Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna. Matematica aa lezione marzo 2009

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna. Matematica aa lezione marzo 2009"

Transcript

1 Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Matematca aa lezone marzo 2009 professor Danele Rtell 1/26?

2 Convesstà Sa I un ntervallo d R. Una funzone f : I R s dce: 2/26?

3 Convesstà Sa I un ntervallo d R. Una funzone f : I R s dce: convessa se per ogn x 1, x 2 I ed ogn α ]0, 1[ s ha: f ((1 α)x 1 + αx 2 ) (1 α)f(x 1 ) + αf(x 2 ), 2/26?

4 Convesstà Sa I un ntervallo d R. Una funzone f : I R s dce: convessa se per ogn x 1, x 2 I ed ogn α ]0, 1[ s ha: f ((1 α)x 1 + αx 2 ) (1 α)f(x 1 ) + αf(x 2 ), strettamente convessa se per ogn x 1, x 2 I, x 1 x 2 ed ogn α ]0, 1[ s ha: f ((1 α)x 1 + αx 2 ) < (1 α)f(x 1 ) + αf(x 2 ). 2/26?

5 Fgura 1: convesstà 3/26?

6 x 1 1 Α x 1 Αx 2 x 2 Fgura 2: convesstà 4/26?

7 x 1 1 Α x 1 Αx 2 x 2 Fgura 3: convesstà 5/26?

8 Le funzon concave rbaltano questa propretà, l grafco gace al d sopra della corda. 6/26?

9 Le funzon concave rbaltano questa propretà, l grafco gace al d sopra della corda. Una funzone f(x) è concava se e solo se f(x) è convessa. 6/26?

10 Fgura 4: concavtà 7/26?

11 Dervate successve Se f : I R è, defnta nell ntervallo I e dervable per ogn x I, 8/26?

12 Dervate successve Se f : I R è, defnta nell ntervallo I e dervable per ogn x I, dremo che la funzone è dotata d dervata seconda n x 0 I 8/26?

13 Dervate successve Se f : I R è, defnta nell ntervallo I e dervable per ogn x I, dremo che la funzone è dotata d dervata seconda n x 0 I se rsulta dervable n x 0 la funzone dervata f. 8/26?

14 Dervate successve Se f : I R è, defnta nell ntervallo I e dervable per ogn x I, dremo che la funzone è dotata d dervata seconda n x 0 I se rsulta dervable n x 0 la funzone dervata f. f è dotata d dervata seconda se esste fnto: f (x 0 ) = lm x x0 f (x) f (x 0 ) x x 0. (D 2 ) 8/26?

15 Dervate successve Se f : I R è, defnta nell ntervallo I e dervable per ogn x I, dremo che la funzone è dotata d dervata seconda n x 0 I se rsulta dervable n x 0 la funzone dervata f. f è dotata d dervata seconda se esste fnto: f (x 0 ) = lm x x0 f (x) f (x 0 ) x x 0. (D 2 ) In pratca è suffcente dervare la dervata prma 8/26?

16 Se f(x) = x 2 s ha: 9/26?

17 Se f(x) = x 2 s ha: f (x) = 2x 9/26?

18 Se f(x) = x 2 s ha: f (x) = 2x = f (x) = 2. 9/26?

19 Se f(x) = sn x : 10/26?

20 Se f(x) = sn x : f (x) = cos x 10/26?

21 Se f(x) = sn x : f (x) = cos x = f (x) = sn x. 10/26?

22 È possble contnuare nel processo d dervazone e consderare dervate terze, quarte... 11/26?

23 È possble contnuare nel processo d dervazone e consderare dervate terze, quarte... f (x 0 ), f (x 0 ), f (3) (x 0 ),..., f (n) (x 0 ) 11/26?

24 Teorema La funzone f : I R d classe C 2 (I), 12/26?

25 Teorema La funzone f : I R d classe C 2 (I), coè con dervate prma e seconda contnue 12/26?

26 Teorema La funzone f : I R d classe C 2 (I), coè con dervate prma e seconda contnue è strettamente convessa se e solo se rsulta f (2) (x) > 0 x I 12/26?

27 Teorema La funzone f : I R d classe C 2 (I), coè con dervate prma e seconda contnue è strettamente convessa se e solo se rsulta f (2) (x) > 0 x I Ad esempo sono strettamente convesse: 12/26?

28 Teorema La funzone f : I R d classe C 2 (I), coè con dervate prma e seconda contnue è strettamente convessa se e solo se rsulta f (2) (x) > 0 x I Ad esempo sono strettamente convesse: le parabole d equazone cartesana y = ax 2 + bx + c con a > 0 12/26?

29 Teorema La funzone f : I R d classe C 2 (I), coè con dervate prma e seconda contnue è strettamente convessa se e solo se rsulta f (2) (x) > 0 x I Ad esempo sono strettamente convesse: le parabole d equazone cartesana y = ax 2 + bx + c con a > 0 le funzon funzon esponenzal y = a x con base a > 1. 12/26?

30 Assegnata la funzone f : I R può accadere che esstano uno o pù punt d I n cu la convesstà camb. 13/26?

31 Assegnata la funzone f : I R può accadere che esstano uno o pù punt d I n cu la convesstà camb. Tal punt vengono denomnat punt d flesso 13/26?

32 Defnzone Dremo che la funzone f(x) ha un punto d flesso n x 0 se esste un ntorno completo I(x 0 ) d x 0 tale per cu: 14/26?

33 Defnzone Dremo che la funzone f(x) ha un punto d flesso n x 0 se esste un ntorno completo I(x 0 ) d x 0 tale per cu: f(x) è strettamente convessa se x < x 0 e strettamente concava se x > x 0, 14/26?

34 Defnzone Dremo che la funzone f(x) ha un punto d flesso n x 0 se esste un ntorno completo I(x 0 ) d x 0 tale per cu: f(x) è strettamente convessa se x < x 0 e strettamente concava se x > x 0, f(x) è strettamente concava se x < x 0 e strettamente convessa se x > x 0. 14/26?

35 Defnzone Dremo che la funzone f(x) ha un punto d flesso n x 0 se esste un ntorno completo I(x 0 ) d x 0 tale per cu: f(x) è strettamente convessa se x < x 0 e strettamente concava se x > x 0, f(x) è strettamente concava se x < x 0 e strettamente convessa se x > x 0. Nel prmo caso s parla d flesso dscendente 14/26?

