- Docente: Armando Bazzani
- Crediti formativi: 6
- SSD: FIS/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea Magistrale in
Informatica (cod. 5898)
Valido anche per Laurea in Fisica (cod. 9244)
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dal 20/09/2023 al 20/12/2023
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente possiede le conoscenze di base sui sistemi complessi fisici, biologici e sociali e sui mezzi di analisi, predicibilità e controllo. In particolare, lo studente è in grado di: - risolvere problemi di caos deterministico e predicibilità; - risolvere problemi di auto-organizzazione emergente; - sviluppare un progetto con architettura ad oggetti e grafica evoluta, usando modelli ad agenti e la teoria delle reti.
Contenuti
Introduzione alla Fisica dei Sistemi Complessi e definizione del concetto di complessità. Il ruolo dei modelli in Fisica: concetto di predittività. Costruzione di un modello per un sistema complesso e ruolo delle interazioni non lineari. Introduzione allo studio dei sistemi dinamici con applicazioni a modelli di sistemi complessi. Metodi per lo studio di sistemi dinamici stocastici. Introduzione alla meccanica statistica: concetto di proprietà emergente, stato critico e transizione di fase. Analisi di modelli sia da un punto di vista teorico che numerico per la descrizione di sistemi complessi. Applicazioni alla fisica, chimica fisica, biologia, economia e sistemi sociali. Analisi delle distribuzioni dei dati, confronto leggi esponenziali e leggi di potenza. Esempi di studio di un modello per un sistema complesso.
Testi/Bibliografia
articoli e materiale forniti in classe
G.Nicolis C.Nicolis FOUNDATIONS OF COMPLEX SYSTEMS
Nonlinear Dynamics, Statistical Physics, Information
and Prediction World Scientific 2007
Numerical Recipes, W.H.Press et al, Cambridge University Press
Metodi didattici
lezioni, seminari ed esercitazioni
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'esame consiste in una relazione su un progetto a fine corso e mira a valutare il raggiungimento degli obiettivi didattici:
- Avere sviluppato conoscenze delle metodologie proprie della disciplina in particolare sull'analisi dati, sulle simulazioni numeriche e sulla visualizzazione delle soluzioni.
- Avere una chiara comprensione delle caratteristiche dei vari sistemi fisici e sociali a cui è possibile applicare le metodologie discusse.
Strumenti a supporto della didattica
personal PC, videoproiettore, internet.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Armando Bazzani