritmi e Strutture Dati 1. Ricorsione Lineare, di coda. Binaria. Multipla. Esempi. 2. Algoritmi avanzati di ordinamento 3. Strutture dati Code di priorità e heap. Mappe e dizionari. Tavole hash. Mappe e dizionari ordinati. Alberi binari di ricerca e tecniche di bilanciamento 4. Algoritmi su grafi diretti e indiretti Il tipo di dato astratto grafo. rappresentazione dei grafi in memoria. Visite DFS e BFS e loro applicazioni. Cammini minimi (s-t, SSSP, APSP). Alberi ricoprenti minimi (e Union Find). Chiusura transitiva. D-DFS: topological sort, componenti fortemente connesse 5. Algoritmi su stringhe Pattern matching, compressione e algoritmo di Huffman. DNA e allineamento di sequenze 6. Randomizzazione Quicksort e Quickselect. Test di primalità randomizzato. PARTE 2: Modelli e linguaggi 1. Modello analisi algoritmi a costi uniformi. Delimitazioni inferiori e superiori alla complessità di algoritmi e problemi. 2. Macchine di Turing A un nastro, multinastro, non deterministiche, macchina universale 3. Calcolabilità Decidibilità, indecidibilità. Halting problem; riduzioni ed altri problemi indecidibili. Equivalenza di modelli di calcolo e la tesi di Church-Turing. 4. Complessità Classi P, NP. Riduzioni polinomiali e NP-completezza; esempi di problemi NP-completi. Oltre NP. Tecniche algoritmiche per problemi intrattabili. 5. Tecniche algoritmiche di base Divide et impera, Algoritmi greedy, Programmazione dinamica. Esempi. 6. Linguaggi Grammatiche, la gerarchia di Chomsky. Grammatiche e linguaggi regolari e context-free. Alberi di derivazione sintattica. Analisi lessicale. Tecniche per l'analisi sintattica. Generatori di parser. Attività di laboratorio richiedono di programmare soluzioni per esercizi relativi ad una selezione degli argomenti precedenti.	12	ING-INF/05	48	72	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1056029 - SISTEMI DI CALCOLO (obiettivi) Il corso fornisce una panoramica dal punto di vista del programmatore su come i sistemi di calcolo eseguono programmi, memorizzano informazioni e comunicano fra loro, discutendo aspetti come prestazioni, portabilità e robustezza. Gli studenti vengono introdotti ai princìpi di funzionamento di base di un calcolatore moderno, mostrando come i compilatori traducono codice C in linguaggio assembly e come i programmi interagiscono con il sistema operativo per la gestione delle risorse di calcolo. Canale: 1 - DEMETRESCU CAMIL (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - COPPA EMILIO - NAPOLI CHRISTIAN (programma) Il corso è articolato nei seguenti argomenti principali: Macchine da calcolo: Cenni storici - Introduzione alla storia delle macchine da calcolo, dall'aritmetica Maya all'abaco, e utilizzo di simulatori storici. Analisi delle prime unità funzionali e architetture delle macchine da calcolo. Rappresentazione binaria dei numeri e dell'informazione - Studio della rappresentazione binaria, delle basi matematiche, e della conversione tra differenti basi numeriche. Approfondimento sulla rappresentazione dei dati nei calcolatori. Strutture algebriche e Algebre di Boole - Introduzione alle strutture algebriche fondamentali e alle algebre di Boole. Applicazione della logica booleana alla progettazione di circuiti logici. Logica della commutazione e Porte logiche - Studio dei principi della logica della commutazione, delle porte logiche fondamentali e della sintesi di funzioni logiche. Circuiti sequenziali e Flip-Flop - Progettazione e analisi di circuiti sequenziali, inclusi i flip-flop e la loro applicazione nei registri e nei contatori. Componenti di chip di memoria e processore - Esplorazione dei registri, delle unità di memoria, delle PLA, FPGA e ALU, e delle loro funzioni nelle architetture dei calcolatori. Architetture RISC e CISC - Studio delle architetture RISC e CISC, dei loro vantaggi e svantaggi, e dei modi di indirizzamento utilizzati. Linguaggio assemblativo - Introduzione al linguaggio assemblativo, alle direttive dell'assemblatore, all'uso delle pile e dei sottoprogrammi, con esempi di linguaggi assemblativi reali. Operazioni di I/O e gestione delle interruzioni - Approfondimento delle operazioni di input/output, della gestione delle interruzioni ed eccezioni, e del software di supporto nei sistemi operativi. Progettazione di microarchitetture - Studio della struttura di base dei processori, della microprogrammazione, del pipelining e delle tecniche predittive per processori ad alte prestazioni. Dispositivi di memoria e gerarchia delle memorie - Analisi dei dispositivi di memoria principale, delle memorie cache, della memoria secondaria, e delle tecniche per il miglioramento delle prestazioni. Circuiti efficienti per l'aritmetica binaria - Progettazione di circuiti per l'aritmetica binaria, inclusi algoritmi per la moltiplicazione veloce e l'aritmetica in virgola mobile secondo lo standard IEEE 754.   Per il corso, verranno adottati i seguenti testi: Carl Hamacher, Zvonko Vranesic, Safwat Zaky, Naraig Manjikian: "Introduzione all'Architettura dei Calcolatori", McGraw-Hill (2013) - Questo libro offre una panoramica completa sull'architettura dei calcolatori, coprendo aspetti fondamentali come le unità funzionali, le architetture RISC e CISC, e i principi di progettazione dei processori. È un testo essenziale per comprendere le basi delle macchine da calcolo e delle loro componenti. Andrew S. Tanenbaum: "Architettura dei Calcolatori", Pearson (2013) - Un testo classico e molto apprezzato che esplora in profondità i concetti di base e avanzati dell'architettura dei calcolatori. Tanenbaum affronta argomenti chiave come la logica della commutazione, i registri, le memorie cache e i processori ad alte prestazioni, offrendo esempi pratici e applicazioni reali. (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/05	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1021946 - CONTROLLI AUTOMATICI (obiettivi) Obiettivi generali Il corso fornisce gli strumenti metodologici per risolvere problemi di controllo di sistemi dinamici. I concetti studiati vengono illustrati attraverso esempi provenienti da vari contesti applicativi. Obiettivi specifici Conoscenza e comprensione: Metodologie di progetto di sistemi di controllo a retroazione basati sull'uso di funzioni di trasferimento o di rappresentazioni nello spazio di stato. Applicare conoscenza e comprensione: Lo studente sarà in grado di progettare controllori che assicurino il soddisfacimento di specifiche riguardanti la stabilità, la precisione di risposta e la reiezione dei disturbi, utilizzando tecniche che operano nel dominio del tempo, di Laplace oppure della frequenza. Capacità critiche e di giudizio: Lo studente sarà in grado di scegliere la metodologia di controllo più adatta a un problema specifico e di valutare la complessità della soluzione proposta. Capacità comunicative: Le attività del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere le specifiche progettuali di uno schema di controllo a retroazione, nonché le scelte e le metodologie di progetto dei relativi controllori. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una forma mentis dello studente orientata alla comprensione della natura del problema di controllo e alla progettazione di controllori capaci di soddisfare una serie di specifiche progettuali. Canale: 1 - DELLI PRISCOLI FRANCESCO (programma) Il ruolo dell'automatica nell'ambito dell'ICT: esempi e applicazioni. Problematiche inerenti la modellizzazione di processi. Richiami inerenti le rappresentazioni di un processo nel dominio del tempo e nel dominio di Laplace e relative relazioni. Schemi di controllo di un processo. Autovalori raggiungibili/irraggiungibili, osservabili/inosservabili; autovalori nascosti in un processo e nell'interconnessione di processi; stabilizzabilità di un processo. Stabilizzazione di processi con il criterio di Routh e con il luogo delle radici. Assegnazione degli autovalori nel dominio di Laplace. Tecniche di sintesi nel dominio di Laplace di controllori tempo continui che soddisfino simultaneamente specifiche di stabilita', di tracking e reiezione di disturbi; tecniche di sintesi nel dominio della trasformata zeta di controllori tempo discreti che soddisfino le specifiche suddette. Sintesi, basata sulla risposta armonica (diagrammi di Bode e di Nyquist), di controllori che soddisfino simultaneamente specifiche di stabilita', banda passante, margine di fase, etc. Assegnazione di autovalori nel dominio del tempo con reazione dallo stato e con reazione dall'uscita (principio di separazione). L'osservatore asintotico dello stato.   A. Isidori: “Sistemi di Controllo”, Vol. 1 e 2, Siderea, 1993. R.C. Dorf, R.H. Bishop, "Controlli Automatici", Prentice Hall, 2010 F. Delli Priscoli: "Dispensa di problemi di controlli automatici ". (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - ORIOLO GIUSEPPE (programma) 1. Sistemi di controllo: struttura e specifiche di progetto Il controllo automatico a retroazione: esempi, struttura e proprietà fondamentali. Precisione di risposta: tipo del sistema e relative condizioni. Limitazioni sull'errore a regime permanente. Reiezione dei disturbi: astatismo e relative condizioni. Attenuazione dei disturbi. Specifiche sulla risposta transitoria e legami con la risposta armonica ad anello aperto.  2. Metodi di progetto nel dominio della frequenza Funzioni compensatrici elementari. Sintesi delle funzioni compensatrici mediante rappresentazioni grafiche (diagrammi di Bode) della risposta in frequenza. 3. Metodi di progetto nel dominio di Laplace Il luogo delle radici e le regole per il suo tracciamento. Stabilizzazione di sistemi a fase minima mediante il luogo delle radici. Stabilizzazione di sistemi a fase non minima. Progetto di controllori a dimensione minima. Progetto mediante assegnazione dei poli. 4. Metodi di progetto nel dominio del tempo Proprietà strutturali: raggiungibilità e osservabilità. Decomposizioni strutturali secondo Kalman. Assegnazione degli autovalori e stabilizzazione mediante retroazione dallo stato. Osservatore asintotico o rilevatore dello stato. Principio di separazione. Assegnazione degli autovalori e stabilizzazione mediante retroazione dall'uscita. Criteri per la scelta degli autovalori ad anello chiuso. Inclusione del segnale di riferimento negli schemi a retroazione dallo stato. 5. Stabilità per sistemi non lineari Stabilità dei punti di equilibrio. Il metodo diretto di Lyapunov. Costruzione di funzioni di Lyapunov. Teoremi dell'insieme invariante. Il metodo indiretto di Lyapunov. 6. Stabilizzazione di sistemi non lineari Stabilizzazione via retroazione dallo stato. Stabilizzazione mediante linearizzazione approssimata. Stabilizzazione mediante linearizzazione esatta (cenni). 7. Esempi Studio di applicazioni delle tecniche di sintesi studiate. Progettazione e simulazione di controllori mediante MATLAB/Control System Toolbox e Simulink.   Slides e materiale didattico sul sito del corso. A. Isidori: Sistemi di Controllo, Voll. 1 e 2, Siderea, 1992. L. Lanari, G. Oriolo: Controlli Automatici - Esercizi di Sintesi, EUROMA-La Goliardica, 1997. (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/04	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA

Terzo anno

Primo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1017398 - ECONOMIA E ORGANIZZAZIONE AZIENDALE (obiettivi) Conoscenza e comprensione Vengono illustrati gli strumenti essenziali per analizzare i processi decisionali delle imprese. In particolare, lo studente comprende le nozioni di base relative: • all’analisi microeconomica dell’impresa, • alle forme istituzionali e organizzative delle imprese, • alle strategie di innovazione tecnologica, • alla valutazione economico-finanziaria dei progetti di investimento • al bilancio d’impresa. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Lo studente è in grado di applicare metodi e modelli di base della microeconomia, della teoria dell’organizzazione e di finanza aziendale al fine di: • individuare le determinanti delle principali scelte strategiche dell’impresa, • analizzare l’interazione tra l'evoluzione tecnologica e strutturale dell’industria e le strategie delle imprese, • valutare la redditività di un progetto di investimento, • interpretare il bilancio di un’impresa. Autonomia di giudizio La combinazione di lezioni teoriche frontali ed esercitazioni pratiche mirate alla discussione e alla soluzione di specifici problemi consente agli studenti di acquisire la capacità di valutare potenzialità e limiti dei modelli teorici ai fini della formulazione delle strategie delle imprese. Abilità comunicative Al termine del corso, gli studenti sono in grado di illustrare e spiegare le principali tesi e argomentazioni della microeconomia dell’impresa, della teoria dell’organizzazione e della finanza aziendale a una varietà di interlocutori eterogenei per formazione e ruolo professionale. L’acquisizione di tali capacità viene verificata e valutata in occasione dell’esame finale, mediante la prova scritta e l’eventuale prova orale. Capacità di apprendimento Lo studente acquisisce la capacità di condurre in autonomia studi individuali su argomenti specifici di microeconomia, di teoria dell’organizzazione e di finanza aziendale. Durante il corso, lo studente è stimolato ad approfondire argomenti di particolare interesse mediante la consultazione di materiale bibliografico supplementare, quali articoli accademici, libri specialistici e siti internet. L’acquisizione di tali capacità viene verificata e valutata in occasione dell’esame finale (mediante la prova scritta e l’eventuale prova orale), nell’ambito del quale lo studente può essere chiamato ad analizzare e risolvere problemi nuovi sulla base degli argomenti trattati e del materiale di riferimento distribuito durante il corso. - NASTASI ALBERTO (programma) Produzione, vincoli tecnologici, costi, domanda di mercato, scelte in condizioni di incertezza Input e Output. Insieme di produzione, funzione di produzione e isoquanto. Esempi di tecnologie produttive. Produttività media e marginale di un fattore. Saggio tecnico di sostituzione. Breve periodo e lungo periodo. Rendimenti di scala. Costo opportunità e costi di produzione. Costi fissi, costi non recuperabili e costi variabili. Funzioni di costo totale, costo medio e costo marginale. Minimizzazione dei costi e combinazione ottima di fattori. Sentiero di espansione della produzione e funzione di costo totale di lungo periodo. Funzione di costo multiprodotto. Economie di scala ed economie di varietà. Domanda di mercato e surplus del consumatore. Utilità attesa e scelte in condizioni di incertezza. Forme di mercato e comportamento dell’impresa Concorrenza perfetta e impresa “price taker”. Ricavo totale, medio e marginale. Massimizzazione del profitto e significato del profitto nullo. Condizione di chiusura e curva di offerta dell’impresa nel breve periodo. Curva di offerta dell’industria nel breve periodo. Elasticità dell’offerta. Surplus del produttore. Curva di offerta di lungo periodo dell’impresa e dell’industria. Equilibrio dell’industria. Efficienza paretiana. Monopolio e comportamento monopolistico. Perdita netta di monopolio. Discriminazione dei prezzi. Monopolio naturale e regolamentazione. Oligopolio e comportamento strategico: modello di Cournot, modello di Bertrand, modello di Stackelberg. Forme istituzionali e confini verticali dell’impresa Titolarità dell’impresa e separazione fra proprietà e controllo. Forme societarie dell’impresa: società di persone e società di capitali. Confini verticali dell’impresa e relazioni verticali fra imprese: esternalità verticale, restrizioni verticali (tariffa in due parti, prezzo imposto, quantità imposta, vendita collegata con prezzo imposto), integrazione verticale. Gruppi di imprese: gruppo paritetico, gruppo organico e reti di imprese. Il bilancio come strumento di analisi per la gestione aziendale La natura e lo scopo della contabilità. I principi contabili di base. Lo Stato Patrimoniale. Il Conto Economico. I ricavi e le attività monetarie. Le rimanenze e il costo del venduto. Le immobilizzazioni e lʹammortamento. Lʹanalisi del bilancio attraverso gli indici. Analisi dei costi Lʹanalisi dei costi per le decisioni: la contabilità direzionale. La classificazione dei costi in funzione del loro comportamento. Il margine di contribuzione e le relazioni reddito‐volume. I costi pieni e il loro impiego. Decisioni di breve termine tra alternative diverse Configurazioni di costo per diversi problemi decisionali. I margini di contribuzione e le relazioni fra reddito e volume. Le decisione di breve termine fra alternative diverse. I problemi tipici di scelta fra più alternative: decisioni make or buy, determinazione del mix produttivo, eliminazione di una linea produttiva. Decisioni di lungo termine: scelta degli investimenti Le fasi del processo di scelta degli investimenti. Elementi di matematica finanziaria: attualizzazione e rendite. Il costo opportunità del capitale. Il metodo del valore attuale netto. I flussi di cassa per il calcolo del VAN (flussi differenziali al netto degli effetti fiscali). Il costo annuo equivalente. Altri metodi di valutazione degli investimenti: il tasso interno di rendimento (limiti dell'uso del tasso interno di rendimento), il tempo di recupero, il tempo di recupero attualizzato. Alberi di decisione e valore delle opzioni (opzione di espansione e opzione di abbandono).   Anthony, R.N., Hawkins, D.F., Macrì, D.M., Merchant, KA. Il Bilancio. Analisi economiche per le decisioni e la comunicazione della performance. Quattordicesima edizione. McGraw‐Hill (1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11). Anthony, R.N., Hawkins, D.F., Macrì, D.M., Merchant, KA. Sistemi di controllo. Analisi economiche per le decisioni aziendali. Quattordicesima edizione. McGraw‐Hill (capp. 2, 3, 15, 16, 17). Varian, H.R. (2007) Microeconomia, Cafoscarina (capp. 12, 14, 15, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 27). Materiale integrativo fornito dai docenti. (Date degli appelli d'esame) - Morea Donato	9	ING-IND/35	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1015392 - TELECOMUNICAZIONI (obiettivi) GENERALI Il corso intende fornire una panoramica sull'organizzazione e sulle principali funzioni di un sistema di telecomunicazione, trattando sia aspetti di trasmissione sia aspetti di reti. Al termine del corso lo studente possiederà nozioni fondamentali sul funzionamento di un sistema di telecomunicazioni, delle reti telematiche e di Internet. SPECIFICI • Conoscenza e capacità di comprensione: Conoscere i concetti alla base della trasmissione numerica nelle attuali reti di telecomunicazioni, dei protocolli di accesso e del controllo d’errore e dei protocolli di rete e di trasporto basati sulla suite TPC/IP. • Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper capire come funziona un protocollo, quali sono le sue funzionalità caratterizzanti e come si possono valutare le prestazioni. Saper svolgere dei semplici dimensionamenti di protocolli ai vari livelli di un’architettura di telecomunicazioni. • Autonomia di giudizio: saper analizzare benefici e limiti di dimensionamenti di protocolli o di configurazioni di reti TPC/IP. • Abilità comunicative: saper presentare la funzionalità di un protocollo e discuterne le prestazioni. • Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le esercitazioni, stimolano lo studente all’analisi procedurale e quantitativa del funzionamento di un protocollo facilitando l'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso. - LISTANTI MARCO (Date degli appelli d'esame) - CUOMO FRANCESCA (programma) 1. Evoluzione delle architetture di rete e dei servizi di telecomunicazione 2. Modello architetturale di cooperazione tra sistemi remoti 3. Fondamenti di trasmissione numerica 4. Tecniche di rivelazione e correzione d’errore 5. Protocolli di accesso multiplo (Medium Access Control – MAC) 6. Reti Locali (Local Area Networks - LAN) 7. Modello e funzioni di una rete di telecomunicazione 8. Modi di trasferimento in rete 9. Il protocollo IP 10. Instradamento 11. Funzione di controllo d’errore e di flusso 12. Il protocollo TCP 13. Cenni sui protocolli applicativi   J. Kurose, K. Ross: “Reti di Calcolatori e Internet” (4° Edizione o 6° Edizione). Pearson Addison Wesley, Maggio 2008 Capitoli: 1, 3, 4, 5 e 6 A. Leon-Garcia & I. Widjaja “Communication Networks: Fundamental Concepts and Key Architecture”, McGraw-Hill Capitolo: 3 Francesca Cuomo: Esercizi di reti di telecomunicazione; Ed. Ingegneria 2000, 2005	9	ING-INF/03	36	54	-	-	Attività formative affini ed integrative	ITA
1041466 - AUTOMAZIONE (obiettivi) Obiettivi generali Il corso presenta una panoramica delle architetture e dei metodi di controllo e supervisione per il funzionamento di macchine, apparati fisici e processi industriali controllati da sistemi di calcolatori distribuiti che operano in tempo reale mediante reti locali di comunicazione. Obiettivi specifici Conoscenza e comprensione: Lo studente apprenderà principi, modelli matematici e metodi di analisi, dimensionamento, simulazione, controllo e supervisione dei sistemi di automazione. Applicare conoscenza e comprensione: Lo studente sarà in grado di comprendere le problematiche generali e di procedere alla gestione delle modalità di controllo in tempo reale dei sistemi di automazione, con attenzione alle loro componenti dinamiche che evolvono nel tempo e/o in base a eventi discreti. Capacità critiche e di giudizio: Lo studente sarà in grado di individuare le caratteristiche organizzative di un sistema integrato di automazione e delle sue singole componenti, di analizzarne la complessità di funzionamento, le prestazioni e le eventuali criticità. Capacità comunicative: Il corso mette in grado lo studente di presentare le problematiche di automazione negli impianti e nei processi industriali e non, con le relative principali soluzioni. Capacità di apprendimento: Il corso mira a creare attitudini di apprendimento autonomo orientate all'analisi e alla soluzione di problemi di automazione. - DE LUCA ALESSANDRO (programma) URL: http://www.diag.uniroma1.it/deluca/automazione.php Architetture per l'automazione industriale. Computer Integrated Manufacturing (CIM). Industria 4.0. Sistemi di controllo real time e scheduling di task. Reti di calcolatori e protocolli per l'automazione. Sensori per la movimentazione controllata. Acquisizione, elaborazione e condizionamento di segnali per il controllo. Azionamenti elettrici per la movimentazione controllata. Controllo di campo mediante regolatori PID analogici o digitali e loro sintonizzazione. Controllori a logica programmabile (PLC) e relativi linguaggi. Sequential Functional Chart (SFC). Modellistica, analisi e controllo di sistemi a eventi discreti. Reti di Petri. Modellistica e controllo supervisivo con reti di Petri.   Testo di riferimento: C. Bonivento, L. Gentili, A. Paoli: Sistemi di automazione industriale: Architetture e controllo, McGraw-Hill, 2011. Altri testi consigliati: P. Chiacchio, F. Basile: Tecnologie informatiche per l’automazione, McGraw-Hill, 2004. A. Di Febbraro, A. Giua: Sistemi ad eventi discreti, McGraw-Hill, 2002 (print on demand). G. Magnani, G. Ferretti, P. Rocco: Tecnologie dei sistemi di controllo, McGraw-Hill, 2007. (Date degli appelli d'esame)	6	ING-INF/04	24	36	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1021851 - MODELLISTICA E SIMULAZIONE (obiettivi) Obiettivi generali • Comprendere i principi fondamentali della modellistica. • Imparare a costruire modelli matematici di processi fisici. • Imparare ad analizzare e a simulare numericamente il comportamento di processi fisici. Obiettivi specifici Descrittore 1 - Conoscenza e comprensione • Comprendere i principi della modellistica ed il suo ruolo ai fini della analisi, simulazione e progetto del controllo dei sistemi. • Conoscere le diverse tipologie di modelli matematici di sistemi fisici e delle metodologie per la loro determinazione. • Conoscere le principali tecniche per la discretizzazione di modelli tempo continuo. • Conoscere esempi di modelli di sistemi meccanici, elettrici, idraulici, termici, ambientali. Descrittore 2 - Applicare conoscenza e comprensione • Essere in grado di determinare modelli matematici di processi fisici. • Essere in grado di discretizzare modelli di sistemi tempo continuo. Descrittore 3 - Capacità critiche e di giudizio • Saper valutare le approssimazioni ed i conseguenti limiti operativi di validità dei modelli. • Saper individuare il grado di approssimazione necessario alla corretta modellazione, analisi e progetto del controllo del fenomeno fisico di interesse. • Saper estrarre dal modello matematico informazioni non banali riguardo il comportamento del rispettivo processo fisico. (Gli obiettivi che caratterizzano il descrittore sono perseguiti attraverso il continuo confronto in aula tra il docente e gli studenti, nonché tra gli studenti stessi sotto la guida del docente, durante lo sviluppo in aula di modelli matematici di processi) Descrittore 4 - Capacità comunicative • Saper esporre con linguaggio ingegneristico appropriato il processo di modellazione di un processo fisico. (L’ obiettivo che caratterizza il descrittore è perseguito attraverso specifiche lezioni in cui lo studente, previo preavviso, è chiamato ad esporre al docente e ai restanti studenti un modello precedentemente presentato dal docente in aula, ricevendo feedback riguardo il livello di comprensibilità di quanto esposto) Descrittore 5 - Capacità di apprendimento • Saper individuare un potenziale processo fisico di interesse per il proprio seguito universitario. (L’ obiettivo che caratterizza il descrittore è perseguito attraverso la lettura individuale di riferimenti specifici, indicati dal docente sulla base dell’interesse mostrato dallo studente riguardo un particolare campo applicativo) - DI GIORGIO ALESSANDRO (programma) Introduzione Ruolo della modellistica nell’analisi del comportamento di processi fisici, loro simulazione e progetto dei relativi sistemi di controllo. Classificazione e limiti di validità dei modelli in funzione delle proprietà di linearità, stazionarietà, comportamento dinamico e spaziale, aleatorietà. Modellazione di sistemi a costanti concentrate Equazioni differenziali ordinarie, leggi fondamentali della meccanica, elettromagnetismo e fluidodinamica, leggi di conservazione. Modelli meccanici: oscillatore smorzato, pendolo inverso su carrello, oscillatori accoppiati, bipendolo, sistemi a più corpi. Esempi elettrici: circuiti analogici, amplificatori operazionali, motore in corrente continua, motore brushless, azionamenti elettrici in corrente alternata, sistema di comunicazione satellitare. Esempi di sistemi a fluido: sensori di portata, valvole di regolazione, scambiatore di calore a flusso termico imposto. Coordinate generalizzate e formalismo lagrangiano, individuazione di integrali primi del moto, esempi. Metodo delle analogie, dualità delle analogie forza-flusso e passante-trasversa, esempi. Modellazione di sistemi a costanti distribuite Equazioni differenziali alle derivate parziali, condizioni al contorno e varietà caratteristiche, equazione della corda vibrante, equazione della membrana rettangolare e circolare, equazione della sbarra, equazione dei tubi a colonna d’aria, modi stazionari e frequenze naturali, inarmonicità delle frequenze naturali in presenza di rigidità distribuite, equazione della linea di trasmissione. Evidenze simulative delle non linearità Armoniche di distorsione dovute a saturazioni, effetto delle soglie, attrattori periodici e subarmoniche dovute a biforcazioni, attrattori toroidali, comportamenti caotici. Mappe di Poincaré, punti fissi e loro stabilità. Un esempio di modello ambientale: la mappa logistica, albero di biforcazione di Feigenbaum. Modellazione di sistemi complessi in termini probabilistici Richiami di teoria della probabilità, reti di Bayes, calcolo di affidabilità, propagazione degli effetti del guasto, diagnostica. Esempi. Il problema della discretizzazione Equazioni alle differenze, campionamento di segnali, teorema di Nyquist, trasformata Z, metodi per l'integrazione numerica di equazioni differenziali, Eulero in avanti, Eulero indietro, trasformata di Tustin e predistorsione, conservazione della proprietà di stabilità, metodi basati su mantenimento di ordine zero e uno, filtri ad onda di Fettweis, esempi.   Materiale didattico reperibile sulla pagina personale del docente. (Date degli appelli d'esame)	6	ING-INF/04	24	36	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
- - A SCELTA DELLO STUDENTE	12		48	72	-	-	Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)	ITA

