89990 - ESPERIMENTAZIONI DI FISICA 1 (6 CFU)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente possiede le basi per una corretta elaborazione statistica dei dati sperimentali. In particolare, è in grado di calcolare con i minimi quadrati e con il metodo della Massima Verosimiglianza i parametri di una relazione polinomiale. E' inoltre in grado di effettuare un test per la verifica delle ipotesi statistiche e di realizzare alcuni semplici esperimenti in laboratorio.

Contenuti

Il corso si compone di lezioni frontali e attività in laboratori.

Gli argomenti trattati nel corso si articolano sulle seguenti tematiche principali:

(1) Concetti di base di statistica

Il procedimento di misura; errori di misura, errori di risoluzione, sistematici e casuali; precisione ed accuratezza; descrizione statistica e grafica di campioni di dati. Elementi di base di probabilità e statistica; definizione assiomatica di probabilità; teorema di Bayes.

(2) Distribuzioni di probabilità

Descrizione generale delle distribuzioni di probabilità discrete e continue. Momenti di una distribuzione. Discussione dettagliata di alcune distribuzioni di probabilità : normale, uniforme, binomiale, Poisson. Teoremi centrali del limite.

 

(3) Strumenti statistici per l’analisi di dati sperimentali

Propagazione degli errori per misure indirette (trattazione teorica). Esempi di applicazione pratica della propagazione degli errori in astrofisica. Calcolo del rapporto segnale/rumore in astronomia. Determinazione dei parametri di un modello in base ai dati sperimentali: principio di massima verosimiglianza (caso generale e caso gaussiano); metodo dei minimi quadrati. Esempi di applicazione pratica di questi metodi in astrofisica.

(4) Test statistici

Introduzione generale all’uso dei test statistici. Discussione dettagliata di alcuni test statistici di uso comune in astrofisica: test di Student, Z-test, test del chi-quadro, test di Fisher, test K-S, test di correlazioni.

Ogni settimana si svolgeranno lezioni frontali e lezioni nel laboratorio informatico. Le lezioni nel laboratorio informatico sono parte integrante del corso ed affronteranno in maniera pratica i concetti e gli argomenti discussi durante le lezioni frontali utilizzando il linguaggio informatico Python. Tutti gli argomenti del corso verranno quindi affrontati sia durante le lezioni frontali che nel laboratorio informatico. In particolare si utilizzeranno esempi di ambito astronomico per mostrare l’utilizzo di diversi strumenti statistici. Durante le lezioni nel laboratorio informatico, ogni studente lavorerà individualmente (sul pc del laboratorio o sul proprio laptop) ma si cercherà di affronterà i diversi esercizi tutti assieme, in modo da stimolare la partecipazione e lo scambio di idee e opinioni tra gli studenti.

Nell’ultimo mese di lezione gli studenti svolgeranno in gruppi (tipicamente da tre studenti) una prova pratica di laboratorio con l’uso di un contatore Geiger per applicare concetti di statistica discussi a lezione (l'esperienza comporta tipicamente 3-4 ore per gruppo).

Al termine del corso, gli studenti dovranno presentare una relazione scritta su un esercizio (scelto dal docente) svolto durante le esercitazioni in laboratorio informatico ed una relazione scritta sull’esperienza col contatore Geiger.

La frequenza del corso (sia frontali che laboratorio informatico) è comunque fortemente consigliata per un migliore apprendimento della materia. La partecipazione all'esperienza col contatore Geiger è obbligatoria.

Testi/Bibliografia

I seguenti testi non sono obbligatori ma sono suggeriti come approfondimenti (in particolare per studenti non frequentanti). Il materiale di studio è fornito su Virtuale, in particolare tutte le slides del corso (fornite prima delle lezioni) ed eventuali testi aggiuntivi di approfondimento e spiegazione. Il contenuto delle slides è sufficiente per la preparazione dell’esame per gli studenti che hanno frequentato regolarmente il corso.

P. Fornasini, “The uncertainty in physical measurements”, Springer.

P. R. Bevington & D. K. Robinson, "Data reduction and error analysis for the physical sciences", McGraw Hill

R. J. Barlow, “Statistics”, Wiley

Metodi didattici

• Lezioni frontali con uso di materiale didattico elettronico (presentazioni powerpoint).

•  Partecipazione all’esperienza di laboratorio del contatore Geiger in gruppi di tre studenti. Tale esperienza è obbligatoria per poter sostenere l’esame.

•  Partecipazione alle lezioni in laboratorio informatico (lavoro individuale).

• In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai Moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame orale si svolge alla cattedra (quindi lo studente scrive su un foglio e non alla lavagna). La presentazione delle relazioni (tipicamente da consegnare una settimana prima della data dell’appello) è condizione necessaria per sostenere l’esame. Non vi è un voto sulle relazioni, esse sono puramente propedeutiche per la prova orale e la loro valutazione non ha effetti sul voto finale che è invece interamente basato sulla prova orale. All’iniizo dell’esame le relazioni vengono commentate ed eventuali errori possono essere spunto per la prima domanda. Il resto dell’esame, di durata media attorno a 25-30 minuti, verterà sugli argomenti trattati nelle lezioni frontali, incluse le dimostrazioni svolte nel corso.

La valutazione finale è basata sul seguente schema:

• ·voto=18-22: lo studente dimostra una preparazione limitata al programma, con forti difficoltà sulle dimostrazioni e sugli aspetti matematici degli argomenti affrontati.
• ·voto=23-25: preparazione soddisfacente ma non completa, con lacune su alcuni argomenti specifici del corso o difficoltà/incertezze sulle dimostrazioni.
• ·voto=26-28: preparazione soddisfacente sulla totalità degli argomenti del programma, con buona padronanza degli aspetti matematici e buona capacità di risposta e di collegamento tra diverso argomenti.
• ·voto=29-30L: lo studente dimostra una preparazione completa dell’intero programma, delle dimostrazioni, della trattazione matematica e con un’ottima padronanza della nomenclatura, assieme alla capacità di collegare i diversi argomenti del corso.

Durante l’esame non è consentito l’utilizzo di appunti o libri.

Lo studente può rifiutare il voto al massimo 2 volte. Sarà registrata l’ultima valutazione ottenuta (non la più alta).

Studenti con speciali gli studenti con bisogni speciali sono pregati di contattare in anticipo il servizio dell’UniBO a loro dedicato ( https://site.unibo.it/studenti-con-disabilita-e-dsa/it )

Strumenti a supporto della didattica

Presentazioni powerpoint e lavagna. Tutte le slides usate durante le lezioni frontali, i programmi e notebook Python usati in laboratorio informatico saranno disponibili.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Alessio Mucciarelli