36 Defnzone Dremo che la funzone f(x) ha un punto d flesso n x 0 se esste un ntorno completo I(x 0 ) d x 0 tale per cu: f(x) è strettamente convessa se x < x 0 e strettamente concava se x > x 0, f(x) è strettamente concava se x < x 0 e strettamente convessa se x > x 0. Nel prmo caso s parla d flesso dscendente Nel secondo caso s parla d flesso ascendente 14/26?

37 f(x) = x e x ha un flesso ascendente n x 0 = 2: 15/26?

38 f(x) = x e x ha un flesso ascendente n x 0 = 2: f (x) = (x + 2) e x 15/26?

39 f(x) = x e x ha un flesso ascendente n x 0 = 2: f (x) = (x + 2) e x x < 2 = f (x) < 0 15/26?

40 f(x) = x e x ha un flesso ascendente n x 0 = 2: f (x) = (x + 2) e x x < 2 = f (x) < 0 x > 2 = f (x) > 0 15/26?

41 Fgura 5: flesso ascendente 16/26?

42 f(x) = x e x ha un flesso dscendente n x 0 = 2: 17/26?

43 f(x) = x e x ha un flesso dscendente n x 0 = 2: f (x) = (x 2) e x 17/26?

44 f(x) = x e x ha un flesso dscendente n x 0 = 2: f (x) = (x 2) e x x < 2 = f (x) > 0 17/26?

45 f(x) = x e x ha un flesso dscendente n x 0 = 2: f (x) = (x 2) e x x < 2 = f (x) > 0 x > 2 = f (x) < 0 17/26?

46 Fgura 6: flesso dscendente 18/26?

47 Teorema Le seguent affermazon sono equvalent: 19/26?

48 Teorema Le seguent affermazon sono equvalent: f è strettamente convessa 19/26?

49 Teorema Le seguent affermazon sono equvalent: f è strettamente convessa f(x) > f(x 0 ) + (x x 0 ) f (x 0 ) per ogn x, x 0 I 19/26?

50 Teorema Le seguent affermazon sono equvalent: f è strettamente convessa f(x) > f(x 0 ) + (x x 0 ) f (x 0 ) per ogn x, x 0 I allora se f è convessa l suo grafco è sempre al d sopra delle rette tangent 19/26?

51 Fgura 7: tangenza e convesstà 20/26?

52 Corollaro Sa f strettamente convessa e dervable. 21/26?

53 Corollaro Sa f strettamente convessa e dervable. Se x 0 I è un punto crtco, allora: 21/26?

54 Corollaro Sa f strettamente convessa e dervable. Se x 0 I è un punto crtco, allora: f(x 0 ) = mn x I f(x). 21/26?

55 Corollaro Sa f strettamente convessa e dervable. Se x 0 I è un punto crtco, allora: f(x 0 ) = mn x I f(x). Dmostrazone: er ogn x I s ha: 21/26?

56 Corollaro Sa f strettamente convessa e dervable. Se x 0 I è un punto crtco, allora: f(x 0 ) = mn x I f(x). Dmostrazone: er ogn x I s ha: f(x) > f(x 0 ) + (x x 0 ) f (x 0 ) = f(x 0 ) 21/26?

57 Teorema Sa f : [a, b] R d classe C 2 e sa x 0 ]a, b]. Allora: 22/26?

58 Teorema Sa f : [a, b] R d classe C 2 e sa x 0 ]a, b]. Allora: f (x 0 ) = 0, f (x 0 ) > 0 x 0 è mnmo locale 22/26?

59 Teorema Sa f : [a, b] R d classe C 2 e sa x 0 ]a, b]. Allora: f (x 0 ) = 0, f (x 0 ) > 0 x 0 è mnmo locale f (x 0 ) = 0, f (x 0 ) < 0 x 0 è massmo locale 22/26?

60 Questo esempo nteressa la gestone delle scorte. 23/26?

61 Questo esempo nteressa la gestone delle scorte. Sano a, b > 0 Consderamo la funzone: c(x) = a x + b x, x > 0 23/26?

62 Questo esempo nteressa la gestone delle scorte. Sano a, b > 0 Consderamo la funzone: c(x) = a x + b x, x > 0 Dmostrare che c(x) raggunge l suo mnmo assoluto n x = b a 23/26?

63 Questo esempo nteressa la gestone delle scorte. Sano a, b > 0 Consderamo la funzone: c(x) = a x + b x, x > 0 Dmostrare che c(x) raggunge l suo mnmo assoluto n x = che l valore dell estremo è 2 ab b a e 23/26?

64 In prms osservamo che 24/26?

65 In prms osservamo che lm c(x) =, lm x 0 + c(x) = x 24/26?

66 In prms osservamo che o: lm c(x) =, lm x 0 + c(x) = x c (x) = a x2 b x 2 c (x) = 0 x = ± b a := x ± 24/26?

67 In prms osservamo che lm c(x) =, lm x 0 + c(x) = x o: c (x) = a x2 b b c (x) = 0 x = ± x 2 a := x ± e ancora c (x) = 2b x 3 c (x + ) > 0 c (x ) < 0 24/26?

68 In prms osservamo che lm c(x) =, lm x 0 + c(x) = x o: c (x) = a x2 b b c (x) = 0 x = ± x 2 a := x ± e ancora Dunque x + = c (x) = b a 2b x 3 c (x + ) > 0 c (x ) < 0 è punto d mnmo per c(x) 24/26?

69 In prms osservamo che lm c(x) =, lm x 0 + c(x) = x o: c (x) = a x2 b b c (x) = 0 x = ± x 2 a := x ± e ancora Dunque x + = c (x) = b a 2b x 3 c (x + ) > 0 c (x ) < 0 è punto d mnmo per c(x) relatvo o assoluto? 24/26?

70 In questo specfco caso è assoluto n quanto s era prelmnarmente vsto che: 25/26?

71 In questo specfco caso è assoluto n quanto s era prelmnarmente vsto che: lm c(x) =, lm x 0 + c(x) = x 25/26?

72 In questo specfco caso è assoluto n quanto s era prelmnarmente vsto che: lm c(x) =, lm c(x) = x 0 + x Qund abbamo provato che per ogn x > 0 vale: 25/26?