Secondo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1016596 - ELETTRONICA (obiettivi) Il corso intende fornire le conoscenze generali di un sistema elettronico inteso come sistema di elaborazione di informazioni, focalizzando l’attenzione sul concetto di guadagno per i vari tipi di amplificatori, e sui limiti applicativi dovuti a banda passante, potenza e rumore per circuiti analogici e digitali.Risultati di apprendimento attesi: Gli studenti saranno in grado di analizzare sistemi elettronici semplici individuandone il comportamento anche in presenza di elementi capacitivi sia in circuiti analogici che digitali. - DE CESARE GIAMPIERO (programma) Ingegneria Informatica 6CFU Teoria e circuiti di base: Leggi di Ohm e Kirkhoff. Teoremi di Thevenin, Norton e Miller. Generatori controllati. Circuiti a singola costante di tempo. Amplificatori: Rappresentazione come reti due porte; unidirezionalità; amplificatore di tensione, corrente, transimpedenza, transconduttanza. Polarizzazione e dinamica. Risposta in frequenza. La retroazione negativa: Proprietà della retroazione negativa. Le quattro classiche retroazioni: serie-parallelo, serie-serie, parallelo -serie, parallelo-parallelo. L’amplificatore operazionale: Amplificatore operazionale ideale. Massa virtuale. Configurazioni base: invertente e non invertente. Condizioni di non idealità: amplificazione ad anello aperto limitata in banda, effetti della retroazione sulla larghezza di banda. Amplificatore operazionale con controreazione positiva: multivibratori bistabili, astabili e monostabili. Concetti base della fisica dei componenti allo stato solido: Proprietà dei semiconduttori, La conduzione nei semiconduttori: correnti di trasporto e correnti di diffusione. Fisica della giunzione p-n. Relazione tensione-corrente Diodi: Diodo ideale. Analisi grafica di circuiti con diodi. Metodo degli stati. Modello del diodo per piccoli segnali. Diodi Zener. Circuiti limitatori. Transistori metallo-ossido-semiconduttore (MOS): Struttura e principio di funzionamento del MOS ad arricchimento ed a svuotamento. Caratteristiche tensione-corrente. Polarizzazione del MOS in circuiti discreti. Circuito per piccoli segnali. Amplificatori integrati a MOS. Circuiti digitali: Invertitore ideale e reale. Parametri caratteristici: margini di rumore, tempi di propagazione, potenza dissipata, fan-out, fan-in. Circuiti digitali in tecnologia NMOS: Invertitore NMOS con carico resistivo. Invertitore NMOS con carico attivo ad arricchimento ed a svuotamento: analisi statica e dinamica. Porte logiche NAND e NOR in tecnologia NMOS: realizzazione e dimensionamento. Circuiti digitali in tecnologia CMOS: Processo tecnologico CMOS. Invertitore CMOS: analisi statica e dinamica. Porte logiche NAND e NOR in tecnologia CMOS: realizzazione e dimensionamento.Circuiti combinatori: codificatori, multiplexer. Circuiti sequenziali: Latch. Circuiti bistabili: bistabile SR. Flip-flop sincronizzati. Flip-flop JK, master-slave, D e T: funzionamento e realizzazione fisica in tecnologia NMOS e CMOS. Conversione analogico-digitale: Teorema del campionamento. Convertitore D/A a scala pesata, a scala R-2R, a scala invertita. Convertitore A/D flash, ad approssimazioni successive. Integrazione per Ingegneria Automatica +3CFU L’amplificatore differenziale MOS: La coppia differenziale MOS. Funzionamento per grandi e piccoli segnali, rapporto di reiezione di modo comune (CMRR). Risposta in frequenza: Effetti capacitivi interni e modello ad alta frequenza del MOS. Risposta in alta e bassa frequenza degli amplificatori ad source comune (CS). La retroazione: Il problema della stabilità. Effetto della retroazione sui poli di un amplificatore. Studio della stabilità per mezzo dei diagrammi di Bode: margine di fase e margine di guadagno. Compensazione in frequenza.   -A.S. Sedra, K.C. Smith, "Circuiti per la Microelettronica" -P. Spirito, “Elettronica digitale”, Editore Mc Graw Hill -Appunti dalle lezioni (Date degli appelli d'esame)	6	ING-INF/01	24	36	-	-	Attività formative affini ed integrative	ITA
1056052 - APPLICAZIONI DELL'AUTOMATICA (obiettivi) Obiettivi generali ​Il corso illustra l'utilizzo delle tecniche dell'ingegneria automatica in alcuni domini applicativi, quali il controllo dei robot, il controllo su reti e il controllo di sistemi aerospaziali. Obiettivi specifici Conoscenza e comprensione: Lo studente acquisirà una migliore conoscenza dei concetti dell'Automatica attraverso la presentazione di esempi dettagliati di progetto di controllori in diversi ambiti applicativi: robotica, reti di distribuzione (di potenza tradizionali e smart grids), aerospazio. Applicare conoscenza e comprensione: Lo studente sarà in grado di comprendere e applicare le tecniche generali di analisi e di progetto di leggi di controllo su esempi applicativi concreti. Capacità critiche e di giudizio: Lo studente sarà in grado di individuare e valutare criticamente gli aspetti salienti della progettazione del sistema di controllo, dalla stesura delle specifiche all'impiego di modelli matematici, dalle alternative di sintesi agli aspetti implementativi, alla simulazione e alla valutazione dei risultati. Capacità comunicative: Il corso permette allo studente di poter presentare problematiche di modellistica e controllo di sistemi in campi ingegneristici di grande attualità e interesse applicativo. Capacità di apprendimento: Il corso mira a favorire attitudini autonome di analisi e apprendimento orientate alla soluzione dei problemi dell'ingegneria automatica. - DI GIORGIO ALESSANDRO (programma) Il corso prevede la presentazione di alcuni esempi applicativi tradizionali e innovativi (sviluppati in gran parte presso il DIAG) che illustrano l'utilizzo delle tecniche dell'ingegneria automatica nei domini applicativi della robotica, del controllo su reti, e dell'aerospazio. PARTE I: ROBOTICA Come casi di studio di interesse robotico, si considererà un problema di controllo di traiettoria di un robot mobile con cinematica tipo uniciclo (SuperMARIO) e un problema di regolazione della forza di contatto per un robot industriale (KUKA). PARTE II: CONTROLLO E GESTIONE DELLE RETI In ambito reti, si presenteranno l’architettura di controllo di una rete elettrica di potenza tradizionale, le tecniche per il calcolo del suo punto di lavoro, e si analizzeranno i problemi di stabilità degli angoli di rotore e di regolazione della frequenza di rete. Sarà inoltre introdotto il ruolo dell’automatica nelle smartgrid, reti di nuova generazione derivanti dalla sovrapposizione tra rete elettrica, di telecomunicazione e di trasporto. PARTE III: AEROSPAZIO In ambito aerospazio, si discuterà l’analisi ed il controllo d’assetto, di orbita e di formazione per satelliti a corpo rigido, fornendo cenni sulla robustezza. Sarà inoltre presentata una applicazione sulla piattaforma SACS, situata presso il Laboratorio di Sistemi del DIAG.   - Materiale didattico reperibile sulla pagina personale del docente (Date degli appelli d'esame) - ORIOLO GIUSEPPE	6	ING-INF/04	24	36	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
AAF1522 - LABORATORIO DI AUTOMATICA (obiettivi) Obiettivi generali: Lo studente deve saper utilizzare le metodologie di base dell'Automatica in applicazioni specifiche, attraverso lo sviluppo di un semplice progetto, assistito dal docente. Obiettivi specifici: Sviluppare nello studente le capacità di rielaborazione pesonale delle conoscenze di analsi e di sintesi apprese durante il Corso di Laurea, affrontando un problema progettuale pratico, stimolando le capacità di lavoro autonomo. Conoscenza e comprensione: Complementi di metodologie dell'Automatica specifici del progetto sviluppato; conoscenze aggiuntive in un settore dell'Ingegneria, tema del progetto. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di affrontare in autonomia un progetto di analisi e di sintesi in un problema di Automatica. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di vautare le diverse opportunità metodologiche per una specifica applicazione e scegliere, con criteri ingegneristici, le soluzioni pù idonee, motivandole opportunamente. Capacità comunicative: Essere in grado di illustrare in pubblico le scelte progettuali e i risultati dell'applicazione, sia con un linguaggio tecnico che in modo comprensibile ai potenziali clienti. Capacità di apprendimento: Le capacità di apprendimento sono stimolate dalla necessità di acquisire conoscenze specifiche su un particolare problema di sintesi in una settore applicativo e dall'importanza di approfondire metodologie di settore, capacità che sono poi parte del processo di valutazione finale. - CRISTOFARO ANDREA (Date degli appelli d'esame)	6		24	36	-	-	Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)	ITA
AAF1001 - PROVA FINALE (obiettivi) La prova finale consiste nella presentazionedi una relazione sullavoro svolto durante l'attivita' di stage/tesi. Nell'approssimarsi a queso cruciale appuntamento lo studente sviluppa abilita' di presentazione e difesa del proprio lavoro davanti ad un pubblico attento ed informato sugli argomenti in discussione.	3		12	18	-	-	Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c)	ITA

Informatica (percorso formativo valido anche per il conseguimento del doppio titolo italo-francese o italo-venezuelano)

