Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

A.A. 2019/2020

Calendario accademico

Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.

Calendario accademico

Calendario didattico

Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
I semestre 1-ott-2019 31-gen-2020
II semestre 2-mar-2020 12-giu-2020
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 3-feb-2020 28-feb-2020
Sessione estiva d'esame 15-giu-2020 31-lug-2020
Sessione autunnale d'esame 1-set-2020 30-set-2020
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione estiva di laurea 22-lug-2020 22-lug-2020
Sessione autunnale di laurea 14-ott-2020 14-ott-2020
Sessione autunnale di laurea solo triennale 10-dic-2020 10-dic-2020
Sessione invernale di laurea 16-mar-2021 16-mar-2021
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa di Ognissanti 1-nov-2019 1-nov-2019
Festa dell'Immacolata 8-dic-2019 8-dic-2019
Vacanze di Natale 23-dic-2019 6-gen-2020
Vacanze di Pasqua 10-apr-2020 14-apr-2020
Festa della Liberazione 25-apr-2020 25-apr-2020
Festa del lavoro 1-mag-2020 1-mag-2020
Festa del Santo Patrono 21-mag-2020 21-mag-2020
Festa della Repubblica 2-giu-2020 2-giu-2020
Vacanze estive 10-ago-2020 23-ago-2020

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Didattica e Studenti Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

A B C D F G L M O P R S Z

Agostiniani Virginia

virginia.agostiniani@univr.it +39 045 802 7979

Albi Giacomo

giacomo.albi@univr.it +39 045 802 7913

Angeleri Lidia

lidia.angeleri@univr.it 045 802 7911

Baldo Sisto

sisto.baldo@univr.it 045 802 7935

Bos Leonard Peter

leonardpeter.bos@univr.it +39 045 802 7987

Boscaini Maurizio

maurizio.boscaini@univr.it

Busato Federico

federico.busato@univr.it

Caliari Marco

marco.caliari@univr.it +39 045 802 7904

Canevari Giacomo

giacomo.canevari@univr.it +39 045 8027979

Chignola Roberto

roberto.chignola@univr.it 045 802 7953

Daffara Claudia

claudia.daffara@univr.it +39 045 802 7942

Dai Pra Paolo

paolo.daipra@univr.it +39 0458027093

Daldosso Nicola

nicola.daldosso@univr.it +39 045 8027076 - 7828 (laboratorio)

De Sinopoli Francesco

francesco.desinopoli@univr.it 045 842 5450

Di Persio Luca

luca.dipersio@univr.it +39 045 802 7968

Fioroni Tamara

tamara.fioroni@univr.it 0458028489

Gnoatto Alessandro

alessandro.gnoatto@univr.it 045 802 8537

Gonzato Guido

guido.gonzato@univr.it 045 802 8949

Gregorio Enrico

Enrico.Gregorio@univr.it 045 802 7937

Liptak Zsuzsanna

zsuzsanna.liptak@univr.it +39 045 802 7032

Magazzini Laura

laura.magazzini@univr.it 045 8028525

Mantese Francesca

francesca.mantese@univr.it +39 045 802 7978

Mariotto Gino

gino.mariotto@univr.it +39 045 8027031

Mazzuoccolo Giuseppe

giuseppe.mazzuoccolo@univr.it +39 0458027838

Migliorini Sara

sara.migliorini@univr.it +39 045 802 7908

Monti Francesca

francesca.monti@univr.it 045 802 7910

Orlandi Giandomenico

giandomenico.orlandi at univr.it 045 802 7986

Piccinelli Fabio

fabio.piccinelli@univr.it +39 045 802 7097

Rizzi Romeo

romeo.rizzi@univr.it +39 045 8027088

Sansonetto Nicola

nicola.sansonetto@univr.it 049-8027932

Schuster Peter Michael

peter.schuster@univr.it +39 045 802 7029

Solitro Ugo

ugo.solitro@univr.it +39 045 802 7977

Zuccher Simone

simone.zuccher@univr.it

Piano Didattico

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:
InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
(MAT/03)
6
A
(MAT/02)
6
B
(MAT/05)
6
C
(SECS-P/01)
6
C
(SECS-P/01)
Lingua inglese B1
6
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
C
(SECS-P/05)
Prova finale
6
E
-

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
(MAT/03)
6
A
(MAT/02)
6
B
(MAT/05)
6
C
(SECS-P/01)
6
C
(SECS-P/01)
Lingua inglese B1
6
E
-

3° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
C
(SECS-P/05)
Prova finale
6
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°- 3°
Tra gli anni: 1°- 2°- 3°
Ulteriori attività formative
6
F
-

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S00254

Coordinatore

Paolo Dai Pra

Crediti

6

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

MAT/06 - PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA

Lingua di erogazione

Italiano

Periodo

I semestre dal 1-ott-2019 al 31-gen-2020.