73 In questo specfco caso è assoluto n quanto s era prelmnarmente vsto che: lm c(x) =, lm c(x) = x 0 + x Qund abbamo provato che per ogn x > 0 vale: c(x) = a x + b x 2 a b = c(x + ) 25/26?

74 2 a b Fgura 8: c(x) 26/26?

Studio grafico-analitico di una funzioni reale in una variabile reale

Studio grafico-analitico di una funzioni reale in una variabile reale Studo grafco-analtco d una funzon reale n una varable reale f : R R a = f ( ) n Sequenza de pass In pratca 1 Stablre l tpo d funzone da studare es. f ( ) Determnare l domno D (o campo d esstenza) della

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2011-2012 lezione 22: 30 maggio 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2011-2012 lezione 22: 30 maggio 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2011-2012 lezone 22: 30 maggo 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/27? Eserczo Dmostrare che l equazone della frontera

Dettagli

Algebra 2. 6 4. Sia A un anello commutativo. Si ricorda che in un anello commutativo vale il teorema binomiale, cioè. (a + b) n = a i b n i i.

Algebra 2. 6 4. Sia A un anello commutativo. Si ricorda che in un anello commutativo vale il teorema binomiale, cioè. (a + b) n = a i b n i i. Testo Fac-smle 2 Durata prova: 2 ore 8 1. Un gruppo G s dce semplce se suo unc sottogrupp normal sono 1 e G stesso. Sa G un gruppo d ordne pq con p e q numer prm tal che p < q. (a) Il gruppo G può essere

Dettagli

Variabili statistiche - Sommario

Variabili statistiche - Sommario Varabl statstche - Sommaro Defnzon prelmnar Statstca descrttva Msure della tendenza centrale e della dspersone d un campone Introduzone La varable statstca rappresenta rsultat d un anals effettuata su

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.unge/pls_statstca Responsabl scentfc M.P. Rogantn e E. Sasso (Dpartmento d Matematca Unverstà d Genova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. REGRESSIONE

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2012-2013 Eserctazone: 4 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/41? Aula "Ranzan B" 255 post 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2012-2013 lezone 13: 24 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/23? reammortamento uò accadere che, dopo l erogazone

Dettagli

CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI

CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI Cenn sulle macchne seuenzal CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI 4.) La macchna seuenzale. Una macchna seuenzale o macchna a stat fnt M e' un automatsmo deale a n ngress e m uscte defnto da: )

Dettagli

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo Element d teora de goch Govann D Bartolomeo Unverstà degl Stud d Teramo 1. Descrzone d un goco Un generco goco, Γ, che s svolge n un unco perodo, può essere descrtto da una Γ= NSP,,. Ess sono: trpla d

Dettagli

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne Metod e Modell per l Ottmzzazone Combnatora Progetto: Metodo d soluzone basato su generazone d colonne Lug De Govann Vene presentato un modello alternatvo per l problema della turnazone delle farmace che

Dettagli

Corso di laurea in Ingegneria Meccatronica. DINAMICI CA - 04 ModiStabilita

Corso di laurea in Ingegneria Meccatronica. DINAMICI CA - 04 ModiStabilita Automaton Robotcs and System CONTROL Unverstà degl Stud d Modena e Reggo Emla Corso d laurea n Ingegnera Meccatronca MODI E STABILITA DEI SISTEMI DINAMICI CA - 04 ModStablta Cesare Fantuzz (cesare.fantuzz@unmore.t)

Dettagli

Valore attuale di una rendita. Valore attuale in Excel: funzione VA

Valore attuale di una rendita. Valore attuale in Excel: funzione VA Valore attuale d una rendta Nella scorsa lezone c samo concentrat sul problema del calcolo del alore attuale d una rendta S che è dato n generale da V ( S) { R ; t, 0,,,..., n,... } n 0 R ( t ), doe (t

Dettagli

Moduli su un dominio a ideali principali Maurizio Cornalba versione 15/5/2013

Moduli su un dominio a ideali principali Maurizio Cornalba versione 15/5/2013 Modul su un domno a deal prncpal Maurzo Cornalba versone 15/5/2013 Sa A un anello commutatvo con 1. Indchamo con A k l modulo somma dretta d k cope d A. Un A-modulo fntamente generato M s dce lbero se

Dettagli

Capitolo 7. La «sintesi neoclassica» e il modello IS-LM. 2. La curva IS

Capitolo 7. La «sintesi neoclassica» e il modello IS-LM. 2. La curva IS Captolo 7 1. Il modello IS-LM La «sntes neoclassca» e l modello IS-LM Defnzone: ndvdua tutte le combnazon d reddto e saggo d nteresse per le qual l mercato de ben (curva IS) e l mercato della moneta (curva

Dettagli

Lezione n.13. Regime sinusoidale

Lezione n.13. Regime sinusoidale Lezone 3 Regme snusodale Lezone n.3 Regme snusodale. Rcham sulle funzon snusodal. etodo de fasor e fasor. mpedenza ed ammettenza. Dagramm fasoral 3. Potenza n regme snusodale 3. Potenza attva e reattva

Dettagli

Modelli 1 @ Clamfim Equazione delle opzioni Teorema di Radon Nykodym 9 dicembre 2013

Modelli 1 @ Clamfim Equazione delle opzioni Teorema di Radon Nykodym 9 dicembre 2013 CLAMFIM Bologna Modell 1 @ Clamfm Equazone delle opzon Teorema d Radon Nykodym 9 dcembre 2013 professor Danele Rtell danele.rtell@unbo.t 1/33? ubblctà http://elsartcle.com/18arhmh Lbero accesso a Legendre

Dettagli

Per il seminario di cultura formale - Dottorato GIA

Per il seminario di cultura formale - Dottorato GIA Per l semnaro d cultura formale - Dottorato GIA Luca Mar, dcembre 003 Lezone 1: la matematca come strumento per pensare Cnque ncontr, da 1 ora e mezza cascuno. Con questo tempo complessvo a dsposzone,

Dettagli

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti Il modello marovano per la rappresentazone del Sstema Bonus Malus rof. Cercara Rocco Roberto Materale e Rferment. Lucd dstrbut n aula. Lemare 995 (pag.6- e pag. 74-78 3. Galatoto G. 4 (tt del VI Congresso

