La logica nell informatica

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "La logica nell informatica"

Transcript

1 La logca nell nformatca La logca goca un ruolo mportante nell nformatca Logc plays a smlar role n computer scence to that played by calculus n the physcal scences and tradtonal engneerng dscplnes (M. Vard, 2007) Logca 1

2 Varetà d logca Esstono molt lnguagg logc Con dvers lvell d astrazone rspetto al lnguaggo naturale Esemp: Logca Proposzonale FOL Descrpton Logc Logche temporal Logca 2

3 Applcazon La logca è un formalsmo unversale S applca a numeros ambt: archtetture (porte logche) ngegnera del software (specfca e verfca) lnguagg d programmazone (semantca, programmazone logca) database (calcolo relazonale, Datalog) ntellgenza artfcale (dmostrazon automatche d teorem) Logca 3

4 Applcazon d base La logca proposzonale è usata nell nformatca per l progetto d crcut FOL (pù potente) è usata nella verfca de programm e nell ntellgenza artfcale Us all nterno d questo corso: defnzone d lnguagg specfca d propretà d programm specfca d propretà d sstem (dnamc) Logca 4

5 Lnguagg I lnguagg sono nsem d strnghe su un alfabeto Esempo: Il lnguaggo d strnghe su {a, b} con lo stesso numero d a e d b e tutte le a prma è nformalmente descrtto dall nseme { a n b n n 0 } Logca 5

6 In logca FOL può autare a descrvere un lnguaggo Gl nsem possono essere vst come abbrevazon d formule FOL Problem: Che cosa dobbamo descrvere? Come defnre le dverse part? Qual prmtve possamo assumere? Logca 6

7 Esempo Come descrvere l nseme { a n b n n 0 }? D fatto è una forma abbrevata d "x (x L «$n (n 0 Ù x = a n.b n )) Predcat: L,, = Funzon: concatenazone, elevamento a potenza Cos è x n? "n"x((n=0 x n = e) Ù (n>0 x n = x n-1. x)) Logca 7

8 Osservazon Occorrerebbe defnre tutt predcat e le funzon non elementar (=, >, +, -, *, :, concatenazone ) Per questo motvo, nel seguto, per defnre lnguagg faremo rfermento anche a logche molto pù rstrette, con una sntass specfca gà predsposta Logca 8

9 Logca 9 L 1 = a * b * L 1 è l lnguaggo delle strnghe su {a, b} con tutte le a all nzo Pù precsamente, una strnga è n L 1 se è la strnga vuota, oppure è composta da un prefsso a e da un suffsso y (che appartene sempre a L 1 ) è composta da un prefsso y (che appartene sempre a L 1 ) e da un suffsso b Questo s può esprmere come " x(x Î L1 «(x = ε) Ú $ y (x = ay Ù yî L1) Ú $ y (x = yb Ù yî L1))

10 Logca 10 L 2 = a * b * c * (1) L 2 è l lnguaggo delle strnghe su {a, b, c} con tutte le a all nzo, po tutte le b e alla fne tutte le c L 2 può essere vsto come a * b *. b * c * a * b * è L 1 b * c * ha la stessa struttura d L 1 (chamamolo L 3 ) Una strnga appartene a L 2 se È n L 1 oppure È n L 3 oppure È composta da un prefsso a e da un suffsso y (che appartene a L 2 o a L 3 ) oppure È composta da un prefsso y (che appartene a L 1 o a L 2 ) e da un suffsso c

11 Logca 11 L 2 = a * b * c * (2) In FOL: " x(x Î L 2 «(x Î L 1 ) Ú (x Î L $ y ((x = ay Ù 3 ) Ú (yî L 2 Ú yî L 3 )) Ú (x = yc Ù (yî L 2 Ú yî L 1 )))) x è n L 1 x è n L 3 S può scomporre nel prefsso a e nel suffsso y (che appartene a L2 o a L3) S può scomporre nel prefsso y (che appartene a L1 o a L2) e l suffsso c c servono tutt?

12 Note e consderazon agguntve Quando l ordne tra le lettere n un lnguaggo è mportante, la formula FOL defnsce l lnguaggo decomponendolo Defnzone rcorsva Quando occorre contare le lettere, s può defnre una funzone agguntva Logca 12

13 Esempo L 4 ={x {a,b}* numero d a uguale a numero d b } #(x, a) è d aretà 2 e conta l numero d occorrenze del smbolo a nella strnga x S può defnre formalmente come: In FOL x y((x = ε #(x,a) = 0) (x = a.y #(x,a) = #(y,a) +1) (x = b.y #(x,a) = #(y,a))) x y((x = ε #(x,b) = 0) (x = b.y #(x,b) = #(y,b) +1) (x = a.y #(x,b) = #(y,b))) La defnzone dpende dall alfabeto " x(x Î L4 «#(x,a) = #(x, b)) Logca 13

14 Logca 14 MFO: Logca monadca del prm ordne Vedamo un frammento d logca del prm ordne che c permette d descrvere parole su un alfabeto I Sntass φ = a(x) x < y φ φ φ x(φ) laddove a I, coè ntroducamo un predcato unaro per ogn smbolo dell'alfabeto Interpretazone: < corrsponde alla solta relazone d mnore l domno delle varabl è N

