Metodo coerente per la ricostruzione della posizione nel cielo di sistemi binari coalescenti con una rete di interferometri gravitazionali

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Metodo coerente per la ricostruzione della posizione nel cielo di sistemi binari coalescenti con una rete di interferometri gravitazionali"

Transcript

1 Metodo coerente per la ricostruzione della posizione nel cielo di sistemi binari coalescenti con una rete di interferometri gravitazionali Simona Birindelli Lavoro svolto con la collaborazione di: Andrea Viceré (relatore) INFN Firenze, Università di Urbino Leone B. Bosi INFN Perugia, Università di Perugia Frédérique Marion LAPP Annecy

2 Binarie coalescenti e rete di interferometri Binarie coalescenti -> sistemi binari di oggetti compatti (stelle di neutroni e buchi neri) che perdono energia orbitale irraggiando onde gravitazionali sino al collasso. Il segnale gravitazionale è noto (Chirp) ed ha frequenza ed ampiezza crescenti nel tempo. Per iniziare sistematicamente un astrofisica gravitazionale e costruire una mappa di oggetti compatti è importante l accuratezza nella determinazione dei parametri della sorgente Un singolo interferometro è utile per determinare le masse delle stelle, ma non riesce a determinarne la posizione nel cielo. Con una rete di tre rivelatori è possibile fare una triangolazione e determinare la posizione, a meno di una simmetria rispetto al piano formato da essi. Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 2

3 Due diversi metodi per analizzare i dati di una rete di interferometri (I) Esistono due algoritmi di analisi dati quando si ha a disposizione una rete di rivelatori. Il più intuitivo e semplice è il metodo coincidente: ciascun interferometro lavora indipendentemente dagli altri e compila una lista di presunti eventi gravitazionali. Successivamente vengono confrontate le liste in cerca di coincidenze: eventi compatibili per tempi di arrivo, ampiezza e masse delle sorgenti, gli altri vengono scartati come rumore. Risulta un metodo efficace per scremare gli eventi astrofisici dal rumore Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 3

4 Due diversi metodi per analizzare i dati di una rete di interferometri (II) L idea alla base del metodo coerente è la costruzione ideale di un unico rivelatore-rete al quale ciascun interferometro constribuisce con la propria sensibilità, posizione, orientazione. Prima i dati vengono riuniti, viene calcolato lo statistico di rete e massimizzato rispetto ai parametri del modello di segnale, procedendo come per l analisi di un singolo rivelatore. Qui è stata usata la verosimiglianza logaritmica come statistico (ved. Phys.Rev D 64, (2001) di Pai, Dhurandhar e Bose) dove N è il numero di rivelatori,x il vettore di dati, s il modello, e la correlazione incrociata <, > è il filtro di Wiener Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 4

5 Due diversi metodi per analizzare i dati di una rete di interferometri (II) Nell approssimazione newtoniana LLR dipende da 9 parametri stellari. Dopo una massimizzazione analitica rispetto a 4 di essi, L può essere scritta come forma quadratica dei correlatori dei singoli rivelatori: L 2 t =p IJ ϑ, ϕ [C 0I t τ I ϑ, ϕ C 0J t τ J ϑ, ϕ +C π2 è la metrica, matrice quadrata con dimensione pari al numero di interferometri. Funzione delle posizioni e sensibilità relative dei rivelatori, e della posizione della sorgente. C I è il correlatore di Wiener calcolato (per le due quadrature) da ogni rivelatore, dipende da masse e posizione della sorgente è il ritardo del I-esimo interferometro rispetto al sistema di riferimento della rete τ I p IJ L dipende dalle masse delle stelle e dalla loro posizione nel cielo. I t τ I ϑ, ϕ J C π2 t τ J ϑ, ϕ ] Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 5

6 Metodo ibrido per la determinazione della posizione della sorgente Per determinare le coordinate della sorgente dovremmo massimizare LLR su tutto l'angolo solido ma sarebbe troppo costoso dal punto di vista computazionale, perciò in questo lavoro è stato usato un metodo ibrido : Partendo da una coincidenza si è cercato di raffinare l'accuratezza nella determinazione della posizione utilizzando il metodo coerente. In questo modo l'area di cielo su cui massimizzare la verosimiglianza viene ragionavolmente ridotta, e con essa i costi computzionali Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 6

7 Il Monte Carlo Simulazione: con i codici di analisi per singolo rivelatore (MBTA e Merlino) sono stati prodotti eventi di binarie coalescenti (SNR > 4) con e f min = 30Hz (Durata del segnale circa 52 s) per la rete composta da Virgo e i due LIGO di 4 km. I segnali provengono da 32 posizioni del cielo, vertici (20) e centri delle facce (12) di un dodecaedro, in un sistema di riferimento equatoriale con la terra ferma. Per ogni posizione sono stati iniettati segnali ogni 100s, con polarizzazione distribuita casualmente in [ π,π ], e inclinazione i distribuita uniformemente in d cos i in modo che cos(i) sia distribuita uniformemente in [-1, 1]. Per ciascun rivelatore è compilata una lista di eventi, ma anche i vettori correlazione in una finestra di 8 ms attorno al picco (evento) così da poter calcolare la verosimiglianza attorno all evento m 1 =m 2 =1. 45 M Θ Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 7

8 Primo passo: coincidenza e massimizzazione coerente I Il nostro primo tentativo è stato la semplice massimizzazione della verosimiglianza rispetto ai tempi di arrivo dei rivelatori: Massimizzando il LLR sugli indici dei correlatori facendoli scorrere all'interno della finestra di 8 ms attorno al picco di ciascun correlatore che si forma in presenza di eventi. Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 8

9 Primo passo: coincidenza e massimizzazione coerente II: limiti Sia massimizzando il LLR sugli indici dei correlatori che triangolando usando la semplice coincidenza tra rivelatori otteniamo una discretizzazione delle posizioni trovate e possibili nello spazio (AR,Decl) dovuta alla frequenza di campionamento dei correlatori. L'analisi su singolo rivelatore viene fatta tramite il matched filter, sostanzialmente facendo scorrere i modelli teorici sui dati e variandone i parametri fino a massimizzare la correlazione tra dati e modello. La discretizzazione viene dalla frequenza di campionamento con cui ciascun rivelatore analizza i dati Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 9

10 Primo passo: coincidenza e massimizzazione coerente II: limiti Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 10

