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.
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 didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
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Primo semestre | 4-ott-2021 | 28-gen-2022 |
Secondo semestre | 7-mar-2022 | 10-giu-2022 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 31-gen-2022 | 4-mar-2022 |
Sessione estiva d'esame | 13-giu-2022 | 29-lug-2022 |
Sessione autunnale d'esame | 1-set-2022 | 30-set-2022 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione di laurea estiva | 21-lug-2022 | 21-lug-2022 |
Sessione di laurea autunnale | 13-ott-2022 | 13-ott-2022 |
Sessione di laurea invernale | 16-mar-2023 | 16-mar-2023 |
Periodo | Dal | Al |
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Festa di Tutti i Santi | 1-nov-2021 | 1-nov-2021 |
Festa dell'Immacolata | 8-dic-2021 | 8-dic-2021 |
Festività natalizie | 24-dic-2021 | 2-gen-2022 |
Vacanze Pasquali | 15-apr-2022 | 19-apr-2022 |
FESTA DEL LAVORO | 1-mag-2022 | 1-mag-2022 |
Santo Patrono | 21-mag-2022 | 21-mag-2022 |
FESTIVITA' DELLA REPUBBLICA | 2-giu-2022 | 2-giu-2022 |
Chiusura estiva | 15-ago-2022 | 20-ago-2022 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio 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
Docenti
![Foto Alice, 22 novembre 2017](https://docs.univr.it/documenti//Persona/foto/foto644529.jpg)
Raffaele Alice
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.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3 modules among the following
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.
Tipologia di Attività formativa D e F
Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
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1° | Genetica | D |
Massimo Delledonne
(Coordinatore)
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1° 2° | Algoritmi | D |
Roberto Segala
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Algoritmi | D |
Roberto Segala
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
1° 2° | Organizzazione aziendale | D |
Serena Cubico
(Coordinatore)
|
1° 2° | Storia e didattica della geologia | D |
Guido Gonzato
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
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1° 2° | Advanced topics in financial engineering | F | Non ancora assegnato | |
1° 2° | ECMI modelling week | F | Non ancora assegnato | |
1° 2° | ESA Summer of code in space (SOCIS) | F | Non ancora assegnato | |
1° 2° | Google summer of code (GSOC) | F | Non ancora assegnato | |
1° 2° | Mathematics mini courses |
Sisto Baldo
(Coordinatore)
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1° 2° 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Giulio Mazzi
(Coordinatore)
|
Numerical modelling and optimization (2021/2022)
L'insegnamento è organizzato come segue:
Obiettivi formativi
Nel primo modulo gli studenti potranno approfondire le loro conoscenze e competenze sulla moderna teoria dei sistemi dinamici ed apprezzare le profonde connessioni tra la matematica e le altre discipline scientifiche, sia attraverso i problemi matematici che queste suggeriscono, che grazie al ruolo prominente giocato dalla matematica nella ricerca scientifica e nell’industria. Le soluzioni dei problemi reali studiati nel corso verranno implementate con appropriati strumenti software. Alla fine del corso ci si aspetta che lo studente sia in grado di svolgere compiti tecnici e professionali di alto livello nel contesto della modellazione e simulazione matematica, lavorando sia da solo che in gurppo. In particolare, lo studente dovrà essere in grado di scrivere un modello per un problema reale, riconoscerne i parametri effettivi ed analizzarne le possibili implicazioni. Nel secondo modulo si vogliono fornire sufficienti basi numeriche e teoriche per il controllo ottimo di sistemi dinamici. Questi problemi saranno studiati a partire da applicazioni reali e recenti lavori di ricerca. Alla fine del corso gli studenti dovranno essere in grado di decidere quali metodi numerici sono più appropriati per la soluzione di diversi specifici problemi di controllo ottimo. Conosceranno risultati teorici sulla controllabilità e stabilità di problemi di questo tipo con le relative tecniche numeriche. Saranno in grado di produrre il proprio codice e di scegliere i metodi più appropriati per ciascuna delle applicazioni studiate.
Programma
Tutte le ore dell'insegnamento saranno disponibili online. Inoltre, una parte delle lezioni/tutte le lezioni (si veda l'orario)
saranno tenute anche in aula.
Il corso analizza vari modelli differenziali e il loro controllo con applicazioni nella biologia, nell'economia e nella robotica. Lo studio di questi modelli prevede l'approfondimento di alcuni aspetti teorici e diversi metodi computazionali.
Il corso è diviso in due parti, per il programma dettagliato si faccia riferimento alle pagine dedicate
MODELLING SEMINAR
* Metodi avanzati per problemi differenziali.
* Modellizzazione di sistemi complessi e multi-agente (swarming, opinion formaton, Network, and (non-)holonomic systems).
* Controllo geometrico.