15 Alcune classche abbrevazon Ovvamente: φ 1 φ 2 ( φ 1 φ 2 ) φ 1 φ 2 φ 1 φ 2 x(φ) x( φ) x = y (x < y) (y < x) x y (y < x) Ma possamo anche defnre: la costante 0: x = 0 y( (y < x)) l predcato per l successore succ(x,y): succ(x,y) x < y z(x < z z < y) le costant 1, 2, 3, ecc. come successore d 0, 1, 2, ecc. Logca 15

16 Interpretazone come parola sull alfabeto I Data una parola w I +, ed un smbolo a I: a(x) è vero se, e solo se, l'x-esmo smbolo d w è a (l prmo smbolo d w ha ndce 0) Formula che è vera su tutte e sole le parole l cu prmo smbolo esste ed è a: x(x = 0 a(x)) Formula che è vera su tutte le parole n cu ogn a è seguta da una b x(a(x) y (succ(x,y) b(y))) Logca 16

17 Altr esemp d abbrevazon e formule Usamo le seguent abbrevazon: y = x + 1 per dre succ(x,y) pù n generale, se k è una costante > 1, y = x + k per dre z 1... z k-1 (y = z k z 1 = x+1) y = x 1 per dre succ(y,x) (coè x = y + 1) y = x k per dre x = y + k last(x) per dre y(y > x) Parole (non vuote) n cu l'ultmo smbolo è a: x (last(x) a(x)) Parole (d almeno 3 smbol) n cu l terzultmo smbolo è a: x (a(x) y (y = x+2 last(y))) Oppure (abbrevate): x (a(x) last(x+2)), oppure y (a(y-2) last(y)) Logca 17

18 Logca 18 Semantca Sano w Î I + e V 1 l nseme delle varabl; un assegnamento è una funzone v 1 : V 1 [0.. w -1] tale che w, v 1 a(x) sse w = uav e u = v 1 (x) w, v 1 x < y sse v 1 (x) < v 1 (y) w, v 1 φ sse non w, v 1 φ w, v 1 φ 1 φ 2 sse w, v 1 φ 1 e w, v 1 φ 2 w, v 1 x(φ) sse w, v 1 φ per ogn v 1 con v 1 (y) = v 1 (y), y x Lnguaggo d una formula φ: L(φ) = { w Î I + $v 1 : w, v 1 φ }

19 Logca 19 Propretà d MFO (1/2) I lnguagg esprmbl medante MFO sono chus rspetto a unone, ntersezone, complemento basta fare "or", "and", "not" d formule

20 Logca 20 Propretà d MFO (2/2) In MFO non s può esprmere l lnguaggo L p fatto d tutte e sole le parole d lunghezza par con I = {a} MFO è strettamente meno potente degl FSA data una formula MFO s può sempre costrure un FSA equvalente non vedamo la costruzone L p può faclmente essere rconoscuto medante un FSA I lnguagg defnt da MFO non sono chus rspetto alla * d Kleene: la formula MFO a(0) a(1) last(1) defnsce l lnguaggo L p2 fatto della sola parola {aa} d lunghezza 2. Abbamo che L p = L p2 * MFO defnsce cosddett lnguagg star-free, coè defnbl tramte unone, ntersezone, complemento e concatenazone d lnguagg fnt

21 Logca 21 MSO: Logca monadca del secondo ordne Per ottenere lo stesso potere espressvo degl FSA "basta" permettere d quantfcare su predcat monadc qund: logca del secondo ordne (n pratca vuol dre poter quantfcare anche su nsem d poszon) Ammettamo formule del tpo X(φ), dove X è una varable l cu domno è l'nseme de predcat monadc per convenzone usamo le lettere mauscole per ndcare varabl avent come domno l'nseme de predcat monadc, e lettere mnuscole per ndcare varabl su numer natural

22 Logca 22 Semantca ed esempo L assegnamento delle varabl del II ordne (nseme V 2 ) è una funzone v 2 : V 2 Ã([0.. w -1]) w, v 1, v 2 X(x) sse v 1 (x) Î v 2 (X) w, v 1, v 2 X(φ) sse w, v 1, v' 2 φ per qualche v' 2 con v' 2 (Y) = v 2 (Y), Y X Possamo dunque scrvere la formula che descrve l lnguaggo L p P( x( P(0) ( P(x) P(x+1)) a(x) ( last(x) P(x) ) )) NB: l ndce dell ultmo carattere d una strnga d lunghezza par è dspar! P è un nseme d poszon dspar

23 Logca 23 Da FSA a MSO In generale, graze alle quantfcazon del second'ordne è possble trovare, per ogn FSA, una formula MSO equvalente Esempo c b q 0 q 1 c a q 2 a a Q 0,Q 1,Q 2 ( z( (Q 0 (z) Q 1 (z)) (Q 0 (z) Q 2 (z)) (Q 1 (z) Q 2 (z))) Q 0 (0) x ( ( last(x) ( (last(x) Q 0 (x) c(x) Q 0 (x+1) Q 0 (x) b(x) Q 1 (x+1) Q 0 (x) a(x) Q 2 (x+1) Q 1 (x) a(x) Q 2 (x+1) Q 2 (x) c(x) Q 0 (x+1) Q 2 (x) a(x) Q 2 (x+1)) Q 0 (x) a(x) Q 2 (x) a(x) Q 1 (x) a(x))))