Dettagli

3. Esercitazioni di Teoria delle code

3. Esercitazioni di Teoria delle code 3. Eserctazon d Teora delle code Poltecnco d Torno Pagna d 33 Prevsone degl effett d una decsone S ndvduano due tpologe d problem: statc: l problema non vara nel breve perodo dnamc: l problema vara Come

Dettagli

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari Captolo 3 Covaranza, correlazone, bestft lnear e non lnear ) Covaranza e correlazone Ad un problema s assoca spesso pù d una varable quanttatva (es.: d una persona possamo determnare peso e altezza, oppure

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2011-2012 Esercitazione: 16 marzo 2012

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2011-2012 Esercitazione: 16 marzo 2012 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2011-2012 Eserctazone: 16 marzo 2012 professor Danele Rtell www.unbo.t/docdent/danele.rtell 1/8? Eserczo Un prestto d d 24 350 è rmborsable

Dettagli

S O L U Z I O N I + 100

S O L U Z I O N I + 100 S O L U Z I O N I Nl 00 un farmaco vnva vnduto a 70 a) Nll pots ch ogn anno l przzo aumnt dl 3% rsptto all anno prcdnt quanto vrrbb a costar lo stsso farmaco nl 0? b) Supponamo ch l przzo dl farmaco nl

Dettagli

Macchine. 5 Esercitazione 5

Macchine. 5 Esercitazione 5 ESERCITAZIONE 5 Lavoro nterno d una turbomacchna. Il lavoro nterno massco d una turbomacchna può essere determnato not trangol d veloctà che s realzzano all'ngresso e all'uscta della macchna stessa. Infatt

Dettagli

Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model

Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model Rcerca Operatva e Logstca Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentl Modell per la Logstca: Sngle Flow One Level Model Mult Flow Two Level Model Modell d localzzazone nel dscreto Modell a Prodotto Sngolo e a Un

Dettagli

Dai circuiti ai grafi

Dai circuiti ai grafi Da crcut a graf Il grafo è una schematzzazone grafca semplfcata che rappresenta le propretà d nterconnessone del crcuto ad esso assocato Il grafo è costtuto da un nseme d nod e d lat Se lat sono orentat

Dettagli

Ottimizzazione nella gestione dei progetti Capitolo 6 Project Scheduling con vincoli sulle risorse CARLO MANNINO

Ottimizzazione nella gestione dei progetti Capitolo 6 Project Scheduling con vincoli sulle risorse CARLO MANNINO Ottmzzazone nella gtone de progett Captolo 6 Project Schedulng con vncol sulle rsorse CARLO MANNINO Unverstà d Roma La Sapenza Dpartmento d Informatca e Sstemstca 1 Rsorse Ogn attvtà rchede rsorse per

Dettagli

Appunti sulle curve di Bézier

Appunti sulle curve di Bézier Appunt sulle curve d Bézer Marco Barbato 1 Ottobre 2000 Abstract Vengono delneat n modo elementare gl argoment matematc alla base delle curve d Bézer e la loro mplementazone ne software tool d svluppo

Dettagli

I MODELLI MULTISTATO PER LE ASSICURAZIONI DI PERSONE

I MODELLI MULTISTATO PER LE ASSICURAZIONI DI PERSONE Facoltà d Economa Valutazone de prodott e dell mpresa d asscurazone I MODELLI MULTISTATO PER LE ASSICURAZIONI DI PERSONE Clauda Colucc Letza Monno Gordano Caporal Martna Ragg I Modell Multstato sono un

Dettagli

Controllo e scheduling delle operazioni. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena

Controllo e scheduling delle operazioni. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena Controllo e schedulng delle operazon Paolo Dett Dpartmento d Ingegnera dell Informazone Unverstà d Sena Organzzazone della produzone PRODOTTO che cosa ch ORGANIZZAZIONE PROCESSO come FLUSSO DI PRODUZIONE

Dettagli

Induzione elettromagnetica

Induzione elettromagnetica Induzone elettromagnetca L esperenza d Faraday L'effetto d produzone d corrente elettrca n un crcuto prvo d generatore d tensone fu scoperto dal fsco nglese Mchael Faraday nel 83. Egl studò la relazone

Dettagli

Metodi di Ottimizzazione mod. Modelli per la pianificazione delle attività

Metodi di Ottimizzazione mod. Modelli per la pianificazione delle attività Metod d Ottmzzazone mod. Modell er la anfcazone delle attvtà Paolo Dett Dartmento d Ingegnera dell Informazone e Scenze Matematche Unverstà d Sena Metod d Ottmzzazone mod. Modell er la anfcazone delle

Dettagli

Risoluzione quesiti I esonero 2011

Risoluzione quesiti I esonero 2011 Rsoluzone quest I esonero 011 1) Compto 1 Q3 Un azenda a a dsposzone due progett d nvestmento tra d loro alternatv. Il prmo prevede l pagamento d un mporto par a 100 all epoca 0 e fluss par a 60 all epoca

Dettagli

Trigger di Schmitt. e +V t

Trigger di Schmitt. e +V t CORSO DI LABORATORIO DI OTTICA ED ELETTRONICA Scopo dell esperenza è valutare l ampezza dell steres d un trgger d Schmtt al varare della frequenza e dell ampezza del segnale d ngresso e confrontarla con

Dettagli

TEST D INGRESSO MATEMATICA 24/05/2011

TEST D INGRESSO MATEMATICA 24/05/2011 TEST D INGRESSO MATEMATICA // COGNOME NOME ISTITUTO COMPRENSIVO/SCUOLA MEDIA CITTA Legg attentamente. ISTRUZIONI PER LA COMPILAZIONE DEL QUESTIONARIO Inza a lavorare solo quando te lo drà l nsegnante e

Dettagli

Fondamenti di Visione Artificiale (Seconda Parte) Corso di Robotica Prof.ssa Giuseppina Gini Anno Acc.. 2006/2007

Fondamenti di Visione Artificiale (Seconda Parte) Corso di Robotica Prof.ssa Giuseppina Gini Anno Acc.. 2006/2007 Fondament d Vsone Artfcale (Seconda Parte PhD. Ing. Mchele Folgherater Corso d Robotca Prof.ssa Guseppna Gn Anno Acc.. 006/007 Caso Bdmensonale el caso bdmensonale, per ndvduare punt d contorno degl oggett