11 Rimozione degli effetti sistematici I: tentativo di fit di LLR L'obiettvo iniziale era il miglioramento dell'accuratezza nel determinare la posizione della sorgente usando le informazioni dei correlatori, ma si è trasformato nella rimozione degli effetti sistematici e nel perfezionamento dei metodi di analisi. Un tentativo è stato graficare la verosimiglianza in funzione della posizione nel cielo per provare a fittarla, ma la funzione risulta piuttosto complicata Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 11

12 Rimozione degli effetti sistematici I: tentativo di fit di LLR Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 12

13 Rimozione degli effetti sistematici II: Ottimizzazione del metodo coincidente Sono state testate diverse definizioni di tempi di arrivo a ciascun rivelatore: End time e Reference time. End time = tempo di arrivo + durata teorica del segnale per il modello corrispondente Reference time = tempo di arrivo + durata del segnale fino a f ref che massimizza l'snr Il Reference time [CQG 24, 19 S617-S625] migliora l'accuratezza nella posizione di circa un fattore tre Per rimuovere gli effetti del campionamento il metodo è stato affinato: su ciascun correlatore è stato fatto un fit parabolico come funzione del suo indice (corrispondente al tempo di arrivo attorno all'evento) per by-passare la discretizzazione dovuta al campionamento e localizzare al meglio l'snr massimo. Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 13

14 Rimozione degli effetti sistematici II: Ottimizzazione del metodo coincidente No Ref Time No Fit Ang.Dist mean Ang Dist std dev Ref Time No Fit Ang.Dist mean Ang Dist std dev Ref Time and Fit Ang.Dist mean Ang Dist std dev Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 14

15 Rimozione degli effetti sistematici III: Medie Pesate Coerenti di AR e Dec Un modo per rimuovere l'effetto della discretizzazione che risulta anche economico dal punto di vista computazionale è calcolare le medie di Declinazione ed Ascensione Retta pesate con il corrispondente valore della verosimiglianza Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 15

16 Analisi Analisi: il programma prima scorre gli eventi in cerca di coincidenze doppie (almeno una coppia di rivelatori con SNR > 10). Per ogni coincidenza cerca nel terzo interferometro eventi compatibili (masse, tempi di arrivo) con SNR > 7. A questo punto vengono utilizzati tre metodi per determinare la posizione della sorgente: coincidente ottimizzato (triangolazione coi tempi di arrivo) massimizzazione coerente della verosimiglianza media pesata coerente di Declinazione e Ascensione retta Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 16

17 SNR threshold for a double coincidence: 10 for compatible events in the third ITF: 7 Coincident (ref time + correlator fit) RA mean RA std dev Dec mean Dec std dev Ang.Dist mean Ang Dist std dev Coherent weighted av. RA mean RA std dev Dec mean Dec std dev Ang.Dist mean Ang.Dist std dev Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 17

18 SNR threshold for a double coincidence: 10 for compatible events in the third ITF: 7 Coincident (ref time + correlator fit) RA mean RA std dev Dec mean Dec std dev Ang.Dist mean Ang Dist std dev Coherent weighted av. RA mean RA std dev Dec mean Dec std dev Ang.Dist mean Ang.Dist std dev Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 18

19 SNR threshold for a double coincidence: 6 for compatible events in the third ITF: 5 Coincident RA mean RA std dev Dec mean Dec std dev Ang.Dist mean Ang Dist std dev Coherent weighted av. RA mean RA std dev Dec mean Dec std dev Ang.Dist mean Ang.Dist std dev Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 19

20 SNR threshold for a double coincidence: 6 for compatible events in the third ITF: 5 Coincident (ref time + corr. fit) RA mean RA std dev Dec mean Dec std dev Ang.Dist mean Ang Dist std dev Coherent weighted av. RA mean RA std dev Dec mean Dec std dev Ang.Dist mean Ang.Dist std dev Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 20

21 Conclusioni e futuro.. Il metodo coerente fornisce un'accuratezza paragonabile e spesso migliore rispetto a quella ottenuta con il metodo coincidente ottimizzato con l'uso di reference time e fit sui singoli correlatori, in modo relativamente automatico rispetto alla coincidenza. Il metodo coincidente risulta ottimizzato grazie ad un uso maggiore e migliore dei mcorrelatori, reso possibile dallo studio sul metodo coerente Idee future: Provare ad usare il metodo coerente come veto, sui dati reali, partendo dalla forma del LLR in funzione di Declinazione ed Ascensione Retta Riunione Pisa 4/4/08 Simona Birindelli 21

Regressione non lineare con un modello neurale feedforward

Regressione non lineare con un modello neurale feedforward Reti Neurali Artificiali per lo studio del mercato Università degli studi di Brescia - Dipartimento di metodi quantitativi Marco Sandri (sandri.marco@gmail.com) Regressione non lineare con un modello neurale

Dettagli

Ci sono effetti misurabili?

Ci sono effetti misurabili? Studio delle onde gravitazionali G. Cella Virgo Collaboration I.N.F.N. Pisa Incontri di Fisica delle Alte Energie 2007 11-13 Maggio 2007 - Napoli FRANCIA - CNRS ITALIA - INFN Firenze-Urbino Frascati Napoli

Dettagli

Sistemi di riferimento

Sistemi di riferimento Sistemi di riferimento Sistemi di riferimento Paolo Zatelli Dipartimento di Ingegneria Civile ed Ambientale Università di Trento Paolo Zatelli Università di Trento 1 / 40 Sistemi di riferimento Outline

Dettagli

CORSO DI STATISTICA ED ELEMENTI DI INFORMATICA

CORSO DI STATISTICA ED ELEMENTI DI INFORMATICA ANNO ACCADEMICO 2013-2014 UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TERAMO FACOLTA DI MEDICINA VETERINARIA CORSO DI STATISTICA ED ELEMENTI DI INFORMATICA CFU 5 DURATA DEL CORSO : ORE 35 DOCENTE PROF. DOMENICO DI DONATO

Dettagli

Introduzione all Analisi dei Segnali

Introduzione all Analisi dei Segnali Tecniche innovative per l identificazione delle caratteristiche dinamiche delle strutture e del danno Introduzione all Analisi dei Segnali Prof. Ing. Felice Carlo PONZO - Ing. Rocco DITOMMASO Scuola di

Dettagli

Il Sistema di Posizionamento Globale (GPS)