24 Da MSO a FSA Data una formula MSO φ, è possble costrure un FSA che accetta esattamente l lnguaggo L defnto da φ (teorema d Büch-Elgot- Trakhtenbrot) la dmostrazone dell'esstenza è costruttva (mostra come ottenere un FSA da una formula MSO), ma non la vedamo per semplctà Qund la classe de lnguagg defnbl da formule MSO concde con lnguagg regolar Logca 24

25 Logca 25 Il bersaglo Lnguagg star-free Lnguagg regolar Lnguagg non contestual determnstc Lnguagg non contestual Lnguagg contestual Lnguagg rcorsvamente enumerabl

26 Precondzon e postcondzon Quando s programma una funzone è mportante defnre precsamente che cosa fa, senza necessaramente descrvere come lo fa Questo è lo scopo d precondzon e postcondzon La precondzone ndca cosa deve valere prma che la funzone sa nvocata La postcondzone ndca cosa deve valere dopo che la funzona ha fnto la propra esecuzone Logca 26

27 Logca 27 Struttura generale (notazone d Hoare) {Precondzone: Pre} Programma: P {Postcondzone: Post} La precondzone è verfcata prma dell esecuzone d P, mentre la postcondzone è verfcata dopo P deve essere tale per cu, se Pre vale prma dell esecuzone, allora Post vale dopo l esecuzone

28 Come defnrle? Le precondzon e postcondzon possono essere defnte n mod dvers Lnguaggo naturale Lnguagg per le asserzon Lnguagg ad-hoc FOL può essere usata per questo scopo Logca 28

29 Algortmo d rcerca (1) Sa P un programma che mplementa la rcerca d un elemento x n un array ordnato d n element Precondzone: l array è ordnato Postcondzone: la varable logca found (un flag) dev essere vera se e solo se l elemento x esste nell array a Nota: P non mplementa necessaramente un algortmo d rcerca bnara Ma la precondzone è necessara n quel caso Logca 29

30 Algortmo d rcerca (2) La precondzone può essere formalzzata così: {" (1 n -1 a[] a[ + 1])} La postcondzone è Qund la struttura complessva è {found «$ (1 n Ù a[] = x)} {" (1 P n -1 {found «$ (1 a[] a[ + 1])} n Ù a[] = x)} Notare che gl element d un array sono ndcat, come d consueto, con parentes quadre Logca 30

31 Ordnamento (1) Sa ORD un programma che ordna un array a d n element senza rpetzon Precondzone: l array non contene rpetzon Postcondzone: l array ottenuto è ordnato (se un elemento x precede un elemento y nell array, allora x<y) Formalmente: { $, j(1 n Ù1 j n Ù ¹ j Ù a[ ] = a[ j])} ORD {" (1 n -1 a[ ] a[ + 1])} Logca 31

32 Ordnamento (2) Questa specfca è adeguata? Consderamo l esempo seguente: a prma dell esecuzone d ORD è [ ] a dopo l esecuzone d ORD è [ ] Soddsfa la postcondzone! La postcondzone deve asserre che tutt e sol gl element nell array da ordnare sono contenut nell array ordnato Logca 32

33 Logca 33 Ordnamento (3) Usamo un array b (non usato n ORD) per rferrc all array a prma dell esecuzone Occorre aggungere alla precondzone che b è esattamente come a La soluzone dventa ])))} [ ] [ ( ) ((1 (1 ]))) [ ] [ ( ) ((1 (1 1]) [ ] [ (1 { ])} [ ] [ (1 ]) [ ] [ 1 (1, { j b a n n j j j b a n j j n a a n ORD b a n j a a j n j n j = Ù $ " Ù = Ù $ " Ù + < " = " Ù = Ù ¹ Ù Ù $

34 Note Una specfca deve essere consderata come un contratto Deve contenere tutte le nformazon Senza assunzon a pror Quando qualche condzone è elmnata dalla precondzone, la specfca dventa nsoddsfacente Logca 34

35 Cos è una specfca? Una specfca formale è una descrzone matematca d un sstema Descrve che cosa deve fare l sstema Non (necessaramente) come deve farlo Esstono molt lnguagg d specfca dvers Logca 35

36 Logca 36 Esempo Comportamento d una lampada: Se premo l tasto, la luce s accende entro Δ untà d tempo Servono de predcat opportun: P_B(t): tasto premuto al tempo t L_On(t): luce accesa al tempo t Formula FOL " t(p_b(t) $ t1((t t1 t + Δ) Ù L_On(t1))) È corretta?