Obiettivi formativi

Sistemi Stocastici [ Matematica Applicata ]
AA 2018/2019

Il corso di Sistemi Stocastici si propone per obiettivo l'introduzione ai concetti di base della teoria soggiacente alla rigorosa descrizione matematica di dinamiche temporali di grandezze aleatorie. In particolare i prerequisiti del corso sono quelli di un corso standard di Probabilità per Matematica/Fisica.
Si suppone che i discenti siano a conoscenza delle nozioni elementari del calcolo delle Probabilità, così come nell'assiomatica di Kolmogorov, con particolare riferimento alla conoscenza dei concetti di funzione di densità, ripartizione, probabilità condizionata, aspettazione condizionata, teoria della misura (di base),funzioni caratteristiche di variabili aleatorie, nozioni di convergenza (in misura, q.o., in Probabilità, etc.), teorema del limite centrale e sue (basilari) applicazioni, etc.

Il corso di Sistemi Stocastici mira, in particolare, a fornire i concetti di base di: spazio di probabilità filtrato, martingala, tempo di arresto, teoremi di Doob, teoria delle catene di Markov a tempo discreto e continuo (classificazione degli stati, misure invarianti, limite, teorema ergodico, etc.), nozioni basilari sulla teoria delle code ed introduzione al moto Browniano.

Una parte del corso è dedicata all'implementazione al calcolatore dei concetti operativi soggiacenti la trattazione dei sistemi stocastici del tipo catena di Markov, tanto a tempo discreto che continuo.

Una parte del corso è dedicata all'introduzione ed allo studio operativo, per via di esercitazione al calcolatore, di serie temporali univariate.

E' importante sottolineare come l'insegnamento di Sistemi Stocastici sia organizzato in modo tale che gli studenti possano concretamente completare ed ulteriormente sviluppare le proprie:
° capacità di analisi, sintesi ed astrazione;
° specifiche competenze computazionali ed informatiche;
° abilità di comprensione di testi, anche avanzati, di Matematica in generale e Matematica applicata in particolare;
° capacità di sviluppare modelli matematici per le scienze fisiche e naturali, essendo al contempo in grado di analizzarne i limiti e l'effettiva applicabilità, anche da un punto di vista computazionale;
° competenze atte allo sviluppo di opportuni modelli matematici e statistici per l’economia e per i mercati
finanziari;
° capacità di estrarre informazioni qualitative da dati quantitativi;
° conoscenze di linguaggi di programmazione o software specifici.

Programma

Sistemi Stocastici [ Matematica Applicata ]
AA 2018/2019 Programma del corso

1) Catene di Markov a stati finiti e tempo discreto: irriducibilità e aperiodicità, distribuzioni stazionarie, classificazione degli stati, MCMC.

2) Catene di Markov a stati numerabili: ricorrenza, positività.

3) Il processo di Poisson e altri processi di conteggio. Cenni alla teoria delle code.

4) Catene di Markov a stati finiti e tempo continuo: semigruppo associato, generatore, distribuzioni stazionarie, equazioni di Kolmogorov, velocità di convergenza all’equilibrio e disuguaglianze funzionali.

Bibliografia

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Levin, David A., and Yuval Peres Markov chains and mixing times American Mathematical Society 2017 Scaricabile alla pagina https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/30694248/recent.pdf?response-content-disposition=inline%3B%20filename%3DMarkov_chains_and_mixing_times.pdf&X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAIWOWYYGZ2Y53UL3A%2F20191005%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20191005T133241Z&X-Amz-Expires=3600&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Signature=3c046ef319a0d4eaa4a83f4138d7950cb982f2f0c351b6f2e135234f11790559

Modalità d'esame

Sistemi Stocastici [ Matematica Applicata ]
AA 20018/2019

Il corso si articola in tre parti

1) Teoria dei sistemi stocastici
2) Introduzione all'analisi di serie storiche
3) Esercitazione al calcolatore ( principalmente basate sulla teoria delle catene di Markov, tanto a tempo discreto che continuo )

La parte (2) verrà principalmente svolta in modalità laboratoriale, utilizzando aule informatiche attrezzate con la possibilità, per ogni studente frequentante, di utilizzare un calcolatore al fine di implementare in tempo reale i modelli proposti nel corso della lezione. Tale attività verrà coadiuvata da un tutor che svolgerà i propri compiti per un totale di 24 ore frontali.

La parte (3) verrà insegnata dal Prof. Caliari in modalità laboratoriale, sfruttando aule opportunamente attrezzate a livello informatico.