Primo anno

Primo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1017218 - ANALISI MATEMATICA I (obiettivi) Apprendimento delle nozioni di base del calcolo differenziale e integrale. Canale: 1 - Coluzzi Bartoccioni Barbara - LAI ANNA CHIARA (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - CONTI ROBERTO (programma) Nozioni di base. Numeri complessi. Successioni e serie numeriche. Limiti di funzioni. Funzioni continue. Calcolo differenziale per funzioni di 1 variabile. Calcolo integrale per funzioni di 1 variabile. Integrali impropri. Equazioni differenziali ordinarie. Calcolo differenziale per funzioni di piu' variabili. Integrazione delle funzioni di 2/3 variabili. (Ogni argomento richiedera' una settimana di discussione, i.e. 10 ore, o piu')   Testi consigliati: M.Bertsch, R.Dal Passo, L.Giacomelli: Analisi Matematica, McGraw Hill M.Bramanti, C.D. Pagani, S.Salsa: Analisi Matematica 1 e 2, Zanichelli P. Loreti, D. Sforza: Esercizi di Analisi Matematica, Universita` La Sapienza P. Marcellini, C. Sbordone: Esercitazioni di Matematica, Liguori Editore J. Stewart: Calcolo (2 volumi), Maggioli Editore R. A. Adams, C. Essex: Calcolo Differenziale (2 volumi), Casa Editrice Ambrosiana (Date degli appelli d'esame) - ADAMO MARIASTELLA	12	MAT/05	48	72	-	-	Attività formative di base	ITA
101204 - GEOMETRIA (obiettivi) Conoscenza e comprensione: Il corso di Geometria intende fornire gli strumenti di Algebra Lineare necessari allo studio dell'algebra matriciale e della geometria affine ed euclidea. Il percorso formativo si propone di far acquisire allo studente metodi atti a sviluppare, o migliorare, la sua capacità di assimilare le conoscenze teoriche acquisite. Lo studente, una volta assimilato il calcolo vettoriale di base e l'algebra matriciale, dovrà essere in grado di comprendere i legami che intercorrono tra endomorfismi e matrici e di padroneggiare i problemi di diagonalizzazione di un endomorfismo o di una matrice. Dovrà inoltre conoscere la geometria in uno spazio affine con particolare attenzione verso la geometria cartesiana del piano e dello spazio. Capacità di applicare le conoscenze acquisite: Il corso ha l'obiettivo di rendere lo studente capace di acquisire flessibilità nella esemplificazione e nella risoluzione di problemi vari relativi alle conoscenze teoriche maturate. In particolare, lo studente deve essere in grado di utilizzare tali conoscenze nell'operare con le matrici, risolvere sistemi di equazioni lineari, trattare questioni riguardanti gli spazi vettoriali e le applicazioni lineari, deve saper svolgere esercizi connessi al problema della diagonalizzazione di endomorfismi e matrici. Deve in sostanza essere in grado di applicare le conoscenze acquisite nella esemplificazione di un problema di algebra lineare mediante una riformulazione numerica dello stesso facendo uso delle matrici. Abilità comunicative: Il corso tenderà a favorire la capacità dello studente di esporre in modo chiaro e rigoroso le conoscenze, sia teoriche sia applicative, acquisite. Capacità critiche e di giudizio: Gli studenti sono guidati ad apprendere in maniera critica e responsabile tutto ciò che è spiegato loro in aula e ad arricchire le proprie capacità di giudizio attraverso lo studio del materiale didattico indicato dal docente. Canale: 1 - Miranda AnnaMaria (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - MERCURI PIETRO (programma) Matrici. Matrici a elementi reali. Algoritmo di eliminazione di Gauss-Jordan. Matrici a scalini e a scalini ridotte. Somma di matrici e prodotto di una matrice per uno scalare. Trasposta di una matrice. Matrici quadrate. Matrici triangolari e matrici diagonali. Prodotto righe per colonne. Matrice identità. Matrici invertibili. Traccia e determinante. Teorema di Laplace. Teorema di Binet. Rango di una matrice. Sottomatrici, minori e teorema degli orlati. Sistemi lineari. Sistemi lineari di m equazioni e n incognite. Sistemi compatibili e incompatibili. Sistemi con soluzione unica o con infinite soluzioni. Teorema di Cramer. Teorema di Rouché-Capelli. Sistemi lineari omogenei. Insiemi, relazioni e funzioni. Insiemi e operazioni sugli insiemi. Relazioni e relazioni d’equivalenza. Funzioni. Composizione di funzioni. Funzioni iniettive, suriettive, biiettive, invertibili. Spazi vettoriali. Gruppi e campi. Spazio vettoriale su un campo. Lo spazio R^n. Lo spazio dei vettori geometrici applicati in un punto. Vettori geometrici liberi. Sottospazi di uno spazio vettoriale. Combinazioni lineari di vettori. Dipendenza e indipendenza lineare di vettori. Generatori di uno spazio vettoriale. Basi e dimensione di uno spazio vettoriale. Coordinate di un vettore rispetto a una data base. Cambiamenti di base e trasformazioni di coordinate. Sottospazi di R^n. Equazioni parametriche, codimensione, equazioni cartesiane. Intersezione e somma di sottospazi. Formula di Grassmann. Somma diretta. Applicazioni lineari. Applicazioni lineari. Matrice rappresentativa di un’applicazione lineare rispetto a due basi fissate. Nucleo e immagine. Teorema nullità più rango. Applicazioni lineari iniettive, suriettive, biiettive. Isomorfismi. Composizione di applicazioni lineari e prodotto di matrici. Isomorfismi e matrici invertibili. Operatori lineari (endomorfismi). Matrici rappresentative e cambiamenti di base. Matrici simili. Prodotto scalare. Metrica su un insieme. Norma di un vettore. Prodotto scalare. Ortogonalità di vettori. Basi ortogonali e basi ortonormali. Disuguaglianza di Cauchy-Schwarz. Teorema di Gram-Schmidt. Complemento ortogonale di un sottospazio. Proiezione ortogonale di un vettore su un sottospazio. Area del parallelogramma e il determinante come funzione volume. Matrici ortogonali. Autovalori e autovettori. Matrici e operatori diagonalizzabili. Autovettori, autovalori e autospazi di un operatore. Spettro di un operatore. Polinomio caratteristico ed equazione caratteristica. Molteplicità algebrica e molteplicità geometrica di un autovalore. Teorema fondamentale sulla diagonalizzabilità. Teorema spettrale. Geometria del piano. Equazioni parametriche e cartesiane di una retta. Intersezione e parallelismo di rette. Coefficiente angolare di una retta. Angolo tra due rette. Perpendicolarità tra rette. Retta per un punto e perpendicolare a una retta. Distanza tra due punti, tra un punto e una retta, tra due rette. Cambiamenti di coordinate cartesiane. Rotazioni. Geometria dello spazio. Equazioni parametriche ed equazione cartesiana di un piano. Intersezione e parallelismo tra piani. Punti allineati e complanari. Equazioni parametriche e cartesiane di una retta. Parallelismo tra rette. Rette complanari e rette sghembe. Rette incidenti. Intersezione e parallelismo tra retta e piano. Angoli tra due rette. Perpendicolarità tra rette. Vettori perpendicolari a un piano. Angoli tra due piani. Proiezione ortogonale di una retta su un piano. Angolo tra una retta e un piano. Retta per un punto e perpendicolare a un piano. Piano per un punto e perpendicolare a una retta. Retta per un punto, perpendicolare e incidente una retta. Distanza tra due punti, di un punto da una retta o da un piano. Distanza tra due rette, distanza tra due piani e distanza tra una retta e un piano. Retta perpendicolare e incidente due rette sghembe. Prodotto vettoriale. Prodotto misto. Cambiamenti di coordinate cartesiane. Rotazioni con la notazione asse-angolo e con i quaternioni.   "Elementi di Algebra Lineare" di F. Leon e P. Mercuri. "Elementi di geometria affine ed euclidea" di F. Leon e P. Mercuri. (Date degli appelli d'esame)	6	MAT/03	24	36	-	-	Attività formative di base	ITA
1056024 - FONDAMENTI DI INFORMATICA I (obiettivi) Obiettivi generali: L'obiettivo del corso di Fondamenti di Informatica è di far acquisire allo studente alcune tecniche fondamentali della programmazione ad oggetti, funzionale e imperativa attraverso il linguaggio di programmazione Python, nonché lo studio di modelli per l'informatica. I modelli presentati sono l'architettura di Von Neumann, la rappresentazione dell'informazione (rappresentazioni numeriche di numeri senza segno o numeri con segno, numeri frazionari, virgola fissa e mobile, caratteri, stringhe e altri tipi di dato), l’uso della logica nei calcolatori elettronici in particolare la logica proposizionale, la teoria dei linguaggi e delle grammatiche ed in particolare le espressioni regolari. Obiettivi specifici: Al termine del corso lo studente avrà una conoscenza dei modelli fondamentali dell’informatica ed è in grado di scrivere programmi in Python che comportano l'uso delle tecniche di programmazione e delle strutture dati introdotte. Conoscenza e comprensione: Conoscenza dei modelli fondamentali dell'informatica e dei principi di programmazione. Comprensione delle potenzialità e dei limiti della programmazione. Applicare conoscenza e comprensione: Risoluzione di problemi attraverso i modelli dell'informatica e l'uso del linguaggio Python. Capacità critiche e di giudizio: Capacità di comprendere le complessità tecniche nella realizzazione di programmi. Capacità di analisi critica di un programma ed analisi di punti di forza e debolezza. Canale: 1 - SCHAERF MARCO (programma) Introduzione all'informatica: Macchina di Von Neumann, linguaggio macchina, rappresentazione di numeri interi e reali, caratteri ed altri tipi di dato, logica proposizionale, calcolabilità e complessità, espressioni regolari ed automi a stati finiti (deterministici e non) Programmazione in linguaggio Python: programmare con numeri e stringhe, istruzioni di decisione e ciclo, funzioni, liste, files e dizionari   Il libro di riferimento è Horstmann, Necaise "Concetti di Informatica e fondamenti di Python", Maggioli Editore, http://ordini.maggioli.it/clienti/product_info.php?products_id=10834&osCsid=kop22c2bhlq0dam1ja48ufps42 ISBN: 8891605085 Collana: Apogeo Education Edizione: 1 Copyright: Settembre 2014 Tipo Prodotto: Volume Pagine: 752 Formato: 19x24 (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - LEMBO DOMENICO (programma) Introduzione all'informatica: Macchina di Von Neumann, linguaggio macchina, rappresentazione di numeri interi e reali, caratteri ed altri tipi di dato, logica proposizionale, calcolabilità e complessità, espressioni regolari ed automi a stati finiti (deterministici e non) Programmazione in linguaggio Python: programmare con numeri e stringhe, istruzioni di decisione e ciclo, funzioni, liste, files e dizionari   Il libro di riferimento è Horstmann, Necaise "Concetti di Informatica e fondamenti di Python", Maggioli Editore, http://ordini.maggioli.it/clienti/product_info.php?products_id=10834&osCsid=kop22c2bhlq0dam1ja48ufps42 ISBN: 8891605085 Collana: Apogeo Education Edizione: 1 Copyright: Settembre 2014 Tipo Prodotto: Volume Pagine: 752 Formato: 19x24 (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/05	32	48	20	-	Attività formative di base	ITA