37 Logca 37 Note Una specfca può essere corretta ma non realstca Occorre fornre tutt vncol necessar Le formule descrvono un nseme d comportament, ossa quell che le soddsfano t(pb(t) t 1 ((t t 1 t + Δ) L_On(t 1 ))) La luce può essere accesa anche se nessuno preme l tasto

38 Logca 38 Nuova specfca della lampada (1) Schema d comportamento L_On L_Off L_Off P_B(t) Se premo l tasto la luce resta accesa per k untà d tempo e po s spegne L_Off(t): la luce è spenta ( t(l_on(t) L_Off(t))) t+k

39 Logca 39 Nuova specfca della lampada (2) Formalmente " t(p_b(t) " t 1 " t ((t 2 t 1 < t ((t + k + k) t 2 ) L_On(t L_Off(t 2 1 )) )) Ù Che succede se s preme l tasto quando la luce è accesa? La luce può essere accesa senza premere l tasto? E se l tasto è premuto due volte?

40 Logca 40 Specfca corretta (?) della lampada P_B(t) L_On L_Off L_Off t+k )) ( _ )) ( _ ) (( ) ( _ (, )) ( _ )) ( _ ) (( )) ( _ ) ( _ (( t Off L t B P t t t t t Off L t t k t Off L t On L k t t t t t Off L t B P t Ù " " Ù + Ù + < " Ù "

41 Logca 41 Problem nella specfca d sstem È un problema noto n AI Il cosddetto frame problem: Come esprmere un domno dnamco n logca senza specfcare esplctamente le condzon che non sono modfcate da un azone Anche stuazon estremamente semplc possono rchedere formalzzazon complesse Molt sstem formal tengono conto del problema: Fluent calculus, event calculus, stuaton calculus, Non ce ne occupamo n questo corso

42 Dalla specfca alla prova: cenn Dopo aver specfcato requst d un algortmo (o d un sstema), occorre verfcare la correttezza del medesmo Se ho a dsposzone un modello matematco (ad esempo un assomatzzazone) dell mplementazone costruta, l lnea d prncpo posso ottenere la prova d correttezza come una dmostrazone d teorema Logca 42

L uso delle formule logiche come formalismo descrittivo

L uso delle formule logiche come formalismo descrittivo 1 L uso delle formule logiche come formalismo descrittivo Logica: formalismo universale, molto vicino al linguaggio naturale Applicabile a contesti molto vari (non solo informatici, del resto il confine

Dettagli

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE *

* PROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE * * PROBABILITÀ - SCHEDA N. LE VARIABILI ALEATORIE *. Le varabl aleatore Nella scheda precedente abbamo defnto lo spazo camponaro come la totaltà degl est possbl d un espermento casuale; abbamo vsto che

Dettagli

Logica Matematica. Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano. 21 aprile 2017

Logica Matematica. Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano. 21 aprile 2017 Logica Matematica Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano 21 aprile 2017 La logica come formalismo descrittivo Un ulteriore linguaggio di specifica Logica: un formalismo universale

Dettagli

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov

Intorduzione alla teoria delle Catene di Markov Intorduzone alla teora delle Catene d Markov Mchele Ganfelce a.a. 2014/2015 Defnzone 1 Sa ( Ω, F, {F n } n 0, P uno spazo d probabltà fltrato. Una successone d v.a. {ξ n } n 0 defnta su ( Ω, F, {F n }

Dettagli

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2

RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2 RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A La rappresentazone n Complemento a Due d un numero ntero relatvo (.-3,-,-1,0,+1,+,.) una volta stablta la precsone che s vuole ottenere (coè l numero d

Dettagli

Ragionamento probabilistico: rappresentazione

Ragionamento probabilistico: rappresentazione Intellgenza Artfcale II Ragonamento probablstco: rappresentazone Marco astra Intellgenza Artfcale II - A.A. - Rappresentazone robablstca ] Ragonamento probablstco: rappresentazone Mond possbl sottonsem

Dettagli

Specifica, progetto e verifica della correttezza di algoritmi iterativi. Ragionamenti su di un algoritmo. Il metodo delle asserzioni (Floyd)

Specifica, progetto e verifica della correttezza di algoritmi iterativi. Ragionamenti su di un algoritmo. Il metodo delle asserzioni (Floyd) Specfca, progetto e verfca della correttezza d algortm teratv Il metodo delle asserzon Ragonament su d un algortmo Ragonare sulla specfca d un algortmo data con pre e post-condzon serve a: (a posteror)

Dettagli

OPERAZIONI E INSIEMI NUMERICI

OPERAZIONI E INSIEMI NUMERICI OPERAZIONI E INSIEMI NUMERICI Per rcordare H Un'operazone bnara n un nseme non vuoto A eá una legge ce ad ogn coppa d element a,b A assoca un elemento c A. Gl element a e b s camano operand o termn dell'operazone,

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

3 Partizioni dell unità 6

3 Partizioni dell unità 6 Partzon dell untà Alessandro Ghg 29 ottobre 2014 Indce 1 Funzon lsce a supporto compatto 1 2 Rcoprment localmente fnt 5 3 Partzon dell untà 6 1 Funzon lsce a supporto compatto Lemma 1. Sano f C 1 (a, b)

Dettagli

Matematica Computazionale(6cfu) Ottimizzazione(8cfu)

Matematica Computazionale(6cfu) Ottimizzazione(8cfu) Docente: Marco Gavano (e-mal:gavano@unca.t) Corso d Laurea n Infomatca Corso d Laurea n Matematca Matematca Computazonale(6cfu) Ottmzzazone(8cfu) (a.a. 205-6, lez.8) Matematca Computazonale, Ottmzzazone,

