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.
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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2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1 module among the following (1st year: Big Data epistemology and Social research; 2nd year: Cybercrime, Data protection in business organizations, Comparative and Transnational Law & Technology)2 courses among the following (1st year: Business analytics, Digital Marketing and market research; 2nd year: Logistics, Operations & Supply Chain, Digital transformation and IT change, Statistical methods for Business intelligence)2 courses among the following (1st year: Complex systems and social physics, Discrete Optimization and Decision Making, 2nd year: Statistical models for Data Science, Continuous Optimization for Data Science, Network science and econophysics, Marketing research for agrifood and natural resources)2 courses among the following (1st year: Data Visualisation, Data Security & Privacy, Statistical learning, Mining Massive Dataset, 2nd year: Machine Learning for Data Science)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.
Complex systems and social physics (2020/2021)
Codice insegnamento
4S009082
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
FIS/02 - FISICA TEORICA, MODELLI E METODI MATEMATICI
Periodo
II semestre dal 1 mar 2021 al 11 giu 2021.
Obiettivi formativi
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:
● 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.
Programma
Richiami di termodinamica e meccanica statistica. Teoria dei sistemi. Esempi ed applicazioni a sistemi naturali e sociali. Sistemi dinamici. Correlazione, causazione, stazionarietà. Trasformazioni: dominio temporale, regressione lineare, dominio in frequenza, componenti principali. Sistemi dinamici lineari. Diagonalizzazione della dinamica, modi normali, punti fissi. Accoppiamento. Controllo dei sistemi dinamici. Sistemi dinamici non lineari. Biforcazioni, isteresi, catastrofi. Esempi e applicazioni. Linearizzazione. Cicli limite. Controllo e stabilizzazione. Sistemi spaziali. Modelli di agenti in interazione. Richiami di statistica e probabilità. Distribuzioni: uniforme, esponenziale, Gaussiana. Misure di non Gaussianità. Outliers ed eventi rari, distribuzioni a coda pesante. Leggi a potenza. Leggi a potenza nei sistemi sociali. Sistemi complessi. Transizioni di fase e fenomeni critici. Criticalità auto-organizzata. Emergenza. Osservazione ed inferenza. Campionamento e problemi inversi.
Modalità d'esame
Esame orale con eventuale discussione di un elaborato di approfondimento di un argomento trattato nel corso.
