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 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. 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.
5. 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 |
---|---|---|---|
1° 2° | Mathematics mini courses |
Paolo Dai Pra
(Coordinatore)
|
Complex systems and social physics (2022/2023)
Codice insegnamento
4S009082
Docenti
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Complex systems del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
FIS/02 - FISICA TEORICA, MODELLI E METODI MATEMATICI
Periodo
Secondo semestre dal 6 mar 2023 al 16 giu 2023.
Obiettivi di apprendimento
Il corso mira a far acquisire allo studente le competenze di metodi della fisica teorica e della fisica matematica per la modellizzazione e la caratterizzazione di grandi insiemi di dati, di serie storiche, di successioni temporali, e di strutture gerarchiche in aggregazione. Verranno inoltre acquisiti metodi della fisica-matematica per lo studio dei rapporti di correlazione, causazione, e aggregazione in sistemi sociali complessi. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: ●_x0001_saper elaborare modelli formali per l'analisi qualitativa e quantitativa di banche dati, serie storiche, e dinamiche di sistemi complessi in interazione per l'estrazione di relazioni causali, strutture di correlazione, e schemi di previsione.
Prerequisiti e nozioni di base
Conoscenze di base di Analisi 1 (studio di funzioni, equazioni differenziali ordinarie) e Analisi 2 (analisi vettoriale). Conoscenze di base di probabilità e statistica. Conoscenze di base di meccanica classica non sono necessarie ma potrebbero essere utili.
Programma
Ripasso su equazioni differenziali ordinarie (ODE). Definizione di sistemi dinamici. Introduzione al caos. Soluzione numerica di ODE. Sistemi dinamici lineari. Sistemi dinamici non lineari. Stabilità dei punti fissi. Mappe. Stabilità dei punti fissi delle mappe. La mappa logistica. Modello di Lorenz. Sistemi di Lotka-Volterra.
Introduzione ai processi stocastici. Evoluzione biologica e dinamica stocastica di popolazioni. Sistemi spaziali. Processi di reazione-diffusione. Dinamica stocastica non-stazionaria. Equazione di Fokker-Plank. Diffusione anomala. Modelli di congestione del traffico. Modello dinamico di ripartizione della ricchezza.
Introduzione alla meccanica statistica. Richiami di termodinamica. Entropia. Ensemble statistici: sistemi isolati, ensemble microcanonico, ensemble canonico. Meccanica statistica all'equilibrio. Funzione di partizione. Introduzione alle transizioni di fase. Introduzione al modello di Ising: approssimazione di campo medio, cenni al caso 1d e 2d.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Per superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- aver compreso i principi alla base della fisica teorica e della fisica matematica per la modellizzazione e la caratterizzazione dei sistemi di meccanica statistica
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico senza divagazioni
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande e progetti.
L’esame consisterà nell’elaborazione di una tesina scritta di approfondimento su uno o più temi trattati nel corso, con successiva presentazione e discussione.
Esame orale con eventuale discussione di un elaborato di approfondimento di un argomento trattato nel corso.
Criteri di valutazione
Fino a 30 punti con eventuale lode per l'esame orale.
Criteri di composizione del voto finale
L'intero voto sarà determinato dalla prova orale.
Lingua dell'esame
English