Secondo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1056025 - TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE (obiettivi) Obiettivi generali: Il corso ha l'obiettivo di fornire allo studente la capacità di comprendere e progettare programmi che richiedano una conoscenza approfondita del modello di esecuzione dei programmi, in particolare, facciano una gestione esplicita della memoria. A questo scopo il corso fa riferimento ad una caratterizzazione dell'architettura dell'elaboratore basata sul modello di Von Neumann ed utilizza il linguaggio procedurale C/C++ per la programmazione. Attraverso il linguaggio verranno sviluppate le conoscenze per la gestione della memoria (stack, heap), la realizzazione di strutture dati di base e complesse, quali vettori, matrici, liste collegate, pile, code, alberi e grafi, tecniche di programmazione ricorsive, e la programmazione di algoritmi su tali strutture dati. Il corso ha una forte connotazione progettuale e prevede quindi esercitazioni settimanali in laboratorio, in ambiente Linux. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: Fornire un'ampia panoramica sull’analisi e la progettazione di programmi in linguaggi che richiedano una conoscenza approfondita del modello di esecuzione, in particolare della gestione della memoria. I diversi problemi affrontati vengono definiti formalmente e vengono fornite sia le basi teoriche sia informazione tecniche per comprendere le soluzioni adottate. Applicare conoscenza e comprensione: Risolvere problemi specifici di programmazione, mediante l'applicazione delle tecniche studiate. Lo svolgimento di esercitazioni in laboratorio consente agli studenti di applicare le conoscenze acquisite. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la correttezza di un programma e la sua adeguatezza rispetto ai requisiti. Capacità comunicative: Essere in grado di descrivere le scelte effettuate nelle soluzioni adottate e spiegare il meccanismo di esecuzione dei programmi secondo il modello adottato. Capacità di apprendimento: Approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso tramite lo svolgimento a casa di esercitazioni proposte in laboratorio. Canale: 1 - NARDI DANIELE (programma) Basi del linguaggio C: Variabili, istruzioni, tipi di dato, puntatori, funzioni Gestione della memoria: Array, allocazione memoria, stringhe, file, record Ricorsione Costo dei programmi Strutture collegate lineari Tipi di dato astratti Implementazioni funzionali e con side-effect Condivisione di memoria Strutture dati lineari Lista, Pila, Coda Implementazioni indicizzate e collegate non-lineari Alberi binari   Kim N. King, "Programmazione in C", Apogeo, 2010 Dispense del corso disponibili nel sistema Moodle (Date degli appelli d'esame) - PATRIZI FABIO (programma) Basi del linguaggio C Variabili, istruzioni, tipi di dato, puntatori, funzioni Gestione della memoria Array, allocazione memoria, stringhe, file, record Ricorsione Costo dei programmi Strutture collegate lineari Tipi di dato astratti Implementazioni funzionali e con side-effect Condivisione di memoria Lista, Pila, Coda Implementazioni indicizzate e collegate non-lineari Alberi binari   Kim N. King, "Programmazione in C", Apogeo, 2010 Dispense del corso Canale: 2 - IOCCHI LUCA (programma) Basi Linguaggio C Gestione memoria SCL Ricorsione Costo programmi Tipi astratti Strutture dati - indicizzate - collegate --- lineari --- alberi   Kim N. King, "Programmazione in C", Apogeo, 2010 Dispense fornite dai docenti (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/05	32	48	20	-	Attività formative di base	ITA
1018733 - CALCOLO DELLE PROBABILITA' E STATISTICA (obiettivi) Descrittore di Dublino 1. Al completamento del corso lo studente avrà familiarità con le basi del calcolo delle probabilità, i risultati fondamentali della teoria e i modelli rilevanti nelle applicazioni ingegneristiche. Conoscerà inoltre i concetti fondamentali dell'approccio frequentista all'induzione statistica. Descrittore di Dublino 2. Al completamento del corso, lo studente dovrebbe essere in grado di selezionare i modelli da applicare in semplici problemi provenienti dalla pratica ingegneristica e selezionare gli strumenti statistici opportuni per la stima dei parametri e la verifica delle ipotesi sul modello, utilizzando i software statistici di uso più comune. Descrittore di Dublino 5. Anche se i concetti sono sempre esposti nelle situazioni più semplici, eventuali difficoltà tecniche connesse all'estensione di tali concetti a situazioni più generali vengono sottolineate mediante distribuzione di materiale ad hoc. Allo stesso modo le problematiche legate ai fondamenti dell'induzione statistica secondo l'approccio frequentista vengono messe in evidenza. Canale: 1 - PICCIONI MAURO (programma) Le basi del calcolo delle probabilità: Spazi di probabilità, eventi, funzioni di massa. Probabilità condizionata. Formula delle probabilità totali. Formula delle probabilità composte. Alberi di probabilità. Formula di Bayes. Indipendenza e probabilità condizionate. Calcolo combinatorio di base. Il linguaggio delle variabili aleatorie: Funzione di massa e di densità. Funzione di ripartizione. Media e varianza. Mediana, quartili e differenza interquartile. Funzioni di massa e densità congiunte, marginali e condizionate. Funzioni di una variabile aleatoria. Combinazioni lineari di variabili aleatorie: medie, varianze e covarianze. Disuguaglianza di Chebyshev. Applicazione alle medie campionarie: la legge dei grandi numeri. Il "bestiario" delle distribuzioni: Binomiale, geometrica e binomiale negativa. Poisson come limite della binomiale. Ipergeometrica e confronto con la binomiale (estrazioni con e senza rimpiazzo). Multinomiale. Uniforme, esponenziale e gamma (con riferimento al processo di Poisson). Distribuzione normale e sue proprietà "lineari". Distribuzioni chi quadrato e t di Student. Approssimazione normale e teorema del limite centrale. Applicazioni alla statistica: Statistica descrittiva. Distribuzioni campionarie e teoria della stima. Inferenza su di una media o sulla differenza tra due medie e intervalli di confidenza. Analisi di dati discreti: stima di una proporzione o di una differenza tra proporzioni, di bontà dell'adattamento e di indipendenza in tabelle a doppia entrata.   A. Hayter, Probability for engineers and scientists, Brooks-Cole (disponibile in rete). S. M. Ross, Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze, Apogeo Education (disponibile in rete in inglese). J. Blitzstein, J. Hwang, Introduction to probability, Taylor and Francis (disponibile in rete con materiale aggiuntivo sul sito Stat 110: Probability). Materiale sul sito e-learning del corso. (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - PICCIONI MAURO (programma) Le basi del calcolo delle probabilità: Spazi di probabilità, eventi, funzioni di massa. Probabilità condizionata. Formula delle probabilità totali. Formula delle probabilità composte. Alberi di probabilità. Formula di Bayes. Indipendenza e probabilità condizionate. Calcolo combinatorio di base. Il linguaggio delle variabili aleatorie: Funzione di massa e di densità. Funzione di ripartizione. Media e varianza. Mediana, quartili e differenza interquartile. Funzioni di massa e densità congiunte, marginali e condizionate. Funzioni di una variabile aleatoria. Combinazioni lineari di variabili aleatorie: medie, varianze e covarianze. Disuguaglianza di Chebyshev. Applicazione alle medie campionarie: la legge dei grandi numeri. Il "bestiario" delle distribuzioni: Binomiale, geometrica e binomiale negativa. Poisson come limite della binomiale. Ipergeometrica e confronto con la binomiale (estrazioni con e senza rimpiazzo). Multinomiale. Uniforme, esponenziale e gamma (con riferimento al processo di Poisson). Distribuzione normale e sue proprietà "lineari". Distribuzioni chi quadrato e t di Student. Approssimazione normale e teorema del limite centrale. Applicazioni alla statistica: Statistica descrittiva. Distribuzioni campionarie e teoria della stima. Inferenza su di una media o sulla differenza tra due medie e intervalli di confidenza. Analisi di dati discreti: stima di una proporzione o di una differenza tra proporzioni, di bontà dell'adattamento e di indipendenza in tabelle a doppia entrata.   A. Hayter, Probability for engineers and scientists, Brooks-Cole (disponibile in rete). S. M. Ross, Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze, Apogeo Education (disponibile in rete in inglese). J. Blitzstein, J. Hwang, Introduction to probability, Taylor and Francis (disponibile in rete con materiale aggiuntivo sul sito Stat 110: Probability). Materiale sul sito e-learning del corso.	6	MAT/06	24	36	-	-	Attività formative di base	ITA
1017400 - FISICA (obiettivi) - Conoscenza e comprensione Metodo scientifico, fisica classica, cinematica, dinamica, fluidi, termodinamica, elettromagnetismo, onde elettromagnetiche - Applicare conoscenza e comprensione Impostare lo svolgimento di un problema di fisica classica e risolverlo, saper descrivere il mondo fisico classico con le grandezze fisiche opportune e le loro relazioni, saper prevedere correttamente e quantitativamente, lo svolgersi di un processo fisico - Capacità critiche e di giudizio Capacità di individuare, in forma scritta, per un problema, le grandezze fisiche coinvolte, le loro relazioni e i rapporti numerici esatti o approssimati, tramite esempi in aula relazionati alla parte teorica svolta, esercitazioni scritte durante il corso, aiuto del tutor allo svolgimento degli esercizi e prova scritta finale. - Capacità comunicative Tramite domande specifiche su previsioni riguardanti la teoria fisica spiegata, si incoraggiano gli studenti a descrivere il quadro fisico e gli sviluppi della situazione proposta. Prova orale finale dove lo studente è in grado di descrivere a parole e in formule i principali argomenti della materia e le loro implicazioni - Capacità di apprendimento In maniera autonoma lo studente è in grado di riconoscere i termini essenziali di un fenomeno fisico classico, quali sono le grandezze fisiche in gioco, le loro relazioni e l’evoluzione nel tempo del sistema, di ipotizzare eventualmente le modifiche per ottenere un diverso risultato desiderato, impostare e risolvere quantitativamente i problemi fisici che si trova di fronte o che vuole impostare. Relazionarsi costruttivamente agli apparati di misura necessari per lo studio quantitativo del fenomeno stesso. Canale: 1 - SIBILIA CONCETTA (programma) PARTE 1 (Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 1) Cinematica del punto: moto rettilineo 1.1 Introduzione, 1.2 Moto rettilineo, 1.3 Velocità del moto rettilineo, 1.4 Accelerazione nel moto rettilineo, 1.5 Moto verticale di un corpo, 1.6 Moto armonico semplice. Cinematica del punto: moto nel piano 2.1 Moto nel piano. Posizione e velocità, 2.2 Accelerazione nel moto piano, 2.3 Moto circolare, 2.4 Moto parabolico dei corpi, 2.5 Moto nello spazio, 2.6 Riepilogo sulla cinematica del punto. Dinamica del punto: le leggi di Newton 3.1 Principio d’inerzia. Introduzione del concetto di forza, 3.2 Leggi di Newton, 3.3 Quantità di moto. Impulso, 3.4 Risultante delle forze. Equilibrio. Reazioni vincolari, 3.5 Classificazione delle forze, 3.6 Azione dinamica delle forze, 3.7 Forza peso, 3.8 Forza di attrito radente, 3.9 Piano inclinato, 3.10 Forza elastica, 3.11 Forza di attrito viscoso, 3.12 Forze centripete, 3.13 Pendolo semplice, 3.14 Tensione dei fili, 11.2 La forza gravitazionale (cenni). Dinamica del punto: lavoro, energia, momento 4.1 Lavoro. Potenza. Energia cinetica, 4.2 Lavoro della forza peso, 4.3 Lavoro di una forza elastica, 4.4 Lavoro di una forza d’attrito radente, 4.5 Forze conservative, Energia potenziale, 4.6 Conservazione dell’energia meccanica, 4.7 Momento angolare. Momento della forza, 4.8 Riepilogo sulla dinamica del punto. Moti relativi 5.1 Sistemi di riferimento. Velocità e accelerazione relative (cenni), 5.2 Sistemi di riferimento inerziali. 5.3 Moto di trascinamento traslatorio rettilineo. Dinamica dei sistemi di punti materiali 6.1 Sistemi di punti. Forze interne e forze esterne, 6.2 Centro di massa di un sistema di punti. Teorema del moto del centro di massa, 6.3 Conservazione della quantità di moto, 6.4 Teorema del momento angolare, 6.5 Conservazione del momento angolare, 6.8 Il teorema dell’energia cinetica, 7.1 Definizione di corpo rigido. Prime proprietà, 7.3 Corpo continuo. Densità. Posizione del centro di massa. Fenomeni d’urto 8.1 Urti tra due punti materiali, 8.2 Urto completamente anelastico, 8.3 Urto elastico. 9.Meccanica dei fluidi- 9.1 Generalità 9.2 Statica dei Fluidi 9.3 Principio di Archimede 10 Oscillazioni 11. Gravitazione Primo principio della termodinamica 12.1 Sistemi e stati termodinamici, 12.2 Equilibrio termodinamico, 12.3 Definizione di temperatura. Termometri, 12.4 Sistemi adiabatici. Esperimenti di Joule. Calore, 12.5 Primo principio della termodinamica. Energia interna, 12.6 Trasformazioni termodinamiche. Lavoro e calore, 12.7 Calorimetria, 12.8 Processi isotermi. Gas Ideali 13.1 leggi dei gas ed equazione di stato dei gas ideali. 13.3 Trasformazioni di un gas . 13.4 Calori specifici.13.5 Energia interna di un gas ideale 13.6 Studio di alcune trasformazioni.13.7 Trasformazioni cicliche Secondo principio della termodinamica 14.1 Enunciati del secondo principio della termodinamica.14.2 reversibilità e irreversibilità.14.3 Teorema di Carnet- 14.5teorema di Clausius. 14.6 Funzione di stato entropia. 14.7 Il principio di aumento dell’entropia- 14.8 Calcoli di variazioni di entropia PARTE 2 (Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 2) Forza elettrostatica. Campo elettrostatico 1.1 Cariche elettriche. Isolanti e conduttori, 1.2 Struttura elettrica della materia, 1.3 La legge di Coulomb, 1.4 Campo elettrostatico, 1.5 Campo elettrostatico prodotto da una distribuzione continua di cariche, 1.6 Linee di forza del campo elettrostatico, 1.7 Moto di una carica in un campo elettrostatico. Lavoro elettrico. Potenziale elettrostatico 2.1 Lavoro della forza elettrica. Tensione, potenziale, 2.2 Calcolo del potenziale elettrostatico, 2.3 Energia potenziale elettrostatica, 2.4 Il campo come gradiente del potenziale, 2.5 Superfici equipotenziali,, 2.7 Il dipolo elettrico, 2.8 La forza su un dipolo elettrico (solo caso del campo uniforme). La legge di Gauss 3.1 Flusso del campo elettrostatico. Legge di Gauss, 3.2 Dimostrazione della legge di Gauss, 3.3 Alcune applicazioni e conseguenze della legge di Gauss. Conduttori. Energia elettrostatica 4.1 Conduttori in equilibrio, 4.2 Conduttore cavo. Schermo elettrostatico, 4.3 Condensatori, 4.4 Collegamento dei condensatori, 4.5 Energia del campo elettrostatico, 4.6 Dielettrici. La costante dielettrica, 4.7 Polarizzazione dei dielettrici (Cenni), 4.8 Equazioni generali dell’elettrostatica in presenza di dielettrici. Corrente elettrica 5.1 Conduzione elettrica, 5.2 Corrente elettrica. Corrente elettrica stazionaria, 5.3 Legge di Ohm della conduzione elettrica, 5.5 Resistori in serie e in parallelo, 5.6 Forza elettromotrice. Legge di Ohm generalizzata, 5.7 Carica e scarica di un condensatore attraverso un resistore. Campo magnetico. Forza magnetica 6.1 Interazione magnetica. Campo magnetico, 6.2 Elettricità e magnetismo, 6.3 Forza magnetica su una carica in moto, 6.4 Forza magnetica su un conduttore percorso a corrente, 6.5 Momenti meccanici su circuiti piani, 6.7 Moto di una particella carica in un campo magnetico B. Sorgenti del campo magnetico. Legge di Ampère 7.1 Campo magnetico prodotto da una corrente, 7.2 Calcoli di campi magnetici prodotti da circuiti particolari, 7.3 Azioni elettrodinamiche fra fili percorsi da corrente, 7.4 Legge di Ampère, 7.5 Proprietà magnetiche della materia. Permeabilità e suscettività magnetica( cenni) 7.6 Meccanismi di magnetizzazione e correnti amperiane (Cenni), 7.7 La legge di Gauss per il campo magnetico, 7.8 Equazioni generali della magnetostatica in presenza di mezzi magnetizzati(cenni). Campi elettrici e magnetici variabili nel tempo 8.1 Legge di Faraday dell’induzione elettromagnetica, 8.2 Origine del campo elettrico indotto e della f.e.m. indotta, 8.3 Applicazioni della legge di Faraday, 8.4 Autoinduzione, 8.5 Energia magnetica, 8.6 Induzione mutua, 8.7 Legge di Ampère-Maxwell, 8.8 Le equazioni di Maxwell, 10.1 Cenni alle onde elettromagnetiche, 10.2 Cenni alle onde elettromagnetiche piane, 10.3 Cenno alla deduzione delle onde elettromagnetiche piane dalle equazioni di Maxwell. Primo principio della termodinamica 12.1 Sistemi e stati termodinamici, 12.2 Equilibrio termodinamico, 12.3 Definizione di temperatura. Termometri, 12.4 Sistemi adiabatici. Esperimenti di Joule. Calore, 12.5 Primo principio della termodinamica. Energia interna, 12.6 Trasformazioni termodinamiche. Lavoro e calore, 12.7 Calorimetria, 12.8 Processi isotermi. Gas Ideali 13.1 leggi dei gas ed equazione di stato dei gas ideali. 13.3 Trasformazioni di un gas . 13.4 Calori specifici.13.5 Energia interna di un gas ideale 13.6 Studio di alcune trasformazioni.13.7 Trasformazioni cicliche Secondo principio della termodinamica 14.1 Enunciati del secondo principio della termodinamica.14.2 reversibilità e irreversibilità.14.3 Teorema di Carnet- 14.5teorema di Clausius. 14.6 Funzione di stato entropia. 14.7 Il principio di aumento dell’entropia- 14.8 Calcoli di variazioni di entropia PARTE 2 (Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 2) Forza elettrostatica. Campo elettrostatico 1.1 Cariche elettriche. Isolanti e conduttori, 1.2 Struttura elettrica della materia, 1.3 La legge di Coulomb, 1.4 Campo elettrostatico, 1.5 Campo elettrostatico prodotto da una distribuzione continua di cariche, 1.6 Linee di forza del campo elettrostatico, 1.7 Moto di una carica in un campo elettrostatico. Lavoro elettrico. Potenziale elettrostatico 2.1 Lavoro della forza elettrica. Tensione, potenziale, 2.2 Calcolo del potenziale elettrostatico, 2.3 Energia potenziale elettrostatica, 2.4 Il campo come gradiente del potenziale, 2.5 Superfici equipotenziali,, 2.7 Il dipolo elettrico, 2.8 La forza su un dipolo elettrico (solo caso del campo uniforme). La legge di Gauss 3.1 Flusso del campo elettrostatico. Legge di Gauss, 3.2 Dimostrazione della legge di Gauss, 3.3 Alcune applicazioni e conseguenze della legge di Gauss. Conduttori. Energia elettrostatica 4.1 Conduttori in equilibrio, 4.2 Conduttore cavo. Schermo elettrostatico, 4.3 Condensatori, 4.4 Collegamento dei condensatori, 4.5 Energia del campo elettrostatico, 4.6 Dielettrici. La costante dielettrica, 4.7 Polarizzazione dei dielettrici (Cenni), 4.8 Equazioni generali dell’elettrostatica in presenza di dielettrici. Corrente elettrica 5.1 Conduzione elettrica, 5.2 Corrente elettrica. Corrente elettrica stazionaria, 5.3 Legge di Ohm della conduzione elettrica, 5.5 Resistori in serie e in parallelo, 5.6 Forza elettromotrice. Legge di Ohm generalizzata, 5.7 Carica e scarica di un condensatore attraverso un resistore. Campo magnetico. Forza magnetica 6.1 Interazione magnetica. Campo magnetico, 6.2 Elettricità e magnetismo, 6.3 Forza magnetica su una carica in moto, 6.4 Forza magnetica su un conduttore percorso a corrente, 6.5 Momenti meccanici su circuiti piani, 6.7 Moto di una particella carica in un campo magnetico B. Sorgenti del campo magnetico. Legge di Ampère 7.1 Campo magnetico prodotto da una corrente, 7.2 Calcoli di campi magnetici prodotti da circuiti particolari, 7.3 Azioni elettrodinamiche fra fili percorsi da corrente, 7.4 Legge di Ampère, 7.5 Proprietà magnetiche della materia. Permeabilità e suscettività magnetica( cenni) 7.6 Meccanismi di magnetizzazione e correnti amperiane (Cenni), 7.7 La legge di Gauss per il campo magnetico, 7.8 Equazioni generali della magnetostatica in presenza di mezzi magnetizzati(cenni). Campi elettrici e magnetici variabili nel tempo 8.1 Legge di Faraday dell’induzione elettromagnetica, 8.2 Origine del campo elettrico indotto e della f.e.m. indotta, 8.3 Applicazioni della legge di Faraday, 8.4 Autoinduzione, 8.5 Energia magnetica, 8.6 Induzione mutua, 8.7 Legge di Ampère-Maxwell, 8.8 Le equazioni di Maxwell, 10.1 Cenni alle onde elettromagnetiche, 10.2 Cenni alle onde elettromagnetiche piane, 10.3 Cenno alla deduzione delle onde elettromagnetiche piane dalle equazioni di Maxwell.    Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 1 – Meccanica e Termodinamica, 2a Edizione, Editore Edises, Napoli (La parte 1 del programma d’esame del corso segue la numerazione dei paragrafi del testo).  Mazzoldi-Nigro-Voci, Elementi di Fisica 2 - Elettromagnetismo, 2a Edizione, Editore Edises, Napoli (La parte 2 del programma d’esame del corso segue la numerazione dei paragrafi del testo).  Michelotti, Fisica generale - Esercizi svolti per corsi del nuovo ordinamento universitario, 3° Edizione, Editore Esculapio, Bologna. (Date degli appelli d'esame) - D'ALESSANDRO GIUSEPPE Canale: 2 - GERMANO MASSIMO (programma) Corso di laurea in Ingegneria Informatica e Automatica - A.A. 2019/20 Programma del corso: Fisica Docenti: Prof. Massimo Germano, Prof. Adriano Alippi, Grandezze fisiche fondamentali e derivate. Sistemi di unità di misura. (Intr.1-6) Cinematica del punto materiale Sistemi di riferimento. Modello di punto materiale. Traiettoria. Equazioni del moto: equazione oraria e moti componenti. Vettori spostamento, velocità e accelerazione. Moto rettilineo uniforme, uniformemente accelerato, circolare uniforme, armonico. Moti centrali e velocità areolare. Moto dei gravi. Grandezze cinematiche nei moti relativi. Dinamica del punto materiale Legge d'inerzia e terne inerziali. Forza e massa inerziale. Primo, secondo e terzo principio della dinamica. Interazioni fondamentali. Quantità di moto e impulso di una forza: conservazione della quantità di moto. Forza peso, forze elastiche, reazioni vincolari, forze di attrito, resistenze passive. Oscillatore armonico: oscillazioni libere, smorzate e forzate. Pendolo semplice. Momento di una forza rispetto a un punto e rispetto a un asse. Momento della quantità di moto e impulso del momento: conservazione del momento della quantità di moto. Sistemi di riferimento non inerziali: forze apparenti, forze centrifughe e di Coriolis. Lavoro ed energia per il punto materiale Lavoro ed energia cinetica. Potenza. Teorema delle forze vive. Campi di forza conservativi ed energia potenziale: conservazione dell'energia meccanica. Energia potenziale della forza peso e delle forze elastiche. Forze non conservative. Massa inerziale e gravitazionale. Meccanica dei sistemi di punti materiali e meccanica dei corpi rigidi Centro di massa: definizione e proprietà. Quantità di moto di un sistema di punti materiali: conservazione e variazione temporale. Momento della quantità di moto di un sistema di punti materiali: conservazione e variazione temporale. Urti centrali normali. Cinematica e dinamica del corpo rigido. Risultante e momento risultante di un sistema di forze. Corpo girevole intorno a un asse fisso: momento d'inerzia rispetto a un asse. Energia cinetica di un corpo rigido libero. Statica del corpo rigido. Meccanica dei corpi deformabili e meccanica dei fluidi Cenni di struttura della materia. Stato solido, liquido e gassoso. Reticolo cristallino e forze interatomiche. Sforzi e deformazioni; deformazioni elastiche e plastiche. Legge di Hooke. I fluidi: liquidi e gas. Forze di volume e di superficie: pressione in un punto di un fluido. Principio di Pascal. Equazione della statica dei fluidi. Fluidi pesanti: la pressione idrostatica. Principio di Archimede. Termologia Temperatura. Scale termometriche e termometri. Espansione termica dei solidi e dei fluidi. Quantità di calore. Calorimetri e caloria. Capacità termica e calori specifici. Primo principio della termodinamica Sistemi termodinamici, variabili di stato. Equilibrio termodinamico e trasformazioni. Trasformazioni reversibili e irreversibili. Equazioni di stato. Lavoro in trasformazioni reversibili. Calore ed energia: equivalente meccanico della caloria. Primo principio della termodinamica; energia interna e conservazione dell' energia. Capacità termiche e calori specifici. Processi isotermi e processi adiabatici. (Cap XI, 1-9 e 11-12) Stati gassoso e liquido della materia Equazione di stato per i gas perfetti. Energia interna dei gas perfetti. Primo principio della termodinamica per i gas perfetti e trasformazioni di gas perfetti. Teoria cinetica e modello dei gas perfetti: equazione di stato dei gas perfetti e interpretazione cinetica della temperatura. Calori specifici e molari dei gas perfetti; equipartizione dell'energia. Trasformazioni politropiche. Secondo principio della termodinamica Processi spontanei e irreversibilità. Macchine termiche. Macchina e ciclo di Carnot. Secondo principio della termodinamica: enunciati di Clausius e Kelvin. Teorema di Carnot. Entropia e sue variazioni in processi reversibili e irreversibili. Disequazione di Clausius. Entropia di sistemi isolati. Elettrostatica Interazioni fra cariche elettriche: legge di Coulomb. Definizione operativa e proprietà del campo elettrico E; la costante dielettrica del vuoto o. Conduttori e isolanti. Flusso di E. Legge di Gauss e applicazioni: campo prodotto da distribuzioni di cariche (puntiformi, aventi simmetria sferica, estendentisi all'infinito); filo indefinito, strato e doppio strato piano; conduttori carichi all’equilibrio. Il potenziale elettrostatico. Energia del campo elettrostatico. Dipolo elettrico: potenziale e campo elettrico; azione su un dipolo in un campo esterno. Teorema della divergenza. Capacità elettrica di un conduttore isolato e di due conduttori in mutua presenza: condensatori; capacità di un condensatore sottile. Condensatori in serie e in parallelo. Energia di carica di un condensatore. Il campo elettrostatico nei dielettrici: il vettore intensità di polarizzazione P e il vettore spostamento elettrico D. Divergenza di E, P e D. Correnti elettriche stazionarie Densità e intensità di corrente. Equazione di continuità. Legge di Ohm: conducibilità, resistività, resistenza. Legge di Joule. Circuiti elettrici. Forze elettromotrici. Magnetostatica nel vuoto Definizione operativa del vettore induzione magnetica B. Forza di Lorentz su una carica in moto. Forza magnetica su un filo percorso da corrente: seconda formula di Laplace. Azione magnetica su una spira: momento magnetico. Effetto Hall. Legge di Ampère: prima formula di Laplace; filo rettilineo indefinito (Legge di Biot Savart), solenoide. Teorema della Circuitazione. Corrente di spostamento. Azioni tra correnti e definizione elettrodinamica dell’ampere. Il magnetismo nella materia: momento magnetico, vettore campo magnetico H, suscettività e permeabilità magnetica . Campi elettrici e magnetici lentamente variabili nel tempo Induzione elettromagnetica: legge di Faraday-Neumann-Lenz. Forza elettromotrice indotta. Energia del campo magnetico. Coefficienti di autoinduzione e di mutua induzione. Circuiti in corrente variabile nel tempo: circuito RC, RL. Le equazioni di Maxwell e le onde elettromagnetiche. Corrente di spostamento e IV equazione di Maxwell. Le equazioni di Maxwell. Propagazione di una perturbazione elettromagnetica in un mezzo dielettrico omogeneo, privo di cariche e di correnti: equazione delle onde; velocità di propagazione; velocità della luce nel vuoto. Onde piane in un mezzo omogeneo. Energia e intensità delle onde elettromagnetiche; vettore di Poynting. Generazione onde elettromagnetiche: dipolo oscillante. Lo spettro delle onde elettromagnetiche. Propagazione delle onde elettromagnetiche. Riflessione e rifrazione di onde piane. legge di Snellius-Cartesio, riflessione totale. Pressione di radiazione, Interferenza e diffrazione Introduzione, Il principio di Huygens-Fresnel, esperienza di Young, cenni sulla diffrazione di Fresnel e di Fraunhofer Relatività Introduzione alle relatività, elettromagnetismo e relatività, forma covariante delle equazioni. Lezioni di Fisica Vol. 1 D. Sette, M. Bertolotti ed. Masson Lezioni di Fisica Vol. 2 D. Sette, A. Alippi ed. Masson Per gli esercizi, si consiglia altresì il testo: A. Alippi, A. Bettucci, M. Germano: Fisica generale, esercizi risolti e guida allo svolgimento con richiami di teoria, Ed. Esculapio (Bologna, 2017) --------------------   Fisica generale I e II. Lezioni di Fisica, meccanica termodinamica (D. Sette, A. Alippi) Masson Lezioni di Fisica, elettromagnetismo ottica (D.Sette, M. Bertolotti) Masson Per gli esercizi, si consiglia altresì il testo: A. Alippi, A. Bettucci, M. Germano: Fisica generale, esercizi risolti e guida allo svolgimento con richiami di teoria, Ed. Esculapio (Bologna, 2017) (Date degli appelli d'esame) - BELARDINI ALESSANDRO (programma) PARTE DI PROGRAMMA INERENTE ALLA SOLA CODOCENZA Meccanica dei corpi deformabili e meccanica dei fluidi Cenni di struttura della materia. Stato solido, liquido e gassoso. Reticolo cristallino e forze interatomiche. Sforzi e deformazioni; deformazioni elastiche e plastiche. Legge di Hooke. I fluidi: liquidi e gas. Forze di volume e di superficie: pressione in un punto di un fluido. Principio di Pascal. Equazione della statica dei fluidi. Fluidi pesanti: la pressione idrostatica. Principio di Archimede. Termologia Temperatura. Scale termometriche e termometri. Espansione termica dei solidi e dei fluidi. Quantità di calore. Calorimetri e caloria. Capacità termica e calori specifici. Primo principio della termodinamica Sistemi termodinamici, variabili di stato. Equilibrio termodinamico e trasformazioni. Trasformazioni reversibili e irreversibili. Equazioni di stato. Lavoro in trasformazioni reversibili. Calore ed energia: equivalente meccanico della caloria. Primo principio della termodinamica; energia interna e conservazione dell' energia. Capacità termiche e calori specifici. Processi isotermi e processi adiabatici. Stati gassoso e liquido della materia Equazione di stato per i gas perfetti. Energia interna dei gas perfetti. Primo principio della termodinamica per i gas perfetti e trasformazioni di gas perfetti. Teoria cinetica e modello dei gas perfetti: equazione di stato dei gas perfetti e interpretazione cinetica della temperatura. Calori specifici e molari dei gas perfetti; equipartizione dell'energia. Secondo principio della termodinamica Processi spontanei e irreversibilità. Macchine termiche. Macchina e ciclo di Carnot. Secondo principio della termodinamica: enunciati di Clausius e Kelvin. Teorema di Carnot. Entropia e sue variazioni in processi reversibili e irreversibili. Disequazione di Clausius. Entropia di sistemi isolati.   Libri di testo consigliati Per la teoria: Lezioni di Fisica Vol. 1 D. Sette, A. Alippi ed. Masson Per gli esercizi, si consiglia altresì il testo: A. Alippi, A. Bettucci, M. Germano: Fisica generale, esercizi risolti e guida allo svolgimento con richiami di teoria, Ed. Esculapio (Bologna, 2017) --------------------	12	FIS/01	48	72	-	-	Attività formative di base	ITA
AAF1101 - LINGUA INGLESE (obiettivi) Fornire agli studenti le basi linguistiche più comuni per orientarsi nell'ambito della comunicazione scientifica scritta. - Vellucci Lina (programma) Revisione e consolidamento delle strutture grammaticali di base e delle funzioni linguistiche. Quanto contenuto nel libro di testo: Headway Digital Gold B1 + by Liz and John Soars and Paul Hancock Oxford University Press 5th Edition Tempi verbali Verbi ausiliari Verbi modali Present Simple, Present Continuous, Present Continuous for the Future, Future Simple, to be going, Past Simple, Past Continuous, Present Perfect Simple, Present Perfect Continuous, Past Perfect Simple, Present and Past Passive, Modals of Probability, Usato per, Zero, primo, secondo, terzo condizionale. Discorso diretto/indiretto. Parti del discorso: articoli e nomi. Pronomi. Determinanti. Aggettivi. Avverbi. Congiunzioni. Preposizioni. Verbi fraseali.   Coursebook: Headway Digital Gold B1 + by Liz and John Soars and Paul Hancock Oxford University Press Fifth Edition Self-Study Reference Grammar English Grammar in Use by Raymond Murphy Cambridge, CUP Fourth Edition with answers Content and Language Integrated Learning (CLIL) material in photocopy. (Date degli appelli d'esame)	3		12	18	-	-	Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c)	ITA

