Scuola Universitaria Interdipartimentale in Scienze Strategiche (SUISS)

Argomenti trattati nell'insegnamento di Matematica del Corso di Laurea Triennale in Scienze Strategiche e della Sicurezza.

Argomenti trattati nel corso di Matematica del Corso di Laurea Triennale in Scienze Strategiche e della Sicurezza.

L’insegnamento si propone di fornire le conoscenze di base e le competenze necessarie per indagare su problemi pratici utilizzando modelli basati sulla Matematica e sulla Statistica.
L’insegnamento si propone di presentare agli studenti e alle studentesse:
- le tecniche e i metodi matematici dell’algebra lineare, dello studio e rappresentazione di funzioni in due variabili reali e funzioni vettoriali;
- metodologie utili per studiare fenomeni casuali e analizzare set di dati, presentando sia i fondamenti teorici che gli aspetti applicativi dei metodi considerati e le conoscenze di base del software statistico dedicato R.

L'insegnamento si propone inoltre di sviluppare capacità di problem solving nel campo delle scienze strategiche, competenza di carattere trasversale molto utile per chi dovrà operare in contesti complessi e variegati.

Al termine dell’insegnamento e dello studio individuale, ci si attende che studentesse e studenti siano in grado di:

Conoscenza e capacità di comprensione

- comprendere le principali caratteristiche dei modelli matematici in ambito logistico

- conoscere i campi di applicazione di modelli matematici avanzati in ambito logistico

- comprendere problemi di logistica utilizzando modelli matematici

- comprendere l'importanza della sostenibilità nella logistica promuovendo una gestione responsabile

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

- saper riconoscere i modelli matematici in diversi contesti di applicazione in ambito logistico

- applicare le conoscenze acquisite a problemi di logistica 

- risolvere problemi avanzati in ambito logistico mediante la modellizzazione matematica

- applicare le strategie risolutive più idonee nel contesto della logistica

- analizzare e interpretare i risultati forniti da modelli matematici

- utilizzare un ambiente di calcolo evoluto per la modellizzazione e l'ottimizzazione dei processi logistici

Autonomia di giudizio

- comprendere vantaggi e svantaggi nella modellizzazione di fenomeni in ambito logistico

- discutere e valutare criticamente le implicazioni derivanti dall’analisi di un modello matematico avanzato

- discutere e valutare criticamente l’utilizzo di modelli matematici per minimizzare l'impatto ambientale delle operazioni logistiche

Capacità di apprendimento

- acquisizione di capacità autonome di applicazione di strumenti e tecniche di modellizzazione matematica in ambito logistico

- discutere e valutare criticamente le implicazioni derivanti dall’analisi di un modello matematico avanzato in ambito logistico

Abilità comunicative

- rendere comprensibili tramite diverse rappresentazioni le implicazioni dei modelli matematici studiati

- comunicare con un lessico scientifico adeguato il processo di modellizzazione in maniera idonea al contesto di presentazione

- argomentare (anche pubblicamente) punti di forza e criticità di un modello

Modulo I: Statistica descrittiva. Distribuzioni di frequenza. Regressione lineare. Calcolo delle probabilità. Le distribuzioni di probabilità di Bernoulli, di Poisson, di Gauss. Teoria elementare dei campioni. Stima dei parametri.
Modulo II: Algebra Lineare. Funzioni reali di due variabili reali: limiti, derivate, studio dei punti critici. Integrali curvilinei e di superficie. Integrali doppi e tripli. Equazioni differenziali ordinarie del primo e del secondo ordine e loro applicazioni.

L'insegnamento viene erogato tramite lezioni ed esercitazioni interattive online.
Tutte le attività formative sono supportate da un ambiente digitale di apprendimento all’interno del quale gli studenti potranno accedere alle risorse e svolgere attività di apprendimento personalizzate e interattive.

L'esame consiste in una prova svolta in modalità informatizzata concernente gli argomenti trattati nell'insegnamento e strutturata in modo da verificare le conoscenze acquisite al fine di risolvere semplici problemi.

Le risorse e i materiali utilizzati a lezione verranno messi a disposizione dai docenti nel corso interattivo online liberamente disponibili all’interno dell’insegnamento Mathematical modelling erogato all’interno di Start@Unito https://start.unito.it (link).