Dettagli

MACROECONOMIA A.A. 2014/2015

MACROECONOMIA A.A. 2014/2015 MACROECONOMIA A.A. 2014/2015 ESERCITAZIONE 2 MERCATO MONETARIO E MODELLO /LM ESERCIZIO 1 A) Un economa sta attraversando un perodo d profonda crs economca. Le banche decdono d aumentare la quota d depost

Dettagli

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena Gestone della produzone e della supply chan Logstca dstrbutva Paolo Dett Dpartmento d Ingegnera dell Informazone Unverstà d Sena Struttura delle ret logstche Sstem produttv multstado Struttura logstca

Dettagli

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard Corso d Statstca (canale P-Z) A.A. 2009/0 Prof.ssa P. Vcard VALORI MEDI Introduzone Con le dstrbuzon e le rappresentazon grafche abbamo effettuato le prme sntes de dat. E propro osservando degl stogramm

Dettagli

Università di Napoli Parthenope Facoltà di Ingegneria

Università di Napoli Parthenope Facoltà di Ingegneria Unverstà d Napol Parthenope acoltà d Ingegnera Corso d Metod Probablstc Statstc e Process Stocastc docente: Pro. Vto Pascazo 20 a Lezone: /2/2003 Sommaro Dstrbuzon condzonate: CD, pd, pm Teorema della

Dettagli

Fondamenti di meccanica classica: simmetrie e leggi di conservazione

Fondamenti di meccanica classica: simmetrie e leggi di conservazione Fondament d meccanca classca: smmetre e legg d conservazone d Marco Tulu A. A. 2005/2006 1 Introduzone Un corpo s dce omogeneo se ha n ogn suo punto ugual propretà fsche e chmche, ed è sotropo se n ogn

Dettagli

2 Modello IS-LM. 2.1 Gli e etti della politica monetaria

2 Modello IS-LM. 2.1 Gli e etti della politica monetaria 2 Modello IS-LM 2. Gl e ett della poltca monetara S consderun modello IS-LM senzastatocon seguent datc = 0:8, I = 00( ), L d = 0:5 500, M s = 00 e P =. ) S calcolno valor d equlbro del reddto e del tasso

Dettagli

Il traffico è un gioco?

Il traffico è un gioco? Il traffco è un goco? Gacomo Tomme Dpartmento d Matematca, Unverstà d Psa e-mal: tomme@dm.unp.t Introduzone Il ttolo potrebbe apparre provocatoro, ma n realtà è solo lo spunto per ntrodurre tem che voglamo

Dettagli

Condensatori e resistenze

Condensatori e resistenze Condensator e resstenze Lucano attaa Versone del 22 febbrao 2007 Indce In questa nota presento uno schema replogatvo relatvo a condensator e alle resstenze, con partcolare rguardo a collegament n sere

Dettagli

ENERGIA CINETICA. T := 1 2 mv2. (1) T := N 1 2 m ivi 2. (2) i=1

ENERGIA CINETICA. T := 1 2 mv2. (1) T := N 1 2 m ivi 2. (2) i=1 ENERGIA CINETICA Teorema de energa cnetca Defnzone Per un punto P dotato d massa m e veoctà v, s defnsce energa cnetca a seguente quanttà scaare non negatva T := mv. () Defnzone Per un sstema dscreto d

Dettagli

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII Prof. Guseppe F. Ross E-mal: guseppe.ross@unpv.t Homepage: http://www.unpv.t/retcal/home.html UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA Facoltà d Ingegnera A.A. 2011/12 - I Semestre - Sede PV RETI TELEMATICHE Lucd

Dettagli

Adattamento di una relazione funzionale ai dati sperimentali

Adattamento di una relazione funzionale ai dati sperimentali Adattamento d una relazone 1 funzonale a dat spermental Sno ad ora abbamo vsto come può essere stmato, con un certo lvello d confdenza, l valore vero d una grandezza fsca (dretta o dervata) con l suo ntervallo

Dettagli

Valutazione delle opzioni col modello di Black e Scholes

Valutazione delle opzioni col modello di Black e Scholes Valutazone delle opzon col modello d Black e Scholes Rosa Mara Mnnn a.a. 2014-2015 1 Introduzone L applcazone del moto Brownano all economa é stata nnescata prncpalmente da due cause. Attorno agl ann 70,

Dettagli

Cenni di matematica finanziaria Unità 61

Cenni di matematica finanziaria Unità 61 Prerequst: - Rsolvere equazon algebrche d 1 grado ed equazon esponenzal Questa untà è rvolta al 2 benno del seguente ndrzzo dell Isttuto Tecnco, settore Tecnologco: Agrara, Agroalmentare e Agrondustra.

Dettagli

Metastability, Nonextensivity and Glassy Dynamics in a Class of Long Range Hamiltonian Models

Metastability, Nonextensivity and Glassy Dynamics in a Class of Long Range Hamiltonian Models Alessandro Pluchno Metastablty, Nonextensvty and Glassy Dynamcs n a Class of Long Range Hamltonan Models Dscussone Tes per l consegumento del ttolo Febbrao 2005 Tutor: Prof.A.Rapsarda E-mal: alessandro.pluchno@ct.nfn.t

Dettagli

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia Unverstà degl Stud d Urbno Facoltà d Economa Lezon d Statstca Descrttva svolte durante la prma parte del corso d corso d Statstca / Statstca I A.A. 004/05 a cura d: F. Bartolucc Lez. 8/0/04 Statstca descrttva

Dettagli

LA COMPATIBILITA tra due misure:

LA COMPATIBILITA tra due misure: LA COMPATIBILITA tra due msure: 0.4 Due msure, supposte affette da error casual, s dcono tra loro compatbl quando la loro dfferenza può essere rcondotta ad una pura fluttuazone statstca attorno al valore

Dettagli

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA

Ministero della Salute D.G. della programmazione sanitaria --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA Mnstero della Salute D.G. della programmazone santara --- GLI ACC - L ANALISI DELLA VARIABILITÀ METODOLOGIA La valutazone del coeffcente d varabltà dell mpatto economco consente d ndvduare gl ACC e DRG

Dettagli

Modelli descrittivi, statistica e simulazione

Modelli descrittivi, statistica e simulazione Modell descrttv, statstca e smulazone Master per Smart Logstcs specalst Roberto Cordone (roberto.cordone@unm.t) Statstca descrttva Cernusco S.N., govedì 28 gennao 2016 (9.00/13.00) 1 / 15 Indc d poszone

Dettagli

Programmazione e Controllo della Produzione. Analisi dei flussi

Programmazione e Controllo della Produzione. Analisi dei flussi Programmazone e Controllo della Produzone Anals de fluss Clent SERVIZIO Uscta Quanto al massmo produce l mo sstema produttvo? Quanto al massmo produce la ma macchna? Lo rsolvo con la smulazone? Sarebbe

Dettagli

Calcolo delle Probabilità

Calcolo delle Probabilità alcolo delle Probabltà Quanto è possble un esto? La verosmglanza d un esto è quantfcata da un numero compreso tra 0 e. n partcolare, 0 ndca che l esto non s verfca e ndca che l esto s verfca senza dubbo.