Il Sistema di Posizionamento Globale (GPS) Il Sistema di Posizionamento Globale (GPS) Dalla triangolazione su terra al GPS nello spazio I satelliti GPS Determinazione delle distanze dai satelliti mediante misure di tempo dei segnali Come è raggiunta

Dettagli

Esperienze di Apprendimento Automatico per il corso di Intelligenza Artificiale

Esperienze di Apprendimento Automatico per il corso di Intelligenza Artificiale Esperienze di Apprendimento Automatico per il corso di lippi@dsi.unifi.it Dipartimento Sistemi e Informatica Università di Firenze Dipartimento Ingegneria dell Informazione Università di Siena Introduzione

Dettagli

Come si orienta un blocco fotogrammetrico

Come si orienta un blocco fotogrammetrico Come si orienta un blocco fotogrammetrico Marica Franzini DICAR Università degli Studi di Pavia Marica Franzini DRONITALY 25-26 settembre 2015 Milano - Pag. 1 a 45 La misura fotogrammetrica La misura fotogrammetrica

Dettagli

Orbite preliminari di asteroidi e satelliti artificiali

Orbite preliminari di asteroidi e satelliti artificiali Orbite preliminari di asteroidi e satelliti artificiali Davide Farnocchia Università degli Studi di Pisa Facoltà di SMFN Corso di Laurea in Matematica Anno Accademico 27-28 Contenuti Metodi a tre osservazioni

Dettagli

Ancona Taboo Team: Simona Carannante, Marco Cattaneo, Ezio D'Alema, Massimo Frapiccini, Chiara Ladina, Simone Marzorati, Giancarlo Monachesi

Ancona Taboo Team: Simona Carannante, Marco Cattaneo, Ezio D'Alema, Massimo Frapiccini, Chiara Ladina, Simone Marzorati, Giancarlo Monachesi Ancona Taboo Team: Simona Carannante, Marco Cattaneo, Ezio D'Alema, Massimo Frapiccini, Chiara Ladina, Simone Marzorati, Giancarlo Monachesi Calcolo detection Primo input: relazione empirica ampiezza magnitudo

Dettagli

Il Sistema di Posizionamento Globale (GPS)

Il Sistema di Posizionamento Globale (GPS) Il Sistema di Posizionamento Globale (GPS) Metodo di base: triangolazione nello spazio I satelliti GPS Determinazione delle distanze dai satelliti mediante misure di tempi di arrivo dei segnali Come è

Dettagli

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 10-Il test t per un campione e la stima intervallare (vers. 1.1, 25 ottobre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia,

Dettagli

Capitolo 5 RESTAURO E RICOSTRUZIONE DI IMMAGINI

Capitolo 5 RESTAURO E RICOSTRUZIONE DI IMMAGINI Capitolo 5 RESTAURO E RICOSTRUZIONE DI IMMAGINI La differenza tra il restauro e il miglioramento (enhancement) delle immagini è che il miglioramento è un processo soggettivo, mentre il restauro è un processo

Dettagli

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D)

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D) ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI () Calcolo delle corrispondenze Affrontiamo il problema centrale della visione stereo, cioè la ricerca automatica di punti corrispondenti tra immagini Chiamiamo

Dettagli

Analisi Statistica Spaziale

Analisi Statistica Spaziale Analisi Statistica Spaziale Posa D., De Iaco S. posa@economia.unile.it s.deiaco@economia.unile.it UNIVERSITÀ del SALENTO DIP.TO DI SCIENZE ECONOMICHE E MATEMATICO-STATISTICHE FACOLTÀ DI ECONOMIA ANNO ACCADEMICO

Dettagli

INTRODUZIONE. Articolo qe001: versione 4

INTRODUZIONE. Articolo qe001: versione 4 INTRODUZIONE L obiettivo principale del progetto è dimostrare come ridefinire le strategie di gestione dei quadri elettrici disponendo di un network telematico in grado di monitorare e storicizzare tutti

Dettagli

Studio del decadimento B s φφ emisuradelsuobranching r

Studio del decadimento B s φφ emisuradelsuobranching r Studio del decadimento B s φφ e misura del suo branching ratio acdfii Relatore Correlatore dott.ssa Anna Maria Zanetti dott. Marco Rescigno Giovedì, 18 Dicembre (pag 1) Scopo dell analisi Lo scopo dell

Dettagli

Introduzione all analisi dei segnali digitali.

Introduzione all analisi dei segnali digitali. Introduzione all analisi dei segnali digitali. Lezioni per il corso di Laboratorio di Fisica IV Isidoro Ferrante A.A. 2001/2002 1 Segnali analogici Si dice segnale la variazione di una qualsiasi grandezza

Dettagli

Esperienze del primo semestre del Laboratorio di Fisica I

Esperienze del primo semestre del Laboratorio di Fisica I Esperienze del primo semestre del Laboratorio di Fisica I 25 settembre 2003 Meccanica Pendolo semplice Il pendolo semplice, che trovate montato a fianco del tavolo, è costituito da una piccola massa (intercambiabile)

Dettagli

Filtraggio dei dati. bozza bozza bozza

Filtraggio dei dati. bozza bozza bozza Filtraggio dei dati In molte applicazioni è necessario rimuovere da una serie di dati il rumore che ad essi si sovrappone. Questo al fine ad esempio di estrarre il segnale vero da una serie di misure sperimentali,

Dettagli

Controllo Statistico della Qualità. Qualità come primo obiettivo dell azienda produttrice di beni

Controllo Statistico della Qualità. Qualità come primo obiettivo dell azienda produttrice di beni Controllo Statistico della Qualità Qualità come primo obiettivo dell azienda produttrice di beni Qualità come costante aderenza del prodotto alle specifiche tecniche Qualità come controllo e riduzione

Dettagli

ISTITUTO COMPRENSIVO MONTEGROTTO TERME SCUOLA PRIMARIA DISCIPLINA: MATEMATICA - CLASSE PRIMA OBIETTIVI DI APPRENDIMENTO

ISTITUTO COMPRENSIVO MONTEGROTTO TERME SCUOLA PRIMARIA DISCIPLINA: MATEMATICA - CLASSE PRIMA OBIETTIVI DI APPRENDIMENTO PRIMA DELLA DISCIPLINA: MATEMATICA - CLASSE PRIMA L alunno si muove con sicurezza nel calcolo scritto e mentale con i numeri naturali. Legge e comprende testi che coinvolgono aspetti logici e matematici.