L’esame è previsto essere suddiviso in

* uno scritto relativo al primo punto
* un progetto presentato in accordo con il programma effettivamente svolto in laboratorio con il prof. Marco Caliari (punto 3)
* esercitazioni svolte relative al punto (2) con presentazione di un progetto

Il programma d'esame ( scritto ) di cui al punto (1)è quello riportato nella sezione Programma.
Il progetto da presentare con il prof. Caliari va con quest'ultimo concordato.

Il progetto da presentare in relazione al punto (2) verrà (dal/la singola/o studentessa/e, scelto nella seguente lista

@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@PROGETTI
@ATTENZIONE: questa lista i potrà subire variazioni in relazione al programma effettivamente svolto in laboratorio
@
@SI PREGA di fare riferimento al docente per l'esatta determinazione del novero di progetti all'interno del quale poter @scegliere l'approfondimento di proprio interesse
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

1-Confrontare i seguenti metodi di stima/eliminazione di trend
*Studio delle differenze al primo ordine
*Smoothing con filtro a media mobile
*Trasformata di Fourier
*Smoothing esponenziale
*Data fitting con polinomio

2-Ricavare ed implementare in il predittore ad un passo dei modelli
FIR(4)
ARX(3,1)
OE(3,1)
ARMA(2,3)
ARMAX(2,1,2)
Box-Jenkins(nb,nc,nd,nf)

3-Confronto tra Prediction Error Minimization (PEM) e Maximum Likelihood (ML) per l'identificazione dei parametri di un modello (richiede una ricerca autonoma sul metodo ML)

4-Implementazione della k-fold cross-validation, ad esempio in linguaggio Matlab/Octave, ed associato test seguendo quanto fatto nel corso delle relazioni relative

5-Spiegazione estesa di (almeno) uno dei seguenti test
*Shapiro-Wilk
*Kolmogorov-Smirnov
*Lilliefors

La realizzazione pratica del progetto scelto dal singolo studente può essere effettuata utilizzando uno dei seguenti strumenti software: R, Python, Matlab, Gnu Octave, Excel

Il voto finale, espresso in 30esimi, risulterà dalla seguente formula
Voto= (5/6) * T + (1/6) * E + P
dove
T è il voto espresso in 30esimi relativo alla parte di Teoria ( scritto di competenza del prof. Di Persio)
E è il voto espresso in 30esimi relativo alla parte di esercitazioni ( orale di competenza del prof. Caliari)
P è un punteggio all'interno dell'intervallo [0,2]

E' importante sottolineare come gli obiettivi della prova d'esame siano centrati anche sulla valutazione della capacità del singolo studente di:

° svolgere compiti tecnici definiti in ambito modellistico-matematico
° estrarre informazioni qualitative da dati quantitativi con particolare riferimento all'analisi di serie storiche, allo studio ed alla realizzazione di modelli predittivi, allo sviluppo di processi automatici nell'ambito dell'analisi di fenomeni aleatori;
- usare strumenti informatici quali R, Matlab, Gnu Octave, etc., per implementare i modelli analizzati nel corso e/o implementati nelle ore di laboratorio;

Tipologia di Attività formativa D e F

I semestre Dal 01/10/19 Al 31/01/20
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° 3° Linguaggio programmazione Python D Maurizio Boscaini (Coordinatore)
1° 2° 3° SageMath F Zsuzsanna Liptak (Coordinatore)
1° 2° 3° Storia della fisica moderna 2 D Francesca Monti (Coordinatore)
1° 2° 3° Storia e didattica della geologia D Guido Gonzato (Coordinatore)
II semestre Dal 02/03/20 Al 12/06/20
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° 3° Linguaggio Programmazione C D Sara Migliorini (Coordinatore)
1° 2° 3° Linguaggio Programmazione C++ D Federico Busato (Coordinatore)
1° 2° 3° Linguaggio Programmazione LaTeX D Enrico Gregorio (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° 3° Corso Europrogettazione D Non ancora assegnato
1° 2° 3° Corso online ARPM bootcamp F Non ancora assegnato
1° 2° 3° ECMI modelling week F Non ancora assegnato
1° 2° 3° ESA Summer of code in space (SOCIS) F Non ancora assegnato
1° 2° 3° Google summer of code (GSOC) F Non ancora assegnato

Prospettive


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA.

Prova Finale

Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.