Dettagli

Verifica termoigrometrica delle pareti

Verifica termoigrometrica delle pareti Unverstà Medterranea d Reggo Calabra Facoltà d Archtettura Corso d Tecnca del Controllo Ambentale A.A. 2009-200 Verfca termogrometrca delle paret Prof. Marna Mstretta ANALISI IGROTERMICA DEGLI ELEMENTI

Dettagli

Appunti delle lezioni di Laboratorio di Strumentazione e Misura

Appunti delle lezioni di Laboratorio di Strumentazione e Misura Sergo Frasca Appunt delle lezon d Laboratoro d Strumentazone e Msura Dpartmento d Fsca Unverstà d Roma La Sapenza Museo del Dpartmento d Fsca dell'unverstà La Sapenza Versone 5 ottobre 004 Versone aggornata

Dettagli

Università degli Studi di Genova T esi di Laurea Specialistica di Ingegneria Gestionale. Indice..2 RINGRAZIAMENTI..5. 2.1 I modelli microscopici...

Università degli Studi di Genova T esi di Laurea Specialistica di Ingegneria Gestionale. Indice..2 RINGRAZIAMENTI..5. 2.1 I modelli microscopici... Indce Indce..2 RINGRAZIAMENTI..5 Captolo 1 Captolo 2 Introduzone.6 Modell matematc.9 2.1 I modell mcroscopc... 9 2.1.1 Il modello Car Followng... 11 2.1.2 Lane Change... 14 2.1.3 Il modello ad Autom Cellular...

Dettagli

31/03/2012. Collusione (Cabral cap.8 PRN capp. 13-14) Il modello standard. Collusione nel modello di Bertrand. Collusione nel modello di Bertrand

31/03/2012. Collusione (Cabral cap.8 PRN capp. 13-14) Il modello standard. Collusione nel modello di Bertrand. Collusione nel modello di Bertrand Collusone (Cabral cap.8 PRN capp. 13-14) Accord tact o esplct per aumentare l potere d mercato e pratcare prezz pù elevat rspetto all equlbro non cooperatvo corrspondente Esste un vantaggo dalla collusone

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL Corso d CPS - II parte: Statstca Laurea n Informatca Sstem e Ret 2004-2005 1 Obettv della lezone Introduzone all uso d EXCEL Statstca descrttva Utlzzo dello strumento:

Dettagli

VA TIR - TA - TAEG Introduzione

VA TIR - TA - TAEG Introduzione VA TIR - TA - TAEG Introduzone La presente trattazone s pone come obettvo d analzzare due prncpal crter d scelta degl nvestment e fnanzament per valutare la convenenza tra due o pù operazon fnanzare. S

Dettagli

Antonio Licciulli, Antonio Greco Corso di scienza e ingegneria dei materiali. Microstrutture, equilibrio e diagrammi di fase

Antonio Licciulli, Antonio Greco Corso di scienza e ingegneria dei materiali. Microstrutture, equilibrio e diagrammi di fase Antono Lccull, Antono Greco Corso d scenza e ngegnera de materal Mcrostrutture, equlbro e dagramm d fase 1 Fase Fase d un sstema è una parte d esso nella quale la composzone (natura e concentrazone delle

Dettagli

CAPITOLO PRIMO LEGGI E REGIMI FINANZIARI 1. LEGGI FINANZIARIE

CAPITOLO PRIMO LEGGI E REGIMI FINANZIARI 1. LEGGI FINANZIARIE CAPITOLO PRIMO LEGGI E REGIMI FINANZIARI SOMMARIO:. Legg fnanzare. - 2. Regme fnanzaro dell neresse semplce e dello scono razonale. - 3. Regme fnanzaro dell neresse e dello scono composo. - 4. Tass equvalen.

Dettagli

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1 APAT Agenza per la Protezone dell Ambente e per Servz Tecnc Dpartmento Dfesa del Suolo / Servzo Geologco D Itala Servzo Tecnologe del sto e St Contamnat * * * Nota nerente l calcolo della concentrazone

Dettagli

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente Unverstà d Macerata Facoltà d Scenze Poltche - Anno accademco - La Regressone Varable ndpendente (data) Varable dpendente Dpendenza funzonale (o determnstca): f ; Da un punto d vsta analtco, valor della

Dettagli

Laboratorio di Strumentazione e Misura. Cesare Bini

Laboratorio di Strumentazione e Misura. Cesare Bini Laboratoro d Strumentazone e Msura Cesare Bn Corso d laurea n Fsca Anno Accademco 006-007 Quest appunt sono basat sulle lezon del modulo d Laboratoro d Strumentazone e Msura del prmo anno delle lauree

Dettagli

GLI ERRORI SPERIMENTALI NELLE MISURE DI LABORATORIO

GLI ERRORI SPERIMENTALI NELLE MISURE DI LABORATORIO GLI ERRORI SPERIMETALI ELLE MISURE DI LABORATORIO MISURA DI UA GRADEZZA FISICA S defnsce grandezza fsca una propretà de corp sulla quale possa essere eseguta un operazone d msura. Msurare una grandezza

Dettagli

Il pendolo di torsione

Il pendolo di torsione Unverstà degl Stud d Catana Facoltà d Scenze MM.FF.NN. Corso d aurea n FISICA esna d ABORAORIO DI FISICA I Il pendolo d torsone (sezone costante) Moreno Bonaventura Anno Accademco 005/06 Introduzone. I