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA SCHEDA N. 5: REGRESSIONE LINEARE

STATISTICA DESCRITTIVA SCHEDA N. 5: REGRESSIONE LINEARE STATISTICA DESCRITTIVA SCHEDA N. : REGRESSIONE LINEARE Nella Scheda precedente abbiamo visto che il coefficiente di correlazione fra due variabili quantitative X e Y fornisce informazioni sull esistenza

Dettagli

Tecniche di riduzione del fondo strumentale per il telescopio gamma AGILE e applicazione a sorgenti astrofisiche

Tecniche di riduzione del fondo strumentale per il telescopio gamma AGILE e applicazione a sorgenti astrofisiche Tecniche di riduzione del fondo strumentale per il telescopio gamma AGILE e applicazione a sorgenti astrofisiche Tesi svolta presso IASF/INAF di Milano Fabio Fornari Indice l astrofisica gamma e il satellite

Dettagli

PROGRAMMAZIONE DIDATTICA DISCIPLINARE. Indirizzo: ITC. Anno scolastico Materia Classi 2012 2013 MATEMATICA Terze

PROGRAMMAZIONE DIDATTICA DISCIPLINARE. Indirizzo: ITC. Anno scolastico Materia Classi 2012 2013 MATEMATICA Terze PROGRAMMAZIONE DIDATTICA DISCIPLINARE Indirizzo: ITC Anno scolastico Materia Classi 22 23 MATEMATICA Terze. Competenze al termine del percorso di studi Padroneggiare il linguaggio formale e i procedimenti

Dettagli

0.6 Filtro di smoothing Gaussiano

0.6 Filtro di smoothing Gaussiano 2 Figura 7: Filtro trapezoidale passa basso. In questo filtro l rappresenta la frequenza di taglio ed l, l rappresenta un intervallo della frequenza con variazione lineare di H, utile ad evitare le brusche

Dettagli

Barriere assorbenti nelle catene di Markov e una loro applicazione al web

Barriere assorbenti nelle catene di Markov e una loro applicazione al web Università Roma Tre Facoltà di Scienze M.F.N Corso di Laurea in Matematica a.a. 2001/2002 Barriere assorbenti nelle catene di Markov e una loro applicazione al web Giulio Simeone 1 Sommario Descrizione

Dettagli

PIANO DI LAVORO DI MATEMATICA Docente: MARIATERESA COSENTINO

PIANO DI LAVORO DI MATEMATICA Docente: MARIATERESA COSENTINO CLASSE IC Classico ANNO SCOLASTICO 2012-2013 PIANO DI LAVORO DI MATEMATICA Docente: MARIATERESA COSENTINO Gli allievi, in generale, si dedicano allo studio della matematica e della fisica con diligenza

Dettagli

Abbiamo visto due definizioni del valore medio e della deviazione standard di una grandezza casuale, in funzione dalle informazioni disponibili:

Abbiamo visto due definizioni del valore medio e della deviazione standard di una grandezza casuale, in funzione dalle informazioni disponibili: Incertezze di misura Argomenti: classificazione delle incertezze; definizione di incertezza tipo e schemi di calcolo; schemi per il calcolo dell incertezza di grandezze combinate; confronto di misure affette

Dettagli

Abbiamo costruito il grafico delle sst in funzione del tempo (dal 1880 al 1995).

Abbiamo costruito il grafico delle sst in funzione del tempo (dal 1880 al 1995). ANALISI DI UNA SERIE TEMPORALE Analisi statistica elementare Abbiamo costruito il grafico delle sst in funzione del tempo (dal 1880 al 1995). Si puo' osservare una media di circa 26 C e una deviazione

Dettagli

LICEO CLASSICO, LICEO DELLE SCIENZE UMANE, LICEO MUSICALE E COREUTICO, LICEO LINGUISTICO MATEMATICA

LICEO CLASSICO, LICEO DELLE SCIENZE UMANE, LICEO MUSICALE E COREUTICO, LICEO LINGUISTICO MATEMATICA LICEO CLASSICO, LICEO DELLE SCIENZE UMANE, LICEO MUSICALE E COREUTICO, LICEO LINGUISTICO MATEMATICA PROFILO GENERALE E COMPETENZE Al termine del percorso liceale lo studente dovrà padroneggiare i principali

Dettagli

Fluidodinamica delle Macchine

Fluidodinamica delle Macchine Lucidi del corso di Fluidodinamica delle Macchine Capitolo II-1b: Discretizzazione del Dominio Fisico/Computazionale Griglie di tipo Ibrido (Non Strutturate) Prof. Simone Salvadori La discretizzazione

Dettagli

Trasformazioni geometriche nel piano cartesiano

Trasformazioni geometriche nel piano cartesiano Trasformazioni geometriche nel piano cartesiano Francesco Biccari 18 marzo 2013 Una trasformazione geometrica del piano è una legge (corrispondenza biunivoca) che consente di associare a un determinato

Dettagli

Introduzione agli Algoritmi Genetici Prof. Beatrice Lazzerini

Introduzione agli Algoritmi Genetici Prof. Beatrice Lazzerini Introduzione agli Algoritmi Genetici Prof. Beatrice Lazzerini Dipartimento di Ingegneria della Informazione Via Diotisalvi, 2 56122 PISA ALGORITMI GENETICI (GA) Sono usati per risolvere problemi di ricerca

Dettagli

Esercitazioni per il corso di Microonde 2005/2006: CENNI DI TEORIA DELL ERRORE. Ing. Ricci Andrea Simone

Esercitazioni per il corso di Microonde 2005/2006: CENNI DI TEORIA DELL ERRORE. Ing. Ricci Andrea Simone Esercitazioni per il corso di Microonde 2005/2006: CENNI DI TEORIA DELL ERRORE Ing. Ricci Andrea Simone INCERTEZZA DI MISURA - Introduzione X SISTEMA Y Misura > complesso di attività volte alla valutazione

Dettagli

Caccia agli asteroidi: monitoraggio degli impatti tra passato e futuro.