Dettagli

x 0 x 50 x 20 x 100 CASO 1 CASO 2 CASO 3 CASO 4 X n X n X n X n

x 0 x 50 x 20 x 100 CASO 1 CASO 2 CASO 3 CASO 4 X n X n X n X n Corso d Statstca docente: Domenco Vstocco La msura della varabltà per varabl qualtatve ordnal Lo studo della varabltà per varabl qualtatve ordnal può essere condotto servendos degl ndc d omogenetà/eterogenetà

Dettagli

INDICE. Scaricabile su: Derivate TEORIA. Derivata in un punto. Significato geometrico della derivata

INDICE. Scaricabile su:   Derivate TEORIA. Derivata in un punto. Significato geometrico della derivata P r o f Gu d of r a n c n Anteprma Anteprma Anteprma www l e z o n j md o c o m Scarcable su: ttp://lezonjmdocom/ INDICE TEORIA Dervata n un punto Sgnfcato geometrco della dervata Funzone dervata e dervate

Dettagli

Algoritmi basati sulla tecnica Divide et Impera

Algoritmi basati sulla tecnica Divide et Impera Qucksort Algortm basat sulla tecnca Dvde et Impera In questo corso: Rcerca bnara Mergesort (ordnamento) Qucksort (ordnamento) Moltplcazone d nter Moltplcazone d matrc (non n programma) NOTA: nonostante

Dettagli

Scrivere programmi corretti

Scrivere programmi corretti Scrvere programm corrett L esempo della rcerca bnara o dcotomca J. Bentley, Programmng Pearls, Addson Welsey. 1 Schema processo produzone funzone teratva Algortmo n pseudo-codce Indvduazone nvarante Codfca

Dettagli

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

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna. Matematica aa lezione marzo 2009 Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Matematca aa 2008-2009 lezone 25 17 marzo 2009 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/26? Convesstà Sa I un ntervallo

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

Corso di Logica I. Modulo sul Calcolo dei Sequenti. Dispensa Lezione II.

Corso di Logica I. Modulo sul Calcolo dei Sequenti. Dispensa Lezione II. Corso d Logca I. Modulo sul Calcolo de Sequent. Dspensa Lezone II. Govann Casn Teorema d corrspondenza fra l calcolo su sequent SND e l calcolo de sequent SC. Rproponamo per esteso la dmostrazone della

Dettagli

IL GRUPPO SIMMETRICO S n

IL GRUPPO SIMMETRICO S n EMILIO ZAPPA MATRICOLA UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TORINO DIPARTIMENTO DI MATEMATICA ANNO ACCADEMICO 00/00 TESINA PER IL LABORATORIO DI COMBINATORICA IL GRUPPO SIMMETRICO S n IL GIOCO DEL Sa A un nseme fnto

Dettagli

La soluzione delle equazioni differenziali con il metodo di Galerkin

La soluzione delle equazioni differenziali con il metodo di Galerkin Il metodo de resdu pesat per gl element fnt a soluzone delle equazon dfferenzal con l metodo d Galerkn Tra le procedure generalmente adottate per formulare e rsolvere le equazon dfferenzal con un metodo

Dettagli

6.1- Sistemi punti, forze interne ed esterne

6.1- Sistemi punti, forze interne ed esterne 1 CAP 6 - SISTEMI DI PUNTI MATERIALI Parte I 1 Cap 6 - Sstem d punt materal Cap 6 - Sstem d punt materal Il punto materale è un astrazone alla quale poch cas s possono assmlare. La maggor parte degl oggett

Dettagli

6 Prodotti scalari e prodotti Hermitiani

6 Prodotti scalari e prodotti Hermitiani 6 Prodott scalar e prodott Hermtan 6.1 Prodott scalar S fss K = R. Defnzone 6.1 Sa V un R-spazo vettorale. Un prodotto scalare su V è un applcazone che gode delle seguent propretà: ) (lneartà rspetto al

Dettagli

Intelligenza Artificiale II. Ragionamento probabilistico Rappresentazione. Marco Piastra. Intelligenza Artificiale II - AA 2007/2008

Intelligenza Artificiale II. Ragionamento probabilistico Rappresentazione. Marco Piastra. Intelligenza Artificiale II - AA 2007/2008 Intellgenza rtfcale II Ragonamento probablstco Rappresentazone Marco astra Ragonamento probablstco: rappresentazone - arte Mond possbl sottonsem event artzon e varabl aleatore robabltà Margnalzzazone Condzonal

Dettagli

Un quadro della situazione. Lezione 7 Logica Digitale (1) Dove siamo nel corso. Organizzazione della lezione. Dove siamo. Dove stiamo andando..