Dettagli

Il Ministro delle Infrastrutture e dei Trasporti

Il Ministro delle Infrastrutture e dei Trasporti Il Mnstro delle Infrastrutture e de Trasport VISTO l decreto legslatvo 30 aprle 1992, n. 285, come da ultmo modfcato dal decreto legslatvo 18 aprle 2011, n. 59, recante Attuazone delle drettve 2006/126/CE

Dettagli

Analisi dei flussi 182

Analisi dei flussi 182 Programmazone e Controllo Anals de fluss Clent SERVIZIO Uscta Quanto al massmo produce l mo sstema produttvo? Quanto al massmo produce la ma macchna? Anals de fluss 82 Programmazone e Controllo Teora delle

Dettagli

Analisi e confronto tra metodi di regolarizzazione diretti per la risoluzione di problemi discreti mal-posti

Analisi e confronto tra metodi di regolarizzazione diretti per la risoluzione di problemi discreti mal-posti UNIVERSIA DEGLI SUDI DI CAGLIARI Facoltà d Ingegnera Elettronca Corso d Calcolo Numerco 1 A.A. 00/003 Anals e confronto tra metod d regolarzzazone drett per la rsoluzone d prolem dscret mal-post Docente:

Dettagli

Test delle ipotesi Parte 2

Test delle ipotesi Parte 2 Test delle potes arte Test delle potes sulla dstrbuzone: Introduzone Test χ sulla dstrbuzone b Test χ sulla dstrbuzone: Eserczo Test delle potes sulla dstrbuzone Molte concluson tratte nell nferenza parametrca

Dettagli

MODELLISTICA DI SISTEMI DINAMICI

MODELLISTICA DI SISTEMI DINAMICI CONTROLLI AUTOMATICI Ingegnera Gestonale http://www.automazone.ngre.unmore.t/pages/cors/controllautomatcgestonale.htm MODELLISTICA DI SISTEMI DINAMICI Ing. Federca Gross Tel. 059 2056333 e-mal: federca.gross@unmore.t

Dettagli

Analisi dei Segnali. Sergio Frasca. Dipartimento di Fisica Università di Roma La Sapienza

Analisi dei Segnali. Sergio Frasca. Dipartimento di Fisica Università di Roma La Sapienza Sergo Frasca Anals de Segnal Dpartmento d Fsca Unverstà d Roma La Sapenza Versone 13 dcembre 011 Versone aggornata n http://grwavsf.roma1.nfn.t/sp/sp.pdf Sommaro 1 Introduzone: segnal e sstem... 7 1.1

Dettagli

Analisi ammortizzata. Illustriamo il metodo con due esempi. operazioni su di una pila Sia P una pila di interi con le solite operazioni:

Analisi ammortizzata. Illustriamo il metodo con due esempi. operazioni su di una pila Sia P una pila di interi con le solite operazioni: Anals ammortzzata Anals ammortzzata S consdera l tempo rchesto per esegure, nel caso pessmo, una ntera sequenza d operazon. Se le operazon costose sono relatvamente meno frequent allora l costo rchesto

Dettagli

Proprietà spettrali dei Laser

Proprietà spettrali dei Laser Propretà spettral de Laser Larghezza d rga e funzonamento n multmodo Smone Cald Outlne Anals delle cavtà e delle msure Msura del FSR Msura della focale termca Introduzone (prop. Spettral de Laser) Larghezza

Dettagli

La contabilità analitica nelle aziende agrarie

La contabilità analitica nelle aziende agrarie 2 La contabltà analtca nelle azende agrare Estmo rurale ed element d contabltà (analtca) S. Menghn Corso d Laurea n Scenze e tecnologe agrare Percorso Economa ed Estmo Contabltà generale e cont. ndustrale

Dettagli

Dipartimento di Economia Aziendale e Studi Giusprivatistici. Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Corso di Macroeconomia 2014

Dipartimento di Economia Aziendale e Studi Giusprivatistici. Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Corso di Macroeconomia 2014 Dpartmento d Economa Azendale e Stud Gusprvatstc Unverstà degl Stud d Bar Aldo Moro Corso d Macroeconoma 2014 1.Consderate l seguente grafco: LM Partà de tass d nteresse LM B A IS IS Y E E E Immagnate

Dettagli

PARENTELA e CONSANGUINEITÀ di Dario Ravarro

PARENTELA e CONSANGUINEITÀ di Dario Ravarro Introduzone PARENTELA e CONSANGUINEITÀ d Daro Ravarro 1 gennao 2010 Lo studo della genealoga d un ndvduo è necessaro al fne d valutare la consangunetà dell ndvduo stesso e la sua parentela con altr ndvdu

Dettagli

Calcolo della caduta di tensione con il metodo vettoriale

Calcolo della caduta di tensione con il metodo vettoriale Calcolo della caduta d tensone con l metodo vettorale Esempo d rete squlbrata ed effett del neutro nel calcolo. In Ampère le cadute d tensone sono calcolate vettoralmente. Per ogn utenza s calcola la caduta

Dettagli

Leggere i dati da file

Leggere i dati da file Esempo %soluzon d una equazone d secondo grado dsp('soluzon d a^+b+c') anput('damm l coeffcente a '); bnput('damm l coeffcente b '); cnput('damm l coeffcente c '); deltab^-4*a*c; f delta0 dsp('soluzon

Dettagli

Allegato A. Modello per la stima della produzione di una discarica gestita a bioreattore

Allegato A. Modello per la stima della produzione di una discarica gestita a bioreattore Modello per la stma della produzone d una dscarca gestta a boreattore 1 Produzone d Bogas Nella letteratura tecnca sono stat propost dvers modell per stmare la produzone d bogas sulla base della qualtà

Dettagli

CAPITOLO 3 Incertezza di misura Pagina 26

CAPITOLO 3 Incertezza di misura Pagina 26 CAPITOLO 3 Incertezza d msura Pagna 6 CAPITOLO 3 INCERTEZZA DI MISURA Le operazon d msurazone sono tutte nevtablmente affette da ncertezza e coè da un grado d ndetermnazone con l quale l processo d msurazone

Dettagli

LAVORO ESTIVO 4CO1 / 4 CO2

LAVORO ESTIVO 4CO1 / 4 CO2 LVORO ESTIVO CO / CO LE EQUZIONI ESPONENZILI 7 7 7 LE DISEQUZIONI ESPONENZILI 7 LE EQUZIONI LOGRITMICHE [ ] [ ] log log log log log log log log log ln ln ln ln ln ln log log log LE DISEQUZIONI LOGRITMICHE