Caccia agli asteroidi: monitoraggio degli impatti tra passato e futuro. Caccia agli asteroidi: monitoraggio degli impatti tra passato e futuro. Federica Spoto Università di Pisa Settimana dell Astronomia Italiana, 2013 Federica Spoto (Università di Pisa) SAIt 2013 1 / 11 Near

Dettagli

DISTANZA DELLA NEBULOSA DEL GRANCHIO

DISTANZA DELLA NEBULOSA DEL GRANCHIO DISTANZA DELLA NEBULOSA DEL GRANCHIO G. Iafrate e M. Ramella INAF - Osservatorio Astronomico di Trieste Informazioni e contatti: http://vo-for-education.oats.inaf.it - iafrate@oats.inaf.it La Nebulosa

Dettagli

DISTANZA DELLA NEBULOSA DEL GRANCHIO

DISTANZA DELLA NEBULOSA DEL GRANCHIO DISTANZA DELLA NEBULOSA DEL GRANCHIO G. Iafrate e M. Ramella INAF - Osservatorio Astronomico di Trieste Informazioni e contatti: wwwas.oats.inaf.it/aidawp5 - aidawp5@oats.inaf.it La Nebulosa del Granchio

Dettagli

CURRICOLO MATEMATICA ABILITA COMPETENZE

CURRICOLO MATEMATICA ABILITA COMPETENZE CURRICOLO MATEMATICA 1) Operare con i numeri nel calcolo aritmetico e algebrico, scritto e mentale, anche con riferimento a contesti reali. Per riconoscere e risolvere problemi di vario genere, individuando

Dettagli

STATISTICA GIUSEPPE DE NICOLAO. Dipartimento di Informatica e Sistemistica Università di Pavia

STATISTICA GIUSEPPE DE NICOLAO. Dipartimento di Informatica e Sistemistica Università di Pavia STATISTICA GIUSEPPE DE NICOLAO Dipartimento di Informatica e Sistemistica Università di Pavia SOMMARIO V.C. vettoriali Media e varianza campionarie Proprietà degli stimatori Intervalli di confidenza Statistica

Dettagli

Forza. Forza. Esempi di forze. Caratteristiche della forza. Forze fondamentali CONCETTO DI FORZA E EQUILIBRIO, PRINCIPI DELLA DINAMICA

Forza. Forza. Esempi di forze. Caratteristiche della forza. Forze fondamentali CONCETTO DI FORZA E EQUILIBRIO, PRINCIPI DELLA DINAMICA Forza CONCETTO DI FORZA E EQUILIBRIO, PRINCIPI DELLA DINAMICA Cos è una forza? la forza è una grandezza che agisce su un corpo cambiando la sua velocità e provocando una deformazione sul corpo 2 Esempi

Dettagli

Piano Territoriale di Coordinamento Approvato con Deliberazione di Consiglio Provinciale n. 100 del 27/07/2006

Piano Territoriale di Coordinamento Approvato con Deliberazione di Consiglio Provinciale n. 100 del 27/07/2006 Provincia di Pisa Piano Territoriale di Coordinamento Approvato con Deliberazione di Consiglio Provinciale n. 100 del 27/07/2006 Limiti di compatibilità con il funzionamento dell antenna interferometrica

Dettagli

Stabilizzazione Video. Video Digitali

Stabilizzazione Video. Video Digitali Stabilizzazione Video Video Digitali Stabilizzazione video STABILIZZARE:assicurare il mantenimento di una condizione di equilibrio constante,generalmente identificabile nell'assenza di oscillazioni o variazioni

Dettagli

Sintesi Scopo Metodo

Sintesi Scopo Metodo Sintesi Scopo: analizzare le variazioni aerodinamiche dovute allo sbandamento in una barca a vela monoscafo. Metodo: - definizione di un modello ideale di vela; - simulazione numerica del flusso d aria

Dettagli

Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e naturali. CFU = 3 9 incontri di 3 ore. del Corso di Studio Obiettivi formativi del corso

Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e naturali. CFU = 3 9 incontri di 3 ore. del Corso di Studio Obiettivi formativi del corso Allegato A al Bando per la partecipazione al progetto sperimentale di orientamento e formazione per l iscrizione all Università I Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Facoltà di Scienze Matematiche,

Dettagli

estratto da Competenze assi culturali Raccolta delle rubriche di competenza formulate secondo i livelli EFQ a cura USP Treviso Asse matematico

estratto da Competenze assi culturali Raccolta delle rubriche di competenza formulate secondo i livelli EFQ a cura USP Treviso Asse matematico Competenza matematica n. BIENNIO, BIENNIO Utilizzare le tecniche e le procedure del calcolo aritmetico ed algebrico, rappresentandole anche sotto forma grafica BIENNIO BIENNIO Operare sui dati comprendendone

Dettagli

Le regioni di interesse (ROI) e le curve

Le regioni di interesse (ROI) e le curve Le regioni di interesse (ROI) e le curve UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO Materiale didattico a cura della Dott.ssa Michela Lecchi Immagine digitale Immagine analogica: la variabile rappresentata è continua

Dettagli

Sommario. 1 Specifiche della soluzione. Davide Anastasia, Nicola Cogotti. 27 dicembre 2005

Sommario. 1 Specifiche della soluzione. Davide Anastasia, Nicola Cogotti. 27 dicembre 2005 Utilizzo delle reti neurali di tipo MLP e RBF per l approssimazione di funzioni reali di variabile reale note mediante coppie di punti (x,y) in presenza di rumore Davide Anastasia, Nicola Cogotti 27 dicembre

Dettagli

Applicazione della tsvd all elaborazione di immagini

Applicazione della tsvd all elaborazione di immagini Applicazione della tsvd all elaborazione di immagini A cura di: Mauro Franceschelli Simone Secchi Indice pag Introduzione. 1 Problema diretto.. 2 Problema Inverso. 3 Simulazioni.. Introduzione Scopo di

Dettagli

Codifica delle immagini

Codifica delle immagini Codifica delle immagini Abbiamo visto come la codifica di testi sia (relativamente) semplice Un testo è una sequenza di simboli Ogni simbolo è codificato con un numero Ed ecco che il testo è trasformato

Dettagli

I prodotti per il tempo reale

I prodotti per il tempo reale I prodotti per il tempo reale Scopo di questo documento è illustrare brevemente le differenze tra i vari prodotti di correzione in tempo reale (RTK e DGPS) offerti dalla rete S.P.IN. GNSS, così da facilitarne

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Corso di Risk Management

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Corso di Risk Management UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO Corso di Prof. Filippo Stefanini A.A. Corso 60012 Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Edile Il casinò di Monte-Carlo Il casinò di Monte-Carlo, Principato di Monaco,