Un quadro della situazione. Lezione 7 Logica Digitale (1) Dove siamo nel corso. Organizzazione della lezione. Dove siamo. Dove stiamo andando.. Un quadro della stuazone Lezone 7 Logca Dgtale () Vttoro Scarano rchtettura Corso d Lauren Informatca Unverstà degl Stud d Salerno Input/Output Memora Prncpale Sstema d Interconnessone Regstr Central Processng

Dettagli

Sistemi punti, forze interne ed esterne

Sistemi punti, forze interne ed esterne Ncola GglettoA.A. 2017/18 3 6.2- IL CENTRO DI MASSA Parte I 1 Cap 6 - Sstem d punt materal Cap 6 - Sstem d punt materal Il punto materale è un astrazone alla quale poch cas s possono assmlare. La maggor

Dettagli

Metodi variazionali. ed agiscono sulla FORMA DEBOLE DEL PROBLEMA

Metodi variazionali. ed agiscono sulla FORMA DEBOLE DEL PROBLEMA Metod varazonal OBIETTIVO: determnare funzon ncognte, chamate varabl dpendent, che soddsfano un certo nseme d equazon dfferenzal n un determnato domno e condzon al contorno STRUMETO: Metod varazonal: servono

Dettagli

Il procedimento può essere pensato come una ricerca in un insieme ordinato, il peso incognito può essere cercato con il metodo della ricerca binaria.

Il procedimento può essere pensato come una ricerca in un insieme ordinato, il peso incognito può essere cercato con il metodo della ricerca binaria. SCELTA OTTIMALE DEL PROCEDIMENTO PER PESARE Il procedmento può essere pensato come una rcerca n un nseme ordnato, l peso ncognto può essere cercato con l metodo della rcerca bnara. PESI CAMPIONE IN BASE

Dettagli

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Modell 1 lezone 12 10 novembre 2011 Teorema d Lebesgue Vtal-Generazone d msure professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell

Dettagli

Metodi variazionali. ed agiscono sulla FORMA DEBOLE DEL PROBLEMA

Metodi variazionali. ed agiscono sulla FORMA DEBOLE DEL PROBLEMA Metod varazonal OBIETTIVO: determnare funzon ncognte, chamate varabl dpendent, che soddsfano un certo nseme d equazon dfferenzal n un determnato domno e condzon al contorno STRUMETO: Metod varazonal: servono

Dettagli

Statistica descrittiva

Statistica descrittiva Statstca descrttva. Indc d poszone. Per ndc d poszone d un nseme d dat, ordnat secondo la loro randezza, s ntendono alcun valor che cadono all nterno dell nseme. Gl ndc pù usat sono: I. eda. II. edana.

Dettagli

Sulla teoria di Z in L = {+,<}

Sulla teoria di Z in L = {+,<} Sulla teora d Z n L = {+,

Dettagli

Analisi Class info sul corso Lezione 1 22 settembre 2014

Analisi Class info sul corso Lezione 1 22 settembre 2014 CLASS Bologna Anals Matematca @ Class nfo sul corso Lezone 1 22 settembre 2014 professor Danele Rtell danele.rtell@unbo.t 1/27? Codce docente 030508 Codce corso 00013 Anals Matematca roflo scentfco del

Dettagli

Il logaritmo discreto in Z p Il gruppo moltiplicativo Z p delle classi resto modulo un primo p è un gruppo ciclico.

Il logaritmo discreto in Z p Il gruppo moltiplicativo Z p delle classi resto modulo un primo p è un gruppo ciclico. Il logartmo dscreto n Z p Il gruppo moltplcatvo Z p delle class resto modulo un prmo p è un gruppo cclco. Defnzone (Logartmo dscreto). Sa p un numero prmo e sa ā una radce prmtva n Z p. Sa ȳ Z p. Il logartmo

Dettagli

Analisi Matenatica Lezione 1 23 settembre 2013

Analisi Matenatica Lezione 1 23 settembre 2013 Dpartmento d Scenze Statstche Anals Matenatca Lezone 1 23 settembre 2013 prof. Danele Rtell danele.rtell@unbo.t 1/24? Codce docente 030508 Codce corso 00013 Anals Matematca roflo scentfco del docente www.danelertell.name

Dettagli

Lezione 20 Maggio 29

Lezione 20 Maggio 29 PSC: Progettazone d sstem d controllo III Trm 2007 Lezone 20 Maggo 29 Docente: Luca Schenato Stesor: Maran F, Marcon R, Marcassa A, Zanella F Fnora s sono sempre consderat sstem tempo-nvarant, ovvero descrtt

Dettagli

Analisi Matematica Lezione 16 3 novembre 2014 Limiti di funzioni

Analisi Matematica Lezione 16 3 novembre 2014 Limiti di funzioni Dpartmento d Scenze Statstche Anals Matematca Lezone 6 3 novembre 204 Lmt d funzon prof. Danele Rtell danele.rtell@unbo.t /7? Eserczo 9 Determnare l ordne d nfntesmo e la parte prncpale dell nfntesmo rspetto

Dettagli

Lezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali

Lezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali Chmca Fsca - Chmca e Tecnologa Farmaceutche Lezone n. 10 Legge d Raoult Legge d Henry Soluzon deal Devazon dall dealt dealtà Convenzon per le soluzon real Relazon tra coeffcent d attvtà 02/03/2008 Antonno

Dettagli

Algoritmi di Ordinamento. Fondamenti di Informatica Prof. Ing. Salvatore Cavalieri

Algoritmi di Ordinamento. Fondamenti di Informatica Prof. Ing. Salvatore Cavalieri Algortm d Ordnamento Fondament d Informatca Prof. Ing. Salvatore Cavaler 1 Introduzone Ordnare una sequenza d nformazon sgnfca effettuare una permutazone n modo da rspettare una relazone d ordne tra gl