1. La prova finale prevede la preparazione sotto la guida di un relatore di un elaborato scritto (tesi), che può consistere nella trattazione di un argomento teorico, o nella risoluzione di un problema specifico, o nella descrizione di un progetto di lavoro, o di un'esperienza fatta in un'azienda, in un laboratorio, in una scuola ecc. La tesi, preferibilmente redatta in TeX/LaTeX/AMSTeX e usando il pacchetto LaTeX Frontespizio, può essere inviata preliminarmente in formato elettronico ai membri della Commissione Valutazione Tesi e dovrà essere presentata, in duplice copia, al momento della discussione. La tesi potrà essere redatta anche in lingua inglese.
2. La discussione della tesi, che dovrà durare indicativamente tra i venti e i trenta minuti, avverrà davanti ad una Commissione Valutazione Tesi nominata dal Presidente del collegio Didattico di Matematica. ll Presidente della commissione è il professore di ruolo di più alto grado accademico. La Commissione Valutazione Tesi è composta da almeno tre Docenti tra cui possibilmente il Relatore. Ogni Commissione Valutazione Tesi potrà valutare più studenti in funzione del contenuto del lavoro da essi presentato. La discussione della tesi viene effettuata durante i trenta giorni precedenti la data stabilita per la sessione di Laurea, ne viene data adeguata comunicazione ed è aperta al pubblico.
3. La Commissione Valutazione Tesi attribuisce ad ogni studente un punteggio della prova finale che va da zero a cinque. La valutazione della prova finale si articola in maniera tale da tenere conto delle conoscenze acquisite dallo studente durante il lavoro di tesi, del loro grado di comprensione, dell'autonomia di giudizio, delle capacità dimostrate dallo studente di applicare dette conoscenze e di comunicare efficacemente e compiutamente l'insieme degli esiti del lavoro ed i principali risultati ottenuti (si vedano la Tabella 1 per tesi di laurea triennale e la Tabella 2 per tesi di laurea magistrale, in calce al presente regolamento). Il Presidente della Commissione Valutazione Tesi invia una relazione, firmata da tutti i componenti della Commissione, al Presidente della Commissione di Esame Finale indicando per ogni studente il punteggio attribuito per l'esame finale ed un eventuale breve giudizio.
4. La Commissione di Esame Finale, unica per tutti gli studenti di quella sessione di Laurea, viene nominata dal Presidente del Collegio Didattico di Matematica. Il Presidente della commissione è il professore di ruolo di più alto grado accademico. La Commissione di Esame Finale deve essere composta da un Presidente e almeno da altri quattro Commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
5. La Commissione di Esame Finale determina per ogni studente il punteggio finale sommando la media, pesata rispetto ai relativi CFU, espressa in centodecimi, dei voti degli esami del piano di studi, escluse le attività in TAF F o in sovrannumero, con il punteggio della prova finale. Aggiunge inoltre il punteggio attribuito alla carriera dello studente, da zero a due (si veda la Tabella 3, in calce al presente regolamento). Il voto finale, espresso in centodecimi, si ottiene arrotondando all'intero più vicino (all'intero superiore, in caso di equidistanza) il punteggio ottenuto, senza eccedere 110 centodecimi e assegnando la lode solo con l'unanimità della Commissione di Esame Finale al candidato che abbia raggiunto i 110 centodecimi dopo l'arrotondamento.
6. La Commissione di Esame Finale procede alla proclamazione dei nuovi Laureati in Matematica Applicata o Laureati magistrali in Mathematics con una cerimonia pubblica ed ufficiale.
 

Allegati

Titolo Info File
Doc_Univr_pdf 1. Come scrivere una tesi 31 KB, 29/07/21 
Doc_Univr_pdf 2. How to write a thesis 31 KB, 29/07/21 
Doc_Univr_pdf 4. Regolamento tesi (valido da luglio 2020) 259 KB, 29/07/21 
Doc_Univr_pdf 5. Regolamento tesi (valido da luglio 2022) 256 KB, 29/07/21 

Elenco delle proposte di tesi e stage

Proposte di tesi Area di ricerca
Formule di rappresentazione per gradienti generalizzati Mathematics - Analysis
Formule di rappresentazione per gradienti generalizzati Mathematics - Mathematics
Tesi assegnate a studenti di matematica Argomenti vari
Stage Area di ricerca
Proposte di stage per studenti di matematica Argomenti vari

Gestione carriere


Modalità di frequenza

Come riportato al punto 25 del Regolamento Didattico per l'A.A. 2021/2022, la frequenza è in generale non obbligatoria, con la sola eccezione di alcune attività laboratoriali. Per queste sarà chiaramente indicato nella scheda del corrispondente insegnamento l'ammontare di ore per cui è richiesta la frequenza obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.

Ulteriori servizi

I servizi e le attività di orientamento sono pensati per fornire alle future matricole gli strumenti e le informazioni che consentano loro di compiere una scelta consapevole del corso di studi universitario.