NUMERICAL OPTIMIZATION
* Introduzione al controllo ottimo e metodi di risoluzione numerica: diretti e indiretti, programmazione dinamica
* Metodi di controllo predittivo per sistemi alto dimensionali
*Esempi e esercizi al calcolatore ( Matlab/Octave ).
Il programma è conforme agli standard ECMI (European Consortium for Mathematics in Industry, https://ecmiindmath.org/)
Bibliografia
Modalità d'esame
Lo studente dovrà essere in grado di formalizzare e risolvere modelli matematici utilizzati in diverse discipline scientifiche, adoperando, adattando e sviluppando i metodi avanzati visti durante l’insegnamento.
A tal fine la valutazione finale consiste in una prova scritta e una orale.
Prova scritta: Domande e esercizi il cui svolgimento può richiedere l’utilizzo del calcolatore.
Prova orale: Progetto e discussione dello scritto con domande. L'argomento del progetto dovrà essere concordato con il docente.
La modalità d'esame potrebbe subire delle variazioni in funzione dell'evolversi della situazione.
La modalità a distanza è comunque garantita per tutti gli studenti che lo chiederanno nell’anno accademico 2020/21.
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: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e anche tramite l'app Univr.
Attività didattiche alternative
Per rendere il percorso di studi più flessibile, è possibile chiedere di sostituire alcuni insegnamenti con altri del medesimo corso di studio in Mathematics all'Università degli Studi di Verona (qualora gli obiettivi formativi degli insegnamenti che si intendono sostituire siano già stati raggiunti nella carriera pregressa), oppure con altri del corso di studio in Mathematics all'Università degli Studi di Trento.
Documenti
Titolo | Info File |
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pdf, it, 167 KB, 27/08/21 |
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pdf, it, 113 KB, 30/08/21 |
Modalità e sedi di frequenza
Come riportato nel regolamento didattico, 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.
È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.
Le attività didattiche del corso di studi si svolgono negli spazi dell’area di Scienze e Ingegneria che è composta dagli edifici di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 e Piramide, siti nel polo di Borgo Roma.
Le lezioni frontali si tengono nelle aule di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 mentre le esercitazioni pratiche nei laboratori didattici dedicati alle varie attività.
Caratteristiche dei laboratori didattici a disposizione degli studenti
- Laboratorio Alfa
- 50 PC disposti in 13 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a un videoproiettore 8K Ultra Alta Definizione per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Tutti i PC sono accessibili da persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Delta
- 120 PC in 15 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a due videoproiettori 4K per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Un PC è su un tavolo ad altezza variabile per garantire un accesso semplificato a persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Gamma (Cyberfisico)
- 19 PC in 3 file di tavoli
- 1 PC per docente con videoproiettore 4K
- Configurazione PC: Intel Core i7-13700, 16GB RAM, 512GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Laboratorio VirtualLab
- Accessibile via web: https://virtualab.univr.it
- Emula i PC dei laboratori Alfa/Delta/Gamma
- Usabile dalla rete universitaria o tramite VPN dall'esterno
- Permette agli studenti di lavorare da remoto (es. biblioteca, casa) con le stesse funzionalità dei PC di laboratorio
Caratteristiche comuni:
- Tutti i PC hanno la stessa suite di programmi usati negli insegnamenti di laboratorio
- Ogni studente ha uno spazio disco personale di XXX GB, accessibile da qualsiasi PC
- Gli studenti quindi possono usare qualsiasi PC in qualsiasi laboratorio senza limitazioni ritrovando sempre i documenti salvati precedentemente
Questa organizzazione dei laboratori offre flessibilità e continuità nel lavoro degli studenti, consentendo l'accesso ai propri documenti e all'ambiente di lavoro da qualsiasi postazione o da remoto.
Gestione carriere
Area riservata studenti
Prova Finale
Scadenziari e adempimenti amministrativi
Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.
Necessità di attivare un tirocinio per tesi
Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.
Regolamento della prova finale
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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
Documenti
Titolo | Info File |
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pdf, it, 31 KB, 02/11/22 |
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pdf, en, 31 KB, 02/11/22 |
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pdf, it, 171 KB, 20/03/24 |
Elenco delle proposte di tesi
Proposte di tesi | Area di ricerca |
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Controllo di sistemi multiagente | Calculus of variations and optimal control; optimization - Hamilton-Jacobi theories, including dynamic programming |
Controllo di sistemi multiagente | Calculus of variations and optimal control; optimization - Manifolds |
Controllo di sistemi multiagente | Calculus of variations and optimal control; optimization - Optimality conditions |
Formule di rappresentazione per gradienti generalizzati | Mathematics - Analysis |
Formule di rappresentazione per gradienti generalizzati | Mathematics - Mathematics |
Tesi assegnate a studenti di matematica | Argomenti vari |