Secondo anno

Primo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1018706 - PROGETTAZIONE DEL SOFTWARE (obiettivi) Obiettivi generali: Il corso propone un'introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, usando il linguaggio Java come strumento per illustrare concetti fondamentali come oggetti, metodi, classi, interfacce, ereditarietà, polimorfismo, tipi generici, package, iteratori ed eccezioni. Particolare enfasi viene posta sull'uso e sul progetto di librerie software e su aspetti generali come modularità, robustezza, riusabilità e manutenibilità del codice illustrando concetti come astrazione, incapsulamento, mascheramento dell'informazione, generalizzazione e specializzazione che consentono di realizzare applicazioni complesse su larga scala. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: I principali standard della progettazione orientata agli oggetti. Le tecniche per la programmazione su larga scala orientata agli oggetti.Il linguaggio di progettazione del software UML. Il linguaggio di programmazione JAVA. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di progettare una applicazione costituita da diverse classi e associazioni, e da diverse attivita` anche concorrenti che insistono sulle stesse. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la qualità di una applicazione distinguendo gli aspetti relativi alla modellazione dei dati da quelli relative alla modellazione dei processi. Capacità comunicative: Le attività progettuali e le esercitazioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere i requisiti di una applicazione software di media complessita', nonché le scelte progettuali e le metodologie di progettazione e sviluppo di tale applicazione. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso. Canale: 1 - LIBERATORE PAOLO (programma) Il corso propone inizialmente un'introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, usando il linguaggio Java come strumento per illustrare concetti fondamentali come oggetti, classi, metodi, interfacce, ereditarietà, polimorfismo, tipi generici, package, eccezioni. Particolare enfasi viene posta sull'uso e sul progetto di librerie software e su aspetti generali come modularità, robustezza, riusabilità e manutenibilità del codice illustrando concetti come astrazione, incapsulamento, mascheramento dell'informazione, generalizzazione e specializzazione che consentono di realizzare applicazioni complesse su larga scala. Successivamente si considerano gli aspetti fondamentali relativi alla progettazione del software: le qualità del software, la distinzione tra analisi (concettualizzazione) e progettazione (realizzazione), la nozione di specifica, ecc. Gli argomenti vengono trattati dando enfasi ad aspetti metodologici e ad aspetti sperimentali utilizzando la notazione di UML (Unified Modeling Language) per la fase di analisi, e il linguaggio Java precedentemente introdotto per la fase di progettazione. Alla fine lo studente dovrebbe avere acquisito tecniche e metodi per affrontare problemi di progettazione dei programmi secondo una metodologia basata sulla distinzione tra concettualizzazione e realizzazione, sulla modularizzazione e sulla orientazione agli oggetti. 1. Ciclo di vita e qualità del software Il contesto organizzativo. Il ciclo di sviluppo dei programmi: raccolta dei requisiti, analisi, progettazione e realizzazione, verifica e manutenzione. Le qualità del software: qualità esterne e interne. La modularizzazione. Criteri per la modularizzazione. 2. Programmazione OO in Java Programmazione imperativa, oggetti String, tipi di dato in Java, istruzioni, metodi statici, passaggio parametri, vettori e matrici, I/O streams e file. Classi: campi, metodi, modificatori accesso, costruttori, eccezioni. Ereditarietà, overriding, compatibilità, polimorfismo, uguaglianza e copia (Object, Class, equals, clone). Classi astratte e interfacce, Java Collection Framework. GUI e Java Swing. 3. Programmazione avanzata in Java Schemi realizzativi per astrazione di valore, di valore collezione e di entità. Threading in Java. Programmazione di rete e Java Socket. Testing, Junit e logging in Java 4. La fase di analisi Introduzione alla fase di analisi. Il linguaggio UML. Diagrammi strutturali e diagrammi comportamentali. La metodologia di analisi. Verifiche di qualità. 5. La fase di progetto Obiettivi e risultati attesi della fase di progetto. Specifica degli algoritmi. Responsabilità sulle associazioni. Uso di strutture di dati. Gestione degli eventi. Aspetti legati alla concorrenza. API delle classi Java progettate. 6. La fase di realizzazione Realizzazione in Java dei diagrammi strutturali e comportamentali. La realizzazione di classi. La realizzazione di associazioni. Uso dell'ereditarietà. Programmazione ad eventi e concorrente per realizzare comportamenti dinamici.   Dispense del corso, disponibili presso il sito del corso. (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - DE GIACOMO GIUSEPPE (programma) Il corso propone inizialmente un'introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, usando il linguaggio Java come strumento per illustrare concetti fondamentali come oggetti, classi, metodi, interfacce, ereditarietà, polimorfismo, tipi generici, package, eccezioni. Particolare enfasi viene posta sull'uso e sul progetto di librerie software e su aspetti generali come modularità, robustezza, riusabilità e manutenibilità del codice illustrando concetti come astrazione, incapsulamento, mascheramento dell'informazione, generalizzazione e specializzazione che consentono di realizzare applicazioni complesse su larga scala. Successivamente si considerano gli aspetti fondamentali relativi alla progettazione del software: le qualità del software, la distinzione tra analisi (concettualizzazione) e progettazione (realizzazione), la nozione di specifica, ecc. Gli argomenti vengono trattati dando enfasi ad aspetti metodologici e ad aspetti sperimentali utilizzando la notazione di UML (Unified Modeling Language) per la fase di analisi, e il linguaggio Java precedentemente introdotto per la fase di progettazione. Alla fine lo studente dovrebbe avere acquisito tecniche e metodi per affrontare problemi di progettazione dei programmi secondo una metodologia basata sulla distinzione tra concettualizzazione e realizzazione, sulla modularizzazione e sulla orientazione agli oggetti. 1. Ciclo di vita e qualità del software Il contesto organizzativo. Il ciclo di sviluppo dei programmi: raccolta dei requisiti, analisi, progettazione e realizzazione, verifica e manutenzione. Le qualità del software: qualità esterne e interne. La modularizzazione. Criteri per la modularizzazione. 2. Programmazione OO in Java Programmazione imperativa, oggetti String, tipi di dato in Java, istruzioni, metodi statici, passaggio parametri, vettori e matrici, I/O streams e file. Classi: campi, metodi, modificatori accesso, costruttori, eccezioni. Ereditarietà, overriding, compatibilità, polimorfismo, uguaglianza e copia (Object, Class, equals, clone). Classi astratte e interfacce, Java Collection Framework. GUI e Java Swing. 3. Programmazione avanzata in Java Schemi realizzativi per astrazione di valore, di valore collezione e di entità. Threading in Java. Programmazione di rete e Java Socket. Testing, Junit e logging in Java 4. La fase di analisi Introduzione alla fase di analisi. Il linguaggio UML. Diagrammi strutturali e diagrammi comportamentali. La metodologia di analisi. Verifiche di qualità. 5. La fase di progetto Obiettivi e risultati attesi della fase di progetto. Specifica degli algoritmi. Responsabilità sulle associazioni. Uso di strutture di dati. Gestione degli eventi. Aspetti legati alla concorrenza. API delle classi Java progettate. 6. La fase di realizzazione Realizzazione in Java dei diagrammi strutturali e comportamentali. La realizzazione di classi. La realizzazione di associazioni. Uso dell'ereditarietà. Programmazione ad eventi e concorrente per realizzare comportamenti dinamici.   Dispense del corso, disponibili presso il sito del corso. (Date degli appelli d'esame) - MECELLA MASSIMO (programma) Il corso propone inizialmente un'introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, usando il linguaggio Java come strumento per illustrare concetti fondamentali come oggetti, classi, metodi, interfacce, ereditarietà, polimorfismo, tipi generici, package, eccezioni. Particolare enfasi viene posta sull'uso e sul progetto di librerie software e su aspetti generali come modularità, robustezza, riusabilità e manutenibilità del codice illustrando concetti come astrazione, incapsulamento, mascheramento dell'informazione, generalizzazione e specializzazione che consentono di realizzare applicazioni complesse su larga scala. Successivamente si considerano gli aspetti fondamentali relativi alla progettazione del software: le qualità del software, la distinzione tra analisi (concettualizzazione) e progettazione (realizzazione), la nozione di specifica, ecc. Gli argomenti vengono trattati dando enfasi ad aspetti metodologici e ad aspetti sperimentali utilizzando la notazione di UML (Unified Modeling Language) per la fase di analisi, e il linguaggio Java precedentemente introdotto per la fase di progettazione. Alla fine lo studente dovrebbe avere acquisito tecniche e metodi per affrontare problemi di progettazione dei programmi secondo una metodologia basata sulla distinzione tra concettualizzazione e realizzazione, sulla modularizzazione e sulla orientazione agli oggetti. 1. Ciclo di vita e qualità del software Il contesto organizzativo. Il ciclo di sviluppo dei programmi: raccolta dei requisiti, analisi, progettazione e realizzazione, verifica e manutenzione. Le qualità del software: qualità esterne e interne. La modularizzazione. Criteri per la modularizzazione. 2. Programmazione OO in Java Programmazione imperativa, oggetti String, tipi di dato in Java, istruzioni, metodi statici, passaggio parametri, vettori e matrici, I/O streams e file. Classi: campi, metodi, modificatori accesso, costruttori, eccezioni. Ereditarietà, overriding, compatibilità, polimorfismo, uguaglianza e copia (Object, Class, equals, clone). Classi astratte e interfacce, Java Collection Framework. GUI e Java Swing. 3. Programmazione avanzata in Java Schemi realizzativi per astrazione di valore, di valore collezione e di entità. Threading in Java. Programmazione di rete e Java Socket. Testing, Junit e logging in Java 4. La fase di analisi Introduzione alla fase di analisi. Il linguaggio UML. Diagrammi strutturali e diagrammi comportamentali. La metodologia di analisi. Verifiche di qualità. 5. La fase di progetto Obiettivi e risultati attesi della fase di progetto. Specifica degli algoritmi. Responsabilità sulle associazioni. Uso di strutture di dati. Gestione degli eventi. Aspetti legati alla concorrenza. API delle classi Java progettate. 6. La fase di realizzazione Realizzazione in Java dei diagrammi strutturali e comportamentali. La realizzazione di classi. La realizzazione di associazioni. Uso dell'ereditarietà. Programmazione ad eventi e concorrente per realizzare comportamenti dinamici.   Dispense del corso, disponibili presso il sito del corso.	9	ING-INF/05	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1002027 - RICERCA OPERATIVA (obiettivi) L'insegnamento ha l'obiettivo di introdurre lo studente alla formulazione e alla soluzione di problemi reali che richiedono l'utilizzo di metodi quantitativi. In particolare, l'insegnamento intende fornire allo studente gli strumenti di base per riconoscere, formulare matematicamente e risolvere attraverso algoritmi specifici tali problemi in riferimento alle classi di problemi di Programmazione Lineare e Programmazione Lineare Intera. Conoscenza e comprensione: Approccio modellistico per la soluzione di un problema di decisione. Formulazione di problemi di Programmazione Lineare e di Programmazione Lineare Intera. Metodo del simplesso. Tecnica del Branch and Bound. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di formulare e risolvere problemi di Programmazione Lineare e di Programmazione Lineare Intera. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di classificare un problema di Programmazione Matematica e di decidere quale algoritmi utilizzare per la sua soluzione. Capacità comunicative: Le lezioni e le esercitazioni del corso permetteranno allo studente di essere in grado di comunicare e condividere formulazioni matematiche di problemi reali e le loro soluzioni. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le esercitazioni, stimoleranno lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese nel corso. Canale: 1 - ROMA MASSIMO (programma) Introduzione alla Ricerca Operativa. L’approccio modellistico e i modelli della Ricerca Operativa. La Programmazione Matematica. Modelli di Programmazione Lineare: generalità, struttura ed esempi. Interpretazione geometrica di un problema di Programmazione Lineare. Teoria della Programmazione Lineare. Il metodo del simplesso. Modelli di Programmazione Lineare Intera. La Programmazione Lineare Intera: formulazioni lineari, proprietà di interezza e totale unimodularità. Metodi generali per la soluzione di problemi di Programmazione Lineare Intera: la tecnica del Branch and Bound.   Il materiale didattico è reso disponibile sul sito web del corso a cura del docente. Tale materiale consiste in dispense appositamente redatte dal docente, che riportano tutti gli argomenti trattati nelle lezioni alle quali si aggiungono una raccolta di esercizi svolti e di esercizi di esame. Inoltre verranno proposte agli studenti prove di autovalutazione in itinere. (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - LIUZZI GIAMPAOLO (programma) Introduzione alla Ricerca Operativa La Programmazione Matematica Modelli di Programmazione Lineare La Programmazione Lineare Teoria della Programmazione Lineare Il metodo del simplesso La dualità nella Programmazione Lineare Modelli di Programmazione Lineare Intera La Programmazione Lineare Intera Metodi generali per la soluzione di problemi di Programmazione Lineare Intera   Dispense del corso (Date degli appelli d'esame)	6	MAT/09	24	36	-	-	Attività formative affini ed integrative	ITA
1056028 - TEORIA DEI SISTEMI (obiettivi) OBIETTIVI GENERALI: La teoria dei sistemi propone metodi di studio per classi di rappresentazioni matematiche di fenomeni naturali e artificiali. Obiettivo principale dell'insegnamento è far comprendere, e allo stesso tempo fornire i principali strumenti di analisi quantitativa, dei problemi connessi alla dipendenza non istantanea nella rappresentazione delle relazioni causa-effetto caratteristiche nella descrizione dei prodotti dell'ingegneria e più in generale dei fenomeni naturali. OBIETTIVI SPECIFICI: Il corso fornisce le metodologie per la comprensione e lo studio delle proprietà dei sistemi dinamici lineari a tempo continuo e a tempo discreto. CONOSCENZA E COMPRENSIONE: La comprensione della generalità del modello matematico in relazione al comportamento di sistemi da diversi ambiti disciplinari (meccanico, elettrico, demografico, .. ), consentirà allo studente di studiare, a partire dal modello, le proprietà fisiche del sistema particolare allo studio. CAPACITÀ APPLICATIVE: Al termine del corso lo studente sarà in grado di associare ad un processo discreto o processo continuo un modello matematico e studiarne le proprietà. AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Al termine del corso lo studente sarà in grado di individuare la migliore metodologia da utilizzare in base alla problematica in esame. ABILITÀ DI COMUNICAZIONE: Al termine del corso lo studente sarà in grado di motivare le proprie scelte di progettazione. CAPACITÀ DI APPRENDERE: Lo studente svilupperà capacità di studio autonome. Canale: 1 - MONACO SALVATORE (programma) Sistemi dinamici orientati e rappresentazioni con lo stato: dal fenomeno, al modello, al sistema astratto. Concetto di sistema dinamico causale: i sistemi lineari, stazionari, a dimensione finita; le rappresentazioni implicita ed esplicita; la decomposizione della risposta in libera e forzata; la matrice di transizione e la matrice delle risposte impulsive e le loro proprietà. Analisi nel dominio del tempo: i modi naturali nell'evoluzione libera dello stato per le rappresentazioni regolari; leggi di moto e traiettorie dei modi naturali; i modi naturali nel regime forzato e nella risposta in uscita. Analisi nel dominio della variabile complessa: la trasformata di Laplace per l'analisi dei sistemi a tempo continuo; la trasformata Z per l'analisi dei sistemi a tempo discreto. Il regime permanente e il regime transitorio; la risposta permanente a ingressi canonici. Studio del comportamento in frequenza: la risposta armonica. La rappresentazione della funzione di trasferimento. I diagrammi di Bode. Parametri significativi del modulo della risposta armonica e della risposta indiciale; collegamento tra comportamento nel tempo ed in frequenza. Funzione di trasferimento e problemi di realizzazione; calcolo delle rappresentazioni nello spazio di stato a partire dai modelli ingresso-uscita. I sistemi interconnessi. Le principali connessioni: serie, parallelo, a controreazione. Calcolo della funzione di trasferimento e sue proprietà Elementi di teoria della stabilità: definizione di stabilità per i sistemi lineari; condizioni e criteri. La stabilità interna: i criteri di Routh e Jury. La stabilità esterna nelle rappresentazioni lineari: condizioni; legami tra stabilità esterna ed interna. Elementi di studio delle proprietà interne dello stato: la raggiungibilità e l'osservabilità; la scomposizione rispetto ad esse; la scomposizione di Kalman e la struttura interna del sistema; collegamento con l'eccitabilità e l'osservabilità dei modi.   Salvatore Monaco, "Sistemi Lineari - Elementi di Analisi", Soc. Editrice Eusculapio Testi di riferimento e materiale didattico viene reso disponibile all'indirizzo: https://piazza.com/uniroma1.it/fall2018/1018744/home (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - CALIFANO CLAUDIA (programma) Sistemi dinamici orientati e rappresentazioni con lo stato. Dal fenomeno, al modello al sistema astratto. Concetto di sistema dinamico causale. I sistemi lineari, stazionari, a dimensione finita; la rappresentazione esplicita ed implicita; decomposizione in risposta libera e forzata; la matrice di transizione e la matrice delle risposte impulsive: loro proprietà. Analisi nel dominio del tempo I modi naturali nell'evoluzione libera dello stato per le rappresentazioni regolari; leggi di moto e traiettorie dei modi naturali; i modi naturali nel regime forzato e nella risposta in uscita. Analisi nel dominio della variabile complessa La trasformata di Laplace per l'analisi dei sistemi a tempo continuo. La trasformata Z per l'analisi dei sistemi a tempo discreto. Il regime permanente e il regime transitorio; la risposta permanente a ingressi canonici. Studio del comportamento in frequenza La risposta armonica. La rappresentazione della funzione di trasferimento. I diagrammi di Bode. Parametri significativi del modulo della risposta armonica e della risposta indiciale. Collegamento tra comportamento nel tempo ed in frequenza. Funzione di trasferimento e problemi di realizzazione. Calcolo delle rappresentazioni nello spazio di stato a partire dai modelli ingresso-uscita. I sistemi interconnessi. Le principali connessioni: serie, parallelo, a controreazione. Calcolo della funzione di trasferimento e sue proprietà Elementi di teoria della stabilità Definizione di stabilità per i sistemi lineari: condizioni e criteri. La stabilità interna: i criteri di Routh e Jury. La stabilità esterna nelle rappresentazioni lineari: condizioni; legami tra stabilità esterna ed interna. Elementi di studio delle proprietà interne dello stato: la raggiungibili e l'osservabilità; la composizione rispetto as esse; la scomposizione di Kalman e la struttura interna del sistema; collegamento con l'eccitabilità e l'osservabilità dei modi.   Materiale didattico in distribuzione sul sito PIAZZA Salvatore Monaco, "Sistemi Lineari - Elementi di Analisi", Soc. Editrice Eusculapio (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/04	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1017219 - ANALISI MATEMATICA II (obiettivi) Obiettivi generali: Il corso si propone di fornire le basi della teoria delle successioni e serie di funzioni e della teoria delle funzioni di variabile complessa, con applicazioni alla trasformata di Laplace e cenni di applicazione alla trasformata di Fourier. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: Conoscere i rudimenti della teoria dell’approssimazione, con particolare riguardo alle nozioni di convergenza puntuale e uniforme per successioni di funzioni di una o più variabili reali e di convergenza puntuale, assoluta, uniforme e totale per serie di funzioni, in particolare per serie di potenze e serie trigonometriche, scarto quadratico medio e convergenza in media quadratica, eguaglianza di Parseval per serie trigonometriche. Conoscere le basi della teoria delle funzioni di variabile complessa, con particolare riguardo alle nozioni di olomorfia, di punto singolare, di residuo, di trasformata di Laplace e formula di inversione. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di analizzare il comportamento di successioni di funzioni di una o più variabili reali (o di una variabile complessa) e di serie di funzioni di variabile reale o complessa dal punto di vista delle varie nozioni di convergenza. Saper ricostruire un segnale a partire dalla sua trasformata di Laplace. Essere in grado di risolvere problemi di Cauchy per equazioni differenziali lineari a coefficienti costanti mediante trasformata di Laplace e calcolare trasformate di Fourier di opportune classi di funzioni. Canale: 1 - GIACHETTI DANIELA (programma) Successioni e serie di funzioni, con particolare riguardo alle serie di potenze e di Fourier. Funzioni di variabile complessa. Integrazione nel campo complesso. Funzioni olomorfe. Primitiva di una funzione continua. Funzioni analitiche; zeri di una funzione analitica. Principio di identità. Prolungamento analitico. Punti singolari. Classificazione dei punti singolari isolati. Residuo e metodo di calcolo nel caso di un polo di ordine n. Serie bilatere e funzioni analitiche in corone circolari. Classificazione dei punti singolari in termini dei coefficienti della serie bilatera. Teorema dei residui e suo utilizzo per il calcolo di integrali di funzione di variabile reale. Trasfornata di Laplace e sue proprietà. Inversione della trasformata di Laplace. Applicazione alle equazioni differenziali ordinarie.   De Cicco-Giachetti, Metodi Matematici per l’Ingegneria. Cenni di teoria e testi d’esame Ed. Progetto Leonardo Esculapio Bologna Fusco-Marcellini-Sbordone, Analisi Matematica Due Ed. Liguori. Barozzi, Matematica per l’Ingegneria dell’Informazione Ed. Zanichelli (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - DE CICCO VIRGINIA (programma) I PARTE 1 Successioni di funzioni 2 Serie di funzioni 3 Serie di potenze 4 Serie di Taylor 5 Serie di Fourier II PARTE 6 Richiami sui numeri complessi 7 Funzioni di una variabile complessa 8 Funzioni olomorfe 9 Serie di potenze in campo complesso 10 Integrazione in campo complesso 11 Funzioni analitiche 12 Singolarità 13 Residui 14 Serie bilatere e serie di Laurent 15 Il teorema dei residui e le sue applicazioni 16 La trasformata di Laplace 17 Applicazioni alle equazioni differenziali   Testi De Cicco - Giachetti: Metodi matematici per l’Ingegneria, Ed. Esculapio (Bologna) 2013 Casalvieri – De Cicco: Esercizi di Analisi matematica II, Ed. LaDotta (Bologna) 2017 (Date degli appelli d'esame)	6	MAT/05	24	36	-	-	Attività formative di base	ITA

