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SUISS - Struttura Didattica Speciale in Scienze strategiche

Scuola Universitaria Interdipartimentale in Scienze Strategiche (SUISS)

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Oggetto:
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Modelli matematici B, MODELLI MATEMATICI B - LOG

Oggetto:

Mathematical Models B, Mathematical Models B - LOG

Oggetto:

Anno accademico 2021/2022

Codice dell'attività didattica
MAN0351 - MAN0665
Docenti
Prof. Bruno Giuseppe Barberis (Titolare del corso)
Prof.ssa Federica Galluzzi (Titolare del corso)
Corso di studi
[f055-c503] Laurea Magistrale in Scienze Strategiche
[f055-c503LOG] Laurea Magistrale in Scienze (Percorso Logistico)
[f055-c503EA] Laurea Magistrale in Scienze (Percorso Economico Amministrativo)
Anno
1° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
MAT/03 - geometria
MAT/07 - fisica matematica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti
Argomenti trattati nell'insegnamento di Matematica del Corso di Laurea Triennale in Scienze Strategiche e della Sicurezza.
Topics covered in the Mathematics course of the First cycle Degree in Strategic and Security Sciences.
Oggetto:

Sommario insegnamento

Oggetto:

Obiettivi formativi

Modulo I: L'insegnamento si propone di fornire agli studenti alcune metodologie utili per studiare fenomeni casuali, presentando sia i fondamenti teorici che gli aspetti applicativi dei metodi analizzati e le conoscenze di base dell'ambiente di calcolo evoluto "Maple".

Modulo II: L'insegnamento si propone di fornire agli studenti le tecniche e i metodi matematici necessari per affrontare gli insegnamenti successivi, in particolare i concetti e gli strumenti matematici per lo studio e la rappresentazione di funzioni reali di due variabili reali e  per risolvere equazioni differenziali ordinarie.

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.

Module I: The course aims to give to students some methods useful to study random phenomena, explaining both the theoretical bases and the applicative aspects of the analyzed methods and the basic knowledge of the technical computing software "Maple".

Module II: The course aims to give to students the mathematical techniques and methods needed to deal with subsequent courses. In particular, the concepts and the mathematical tools for solving ordinary differential equations and for studying and representing real functions of two real variables.

Moreover the course aims to develop competences in problem solving in strategic sciences useful to people who will work in complex and different contexts.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Gli studenti dovranno essere in grado di risolvere problemi matematici che richiedono la conoscenza del calcolo differenziale ed integrale delle funzioni reali di una e due variabili e la risoluzione di equazioni differenziali ordinarie. Dovranno conoscere i concetti fondamentali del calcolo delle probabilità e della statistica matematica necessari per analizzare ed elaborare dati. Dovranno conoscere le principali distribuzioni di probabilità nel discreto e nel continuo e saper risolvere problemi elementari riguardanti lo studio di una popolazione e dei campioni estratti da essa. Dovranno essere in grado di avvalersi dell'ambiente di calcolo evoluto "Maple" per la costruzione di semplici modelli matematici e per lo studio di semplici problemi di statistica.

Students should be able to solve mathematical problems that require knowledge of the differential and integral calculus of the real functions of one and two variables and the resolution of ordinary differential equations. Students must be able to know the fundamental concepts of the probability calculus and of the mathematical statistics required to analyze and elaborate data. They must know the most important discrete and continuous probability distributions. They must be able to solve simple problems concerning the study of a population and its random samples. They should be able to use the technical computing software “Maple” for constructing simple mathematical models and for studying simple statistical problems.

Oggetto:

Modalità di insegnamento

Le lezioni si svolgeranno in modalità sincrona sia online sia in aula e in un laboratorio informatico dove gli studenti avranno a disposizione un computer su cui operare in maniera attiva. Le lezioni saranno videoregistrate e pubblicate sulla piattaforma Moodle. Verranno inoltre proposte attività di gruppo da svolgere sia in laboratorio che in piattaforma di e-learning.

Lessons will take place in synchronous mode both online and in the classroom and in a computer lab where students will have a computer on which to work actively. The lessons will be videotaped and published on the Moodle platform. Group activities will also be proposed to be carried out both in the laboratory and in the e-learning platform.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

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. E' prevista inoltre la consegna di una tesina scritta volta a verificare la padronanza delle conoscenze acquisite contenente la risoluzione di due problemi inerenti contesti applicativi, uno risolto con metodi statistici, l'altro con metodi matematici. In alternativa può essere risolto un problema unico purché contempli l'utilizzo sia della statistica sia della matematica. Nello svolgimento della tesina "Maple" deve essere usato non solo per l'editing ma soprattutto come ambiente di calcolo e di grafica. La tesina dovrà contenere almeno una componente interattiva.

upload_Coronavirus-2019-nCoV-CDC-23312_without_background.png ESAMI A DISTANZA. A causa della situazione legata al Covid-19, l'esame potrebbe essere svolto a distanza in modalità telematica. In tal caso l'esame consisterebbe nella normale prova svolta in modalità informatizzata, seguita da una breve prova orale in videoconferenza e richiederebbe il collegamento con un'aula virtuale Webex per consentire l’interfacciamento con i docenti durante lo svolgimento della prova. Prima della prova verrebbero inviate il link e la password necessari per il collegamento all’aula virtuale Webex.

The exam consists in a test to be held in a computer room concerning the topics covered in the course and structured so as to verify the acquired knowledge in order to solve simple problems. The delivery of a brief written thesis to verify the mastery of the knowledge acquired is also provided. The thesis must contain the resolution of two application problems, one solved with statistical methods, the other with mathematical methods. Alternatively, a single problem can be solved provided it involves the use of both statistics and mathematics. In carrying out the short thesis "Maple" must be used not only for editing but above all as a calculation and graphics environment. The paper must contain at least one interactive component. 

upload_Coronavirus-2019-nCoV-CDC-23312_without_background.png REMOTE EXAMS. Due to the situation linked to Covid-19, the exam could be carried out remotely in a telematic mode. In this case the exam would consist of the normal test carried out in a computerized mode followed by a short oral videoconference test and would require to connect to a Webex virtual classroom to allow interfacing with the teachers during the test. Before the test, the link and password necessary for connection to the Webex virtual classroom would be sent.

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Attività di supporto

Sono previste consulenze sincrone e asincrone in piattaforma Moodle per facilitare la preparazione delle consegne e della tesina.

Synchronous and asynchronous consultations are planned in the Moodle platform to facilitate the preparation of deliveries and of the brief thesis.

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Programma

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. L'ambiente di calcolo evoluto "Maple".

Modulo II: 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.

Module I: Descriptive statistics. Frequency distributions. Linear regression. Enumerative combinatorics. Probability calculus. The Bernoulli, Poisson, Gaussian distributions. Sampling theory. Parameters estimation. The technical computing software "Maple".

Module II: Real functions of two real variables: limits, derivatives and critical point analysis. Line and surface integrals. Double and triple integrals. Ordinary differential equations of the first and second orders and their and their applications.

Testi consigliati e bibliografia

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Orario lezioni

Lezioni: dal 08/02/2022 al 08/04/2022

Nota: Il calendario delle lezioni è pubblicato nella sezione "Attività didattiche".

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Note

E' fortemente consigliata la frequenza, soprattutto per le attività laboratoriali.

Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico.

Attendance is strongly recommended, especially for laboratory activities.

The modalities of carrying out the teaching activity may vary according to the limitations imposed by the current health crisis. In any case, for the entire academic year the remote mode is ensured.

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Ultimo aggiornamento: 07/09/2021 10:19
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