- Docente: Laura Pasqualini
- Crediti formativi: 6
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Laura Pasqualini (Modulo 1) Marco Corvo (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea in Meccatronica (cod. 6009)
-
Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 15/09/2025 al 28/10/2025
-
Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 03/11/2025 al 16/12/2025
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del laboratorio lo studente conosce i fondamenti di un programma di calcolo simbolico e numerico e lo utilizza per risolvere semplici problemi di calcolo, algebra lineare e modellizzazione matematica. Lo studente acquisisce manualità con la strumentazione di misura e la trattazione degli errori. Inoltre approccia il calcolo numerico e statistico con rigore professionale.
Contenuti
Modulo di laboratorio
Teoria - Introduzione alla teoria delle misure; propagazione degli errori; fluttuazioni casuali ed effetti sistematici; precisione ed accuratezza; valutazione dell'incertezza di un risultato; distribuzione di Gauss; distribuzione binomiale e di Poisson; correlazione lineare; cenni sulla teoria della probabilità; distribuzioni statistiche; rigetto di misure sperimentali.
Prove di laboratorio
- Varie esperienze con moduli Python per riprodurre argomenti del programma: fit di dati e animazioni, calcolo di probabilita' e visualizzazione delle piu' comuni distribuzioni statistiche, cinematica, termodinamica e semplici reti neurali. Lo studente verrà guidato su simulazioni di esperienze didattiche.
Lo studente dovrà essere in grado di produrre un progetto di laboratorio, in autonomia.Testi/Bibliografia
Durante lo svolgimento del programma si renderà disponibile il materiale presentato alle lezioni in termini di slides in fromato pdf
Testi di riferimento
J. R. Tayor "Introduzione all'analisi degli errori" Zanichelli.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esperienze di laboratorio con simulazioni Python. Una parte delle lezioni è dedicata alla discussione dei programmi mostrati a lezione.
Le esercitazioni vengono svolte con un tool Python chiamato Jupyter Notebook, disponibile con la suite Anaconda.Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento è a progetto. In particolare, si compone di una discussione orale obbligatoria orientata a valutare il lavoro presentato che, a sua volta, si compone delle seguenti parti:
- un progetto in linguaggio Python su un argomento di matematica o fisica svolto a lezione,
- una relazione in formato pdf (possibilmente corredata del file sorgente con cui è stata prodotto, ad esempio, Latex, Word, PowerPoint ecc., con la descrizione del lavoro fatto)
- un file di slide di presentazione in formato pdf o ppt utilizzato per la presentazione comune di fronte a tutti gli studenti del corso.
Inoltre, saranno verificate anche le conoscenze di base sugli argomenti teorici svolti durante il corso.
Studenti/sse con DSA o disabilità temporanee o permanenti: si raccomanda di contattare per tempo l’ufficio di Ateneo responsabile (https://site.unibo.it/studenti-con-disabilita-e-dsa/it): sarà sua cura proporre agli/le studenti/sse interessati/e eventuali adattamenti, che dovranno comunque essere sottoposti, con un anticipo di 15 giorni, all’approvazione del/della docente, che ne valuterà l'opportunità anche in relazione agli obiettivi formativi dell'insegnamento.
Strumenti a supporto della didattica
Tutte le lezione saranno supportate da slide pdf scaricabili dal sito Virtuale.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Laura Pasqualini
Consulta il sito web di Marco Corvo