Mathematical Modelling and Programming
- Anno accademico
- 2025/2026 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- Mathematical Modelling and Programming
- Codice insegnamento
- PHD141 (AF:588918 AR:333373)
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità
- In presenza
- Crediti formativi universitari
- 6
- Livello laurea
- Corso di Dottorato (D.M.226/2021)
- Settore scientifico disciplinare
- MAT/08
- Periodo
- I Semestre
- Anno corso
- 1
- Sede
- VENEZIA
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
Risultati di apprendimento attesi
* Comprendere i fondamenti del calcolo in una e più variabili, algebra lineare, ottimizzazione.
* Acquisire le basi per comprendere e risolvere problemi di ottimizzazione
* Saper definire e descrivere i fenomeni complessi legati ai sistemi ambientali e socio-economici, interpretandoli attraverso il calcolo;
* Acquisire gli strumenti teorici e metodologici necessari per sviluppare una visione sistemica dei fenomeni ambientali e socio-economici.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
* Saper scegliere e utilizzare gli strumenti matematici adeguati per descrivere e analizzare fenomeni complessi;
* Risolvere problemi applicativi tramite l’uso di modelli matematici;
* Poter affrontare problemi applicativi specifici relativi al cambiamento climatico con strumenti matematici trasversali.
3. Capacità di giudizio:
* Saper identificare potenzialità e limiti dei modelli matematici utilizzati nell’ambito della modellistica ambientale e socioeconomica.
Prerequisiti
È inoltre richiesto che lo studente possieda almeno una conoscenza di base degli elementi fondamentali del calcolo (derivate di funzioni, ed applicazioni a monotonia, ottimizzazione, convessità,...), che comunque saranno ripresi ed approfonditi durante il corso.
È INDISPENSABILE che lo studente arrivi al corso già in possesso di queste competenze.
Contenuti
- Presentazione del corso, verifica conoscenze pregresse.
2. Elementi di calcolo:
- funzioni e loro proprietà
- derivate, ed applicazioni (ottimizzazione, convessità);
- Definizione di funzione multivariata, esempi. Derivate parziali. Gradiente, matrice Jacobiana ed Hessiana.
- Ottimizzazione libera e vincolata, ad una e più variabli. Cenno ai moltiplicatori di Lagrange;
3. Algebra lineare:
- vettori, prodotto scalare e vettoriale, matrici, somma e prodotto tra matrici, matrice trasposta, determinante;
- Risoluzione sistemi di equazioni lineari;
- Autovalori, autovettori.
4. Modelli di Sistemi Dinamici (opzizonale):
- Definizione di sistema dinamico, sistema complesso, sistemi a tempo continuo e discreto, stabilità, equilibri, in particolare a tempo discreto;
- Equazioni differenziali Ordinarie (EDO) 1: tipi di EDO, problema di Cauchy, esistenza e unicità delle soluzioni;
- Sistemi dinamici lineari;
- Cenni a dinamiche non lineari, teoria del caos ed attrattori, struttura frattale.
Testi di riferimento
Il materiale didattico sarà reso disponibile durante le lezioni e caricato su Moodle.
Alcuni testi di riferimento saranno suggeriti nel corso delle lezioni.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Modalità di esame
Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.