INFORMATICA II - MOD. 2

L’insegnamento è una delle attività formative obbligatorie del Corso di Laurea in Ingegneria Fisica, e fornisce un'introduzione alla modellazione, simulazione e analisi di sistemi complessi, all'individuazione di soluzioni computazionali, e all'analisi della dinamica prodotta.

Conoscenza e comprensione dei principali metodi di modellazione e simulazione di sistemi complessi.
Conoscenza delle tecniche di Computational Intelligence adeguate per colmare i gap di conoscenza.
Comprensione e valutazione della complessità del problema, capacità di selezionare e implementare metodi adeguati di simulazione e analisi.

Conoscenza del linguaggio Python. Conoscenze di base di probabilità e statistica.

Modellazione e simulazione di sistemi complessi
Generazione di numeri casuali
Processi Markoviani e l’algoritmo di Simulazione Stocastica di Gillespie
Rule-based modeling e simulazione stocastica network-free
Simulazione spaziale e approssimata (tau leaping)
Equazioni di Langevin, SDE
Simulazione basata su agenti
Soluzione di equazioni differenziali ordinarie, simulazione ibrida e multi-scala
Analisi di dinamiche complesse: parameter sweep, sensitivity analysis, stima di parametri, reverse engineeing
Effetti emergenti della dinamica dei sistemi complessi
Applicazioni di reti neurali ai sistemi complessi
Advanced Computational Intelligence methods

Slide e materiale vario disponibili sulla piattaforma di e-learning.

Letture integrative:
Munsky, Brian, William S. Hlavacek, and Lev S. Tsimring, eds. "Quantitative biology: theory, computational methods, and models". MIT Press, 2018.
Vanneschi, Silva. "Lectures On Intelligent Systems". Springer, 2023.

Esame scritto al 70% e presentazione di project work (30%)

scritto

Didattica frontale, active learning, lezioni di laboratorio, seminari