Secondo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1018704 - FONDAMENTI DI INFORMATICA II (obiettivi) Obiettivi generali: Conoscere gli algoritmi e le strutture dati fondamentali. Essere in grado di implementarli in un linguaggio di programmazione avanzato (Java o C) ed essere in grado di effettuare scelte progettuali per la risoluzione di problemi in domini applicativi reali. Conoscenza delle proprietà sintattiche e computazionali dei principali modelli di calcolo adottati nell'informatica: macchine di Turing e linguaggi formali, con studio teorico e pratico del parsing. Conoscenza degli aspetti relativi alla calcolabilità/decidibilità e complessità di problemi. FI2 Obiettivi specifici: Capacità di: - progettare/implementare soluzioni algoritmiche basate su tecniche studiate o su semplici varianti; - valutare approssimativamente le risorse computazionali necessarie a una soluzione algoritmica; - stimare problemi reali come trattabili o intrattabili; - effettuare scelte progettuali consapevoli per la soluzione di problemi; - generare parser per applicazioni generali. Conoscenza e comprensione: Conoscere le strutture dati e gli algoritmi fondamentali. Comprendere i concetti di complessità computazionale di un algoritmo, nonché di decidibilità e complessità di un algoritmo. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di progettare un algoritmo che risolva un problema e di realizzarlo in un linguaggio di programmazione evoluto. Caratterizzare la complessità computazionale di un problema e comprenderne le implicazioni in vista di una soluzione algoritmica. Impiegare tecniche di parsing. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la correttezza, l'adeguatezza e l'efficienza della soluzione algoritmica di un problema. Capacità comunicative: Essere in grado di descrivere in modo efficace le specifiche di un problema e di comunicare ad altri le scelte adottate e le motivazioni sottostanti a tali scelte. Capacità di apprendimento: Il corso consentirà lo sviluppo di capacità di approfondimento autonomo su argomenti del corso o ad essi correlati. Consentirà inoltre allo studente di poter agevolmente consultare manuali avanzati e/o specifici per l'apprendimento autonomo di soluzioni algoritmiche ad hoc. Canale: 1 - D'AMORE FABRIZIO (programma) PARTE 1: Algoritmi e Strutture Dati 1. Ricorsione Lineare, di coda. Binaria. Multipla. Esempi. 2. Algoritmi avanzati di ordinamento 3. Strutture dati Code di priorità e heap. Mappe e dizionari. Tavole hash. Mappe e dizionari ordinati. Alberi binari di ricerca e tecniche di bilanciamento 4. Algoritmi su grafi diretti e indiretti Il tipo di dato astratto grafo. rappresentazione dei grafi in memoria. Visite DFS e BFS e loro applicazioni. Cammini minimi (s-t, SSSP, APSP). Alberi ricoprenti minimi (e Union Find). Chiusura transitiva. D-DFS: topological sort, componenti fortemente connesse 5. Algoritmi su stringhe Pattern matching, compressione e algoritmo di Huffman. DNA e allineamento di sequenze 6. Randomizzazione Quicksort e Quickselect. Test di primalità randomizzato. PARTE 2: Modelli e linguaggi 1. Modello analisi algoritmi a costi uniformi. Delimitazioni inferiori e superiori alla complessità di algoritmi e problemi. 2. Macchine di Turing A un nastro, multinastro, non deterministiche, macchina universale 3. Calcolabilità Decidibilità, indecidibilità. Halting problem; riduzioni ed altri problemi indecidibili. Equivalenza di modelli di calcolo e la tesi di Church-Turing. 4. Complessità Classi P, NP. Riduzioni polinomiali e NP-completezza; esempi di problemi NP-completi. Oltre NP. Tecniche algoritmiche per problemi intrattabili. 5. Tecniche algoritmiche di base Divide et impera, Algoritmi greedy, Programmazione dinamica. Esempi. 6. Linguaggi Grammatiche, la gerarchia di Chomsky. Grammatiche e linguaggi regolari e context-free. Alberi di derivazione sintattica. Analisi lessicale. Tecniche per l'analisi sintattica. Generatori di parser. Attività di laboratorio richiedono di programmare soluzioni per esercizi relativi ad una selezione degli argomenti precedenti.   Parte I Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser. Algoritmi e strutture dati in Java. Apogeo Education - Maggioli Editore. 2015. http://www.apogeoeducation.com/9788891613394-algoritmi-e-strutture-dati-in-java.html Parte II Dispensa Pilu Crescenzi. "Dispense di Informatica Teorica". https://www.pilucrescenzi.it/wp/books/dispense-di-informatica-teorica/ Materiale integrativo distribuito dal docente (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - BECCHETTI LUCA (programma) PARTE 1: Algoritmi e Strutture Dati 1. Ricorsione 2. Introduzione e modello a costi uniformi (limiti) 2.1. Modelli di costo degli algoritmi: modello a costi uniformi 2.2. Analisi del caso peggiore e analisi asintotica 3. Algoritmi avanzati di ordinamento 3.1. Introduzione della tecnica divide-and-conquer 3.2. Algoritmi Merge-Sort e Quick-Sort 3.3. Limiti inferiori al costo dell'ordinamento 3.4. Algoritmi lineari di ordinamento: Bucket Sort e Radix Sort 4. Tecniche algoritmiche di base 4.1. Algoritmi greedy 4.2. Divide et impera 4.3. Programmazione dinamica 5. Strutture dati 5.1. Code di priorità e heap 5.2. Mappe 5.3. Tabelle hash 5.4. Mappe ordinate: alberi binari di ricerca 6. Algoritmi su grafi diretti e indiretti 6.1. Visita 6.2. Componenti connesse e applicazioni delle visite in profondità e ampiezza 6.3. Algoritmi per la ricerca di cammini minimi 6.4. Algooritmi per l'individuazione di alberi ricoprenti minimi 6.5. Union Find 7. Algoritmi su stringhe 7.1. Pattern matching: algoritmi di Boyer-Moore e Knuth-Morris-Pratt 7.2. Compressione e algoritmo di Huffman 7.3. DNA e allineamento di sequenze 8. Randomizzazione 8.1. Quicksort e Quickselect 8.2. Test di primalità 8.3. Algoritmi randomizzati efficienti per il test di primalità PARTE 2: Modelli e linguaggi 2.1 Automi a stati finiti 2.2 Espressioni regolari e grammatiche (Abstract Syntax Tree) 2.3 Analisi lessicale e sintattica 2.4 Traduttori: compiler generators Calcolabilità e complessità 2.5 Macchina di Turing 2.6 Decidibilità 2.7 Classi di complessità (P, NP, PSPACE, ecc.) 2.8 Tecniche non polinomiali: enumerazione, backtracking   - Testo di riferimento: Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser. Algoritmi e strutture dati in Java. Apogeo Education. 2015. (Date degli appelli d'esame) - MARCHETTI SPACCAMELA ALBERTO (programma) PARTE 1: Algoritmi e Strutture Dati 1. Ricorsione Lineare, di coda. Binaria. Multipla. Esempi. 2. Algoritmi avanzati di ordinamento 3. Strutture dati Code di priorità e heap. Mappe e dizionari. Tavole hash. Mappe e dizionari ordinati. Alberi binari di ricerca e tecniche di bilanciamento 4. Algoritmi su grafi diretti e indiretti Il tipo di dato astratto grafo. rappresentazione dei grafi in memoria. Visite DFS e BFS e loro applicazioni. Cammini minimi (s-t, SSSP, APSP). Alberi ricoprenti minimi (e Union Find). Chiusura transitiva. D-DFS: topological sort, componenti fortemente connesse 5. Algoritmi su stringhe Pattern matching, compressione e algoritmo di Huffman. DNA e allineamento di sequenze 6. Randomizzazione Quicksort e Quickselect. Test di primalità randomizzato. PARTE 2: Modelli e linguaggi 1. Modello analisi algoritmi a costi uniformi. Delimitazioni inferiori e superiori alla complessità di algoritmi e problemi. 2. Macchine di Turing A un nastro, multinastro, non deterministiche, macchina universale 3. Calcolabilità Decidibilità, indecidibilità. Halting problem; riduzioni ed altri problemi indecidibili. Equivalenza di modelli di calcolo e la tesi di Church-Turing. 4. Complessità Classi P, NP. Riduzioni polinomiali e NP-completezza; esempi di problemi NP-completi. Oltre NP. Tecniche algoritmiche per problemi intrattabili. 5. Tecniche algoritmiche di base Divide et impera, Algoritmi greedy, Programmazione dinamica. Esempi. 6. Linguaggi Grammatiche, la gerarchia di Chomsky. Grammatiche e linguaggi regolari e context-free. Alberi di derivazione sintattica. Analisi lessicale. Tecniche per l'analisi sintattica. Generatori di parser. Attività di laboratorio richiedono di programmare soluzioni per esercizi relativi ad una selezione degli argomenti precedenti.	12	ING-INF/05	48	72	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1056029 - SISTEMI DI CALCOLO (obiettivi) Il corso fornisce una panoramica dal punto di vista del programmatore su come i sistemi di calcolo eseguono programmi, memorizzano informazioni e comunicano fra loro, discutendo aspetti come prestazioni, portabilità e robustezza. Gli studenti vengono introdotti ai princìpi di funzionamento di base di un calcolatore moderno, mostrando come i compilatori traducono codice C in linguaggio assembly e come i programmi interagiscono con il sistema operativo per la gestione delle risorse di calcolo. Canale: 1 - DEMETRESCU CAMIL (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - COPPA EMILIO - NAPOLI CHRISTIAN (programma) Il corso è articolato nei seguenti argomenti principali: Macchine da calcolo: Cenni storici - Introduzione alla storia delle macchine da calcolo, dall'aritmetica Maya all'abaco, e utilizzo di simulatori storici. Analisi delle prime unità funzionali e architetture delle macchine da calcolo. Rappresentazione binaria dei numeri e dell'informazione - Studio della rappresentazione binaria, delle basi matematiche, e della conversione tra differenti basi numeriche. Approfondimento sulla rappresentazione dei dati nei calcolatori. Strutture algebriche e Algebre di Boole - Introduzione alle strutture algebriche fondamentali e alle algebre di Boole. Applicazione della logica booleana alla progettazione di circuiti logici. Logica della commutazione e Porte logiche - Studio dei principi della logica della commutazione, delle porte logiche fondamentali e della sintesi di funzioni logiche. Circuiti sequenziali e Flip-Flop - Progettazione e analisi di circuiti sequenziali, inclusi i flip-flop e la loro applicazione nei registri e nei contatori. Componenti di chip di memoria e processore - Esplorazione dei registri, delle unità di memoria, delle PLA, FPGA e ALU, e delle loro funzioni nelle architetture dei calcolatori. Architetture RISC e CISC - Studio delle architetture RISC e CISC, dei loro vantaggi e svantaggi, e dei modi di indirizzamento utilizzati. Linguaggio assemblativo - Introduzione al linguaggio assemblativo, alle direttive dell'assemblatore, all'uso delle pile e dei sottoprogrammi, con esempi di linguaggi assemblativi reali. Operazioni di I/O e gestione delle interruzioni - Approfondimento delle operazioni di input/output, della gestione delle interruzioni ed eccezioni, e del software di supporto nei sistemi operativi. Progettazione di microarchitetture - Studio della struttura di base dei processori, della microprogrammazione, del pipelining e delle tecniche predittive per processori ad alte prestazioni. Dispositivi di memoria e gerarchia delle memorie - Analisi dei dispositivi di memoria principale, delle memorie cache, della memoria secondaria, e delle tecniche per il miglioramento delle prestazioni. Circuiti efficienti per l'aritmetica binaria - Progettazione di circuiti per l'aritmetica binaria, inclusi algoritmi per la moltiplicazione veloce e l'aritmetica in virgola mobile secondo lo standard IEEE 754.   Per il corso, verranno adottati i seguenti testi: Carl Hamacher, Zvonko Vranesic, Safwat Zaky, Naraig Manjikian: "Introduzione all'Architettura dei Calcolatori", McGraw-Hill (2013) - Questo libro offre una panoramica completa sull'architettura dei calcolatori, coprendo aspetti fondamentali come le unità funzionali, le architetture RISC e CISC, e i principi di progettazione dei processori. È un testo essenziale per comprendere le basi delle macchine da calcolo e delle loro componenti. Andrew S. Tanenbaum: "Architettura dei Calcolatori", Pearson (2013) - Un testo classico e molto apprezzato che esplora in profondità i concetti di base e avanzati dell'architettura dei calcolatori. Tanenbaum affronta argomenti chiave come la logica della commutazione, i registri, le memorie cache e i processori ad alte prestazioni, offrendo esempi pratici e applicazioni reali. (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/05	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1021946 - CONTROLLI AUTOMATICI (obiettivi) Obiettivi generali Il corso fornisce gli strumenti metodologici per risolvere problemi di controllo di sistemi dinamici. I concetti studiati vengono illustrati attraverso esempi provenienti da vari contesti applicativi. Obiettivi specifici Conoscenza e comprensione: Metodologie di progetto di sistemi di controllo a retroazione basati sull'uso di funzioni di trasferimento o di rappresentazioni nello spazio di stato. Applicare conoscenza e comprensione: Lo studente sarà in grado di progettare controllori che assicurino il soddisfacimento di specifiche riguardanti la stabilità, la precisione di risposta e la reiezione dei disturbi, utilizzando tecniche che operano nel dominio del tempo, di Laplace oppure della frequenza. Capacità critiche e di giudizio: Lo studente sarà in grado di scegliere la metodologia di controllo più adatta a un problema specifico e di valutare la complessità della soluzione proposta. Capacità comunicative: Le attività del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere le specifiche progettuali di uno schema di controllo a retroazione, nonché le scelte e le metodologie di progetto dei relativi controllori. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una forma mentis dello studente orientata alla comprensione della natura del problema di controllo e alla progettazione di controllori capaci di soddisfare una serie di specifiche progettuali. Canale: 1 - DELLI PRISCOLI FRANCESCO (programma) Il ruolo dell'automatica nell'ambito dell'ICT: esempi e applicazioni. Problematiche inerenti la modellizzazione di processi. Richiami inerenti le rappresentazioni di un processo nel dominio del tempo e nel dominio di Laplace e relative relazioni. Schemi di controllo di un processo. Autovalori raggiungibili/irraggiungibili, osservabili/inosservabili; autovalori nascosti in un processo e nell'interconnessione di processi; stabilizzabilità di un processo. Stabilizzazione di processi con il criterio di Routh e con il luogo delle radici. Assegnazione degli autovalori nel dominio di Laplace. Tecniche di sintesi nel dominio di Laplace di controllori tempo continui che soddisfino simultaneamente specifiche di stabilita', di tracking e reiezione di disturbi; tecniche di sintesi nel dominio della trasformata zeta di controllori tempo discreti che soddisfino le specifiche suddette. Sintesi, basata sulla risposta armonica (diagrammi di Bode e di Nyquist), di controllori che soddisfino simultaneamente specifiche di stabilita', banda passante, margine di fase, etc. Assegnazione di autovalori nel dominio del tempo con reazione dallo stato e con reazione dall'uscita (principio di separazione). L'osservatore asintotico dello stato.   A. Isidori: “Sistemi di Controllo”, Vol. 1 e 2, Siderea, 1993. R.C. Dorf, R.H. Bishop, "Controlli Automatici", Prentice Hall, 2010 F. Delli Priscoli: "Dispensa di problemi di controlli automatici ". (Date degli appelli d'esame) Canale: 2 - ORIOLO GIUSEPPE (programma) 1. Sistemi di controllo: struttura e specifiche di progetto Il controllo automatico a retroazione: esempi, struttura e proprietà fondamentali. Precisione di risposta: tipo del sistema e relative condizioni. Limitazioni sull'errore a regime permanente. Reiezione dei disturbi: astatismo e relative condizioni. Attenuazione dei disturbi. Specifiche sulla risposta transitoria e legami con la risposta armonica ad anello aperto.  2. Metodi di progetto nel dominio della frequenza Funzioni compensatrici elementari. Sintesi delle funzioni compensatrici mediante rappresentazioni grafiche (diagrammi di Bode) della risposta in frequenza. 3. Metodi di progetto nel dominio di Laplace Il luogo delle radici e le regole per il suo tracciamento. Stabilizzazione di sistemi a fase minima mediante il luogo delle radici. Stabilizzazione di sistemi a fase non minima. Progetto di controllori a dimensione minima. Progetto mediante assegnazione dei poli. 4. Metodi di progetto nel dominio del tempo Proprietà strutturali: raggiungibilità e osservabilità. Decomposizioni strutturali secondo Kalman. Assegnazione degli autovalori e stabilizzazione mediante retroazione dallo stato. Osservatore asintotico o rilevatore dello stato. Principio di separazione. Assegnazione degli autovalori e stabilizzazione mediante retroazione dall'uscita. Criteri per la scelta degli autovalori ad anello chiuso. Inclusione del segnale di riferimento negli schemi a retroazione dallo stato. 5. Stabilità per sistemi non lineari Stabilità dei punti di equilibrio. Il metodo diretto di Lyapunov. Costruzione di funzioni di Lyapunov. Teoremi dell'insieme invariante. Il metodo indiretto di Lyapunov. 6. Stabilizzazione di sistemi non lineari Stabilizzazione via retroazione dallo stato. Stabilizzazione mediante linearizzazione approssimata. Stabilizzazione mediante linearizzazione esatta (cenni). 7. Esempi Studio di applicazioni delle tecniche di sintesi studiate. Progettazione e simulazione di controllori mediante MATLAB/Control System Toolbox e Simulink.   Slides e materiale didattico sul sito del corso. A. Isidori: Sistemi di Controllo, Voll. 1 e 2, Siderea, 1992. L. Lanari, G. Oriolo: Controlli Automatici - Esercizi di Sintesi, EUROMA-La Goliardica, 1997. (Date degli appelli d'esame)	9	ING-INF/04	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA

Terzo anno

Primo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1017398 - ECONOMIA E ORGANIZZAZIONE AZIENDALE (obiettivi) Conoscenza e comprensione Vengono illustrati gli strumenti essenziali per analizzare i processi decisionali delle imprese. In particolare, lo studente comprende le nozioni di base relative: • all’analisi microeconomica dell’impresa, • alle forme istituzionali e organizzative delle imprese, • alle strategie di innovazione tecnologica, • alla valutazione economico-finanziaria dei progetti di investimento • al bilancio d’impresa. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Lo studente è in grado di applicare metodi e modelli di base della microeconomia, della teoria dell’organizzazione e di finanza aziendale al fine di: • individuare le determinanti delle principali scelte strategiche dell’impresa, • analizzare l’interazione tra l'evoluzione tecnologica e strutturale dell’industria e le strategie delle imprese, • valutare la redditività di un progetto di investimento, • interpretare il bilancio di un’impresa. Autonomia di giudizio La combinazione di lezioni teoriche frontali ed esercitazioni pratiche mirate alla discussione e alla soluzione di specifici problemi consente agli studenti di acquisire la capacità di valutare potenzialità e limiti dei modelli teorici ai fini della formulazione delle strategie delle imprese. Abilità comunicative Al termine del corso, gli studenti sono in grado di illustrare e spiegare le principali tesi e argomentazioni della microeconomia dell’impresa, della teoria dell’organizzazione e della finanza aziendale a una varietà di interlocutori eterogenei per formazione e ruolo professionale. L’acquisizione di tali capacità viene verificata e valutata in occasione dell’esame finale, mediante la prova scritta e l’eventuale prova orale. Capacità di apprendimento Lo studente acquisisce la capacità di condurre in autonomia studi individuali su argomenti specifici di microeconomia, di teoria dell’organizzazione e di finanza aziendale. Durante il corso, lo studente è stimolato ad approfondire argomenti di particolare interesse mediante la consultazione di materiale bibliografico supplementare, quali articoli accademici, libri specialistici e siti internet. L’acquisizione di tali capacità viene verificata e valutata in occasione dell’esame finale (mediante la prova scritta e l’eventuale prova orale), nell’ambito del quale lo studente può essere chiamato ad analizzare e risolvere problemi nuovi sulla base degli argomenti trattati e del materiale di riferimento distribuito durante il corso. - NASTASI ALBERTO (programma) Produzione, vincoli tecnologici, costi, domanda di mercato, scelte in condizioni di incertezza Input e Output. Insieme di produzione, funzione di produzione e isoquanto. Esempi di tecnologie produttive. Produttività media e marginale di un fattore. Saggio tecnico di sostituzione. Breve periodo e lungo periodo. Rendimenti di scala. Costo opportunità e costi di produzione. Costi fissi, costi non recuperabili e costi variabili. Funzioni di costo totale, costo medio e costo marginale. Minimizzazione dei costi e combinazione ottima di fattori. Sentiero di espansione della produzione e funzione di costo totale di lungo periodo. Funzione di costo multiprodotto. Economie di scala ed economie di varietà. Domanda di mercato e surplus del consumatore. Utilità attesa e scelte in condizioni di incertezza. Forme di mercato e comportamento dell’impresa Concorrenza perfetta e impresa “price taker”. Ricavo totale, medio e marginale. Massimizzazione del profitto e significato del profitto nullo. Condizione di chiusura e curva di offerta dell’impresa nel breve periodo. Curva di offerta dell’industria nel breve periodo. Elasticità dell’offerta. Surplus del produttore. Curva di offerta di lungo periodo dell’impresa e dell’industria. Equilibrio dell’industria. Efficienza paretiana. Monopolio e comportamento monopolistico. Perdita netta di monopolio. Discriminazione dei prezzi. Monopolio naturale e regolamentazione. Oligopolio e comportamento strategico: modello di Cournot, modello di Bertrand, modello di Stackelberg. Forme istituzionali e confini verticali dell’impresa Titolarità dell’impresa e separazione fra proprietà e controllo. Forme societarie dell’impresa: società di persone e società di capitali. Confini verticali dell’impresa e relazioni verticali fra imprese: esternalità verticale, restrizioni verticali (tariffa in due parti, prezzo imposto, quantità imposta, vendita collegata con prezzo imposto), integrazione verticale. Gruppi di imprese: gruppo paritetico, gruppo organico e reti di imprese. Il bilancio come strumento di analisi per la gestione aziendale La natura e lo scopo della contabilità. I principi contabili di base. Lo Stato Patrimoniale. Il Conto Economico. I ricavi e le attività monetarie. Le rimanenze e il costo del venduto. Le immobilizzazioni e lʹammortamento. Lʹanalisi del bilancio attraverso gli indici. Analisi dei costi Lʹanalisi dei costi per le decisioni: la contabilità direzionale. La classificazione dei costi in funzione del loro comportamento. Il margine di contribuzione e le relazioni reddito‐volume. I costi pieni e il loro impiego. Decisioni di breve termine tra alternative diverse Configurazioni di costo per diversi problemi decisionali. I margini di contribuzione e le relazioni fra reddito e volume. Le decisione di breve termine fra alternative diverse. I problemi tipici di scelta fra più alternative: decisioni make or buy, determinazione del mix produttivo, eliminazione di una linea produttiva. Decisioni di lungo termine: scelta degli investimenti Le fasi del processo di scelta degli investimenti. Elementi di matematica finanziaria: attualizzazione e rendite. Il costo opportunità del capitale. Il metodo del valore attuale netto. I flussi di cassa per il calcolo del VAN (flussi differenziali al netto degli effetti fiscali). Il costo annuo equivalente. Altri metodi di valutazione degli investimenti: il tasso interno di rendimento (limiti dell'uso del tasso interno di rendimento), il tempo di recupero, il tempo di recupero attualizzato. Alberi di decisione e valore delle opzioni (opzione di espansione e opzione di abbandono).   Anthony, R.N., Hawkins, D.F., Macrì, D.M., Merchant, KA. Il Bilancio. Analisi economiche per le decisioni e la comunicazione della performance. Quattordicesima edizione. McGraw‐Hill (1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11). Anthony, R.N., Hawkins, D.F., Macrì, D.M., Merchant, KA. Sistemi di controllo. Analisi economiche per le decisioni aziendali. Quattordicesima edizione. McGraw‐Hill (capp. 2, 3, 15, 16, 17). Varian, H.R. (2007) Microeconomia, Cafoscarina (capp. 12, 14, 15, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 27). Materiale integrativo fornito dai docenti. (Date degli appelli d'esame) - Morea Donato	9	ING-IND/35	36	54	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1015392 - TELECOMUNICAZIONI (obiettivi) GENERALI Il corso intende fornire una panoramica sull'organizzazione e sulle principali funzioni di un sistema di telecomunicazione, trattando sia aspetti di trasmissione sia aspetti di reti. Al termine del corso lo studente possiederà nozioni fondamentali sul funzionamento di un sistema di telecomunicazioni, delle reti telematiche e di Internet. SPECIFICI • Conoscenza e capacità di comprensione: Conoscere i concetti alla base della trasmissione numerica nelle attuali reti di telecomunicazioni, dei protocolli di accesso e del controllo d’errore e dei protocolli di rete e di trasporto basati sulla suite TPC/IP. • Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper capire come funziona un protocollo, quali sono le sue funzionalità caratterizzanti e come si possono valutare le prestazioni. Saper svolgere dei semplici dimensionamenti di protocolli ai vari livelli di un’architettura di telecomunicazioni. • Autonomia di giudizio: saper analizzare benefici e limiti di dimensionamenti di protocolli o di configurazioni di reti TPC/IP. • Abilità comunicative: saper presentare la funzionalità di un protocollo e discuterne le prestazioni. • Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le esercitazioni, stimolano lo studente all’analisi procedurale e quantitativa del funzionamento di un protocollo facilitando l'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso. - LISTANTI MARCO (Date degli appelli d'esame) - CUOMO FRANCESCA (programma) 1. Evoluzione delle architetture di rete e dei servizi di telecomunicazione 2. Modello architetturale di cooperazione tra sistemi remoti 3. Fondamenti di trasmissione numerica 4. Tecniche di rivelazione e correzione d’errore 5. Protocolli di accesso multiplo (Medium Access Control – MAC) 6. Reti Locali (Local Area Networks - LAN) 7. Modello e funzioni di una rete di telecomunicazione 8. Modi di trasferimento in rete 9. Il protocollo IP 10. Instradamento 11. Funzione di controllo d’errore e di flusso 12. Il protocollo TCP 13. Cenni sui protocolli applicativi   J. Kurose, K. Ross: “Reti di Calcolatori e Internet” (4° Edizione o 6° Edizione). Pearson Addison Wesley, Maggio 2008 Capitoli: 1, 3, 4, 5 e 6 A. Leon-Garcia & I. Widjaja “Communication Networks: Fundamental Concepts and Key Architecture”, McGraw-Hill Capitolo: 3 Francesca Cuomo: Esercizi di reti di telecomunicazione; Ed. Ingegneria 2000, 2005	9	ING-INF/03	36	54	-	-	Attività formative affini ed integrative	ITA
1017397 - BASI DI DATI (obiettivi) Obiettivi generali: L'obiettivo generale del corso è lo studio degli aspetti fondamentali dei sistemi di gestione dei dati e delle metodologie di progettazione di basi di dati. Più precisamente, l’obiettivo è fornire allo studente nozioni relative alle tecniche ed ai metodi per affrontare problemi di progettazione di basi di dati e di programmazione di applicazioni, e per usare i sistemi di gestione di basi di dati nell'ambito dello sviluppo e dell'esercizio di sistemi informatici. Obiettivi specifici: Affrontare problemi di gestione dei dati utilizzando le tecnologie più adeguate e condurre progetti di basi di dati utilizzando opportune metodologie. Conoscenza e comprensione: Conoscenza dei modelli di rappresentazione dei dati, dei sistemi di gestione di basi di dati, dei linguaggi per interagire con basi di dati, e delle metodologie di progettazione di basi di dati relazionali. Comprensione dei modelli di dati diversi dal modello relazionale e dei meccanismi per fare interagire applicazioni e basi di dati. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di realizzare software che interagisce con basi di dati relazionali ed essere in grado di progettare basi di dati relazionali mediante opportune metodologie che garantiscono correttezza ed efficienza di quanto realizzato. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la correttezza di uno schema di basi di dati e l'efficienza di una base di dati a fronte delle informazioni sul carico applicativo che graverà sui dati. Capacità comunicative: Le attività progettuali e le esercitazioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere i requisiti di una basi di dati, nonché le scelte progettuali e le metodologie di progettazione e sviluppo della stessa. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di nuovi modelli di basi di dati, di nuovi linguaggi di interrogazione dei dati e di nuovi sistemi per la loro gestione. - LENZERINI MAURIZIO (programma) Le basi di dati. Il modello relazionale dei dati. Strutture e vincoli del modello relazionale. Algebra relazionale. Il linguaggio SQL. Definizione di uno schema relazionale in SQL. Interrogazioni in SQL. Aggiornamento di basi di dati in SQL. La progettazione di basi di dati. Il modello Entità-Relazione. La progettazione concettuale. La progettazione logica/fisica. Accesso a basi di dati da software. Il protocollo JDBC. Basi di dati NoSQL. Il sistema MongoDB.   D. Calvanese, G. De Giacomo, M. Lenzerini, Slides del corso. R. Ramakrishnan, J. Gehrke. Sistemi di basi di dati. McGraw-Hill, 2004 (Date degli appelli d'esame)	6	ING-INF/05	24	36	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
1056030 - SISTEMI DI CALCOLO II (obiettivi) Il corso affronta la programmazione di sistemi basati su più unità di calcolo, sfruttando le infrastrutture e le astrazioni offerte dai sistemi operativi e dalle reti di calcolatori, con particolare enfasi sui princìpi generali, fra cui stratificazione, modularizzazione, virtualizzazione, sicurezza e concorrenza. - LAZZERETTI RICCARDO (programma) - Introduzione al corso - Processi e Thread - Concorrenza - Basi di Reti di Calcolatori - Socket - Deadlock - Basi di Sistemi Distribuiti - Comunicazione InterProcesso - Sicurezza in Sistemi di Calcolo   Il materiale didattico è disponibile nella pagina del corso. Lo studente interessato ad approfondire la materia può consultare i seguenti libri di testo (si consiglia l'edizione più recente): [1] W. Stallings: "Operating Systems: Internals and Design Principles" (ninth edition), Pearson [2] G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg, G. Blair: "Distributed Systems: Concepts and Design" (fifth edition), Pearson [3] W. Stallings: "Cryptography and Network Security: Principles and Practice" (seventh edition), Pearson (Date degli appelli d'esame)	6	ING-INF/05	24	36	-	-	Attività formative caratterizzanti	ITA
- - A SCELTA DELLO STUDENTE	12		60	36	-	-	Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)	ITA

