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.

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 librettorichiedere 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. Contamination lab

Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona

ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.

PROCEDURA PER IL RICONOSCIMENTO DELL'ATTIVITA' LAVORATIVA COME CREDITI DI STAGE

Come previsto da delibera del collegio didattico di Matematica e Data Science n°4 -24/25, lo studente che intende farsi riconoscere ore di attività lavorativa come crediti di stage, prima dell'inizio dell'attività, è tenuto ad inviare all'indirizzo mail della segreteria studenti  esplicita richiesta. Nella richiesta va specificato il tipo di attività, nome dell’azienda e sede lavorativa e ore/crediti di cui si sta chiedendo il riconoscimento.

Affinché l'attività sia riconoscibile è d'obbligo che si sia svolta durante gli anni di iscrizione al corso di studi. Una volta accertata la coerenza tra l'attività lavorativa in essere e gli obiettivi del corso, lo studente riceverà tempestiva comunicazione dalla commissione pratiche studenti con in copia conoscenza la segreteria.

Al termine del periodo lavorativo stabilito, lo studente invia alla segreteria studenti la seguente documentazione:

- relazione finale dettagliata che viene inoltrata alla commissione per l’approvazione finale (firmata dallo studente e da un referente aziendale);

- una dichiarazione del legale rappresentante dell'azienda/ente e/o documentazione atta a dimostrare la tipologia di attività professionale e l'impegno orario ad essa dedicato.

La segreteria studenti provvederà all'invio della documentazione ricevuta alla commissione pratiche studenti e alla registrazione dei CFU (taf F ed eventuali ulteriori crediti taf D) deliberati dalla commissione stessa.

Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25

I semestre Dal 01/10/24 Al 31/01/25
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° 3° Algoritmi D Roberto Segala (Coordinatore)
1° 2° 3° Elementi di chimica generale D Silvia Ruggieri
1° 2° 3° Genetica D Massimo Delledonne (Coordinatore)
1° 2° 3° Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing D Claudia Daffara (Coordinatore)
1° 2° 3° Linguaggio programmazione Python [English edition] D Carlo Combi (Coordinatore)
1° 2° 3° Progettazione di app REACT D Graziano Pravadelli (Coordinatore)
II semestre Dal 03/03/25 Al 13/06/25
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° 3° Algebraic geometry F Rosanna Davison Laking (Coordinatore)
1° 2° 3° Algoritmi D Roberto Segala (Coordinatore)
1° 2° 3° Linguaggio Programmazione LaTeX D Enrico Gregorio (Coordinatore)
1° 2° 3° Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] D Carlo Combi (Coordinatore)
1° 2° 3° Organizzazione aziendale D Serena Cubico (Coordinatore)
1° 2° 3° Sfide di programmazione D Romeo Rizzi (Coordinatore)
1° 2° 3° Strumenti per lo sviluppo di applicazioni di realtà virtuale e mista D Andrea Giachetti (Coordinatore)
1° 2° 3° Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore D Mila Dalla Preda (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
Conoscenze per l'accesso: matematica D Franco Zivcovich (Coordinatore)

Codice insegnamento

4S004793

Coordinatore

Elena Gaburro

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

MAT/08 - ANALISI NUMERICA

Periodo

I semestre dal 1 ott 2024 al 31 gen 2025.

Corsi Singoli

Autorizzato

Obiettivi di apprendimento

L’insegnamento si propone di presentare, da un punto di vista analitico e computazionale, la risoluzione numerica di problemi matematici quali: equazioni non lineari, sistemi lineari, ricerca di autovalori, interpolazione e approssimazione, formule di quadratura gaussiana. L’obiettivo quindi è di approfondire alcune tematiche dell’insegnamento di Calcolo Numerico I con laboratorio e di introdurre nuovi e più sofisticati algoritmi di risoluzione. In particolare, verranno presentati tecniche che sono alla base del trattamento di problemi di avanguardia nel campo della matematica applicata, come l’analisi di dataset ad alta dimensionalità (SVD e PCoA) e l’ottimizzazione (metodo del gradiente coniugato). L’insegnamento è corredato da una parte di laboratorio in cui vengono implementati i metodi studiati per mezzo di un linguaggio di programmazione per il calcolo scientifico. Al termine dell’insegnamento gli studenti dovranno dimostrare di avere ottenuto competenze teoriche e computazionali nell’ambito dei metodi numerici e saper riconoscere quali algoritmi sono più adatti per determinati problemi numerici di base e avanzati.

Prerequisiti e nozioni di base

Analisi 1, Algebra lineare, calcolo differenziale in una e più variabili, calcolo integrale, metodi di base del calcolo numerico.

(E' possibile seguire il corso anche senza aver superato tutti gli esami del primo anno, ma è necessario tener presente che le modalità della lezione non saranno adattate per nessun motivo a chi non ha passato gli esami di Analisi Matematica 1, Algebra Lineare con elementi di geometria, Programmazione con Laboratorio, Fisica 1 e Calcolo Numerico 1 con Laboratorio.)

Programma

Scopo di questo corso è l'analisi di metodi numerici per la risoluzione approssimata di problemi complessi in matematica applicata.
Nell’insegnamento verranno trattati i seguenti argomenti
- Metodi per la risoluzione di sistemi lineari (metodi iterativi classici, gradiente coniugato, fattorizzazioni QR e SVD, sistemi sovradeterminati)
- Metodi per la ricerca di zeri di funzione e sistemi (iterazioni di punto fisso e Newton per sistemi)
- Metodi per la ricerca di autovalori e autovettori con applicazione al page ranking di google
- Metodi di interpolazione
- Metodi di quadratura numerica (e.g. formule gaussiane)
- Elementi di machine learning (applicazioni della SVD)
- Metodi di ottimizzazione
I metodi sviluppati a lezione saranno approfonditi, implementati su calcolatore e sperimentati su vari esempi.
Nota. L’ordine degli argomenti potrebbe subire variazioni.

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità didattiche

Lezioni di teoria in aula e numerose lezioni dedicate all'implementazione, motivazione e discussione dei metodi numerici oggetto del corso.
Per le esercitazioni è necessario MATLAB.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame consiste di
A) una prova in laboratorio in cui verrà chiesto di implementare alcuni programmi in MATLAB, motivarli e commentare i risultati ottenuti
B) Un esame orale di conoscenze teoriche e competenze
La prova A si intende superata quando si ottiene un voto maggiore o uguale a 18.
Si è ammessi alla prova B solo quando la prova A risulterà superata.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

L'esame intende accertare che lo studente possieda conoscenze e competenze nel campo dell’analisi numerica, dei metodi numerici, e nella loro programmazione.

Criteri di composizione del voto finale

Il voto si otterrà facendo la media pesata della prova di laboratorio (A = 75%) e quella orale (B = 25%).

Lingua dell'esame

Italiano