Dettagli

Università degli Studi di Roma Tor Vergata Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Medica. Algoritmi

Università degli Studi di Roma Tor Vergata Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Medica. Algoritmi Unverstà degl Stud d Roma Tor Vergata Facoltà d Ingegnera Corso d Laurea n Ingegnera Medca Algortm Rev.2.2 of 2016-04-20 Elaborazone dat Problem che s presentano spesso sono 1. rcorsvo (es. successone

Dettagli

Stabilità dei Sistemi Dinamici. Stabilità Semplice. Stabilità Asintotica. Stabilità: concetto intuitivo che può essere formalizzato in molti modi

Stabilità dei Sistemi Dinamici. Stabilità Semplice. Stabilità Asintotica. Stabilità: concetto intuitivo che può essere formalizzato in molti modi Gustavo Belforte Stabltà de Sstem Dnamc Gustavo Belforte Stabltà de Sstem Dnamc Stabltà de Sstem Dnamc Il Pendolo Stabltà: concetto ntutvo che può essere formalzzato n molt mod Intutvamente: Un oggetto

Dettagli

Modello del Gruppo d Acquisto

Modello del Gruppo d Acquisto InVMall - Intellgent Vrtual Mall Modello del Gruppo d Acqusto Survey L attvtà svolta per la realzzazone dell attvtà B7 Defnzone del Gruppo d Acqusto e de Relatv Algortm d Inferenza, prevsta dal captolato

Dettagli

ANELLI E SOTTOANELLI. contrassegna gli esercizi (relativamente) più complessi.

ANELLI E SOTTOANELLI. contrassegna gli esercizi (relativamente) più complessi. ESERCIZI SU ANELLI E SOTTOANELLI N.B.: l smbolo contrassegna gl esercz relatvamente pù compless. 1 Sa X un nseme, e sa PX l suo nseme delle part. Indcando con l operazone d dfferenza smmetrca tra element

Dettagli

LE FREQUENZE CUMULATE

LE FREQUENZE CUMULATE LE FREQUENZE CUMULATE Dott.ssa P. Vcard Introducamo questo argomento con l seguente Esempo: consderamo la seguente dstrbuzone d un campone d 70 sttut d credto numero flal present nel terrtoro del comune

Dettagli

4.6 Dualità in Programmazione Lineare

4.6 Dualità in Programmazione Lineare 4.6 Dualtà n Programmazone Lneare Ad ogn PL n forma d mn (max) s assoca un PL n forma d max (mn) Spaz e funzon obettvo dvers ma n genere stesso valore ottmo! Esempo: l valore massmo d un flusso ammssble

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

FUNZIONAMENTO IN REGIME ALTERNATO SINUSOIDALE

FUNZIONAMENTO IN REGIME ALTERNATO SINUSOIDALE FUNZIONAMENTO IN REGIME ALTERNATO SINUSOIDALE In presenza d una almentazone alternata snusodale tutte le grandezze elettrche saranno alternate snusodal. Le equazon d funzonamento n regme comunque varale

Dettagli

Architetture aritmetiche. Corso di Organizzazione dei Calcolatori Mariagiovanna Sami

Architetture aritmetiche. Corso di Organizzazione dei Calcolatori Mariagiovanna Sami Archtetture artmetche Corso d Organzzazone de Calcolator Maragovanna Sam 27-8 8 Sommator: : Full Adder s = x y c + x y c + x y c + x y c Full Adder x y c s x y c = x y + x c + + y c c + Full Adder c x

Dettagli

Dinamica del corpo rigido

Dinamica del corpo rigido Anna Nobl 1 Defnzone e grad d lbertà S consder un corpo d massa totale M formato da N partcelle cascuna d massa m, = 1,..., N. Il corpo s dce rgdo se le dstanze mutue tra tutte le partcelle che lo compongono

Dettagli

Appunti di Teoria dell Informazione

Appunti di Teoria dell Informazione Corso d Telecomuncazon (Classe Qunta della specalzzazone Elettronca e Telecomuncazon) Pagna - - . La teora dell nformazone La teora dell nformazone descrve l funzonamento de sstem d comuncazone sa analogc

Dettagli

4. ALGORITMI GREEDY. cambia-monete scheduling a minimo il ritardo. Il problema del cambia-monete. Proprietà di una soluzione ottima

4. ALGORITMI GREEDY. cambia-monete scheduling a minimo il ritardo. Il problema del cambia-monete. Proprietà di una soluzione ottima Il problema del camba-monete. ALGORITMI GREEDY camba-monete schedulng a mnmo l rtardo Scopo. Dat tagl dsponbl: c, c, 5c, 0c, 0c, 50c,, progettare un algortmo che data una certa somma la camb usando l mnmo

Dettagli

Introduzione al Machine Learning

Introduzione al Machine Learning Introduzone al Machne Learnng Note dal corso d Machne Learnng Corso d Laurea Magstrale n Informatca aa 2010-2011 Prof Gorgo Gambos Unverstà degl Stud d Roma Tor Vergata 2 Queste note dervano da una selezone