Secondo semestre

Insegnamento	CFU	SSD	Ore Lezione	Ore Eserc.	Ore Lab	Ore Studio	Attività	Lingua
1016596 - ELETTRONICA (obiettivi) Il corso intende fornire le conoscenze generali di un sistema elettronico inteso come sistema di elaborazione di informazioni, focalizzando l’attenzione sul concetto di guadagno per i vari tipi di amplificatori, e sui limiti applicativi dovuti a banda passante, potenza e rumore per circuiti analogici e digitali.Risultati di apprendimento attesi: Gli studenti saranno in grado di analizzare sistemi elettronici semplici individuandone il comportamento anche in presenza di elementi capacitivi sia in circuiti analogici che digitali. - DE CESARE GIAMPIERO (programma) Ingegneria Informatica 6CFU Teoria e circuiti di base: Leggi di Ohm e Kirkhoff. Teoremi di Thevenin, Norton e Miller. Generatori controllati. Circuiti a singola costante di tempo. Amplificatori: Rappresentazione come reti due porte; unidirezionalità; amplificatore di tensione, corrente, transimpedenza, transconduttanza. Polarizzazione e dinamica. Risposta in frequenza. La retroazione negativa: Proprietà della retroazione negativa. Le quattro classiche retroazioni: serie-parallelo, serie-serie, parallelo -serie, parallelo-parallelo. L’amplificatore operazionale: Amplificatore operazionale ideale. Massa virtuale. Configurazioni base: invertente e non invertente. Condizioni di non idealità: amplificazione ad anello aperto limitata in banda, effetti della retroazione sulla larghezza di banda. Amplificatore operazionale con controreazione positiva: multivibratori bistabili, astabili e monostabili. Concetti base della fisica dei componenti allo stato solido: Proprietà dei semiconduttori, La conduzione nei semiconduttori: correnti di trasporto e correnti di diffusione. Fisica della giunzione p-n. Relazione tensione-corrente Diodi: Diodo ideale. Analisi grafica di circuiti con diodi. Metodo degli stati. Modello del diodo per piccoli segnali. Diodi Zener. Circuiti limitatori. Transistori metallo-ossido-semiconduttore (MOS): Struttura e principio di funzionamento del MOS ad arricchimento ed a svuotamento. Caratteristiche tensione-corrente. Polarizzazione del MOS in circuiti discreti. Circuito per piccoli segnali. Amplificatori integrati a MOS. Circuiti digitali: Invertitore ideale e reale. Parametri caratteristici: margini di rumore, tempi di propagazione, potenza dissipata, fan-out, fan-in. Circuiti digitali in tecnologia NMOS: Invertitore NMOS con carico resistivo. Invertitore NMOS con carico attivo ad arricchimento ed a svuotamento: analisi statica e dinamica. Porte logiche NAND e NOR in tecnologia NMOS: realizzazione e dimensionamento. Circuiti digitali in tecnologia CMOS: Processo tecnologico CMOS. Invertitore CMOS: analisi statica e dinamica. Porte logiche NAND e NOR in tecnologia CMOS: realizzazione e dimensionamento.Circuiti combinatori: codificatori, multiplexer. Circuiti sequenziali: Latch. Circuiti bistabili: bistabile SR. Flip-flop sincronizzati. Flip-flop JK, master-slave, D e T: funzionamento e realizzazione fisica in tecnologia NMOS e CMOS. Conversione analogico-digitale: Teorema del campionamento. Convertitore D/A a scala pesata, a scala R-2R, a scala invertita. Convertitore A/D flash, ad approssimazioni successive. Integrazione per Ingegneria Automatica +3CFU L’amplificatore differenziale MOS: La coppia differenziale MOS. Funzionamento per grandi e piccoli segnali, rapporto di reiezione di modo comune (CMRR). Risposta in frequenza: Effetti capacitivi interni e modello ad alta frequenza del MOS. Risposta in alta e bassa frequenza degli amplificatori ad source comune (CS). La retroazione: Il problema della stabilità. Effetto della retroazione sui poli di un amplificatore. Studio della stabilità per mezzo dei diagrammi di Bode: margine di fase e margine di guadagno. Compensazione in frequenza.   -A.S. Sedra, K.C. Smith, "Circuiti per la Microelettronica" -P. Spirito, “Elettronica digitale”, Editore Mc Graw Hill -Appunti dalle lezioni (Date degli appelli d'esame)	6	ING-INF/01	24	36	-	-	Attività formative affini ed integrative	ITA
Gruppo opzionale: Gruppo OPZIONALE : un insegnamento a scelta - (visualizza) 6                1022563 - SISTEMI OPERATIVI (obiettivi) Obiettivi generali: Conoscere la struttura di un sistema operativo, ed inquadrare la prospettiva storica che ha portato alle scelte odierne. Il corso alterna pratica e teoria. Ogni concetto presentato a lezione e' supportato da una lezione "pratica" che tipicamente consiste nella sviluppo di uno o piu' programmi. Le modalita' di svolgimento delle sessioni pratiche prevedono degli intervalli tra la presentazione del problema e la presentazione della soluzione in cui gli studenti sono invitati a proporre la loro. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: Struttura di un sistema operativo e meccanismi per la gestione delle sue funzionalita'. Apprendere il funzionamento dei meccanismi di base che implementano le funzionalita' critiche di un sistema operativo (context switch, system calls, gestione della memoria, file systems). Esperire il funzionamento di tali meccanismi tramite il loro sviluppo in ambienti "sandboxed" e su sistemi bare-metal. Apprendere concetti di base per interagire con il kernel di un sistema operativo nell'apertura di dispositivi (camere, seriali, joystick), Approfondire aspetti di programmazione a basso livello. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di progettare applicazioni bare metal che incorporano funzionalita' di un sistema operativo. Essere in grado di interagire a basso livello con un sistema operativo. Essere in grado di comprendere e configurare vari aspetti di tale sistema. Capacità critiche e di giudizio: Caratterizzazione delle prestazioni dei vari sottosistemi. Esperire tramite i programmi proposti e sviluppati effetti concreti che scelte implementative e di progettazione hanno sulle prestazioni di tali sottosistemi. Capacità comunicative: Il corso prevede numerosi esercizi da svolgersi preferibilmente in gruppo ed in modo condiviso su piattaforme di gestione delle versioni su rete (git). L'esperienza di interazione mediante queste piattaforme ha lo scopo di preparare i futuri ingegneri all'uso di strumenti ed alla comprensione di dinamiche comunicative tipiche in un team di sviluppo. In aggiunta, il corso prevede come parte integrante dell'esame la presentazione di un progetto che consiste nella progettazione e nello sviluppo di un programma e nella scrittura della relativa documentazione. Capacità di apprendimento: Presentazione di una visione "in profondita'" di un sistema informatico. Enfasi sull'osservazione a "a scatola aperta", in cui si invitano gli studenti a pensare al funzionamento degli strumenti che usano anziche' limitarsi ad usarli. - GRISETTI GIORGIO (programma) Introduzione ai Sistemi Operativi [00, 01, 02a, 02b] * storia * servizi * funzionalita' Complementi di programmazione in C per Sistemi Operativi [03] - implementazione di concetti OOP - strutture dati polimorfiche - allocatori di memoria Architetture hardware [04a, 04b] - cpu/memoria/bus dati e indirizzi - esempio di bare metal programming su microcontrollore Interrupts [03] - motivazioni - sviluppo in interrupt handler su microcontrollore Stack e context switch [04] * motivazioni * context switch su microcontrollore * context switch in user space Processi e Strutture del Kernel [05] - motivazioni - dual mode, meccanismo delle system call - implementazione di spawn, exec, wait - creazione di uno scheduler preemptive in user space Thread - motivazioni - concetti in pthread - scheduling di thread CPU Scheduling - motivazioni - metriche - FIFO, SJF, SRJF, Round Robin, Round Robin con Priorita' - controllare lo scheduler in PTHREAD IPC - motivazioni - mutex - semafori - code - memoria condivisa Memoria - motivazioni - proezione della memoria - metriche - segmentazione - paginazione - traduzione di indirizzi Memoria Virtuale - motivazioni - metriche - analisi delle prestazioni - algoritmi di rimpiazzamento delle pagine - copy on write File System - motivazioni - interfaccia al file system - controllo degli accessi - operazioni sui file Implementazione del File System - motivazioni - virtual file system - Esempi: FAT, Inodes [potenziali] SCAN (in i/o scheduling) mmap types brk in gestione memoria   [Obbligatrio] Slide e programmi di esempio. DA ESEGUIRE SUL PROPRIO COMPUTER forniti sul sito del docente tramite repository git. [Suggeriti] Examples of past exams on the course webpage [Opzionali] Operating System Concepts Ninth Edition Avi Silberschatz Peter Baer Galvin Greg Gagne (Date degli appelli d'esame) 6  ING-INF/05  24  36  -  -  Attività formative caratterizzanti  ITA 1041467 - LINGUAGGI E TECNOLOGIE PER IL WEB (obiettivi) Obiettivi generali: Conoscere HTML e XML, i linguaggi standard per la rappresentazione dell'informazione sul Web. Conoscere gli standard, i metodi e gli strumenti per il processamento di tali linguaggi: fogli di stile per HTML (CSS), DOM HTML, librerie e strumenti per HTML (Bootstrap), XML stylesheets. Conoscere la programmazione Web lato client (Javascript, JSON, JQuery). Conoscere alcuni elementi della programmazione Web lato server (PHP, Node.js). Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: I principali standard per la rappresentazione e l'elaborazione dell'informazione nel World Wide Web. Le tecniche per la programmazione lato client di applicazioni Web. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di progettare il lato client di una applicazione Web. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la qualità di una applicazione Web, con particolare riguardo al lato client dell'applicazione. Capacità comunicative: Le attività progettuali e le esercitazioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere i requisiti di una applicazione Web, nonché le scelte progettuali e le metodologie di progettazione e sviluppo del lato client di tale applicazione. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso. - ROSATI RICCARDO (programma) 1. World Wide Web e HTML: World Wide Web, HTTP Linguaggi di markup HTML e XHTML HTML5 HTML stylesheets (CSS) 2. Programmazione Web lato client: Il modello a oggetti di HTML Il linguaggio JavaScript Framework e librerie JavaScript JQuery AJAX 3. Programmazione Web lato server: PHP Node.js 4. XML: XML DOM XPath, stylesheets, XSL, XSLT Pagina web: http://www.diag.uniroma1.it/rosati/ltw/   1) Dispense distribuite dal docente 2) D. Haverbeke: JavaScript - Guida completa per lo sviluppatore (titolo originale: Eloquent JavaScript, 2nd edition). Hoepli editore, 2016. (Date degli appelli d'esame) 6  ING-INF/05  24  36  -  -  Attività formative caratterizzanti  ITA 1018745 - RETI DI CALCOLATORI (obiettivi) Comprendere i principi di funzionamento delle reti di calcolatori con particolare riferimento alle architetture (es: client/server), agli algoritmi (es: routing) ai protocolli (es: HTTP) e alle applicazioni (es: Browser Web) necessari al loro efficace ed efficiente funzionamento.Risultati di apprendimento attesi: Lo studente deve conoscere le principali architetture, algoritmi, protocolli e applicazioni che sono alla base delle moderne reti di calcolatori e deve anche essere in grado di dimostrarne i principi di funzionamento attraverso JAVA. - LEONARDI STEFANO (programma) 1. Internet e Reti di Calcolatori2. Principi di TCP/IP3. Livello Applicazioni (Modello Client/Server, WWW/HTTP, SMTP, FTP, DNS): 4. La Programmazione Client/Server di Rete con il Linguaggio Java. I concetti principali sono: streaming, socket, serversocket, multithreading e sincronizzazione. 5. Wireless e Reti Mobili6. Applicazioni Multimediali in Internet7. La Sicurezza nelle Applicazioni di Rete, Sicurezza in JAVA8. Motori di ricerca WEB 9. Reti sociali   Dispense a cura del docente. rif 1. James Kurose and Keith Ross. Internet e Reti di Calcolatori, Mc Graw Hill, 2001. rif 2. Merlin Michael Shoffner, Derek Hamner with Umesh Bellur. Java Network Programming Manning - Prentice Hall, 2nd Edition, 1999. rif 3. Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks (3rd edition). Prentice Hall, 1996. rif 4. David Flanagan. Java in a Nutshell, Second Edition. O'Reilly 1997. rif 5. C. Kaufman, R. Perlman and M. Spencer. Private Communication in a Public World. Prentice Hall. rif 6. Java Online Tutorial rif 7. J. Bishop. Java Gently, Corso Introduttivo. Seconda edizione, Adddison Wesley, 1999. - VITALETTI ANDREA (programma) Il programma dell'insegnamento è disponibile online su https://github.com/andreavitaletti/RC ed in particolare sul wiki del corso disponibile su https://github.com/andreavitaletti/RC/wiki 1. Introduzione 2. Socket and HTTP 3. Application Server 4. REST 5. Authentication and Authorization 6. Web Sockets 7. Messaging 8. Cenni a Microservices 9. Cenni a PaaS 10. IoT 11. Cenni a Streaming 12. Oltre il paradigma Client Server   Il materiale disponibile su https://github.com/andreavitaletti/RC ed in particolare sul wiki del corso https://github.com/andreavitaletti/RC/wiki è sufficiente per gli obiettivi del corso. Nei moduli più "teorici" si adotta il Computer Networking: A Top-Down Approach 6th ed. J.F. Kurose and K.W. Ross (Date degli appelli d'esame) 6  ING-INF/05  24  36  -  -  Attività formative caratterizzanti  ITA 1041469 - PROGRAMMAZIONE FUNZIONALE E PARALLELA (obiettivi) Il corso propone un'introduzione alla teoria e alla pratica della programmazione funzionale, in cui i programmi sono espressi come funzioni matematiche. Vengono discusse le caratteristiche fondamentali della programmazione funzionale come l'astrazione, che permette di separare l'implementazione dall'interfaccia e favorisce la generazione di computazioni incentrate sui dati, l'uso di argomenti matematici come l'induzione per verificare la correttezza dei programmi, e la possibilità intrinseca di valutazione concorrente data dall'assenza di effetti collaterali. Lo studente viene inoltre introdotto agli aspetti fondazionali del calcolo parallelo discutendo princìpi di progetto di algoritmi paralleli, metodi analitici di modellazione, e programmazione in vari modelli di calcolo per le moderne architetture multi-core. - DEMETRESCU CAMIL (programma) ================================================ Corso: Programmazione Funzionale e Parallela (6 CFU) Docente: Camil Demetrescu Obiettivi del corso Il corso copre due competenze fondamentali per i programmatori: la capacità di astrazione e modellazione di problemi complessi utilizzando linguaggi di alto livello e l'uso efficace del parallelismo per la loro risoluzione sfruttando le moderne architetture multicore. In particolare, il corso introduce allo stile di programmazione funzionale, che si affianca a quello imperativo e orientato agli oggetti fornendo costrutti sorprendentemente potenti ed espressivi. I linguaggi di programmazione funzionali consentono di scrivere programmi di cui da una parte è possibile ragionare sulla correttezza in modo induttivo, dall'altra sono caratterizzati dall'assenza di effetti collaterali che li rendono particolarmente adatti alla programmazione multi-threaded. Il corso insegnerà inoltre come utilizzare le potenti schede grafiche oggi disponibili come supporto per le applicazioni multimediali e i giochi 3D come strumento per il calcolo parallelo massivo. ------------------------------------------------ Programma 1. Fondamenti della programmazione funzionale - lambda calcolo, definizione e applicazione di funzioni, ricorsione, currificazione - linguaggi funzionali puri e programmazione dichiarativa - trasparenza referenziale - funzioni di ordine superiore - design pattern, folding e unfolding, filter, map, reduce - valutazioni eager e lazy - monadi, chiusure, continuazioni - thread-safety 2. Fondamenti del calcolo parallelo - Programmazione concorrente - Primitive atomiche - Collezioni concorrenti - Programmazione asincrona e attori - Programmazione parallela in OpenCL   Libri di testo: - Ryoji Tsuchiyama, Takashi Nakamura, Takuro Iizuka, Akihiro Asahara, Jeongdo Son, Satoshi Miki. The OpenCL Programming Book. Fixstars, 2012 - Martin Odersky, Lex Spoon, Bill Venners. Programming in Scala. 2nd edition, Artima, 2011 - Dispense del corso (Date degli appelli d'esame) 6  ING-INF/05  24  36  -  -  Attività formative caratterizzanti  ITA 1041625 - METODI QUANTITATIVI PER L'INFORMATICA (obiettivi) Obiettivi Generali Fornire allo studente i metodi e le tecniche di base per realizzare algoritmi di stima dell’incertezza in dati acquisiti da dataset pubblici. Il corso introduce algoritmi di approssimazione per inferire risultati plausibili da dati incerti e per prevedere possibili risultati. Sulla scorta dei modelli e degli algoritmi per trattare dati affetti da rumore lo studente impara tecniche di classificazione ed inferenza applicabili a insiemi di dati di grandi dimensioni. Infine, per completare il quadro formativo si forniscono allo studente, insieme alle teorie ed i modelli matematici di base, anche gli strumenti implementativi per inquadrare concretamente le metodologie studiate. Il corso, estendendo la conoscenza di Python, introduce Jupyter Notebooks, Tensorflow, e Tensorboard per realizzare e verificare gli algoritmi proposti. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: In questo corso lo studente impara le tecniche alla base della costruzione di modelli complessi per trattare grandi quantità di dati. In particolare lo studente impara a capire come risolvere nuove classi di problemi usando metodi di apprendimento profondi. Lo studente impara a capire cosa è la conoscenza induttiva che si forma addestrando un modello su insiemi di dati di grandi dimensioni. Lo studente capisce quali sono le tecniche che possono essere utilizzate sulla base della dimensione dei dati. Applicare conoscenza e comprensione: Lo studente è in grado di creare una applicazione di apprendimento profondo (deep learning) su dati raccolti da dataset pubblici. Apprende come gestire e costruire dataset per addestrare algoritmi e come costruire insiemi di test e di validazione. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare la qualità di una applicazione di classificazione e di inferenza di funzioni su dati acquisiti da dataset publici. Capacità comunicative: Le attività progettuali e le esercitazioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere i requisiti per la realizzazione di un modello di classificazione dei dati e un modello di regressione realizzato utilizzando dati di addestramento. Capacità di apprendimento: Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso, in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso. - PIRRI ARDIZZONE MARIA FIORA (programma) Introduzione al corso. Applicazioni. Classificazione e regressione. Il problema della dimensionalita' dei dati. Modelli parametrici e non-parametrici. Overfitting. Selezione di modelli. K-nearest neighbor. No-free lunch theorem. Prima introduzione dei progetti. Definizione di esperimento stocastico. Interpretazione Bayesiana e Frequentista dello spazio dei dati. Spazio degli eventi Elementi di teoria della misura. Insiemi misurabili. Assiomi della probabilita'. Indipendenza. Probabilita' condizionata. Teorema di Bayes. Variabili stocastiche discrete e continue. CDF e PDF Legge dei grandi numeri. Quantile. Media e varianza. Momenti. Distribuzioni. Distribuzione binomiale. Distribuzione di bernoulli. Distribuzione multinomiale. Distribuzione multinoulli. Distribuzione di Poisson. Distribuzione empirica. Eventi, regole di conteggio. La regola mn. Permutazioni. Combinazioni. Esempi, calcoli. Regola moltiplicativa delle intersezioni. Probabilita' totale. Polinomi di ordine n, regolarizzazione. La distribuzione Gaussiana. Distribuzione Gaussiana multivariata. Stima dei parametri. Maximum Likelihood. Campionamento. Algebra: Vettore direzione. Proiezioni. Coordinate omogenee. Autovettori e autovalori. Matrici ortogonali e ortonormali. Differenziazione. Moltiplicatori di Lagrange. Jacobiano.. Hessiano. Convoluzione e filtraggio su matrici n-dimensionali. Introduzione alle reti convoluzionali. Riconoscimento di numeri da 0 a 9. Il problema MNIST. Softmax e come settare i parametri. Dati di apprendimento e dati di test. La discesa del gradiente. Il momento. Mini-batch. Teorema dell' universalita' delle reti. Suggerimenti per l' addestramento. Il dropout. Il maxout. Rateo di apprendimento adattivo. Ottimizzazione: Adagrad, Adadelta, RMSprop, Ada, Adasecant. Reti con memoria. Calcolo dell' errore e backpropagation. Esempio di Mazur step by step. Sigmoid, tanh e relu. Scegliere i metodi di attivazione. Panorama sui linguaggi e gli ambienti del deep learning: da Cafe a PyTorch a Tensorflow. Database pubblici. Opportunita' di lavoro. Panoramica sulle grandi imprese. Discussione sul progetto. Correzione del compito a casa. Apprendimento con ricompensa. Stato. Politiche e comportamento di agenti. Politiche ottimali e ricompense. La funzione azione-Valore. Q- learning. Esplorazione e sfruttamento. Un mondo stocastico. Algoritmi x il Q-learning. Dimostrazione di convergenza. Rappresentazione delle funzioni Q. Metodo SARSA. La funzione di valore ottimale.   1) Aurelie Geron Hands on Machine Learning, 2) Nishant Shuckla Machine Learning with tensorflow (Date degli appelli d'esame) 6  ING-INF/05  24  36  -  -  Attività formative caratterizzanti  ITA 1041751 - ARCHITETTURE DEI CALCOLATORI (obiettivi) Obiettivi generali: Obiettivo del corso è di fornire agli studenti i primi strumenti per la scelta della migliore architettura del sistema di elaborazione in funzione degli obiettivi di prestazione ed affidabilità che si vuole raggiungere. Ciò verrà fatto partendo dalle metodologie di progettazione dell'hardware per passare poi all'organizzazione di base dei calcolatori elettronici, includendo quella della memoria, delle periferiche e delle modalità di interazione tra queste e i processori. Lo studio delle diverse soluzioni verrà effettuato attraverso l'analisi della relazione tra l'hardware e il software di sistema. Tali conoscenze consentiranno agli studenti di comprendere i vantaggi e gli svantaggi delle varie soluzioni architetturali dei processori disponibili sul mercato, nonché le modalità di interazione tra di loro e con le periferiche. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: Arrivare tramite il progetto ad apprendere le modalità di scelta, basate sul rapporto costo/prestazioni, delle migliori soluzioni hardware e software dei sistemi di elaborazione Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di progettare e scegliere un sistema di elaborazione. Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di verificare la qualità di un sistema di elaborazione e verificarne la capacità a soddisfare le esigenze dei clienti e dei gestori. Capacità comunicative: Le attività progettuali e le esercitazioni del corso permettono allo studente di essere in grado di lavorare in un gruppo di progettisti multidisciplinare. Capacità di apprendimento: Apprendere le metodologie di progettazione dei sistemi digitali e poi applicarle alla progettazione di un sistema di elaborazione permette agli studenti di identificare le migliori soluzioni progettuali indipendentemente dalle tecnologie utilizzate - CICIANI BRUNO (programma) Sintesi di reti combinatorie. Macchine sequenziali. Elementi di memorizzazione. Reti sequenziali. Sintesi di reti LLC. Sistemi digitali complessi. Microprogrammazione. Macchina di Von Neumann. Architettura del processore didattico con assembly X86 compatibile. Assembly del processore didattico. Interfaccia tra processore e periferiche: tipi e caratteristiche delle periferiche, tecniche di interfacciamento dei processori con le unità esterne, gestione dell’I/O, architetture RAID, tipi di bus. Metriche di misura delle prestazioni dei sistemi di elaborazione e delle CPU. Architetture di tipo pipeline. Gestione della memoria: memorie RAM statiche, memoria cache, gerarchia di memoria. Architetture con processori dedicati alla comunicazione.   * Dispense didattiche sul sito web del corso * Bryant, O'Hallaron: Computer Systems: A Programmer's Perspective * Patterson, Hennessy: Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface (Date degli appelli d'esame) 6  ING-INF/05  24  36  -  -  Attività formative caratterizzanti  ITA
Gruppo opzionale: Attività di Laboratorio (Uno a scelta) - (visualizza) 6                AAF1569 - LABORATORIO DI ARCHITETTURE SOFTWARE E SICUREZZA INFORMATICA (obiettivi) Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso mira a fornire gli strumenti metodologi e tecnologici principali per la progettazione e realizzazione di sistemi software complessi, sicuri e Web-based. In particolare, il corso approfondisce lo sviluppo di applicazioni mediante Ruby on Rails e JavaScript, usando la metodologia Agile. Sono inoltre affrontate le metodologie di progettazione BDD (behaviour Driven Design) e TDD (Test Driven Development), i test di unità ed integrazione, e i principali problemi di sicurezza inerenti le applicazioni di questo tipo. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Lo studente dovrà essere in grado di progettare, sviluppare e testare applicazioni web based usando la metodologia Agile e lavorando in gruppo. Autonomia di giudizio. In base alle competenze acquisite, lo studente dovrà essere in grado di valutare i vantaggi gli svantaggi delle tecnologie con cui è possibile sviluppare applicazioni web-based, valutare e scegliere in modo ottimale e critico le funzionalità critiche di sicurezza, valutare la complessità di sviluppo di un’applicazione. Inoltre, dovrà essere in grado di aggiornarsi autonomamente in base alle possibili future tecnologie. Abilità comunicative. Lo studente dovrà essere in grado di motivare le scelte tecnologiche, metodologiche ed architetturali ad altre persone del settore, nonché di presentare, anche a persone non esperte, il funzionamento e le caratteristiche di possibili nuove applicazioni Capacità di apprendimento. Per stimolare la capacità di apprendimento verranno effettuati esercitazioni pratiche sui diversi argomenti trattati e verrà richiesto di usare criticamente informazioni disponibili per specifici problemi su varie piattaforme di discussione (es. Stack Overflow, siti ufficiali, blog, etc.) - BERALDI ROBERTO (programma) Introduzione a SaaS e sviluppo agile L'architettura delle applicazioni SaaS SaaS Framework: Introduzione a Ruby SaaS Framework: Introduzione a Rails SaaS Framework: Advanced Rails SaaS Client Framework: JavaScript Requisiti: BDD e User Story Test: sviluppo basato su test Project ManagementPerformance, Release, Affidabilità e Sicurezza   Engineering Software as a Service: An Agile Approach Using Cloud Computing First Edition, 1.1.1 Armando Fox and David Patterson Edited by Samuel Joseph (Date degli appelli d'esame) - QUERZONI LEONARDO (programma) Programmazione in Ruby Il framework Rails Gestione di progetti tramite Git Sviluppo di applicazioni web su Rails Gestione delle identità ed autenticazione sicura Gestione delle autorizzazioni con RBAC Protezione da attacchi SQL Injection Teamwork   Fox, Armando and Patterson, David: Engineering Software as a Service: An Agile Approach Using Cloud Computing. ISBN-13: 978-0984881246 6    24  36  -  -  Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)  ITA AAF1567 - LABORATORIO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE E GRAFICA INTERATTIVA (obiettivi) Obiettivi generali: Sperimentare attraverso l'attivita' di laboratorio strumenti e metodologie tipici dell'intelligenza artificiale (IA) e della grafica interattiva (GI). Pertanto il corso prevede lo svolgimento di esercitazioni in laboratorio per il 60% delle ore previste. I contenuti del corso sono finalizzati a familiarizzare lo studente con ambiti che in seguito troveranno il loro pieno sviluppo nella Laurea Magistrale in Artificial Intelligence and Robotics. Obiettivi specifici: Conoscenza e comprensione: Acquisire familiarita' con le prime nozioni di IA e GI e con gli strumenti di base utilizzati in tali ambiti. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di progettare e sviluppare semplici applicazioni che consistono nell'integrazione di strumenti appresi durante il corso. Capacità critiche e di giudizio: Acquisire la capacita di verificare e valutare i risultati delle tecniche e degli strumenti utilizzati. Capacità comunicative: Il corso prevede la valutazione analitica delle attivita' progettuali svolte dallo studente attraverso una serie di verifiche in itinere. Tali verifiche prevedono la dimostrazione dei sistemi sviluppati e l'analisi dei risultati ottenuti. Capacità di apprendimento: Le attivita' di laboratorio sono svolte in piccoli gruppi, ma la loro valutazione e' individuale. Pertanto lo studente acquisira' la capacita' di lavorare in gruppo e di assumere la propria autonomia nell'ambito di tale gruppo. - NARDI DANIELE (programma) Il corso prevede una parte comune e due sezioni distinte. Il corso si incentra sulla realizzazione di sistemi robotici intelligenti e richiede una conoscenza approfondita delle tecniche di programmazione e consente di sviluppare la capacità di gestire ed utilizzare sistemi software complessi. Nel corso delle lezioni verranno illustrate le principali problematiche della realizzazione di un agente robotico intelligente e degli strumenti di programmazione da utilizzare nel progetto. Sezione Intelligenza Artificiale Argomenti trattati: la percezione, la navigazione, la pianificazione ed esecuzione delle azioni, l'interazione uomo-robot. I robot utilizzati sono MARRtino (https://sites.google.com/dis.uniroma1.it/marrtino/home), una piattaforma robotica su ruote di costo limitato che gli studenti potranno anche costruire. I linguaggi di programmazione utilizzati sono C++ e Python, e gli strumenti di sviluppo software sono il Robot Operating System (ROS). Sezione Grafica Interattiva Argomenti trattati: la percezione visiva, l'analisi delle immagini, il riconoscimento facciale, l'apprendimento e riconoscimento degli oggetti. I linguaggi di programmazione utilizzati sono il C++ e Python, e gli strumenti di sviluppo software sono OpenCV, la Point Cloud Library (PCL) e TensorFlow. Il corso verrà svolto con il supporto dei componenti del laboratorio RoCoCo del Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale.   Non sono previsti libri di testo specifici. (Date degli appelli d'esame) - GRISETTI GIORGIO 6    24  36  -  -  Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)  ITA AAF1044 - TIROCINIO (obiettivi) ​Obiettivo specifico è quello di consentire allo studente di utilizzare le conoscenze acquisite nel corso di studio e completarle in attività svolte presso una struttura aziendale o industriale o presso un laboratorio di ricerca. - D'AMORE FABRIZIO (programma) Attività progettuale svolta presso ente/azienda ospitante o sotto la diretta supervisione di un docente, ed approvata dal Consiglio di Area Didattica, inerente i contenuti disciplinari delle materie curricolari.   non applicabile (Date degli appelli d'esame) 6    -  -  -  -  Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)  ITA
AAF1001 - PROVA FINALE (obiettivi) La prova finale consiste nella presentazionedi una relazione sullavoro svolto durante l'attivita' di stage/tesi. Nell'approssimarsi a queso cruciale appuntamento lo studente sviluppa abilita' di presentazione e difesa del proprio lavoro davanti ad un pubblico attento ed informato sugli argomenti in discussione.	3		12	18	-	-	Per la prova finale e la lingua straniera (art.10, comma 5, lettera c)	ITA

• Contatti
• Accessibilità
• Mappa del sito

© Università degli Studi di Roma "La Sapienza" - Piazzale Aldo Moro 5, 00185 Roma T (+39) 06 49911 CF 80209930587 PI 02133771002

Obiettivi formativi