Dettagli

Sistemi di riferimento in uso in Italia

Sistemi di riferimento in uso in Italia Sistemi di riferimento in uso in Italia Sistemi di riferimento in uso in Italia Paolo Zatelli Dipartimento di Ingegneria Civile ed Ambientale Università di Trento Paolo Zatelli Università di Trento 1 /

Dettagli

Errori di una misura e sua rappresentazione

Errori di una misura e sua rappresentazione Errori di una misura e sua rappresentazione Il risultato di una qualsiasi misura sperimentale è costituito da un valore numerico (con la rispettiva unità di misura) ed un incertezza (chiamata anche errore)

Dettagli

Studio del sistema AIRSAR e classificazione di immagini SAR polarimetriche di aree suburbane

Studio del sistema AIRSAR e classificazione di immagini SAR polarimetriche di aree suburbane INFO-COM Dpt. Università degli tudi di Roma La apienza Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni Cattedra di istemi di Telerilevamento II Tesi di laurea tudio del sistema

Dettagli

Entropia. Motivazione. ? Quant è l informazione portata dalla sequenza? Abbiamo una sequenza S di N simboli (campioni audio, pixel, caratteri,...

Entropia. Motivazione. ? Quant è l informazione portata dalla sequenza? Abbiamo una sequenza S di N simboli (campioni audio, pixel, caratteri,... Entropia Motivazione Abbiamo una sequenza S di N simboli (campioni audio, pixel, caratteri,... ) s,s 2,s 3,... ognuno dei quali appartiene ad un alfabeto A di M elementi.? Quant è l informazione portata

Dettagli

ANALISI DEI DATI BIOLOGICI

ANALISI DEI DATI BIOLOGICI ANALISI DI DATI BIOLOGICI RAPPRSNTAR L COMUNITA tramite descrizioni grafiche e relazioni tra gli organismi presenti nei vari campioni. DISCRIMINAR dei siti sulla base della loro composizione biologica.

Dettagli

ASSE MATEMATICO. Competenze Abilità Conoscenze

ASSE MATEMATICO. Competenze Abilità Conoscenze Competenze di base a conclusione del I Biennio Confrontare ed analizzare figure geometriche del piano e dello spazio individuando invarianti e relazioni. Analizzare, correlare e rappresentare dati. Valutare

Dettagli

Improvements in quality and quantification of 3D PET images

Improvements in quality and quantification of 3D PET images Università degli Studi di Milano Bicocca Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Dottorato di Ricerca in Fisica e Astronomia Coordinatore: Prof. Giberto Chirico Tesi di Dottorato di Ricerca

Dettagli

Introduzione. Informatica B. Daniele Loiacono

Introduzione. Informatica B. Daniele Loiacono Introduzione Informatica B Perchè studiare l informatica? Perchè ha a che fare con quasi tutto quello con cui abbiamo a che fare ogni giorno Perché è uno strumento fondamentale per progettare l innovazione

Dettagli

Sistemi Informativi Territoriali. Map Algebra

Sistemi Informativi Territoriali. Map Algebra Paolo Mogorovich Sistemi Informativi Territoriali Appunti dalle lezioni Map Algebra Cod.735 - Vers.E57 1 Definizione di Map Algebra 2 Operatori locali 3 Operatori zonali 4 Operatori focali 5 Operatori

Dettagli

Manuale d'uso di FPM c. Poderico Luigi

Manuale d'uso di FPM c. Poderico Luigi Manuale d'uso di FPM c Poderico Luigi Introduzione Il presente documento fa parte della documentazione relativa al programma FPM c, nato dalla traduzione in c-ansi di un programma scritto in Fortran presso

Dettagli

Descrizione del funzionamento di un Lock-in Amplifier

Descrizione del funzionamento di un Lock-in Amplifier Descrizione del funzionamento di un Lock-in Amplifier S.C. 0 luglio 004 1 Propositi di un amplificatore Lock-in Il Lock-in Amplifier é uno strumento che permette di misurare l ampiezza V 0 di una tensione

Dettagli

Laboratorio di Programmazione II Corso di Laurea in Bioinformatica Dipartimento di Informatica - Università di Verona

Laboratorio di Programmazione II Corso di Laurea in Bioinformatica Dipartimento di Informatica - Università di Verona e e Laboratorio di Programmazione II Corso di Laurea in Bioinformatica Dipartimento di Informatica - Università di Verona Sommario e ed implementazione in Java Visita di un grafo e e Concetti di base Struttura

Dettagli

Definizione e Sviluppo di un Ricevitore Software per l Elaborazione dei Segnali GPS e Galileo: Peculiarità e Risultati della Fase di Acquisizione

Definizione e Sviluppo di un Ricevitore Software per l Elaborazione dei Segnali GPS e Galileo: Peculiarità e Risultati della Fase di Acquisizione Tesi di Laurea Specialistica in Ingegneria delle Telecomunicazioni Anno Accademico 26-27 Definizione e Sviluppo di un Ricevitore Software per l Elaborazione dei Segnali GPS e Galileo: Peculiarità e Risultati

Dettagli

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D)

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D) ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI () Una immagine (digitale) permette di percepire solo una rappresentazione 2D del mondo La visione 3D si pone lo scopo di percepire il mondo per come è in 3 dimensioni

Dettagli

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 12-Il t-test per campioni appaiati vers. 1.2 (7 novembre 2014) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca

Dettagli

Algoritmo per il rilevamento di targhe

Algoritmo per il rilevamento di targhe Algoritmo per il rilevamento di targhe 19 maggio 2008 Nell affrontare il problema del riconoscimento delle targhe sono stati sviluppati due algoritmi che basano la loro ricerca su criteri differenti. Lo

Dettagli

UNIVERSITA DI PISA FACOLTA DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA ANNO ACCADEMICO 2004-2005 TESI DI LAUREA

UNIVERSITA DI PISA FACOLTA DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA ANNO ACCADEMICO 2004-2005 TESI DI LAUREA UNIVERSITA DI PISA FACOLTA DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA ANNO ACCADEMICO 2004-2005 TESI DI LAUREA SVILUPPO DI METODI DECONVOLUTIVI PER L INDIVIDUAZIONE DI SORGENTI INDIPENDENTI

Dettagli

- 1 - UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PISA FACOLTA DI INGEGNERIA Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Idraulica, dei Trasporti e del Territorio