Dettagli

Corso di Automazione Industriale 1. Capitolo 7

Corso di Automazione Industriale 1. Capitolo 7 1 Corso d Automazone Industrale 1 Captolo 7 Teora delle code e delle ret d code Introduzone alla Teora delle Code La Teora delle Code s propone d svluppare modell per lo studo de fenomen d attesa che s

Dettagli

Soluzione esercizio Mountbatten

Soluzione esercizio Mountbatten Soluzone eserczo Mountbatten I dat fornt nel testo fanno desumere che la Mountbatten utlzz un sstema d Actvty Based Costng. 1. Calcolo del costo peno ndustrale de tre prodott Per calcolare l costo peno

Dettagli

Lezione 10. L equilibrio del mercato finanziario: la struttura dei tassi d interesse

Lezione 10. L equilibrio del mercato finanziario: la struttura dei tassi d interesse Lezone 1. L equlbro del mercato fnanzaro: la struttura de tass d nteresse Ttol con scadenza dversa hanno prezz (e tass d nteresse) dfferent. Due ttol d durata dversa emess dallo stesso soggetto (stesso

Dettagli

Trasformazioni termodinamiche - I parte

Trasformazioni termodinamiche - I parte Le trasormazon recproche tra le energe d tpo meccanco e l calore, classcato da tempo come una delle orme nelle qual avvene lo scambo d energa, sono l oggetto d studo su cu s onda la Termodnamca, una mportante

Dettagli

Realizzazione e studio di un oscillatore a denti di sega

Realizzazione e studio di un oscillatore a denti di sega 1 Realzzazone e stuo un oscllatore a ent sega Cenn teorc Lo scopo quest esperenza è quello stuare la cosetta tensone a ent sega, ovvero una tensone alternata, peroo T, che vara lnearmente con l tempo a

Dettagli

PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE. (Metodo delle Osservazioni Indirette) - 1 -

PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE. (Metodo delle Osservazioni Indirette) - 1 - PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE (Metodo delle Osservazon Indrette) - - SPECIFICHE DI CALCOLO Procedura software per la compensazone d una rete d lvellazone collegata

Dettagli

LE CARTE DI CONTROLLO

LE CARTE DI CONTROLLO ITIS OMAR Dpartento d Meccanca LE CARTE DI CONTROLLO Carte d Controllo Le carte d controllo rappresentano uno degl struent pù portant per l controllo statstco d qualtà. La carta d controllo è corredata

Dettagli

Unità Didattica N 25. La corrente elettrica

Unità Didattica N 25. La corrente elettrica Untà Ddattca N 5 : La corrente elettrca 1 Untà Ddattca N 5 La corrente elettrca 01) Il problema dell elettrocnetca 0) La corrente elettrca ne conduttor metallc 03) Crcuto elettrco elementare 04) La prma

Dettagli

Un Teorema di Radon-Nikodym in spazi localmente convessi

Un Teorema di Radon-Nikodym in spazi localmente convessi Rv. Mat. Unv. Parma, (5) 4 (1995) 49-60 Un Teorema d Radon-Nkodym n spaz localmente convess rspetto alla ntegrazone per semnorme Anna Rta Sambucn (matears1@unpg.t) Department of Mathematcs, Unversty of

Dettagli

7. TERMODINAMICA RICHIAMI DI TEORIA

7. TERMODINAMICA RICHIAMI DI TEORIA 7. ERMODINMI RIHIMI DI EORI Introduzone ermodnamca: è lo studo delle trasformazon dell energa da un sstema all altro e da una forma all altra. Sstema termodnamco: è una defnta e dentfcable quanttà d matera

Dettagli

Approfondimenti disciplinari

Approfondimenti disciplinari UNIVERSITÁ DEGLI STUDI DI FERRARA CORSO SPECIALE ABILITANTE anno accademco 2006/2007 CORSO DI: Approfondment dscplnar UNITÁ DIDATTICA DELLA CLASSE A049 LA PROBABILITA DOCENTE: PROF. BERNARDI EROS TITOLO:

Dettagli

Elementi di matematica finanziaria

Elementi di matematica finanziaria APPENDICE ATEATICA Elemen d maemaca fnanzara. Il regme dell neresse semplce L neresse è l fruo reso dall nvesmeno del capale. Nel corso dell esposzone s farà rfermeno a due regm o pologe d calcolo dell

Dettagli

Concetti principale della lezione precedente

Concetti principale della lezione precedente Corso d Statstca medca e applcata 6 a Lezone Dott.ssa Donatella Cocca Concett prncpale della lezone precedente I concett prncpal che sono stat presentat sono: I fenomen probablstc RR OR ROC-curve Varabl

Dettagli

La taratura degli strumenti di misura

La taratura degli strumenti di misura La taratura degl strument d msura L mportanza dell operazone d taratura nasce dall esgenza d rendere l rsultato d una msura rferble a campon nazonal od nternazonal del msurando n questone affnché pù msure

Dettagli

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico 2004-2005 Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico 2004-2005 Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno Unverstà degl Stud d Cassno, Anno accademco 004-005 Corso d Statstca, Pro. M. Furno Eserctazone del 5//005 dott. Claudo Conversano Eserczo Ad un certo tavolo d un casnò s goca lancando un dado. Il goco

Dettagli

SU UNA CLASSE DI EQUAZIONI CONSERVATIVE ED IPERBOLICHE COMPLETAMENTE ECCEZIONALI E COMPATIBILI CON UNA LEGGE DI CONSERVAZIONE SUPPLEMENTARE

SU UNA CLASSE DI EQUAZIONI CONSERVATIVE ED IPERBOLICHE COMPLETAMENTE ECCEZIONALI E COMPATIBILI CON UNA LEGGE DI CONSERVAZIONE SUPPLEMENTARE SU UNA CLASSE DI EQUAZIONI CONSERVATIVE ED IPERBOLICHE COMPLETAMENTE ECCEZIONALI E COMPATIBILI CON UNA LEGGE DI CONSERVAZIONE SUPPLEMENTARE GIOVANNI CRUPI, ANDREA DONATO SUMMARY. We characterze a set of

Dettagli