- 1 - UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PISA FACOLTA DI INGEGNERIA Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Idraulica, dei Trasporti e del Territorio UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PISA FACOLTA DI INGEGNERIA Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Idraulica, dei Trasporti e del Territorio SINTESI DELLA TESI DI LAUREA STATO DELL ARTE SULLE PERDITE NELLE

Dettagli

Scheduling della CPU

Scheduling della CPU Scheduling della CPU Sistemi multiprocessori e real time Metodi di valutazione Esempi: Solaris 2 Windows 2000 Linux 6.1 Sistemi multiprocessori simmetrici Fin qui si sono trattati i problemi di scheduling

Dettagli

ISTITUTO COMPRENSIVO DEL CHIESE

ISTITUTO COMPRENSIVO DEL CHIESE ISTITUTO COMPRENSIVO DEL CHIESE Piano di studio di istituto di Matematica Competenza 1 al termine del 4 biennio (seconda e terza media) Strumenti 1)Utilizzare con sicurezza le tecniche e le procedure del

Dettagli

Misure di mobilità - Definizioni

Misure di mobilità - Definizioni Misure di mobilità - Definizioni La base di una specifica classe di analisi modale sperimentale è la misura di un insieme di Funzioni di Risposta in Frequenza (FRF). Il movimento può essere descritto in

Dettagli

TRASMETTITORI E RICEVITORI

TRASMETTITORI E RICEVITORI Esempio: Un ricevitore ha un resistore di polarizzazione del valore di 10 kω e una capacità di giunzione del fotodiodo del valore di 4 pf. Il fotodiodo è accoppiato in continua con un amplificatore ad

Dettagli

L ATTENUAZIONE DEL RUMORE SISMICO NEL RIVELATORE DI ONDE GRAVITAZIONALI VIRGO

L ATTENUAZIONE DEL RUMORE SISMICO NEL RIVELATORE DI ONDE GRAVITAZIONALI VIRGO UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PISA Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Corso di Laurea in Fisica L ATTENUAZIONE DEL RUMORE SISMICO NEL RIVELATORE DI ONDE GRAVITAZIONALI VIRGO Candidato Paolo

Dettagli

Altri metodi di indicizzazione

Altri metodi di indicizzazione Organizzazione a indici su più livelli Altri metodi di indicizzazione Al crescere della dimensione del file l organizzazione sequenziale a indice diventa inefficiente: in lettura a causa del crescere del

Dettagli

COORDINAMENTO PER MATERIE 14/15 SETTEMBRE 2010. AREA DISCIPLINARE: Matematica MATERIA Calcolo delle Probabilità-Statistica-Ricerca Operativa

COORDINAMENTO PER MATERIE 14/15 SETTEMBRE 2010. AREA DISCIPLINARE: Matematica MATERIA Calcolo delle Probabilità-Statistica-Ricerca Operativa COORDINAMENTO PER MATERIE 14/15 SETTEMBRE 2010 AREA DISCIPLINARE: Matematica MATERIA Calcolo delle Probabilità-Statistica-Ricerca Operativa COORDINATORE Ranzani Sono presenti i proff. P Ranzani (coordinatore),

Dettagli

Lezione 15: Un po di cose in generale

Lezione 15: Un po di cose in generale Lezione 15: Un po di cose in generale Abbiamo visto come possiamo associare ad alcune forme del piano o dello spazio delle espressioni analitiche che le rappresentano. Come un equazione sia una relazione

Dettagli

VisIVO Server e VisIVO WEB: nuovi sistemi di visualizzazione e analisi di dati tridimensionali e di grandi dimensioni

VisIVO Server e VisIVO WEB: nuovi sistemi di visualizzazione e analisi di dati tridimensionali e di grandi dimensioni : nuovi sistemi di visualizzazione e analisi di dati tridimensionali e di grandi dimensioni P.Massimino, U.Becciani, M.Comparato, A.Costa INAF - Osservatorio Astrofisico di Catania G.Caniglia, F.Vitello

Dettagli

Le distanze delle stelle, un problema fondamentale dell astronomia

Le distanze delle stelle, un problema fondamentale dell astronomia Le distanze delle stelle, un problema fondamentale dell astronomia Ciao, riprendiamo oggi a studiare le stelle. L ultima volta abbiamo parlato della loro luminosità, e abbiamo scoperto che la luminosità

Dettagli

Ing. Simone Giovannetti

Ing. Simone Giovannetti Università degli Studi di Firenze Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Ing. Simone Giovannetti Firenze, 29 Maggio 2012 1 Incertezza di Misura (1/3) La necessità di misurare nasce dall esigenza

Dettagli

PROGRAMMAZIONE DI MATEMATICA CLASSI I A E I B ANNO 2015-16 MAPPA DELLA PROGETTAZIONE ANNUALE

PROGRAMMAZIONE DI MATEMATICA CLASSI I A E I B ANNO 2015-16 MAPPA DELLA PROGETTAZIONE ANNUALE PROGRAMMAZIONE DI MATEMATICA CLASSI I A E I B ANNO 2015-16 MAPPA DELLA PROGETTAZIONE ANNUALE Ottobre/Novembre Unità 1 MISURE E FORME - LA QUANTITA Prerequisiti: Acquisizione dei concetti relativi all orientamento

Dettagli

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 5-Indici di variabilità (vers. 1.0c, 20 ottobre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca

Dettagli

DTI SUPSI. Corso: Produrre energia con il vento - DACD SUPSI. Maurizio Barbato ; Davide Montorfano - DTI SUPSI

DTI SUPSI. Corso: Produrre energia con il vento - DACD SUPSI. Maurizio Barbato ; Davide Montorfano - DTI SUPSI DTI / ICIMSI / PRODURRE ENERGIA CON IL VENTO PROGETTO DTI SUPSI 1 Progetto Generatore Eolico DTI SUPSI Corso: Produrre energia con il vento - DACD SUPSI Maurizio Barbato ; Davide Montorfano - DTI SUPSI

Dettagli

PROGRAMMAZIONE di MATEMATICA CLASSE PRIMA

PROGRAMMAZIONE di MATEMATICA CLASSE PRIMA PROGRAMMAZIONE di MATEMATICA 1.NUMERI CLASSE PRIMA Comprende il significato Comprendere il significato Insiemi numerici NQZ Utilizzare le tecniche e le procedure del calcolo aritmetico e algebrico rappresentandole

Dettagli

Indice. Parte I Astrofisica osservativa

Indice. Parte I Astrofisica osservativa Parte I Astrofisica osservativa 1 Sistemi di riferimento astronomici... 3 1.1 Introduzione... 3 1.2 Il sistema di coordinate orizzontali o altazimutali................ 4 1.3 Ilsistemaequatoriale... 6 1.4

Dettagli

Note sull uso della carta (bi)logaritmica. Luca Baldini, INFN - Pisa versione 1.1

Note sull uso della carta (bi)logaritmica. Luca Baldini, INFN - Pisa versione 1.1 Note sull uso della carta (bi)logaritmica Luca Baldini, INFN - Pisa versione 1.1 23 dicembre 2003 Indice Introduzione 2 Indice delle versioni............................ 2 1 Le leggi di potenza e la carta

Dettagli

Funzioni in due variabili Raccolta di FAQ by Andrea Prevete

Funzioni in due variabili Raccolta di FAQ by Andrea Prevete Funzioni in due variabili Raccolta di FAQ by Andrea Prevete 1) Cosa intendiamo, esattamente, quando parliamo di funzione reale di due variabili reali? Quando esiste una relazione fra tre variabili reali

Dettagli

CONVERSIONE ANALOGICA DIGITALE (ADC)(A/D) CONVERSIONE DIGITALE ANALOGICA (DAC)(D/A)

CONVERSIONE ANALOGICA DIGITALE (ADC)(A/D) CONVERSIONE DIGITALE ANALOGICA (DAC)(D/A) CONVERSIONE ANALOGICA DIGITALE (ADC)(A/D) CONVERSIONE DIGITALE ANALOGICA (DAC)(D/A) ELABORAZIONE ANALOGICA O DIGITALE DEI SEGNALI ELABORAZIONE ANALOGICA ELABORAZIONE DIGITALE Vantaggi dell elaborazione

Dettagli

di Heaveside: ricaviamo:. Associamo alle grandezze sinusoidali i corrispondenti fasori:, Adesso sostituiamo nella

di Heaveside: ricaviamo:. Associamo alle grandezze sinusoidali i corrispondenti fasori:, Adesso sostituiamo nella Equazione di Ohm nel dominio fasoriale: Legge di Ohm:. Dalla definizione di operatore di Heaveside: ricaviamo:. Associamo alle grandezze sinusoidali i corrispondenti fasori:, dove Adesso sostituiamo nella

Dettagli

RADIOSITY TUTORIAL. versione originale su: http://www.mvpny.com/radtutmv/radiositytut1mv.html

RADIOSITY TUTORIAL. versione originale su: http://www.mvpny.com/radtutmv/radiositytut1mv.html RADIOSITY TUTORIAL La "Profondità Diffusione" che si imposta nella finesta Settaggi Radiosity (render- >parametri rendering->radiosity) stabilisce quante volte una fonte di illuminazione andrà a riflettersi

Dettagli

CONFRONTO TRA TECNICHE DI PREVISIONE: Processi regressivi e reti neurali artificiali

CONFRONTO TRA TECNICHE DI PREVISIONE: Processi regressivi e reti neurali artificiali Paolo Mezzera Ottobre 2003 CONFRONTO TRA TECNICHE DI PREVISIONE: Processi regressivi e reti neurali artificiali Questo lavoro ha lo scopo di confrontare previsioni ottenute mediante processi regressivi

Dettagli

Introduzione alla Teoria degli Errori

Introduzione alla Teoria degli Errori Introduzione alla Teoria degli Errori 1 Gli errori di misura sono inevitabili Una misura non ha significato se non viene accompagnata da una ragionevole stima dell errore ( Una scienza si dice esatta non

Dettagli

Cenni di geografia astronomica. Giorno solare e giorno siderale.

Cenni di geografia astronomica. Giorno solare e giorno siderale. Cenni di geografia astronomica. Tutte le figure e le immagini (tranne le ultime due) sono state prese dal sito Web: http://www.analemma.com/ Giorno solare e giorno siderale. La durata del giorno solare

Dettagli

RELAZIONE TECNICA IMPIANTO IDRICO E FOGNARIO

RELAZIONE TECNICA IMPIANTO IDRICO E FOGNARIO RELAZIONE TECNICA IMPIANTO IDRICO E FOGNARIO DESCRIZIONE SOMMARIA DELL IMPIANTO E DATI DI PROGETTO Il presente progetto riguarda il dimensionamento dell impianto di adduzione idrica e di scarico delle

Dettagli

Identificazione dello spettro di rumore di VIRGO e metodi di rivelazione dei segnali gravitazionali

Identificazione dello spettro di rumore di VIRGO e metodi di rivelazione dei segnali gravitazionali Università degli Studi di Pisa Dottorato di Ricerca in Fisica X Ciclo 1994-199 Tesi di Dottorato in Fisica Identificazione dello spettro di rumore di VIRGO e metodi di rivelazione dei segnali gravitazionali

Dettagli

Esempio. Approssimazione con il criterio dei minimi quadrati. Esempio. Esempio. Risultati sperimentali. Interpolazione con spline cubica.

Esempio. Approssimazione con il criterio dei minimi quadrati. Esempio. Esempio. Risultati sperimentali. Interpolazione con spline cubica. Esempio Risultati sperimentali Approssimazione con il criterio dei minimi quadrati Esempio Interpolazione con spline cubica. Esempio 1 Come procedere? La natura del fenomeno suggerisce che una buona approssimazione

Dettagli

Feature Selection per la Classificazione

Feature Selection per la Classificazione 1 1 Dipartimento di Informatica e Sistemistica Sapienza Università di Roma Corso di Algoritmi di Classificazione e Reti Neurali 20/11/2009, Roma Outline Feature Selection per problemi di Classificazione

Dettagli

2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale

2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale BIOSTATISTICA 2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale Marta Blangiardo, Imperial College, London Department of Epidemiology and Public Health m.blangiardo@imperial.ac.uk

Dettagli

GEOMETRIA CLASSE TERZA

GEOMETRIA CLASSE TERZA GEOMETRIA CLASSE TERZA Le principali figure geometriche del piano e dello spazio. Rette incidenti, perpendicolari e parallele. Introduzione del concetto di angolo a partire da contesti concreti. Introduzione

Dettagli