Dettagli

3) Entropie condizionate, entropie congiunte ed informazione mutua

3) Entropie condizionate, entropie congiunte ed informazione mutua Argoment della Lezone ) Coppe d varabl aleatore 2) Canale dscreto senza memora 3) Entrope condzonate, entrope congunte ed nformazone mutua 4) Esemp d canal Coppe d varabl aleatore Fno ad ora è stata consderata

Dettagli

Lezione 2 Codifica della informazione

Lezione 2 Codifica della informazione Lezone Codfca della nformazone Vttoro Scarano Archtettura Corso d Laurea n Informatca Unverstà degl Stud d Salerno Organzzazone della lezone La codfca della nformazone Notazone poszonale Rappresentazone

Dettagli

Si dice corpo rigido un oggetto ideale che mantiene la stessa forma e le stesse dimensioni qualunque sia la sollecitazione cui lo si sottopone.

Si dice corpo rigido un oggetto ideale che mantiene la stessa forma e le stesse dimensioni qualunque sia la sollecitazione cui lo si sottopone. Captolo 7 I corp estes 1. I movment d un corpo rgdo Che cosa s ntende per corpo esteso? Con l termne d corpo esteso c s rfersce ad oggett per qual non è lecto adoperare l approssmazone d partcella, coè

Dettagli

LA SCOMPOSIZIONE DEI POLINOMI

LA SCOMPOSIZIONE DEI POLINOMI LA SCOMPOSIZIONE DEI POLINOMI 8 Per rcordare H Scomporre un polnomo sgnfca scrverlo come prodotto d altr polnom. Nella scomposzone d un polnomo non devono qund comparre operazon d addzone o sottrazone

Dettagli

Unità Didattica N 5. Impulso e quantità di moto

Unità Didattica N 5. Impulso e quantità di moto Imnpulso e quanttà d moto - - Impulso e quanttà d moto ) Sstema solato : orze nterne ed esterne...pag. 2 2) Impulso e quanttà d moto...pag. 3 3) Teorema d conservazone della quanttà d moto...pag. 6 4)

Dettagli

Lezione 3 Codifica della informazione (2)

Lezione 3 Codifica della informazione (2) Lezone Codfca della nformazone () Vttoro Scarano Archtettura Corso d Laurea n Informatca Unverstà degl Stud d Salerno Un rpasso Un quadro della stuazone: dove samo, dove stamo andando e perché Una rvstazone:

Dettagli

Geometria 1 a.a. 2011/12 Esonero del 23/01/12 Soluzioni (Compito A) sì determinarla, altrimenti dimostrare che ciò è impossibile.

Geometria 1 a.a. 2011/12 Esonero del 23/01/12 Soluzioni (Compito A) sì determinarla, altrimenti dimostrare che ciò è impossibile. Geometra 1 a.a. 2011/12 Esonero del 23/01/12 Soluzon (Compto A) (1) S consder su C 2 l prodotto Hermtano, H assocato alla matrce ( ) 2 H =. 2 (a) Dmostrare che, H è defnto postvo e determnare una base

Dettagli

PROBLEMA DI SCELTA FRA DUE REGIMI DI

PROBLEMA DI SCELTA FRA DUE REGIMI DI PROBLEMA DI SCELTA FRA DUE REGIMI DI CAPITALIZZAZIONE Prerequst: legge d captalzzazone semplce legge d captalzzazone composta logartm e loro propretà dervate d una funzone pendenza d una curva n un punto

Dettagli

Statistica di Bose-Einstein

Statistica di Bose-Einstein Statstca d Bose-Ensten Esstono sstem compost d partcelle dentche e ndstngubl che non sono soggette al prncpo d esclusone. In quest sstem non esste un lmte al numero d partcelle che possono essere osptate

Dettagli

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione 1 La Regressone Lneare (Semplce) Relazone funzonale e statstca tra due varabl Modello d regressone lneare semplce Stma puntuale de coeffcent d regressone Decomposzone della varanza Coeffcente d determnazone

Dettagli

Equilibrio e stabilità di sistemi dinamici. Stabilità dell equilibrio di sistemi dinamici non lineari per linearizzazione

Equilibrio e stabilità di sistemi dinamici. Stabilità dell equilibrio di sistemi dinamici non lineari per linearizzazione Equlbro e stabltà d sstem dnamc Stabltà dell equlbro d sstem dnamc non lnear per lnearzzazone Stabltà dell equlbro d sstem dnamc non lnear per lnearzzazone Stabltà dell equlbro d sstem NL TC Crter d stabltà

Dettagli

Teoria dell informazione e Meccanica Statistica

Teoria dell informazione e Meccanica Statistica Teora dell nformazone e Meccanca Statstca L. P. Gugno 2007 Rporto qu una breve rassegna dell approcco alla Meccanca Statstca medante la teora dell nformazone. Partamo dalla consderazone che la probabltà

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

Matematica Computazionale(6cfu) Ottimizzazione(8cfu) (a.a , lez.9)

Matematica Computazionale(6cfu) Ottimizzazione(8cfu) (a.a , lez.9) Docente: Marco Gavano (e-mal:gavano@unca.t) Corso d Laurea n Infomatca Corso d Laurea n Matematca Matematca Computazonale(6cfu) Ottmzzazone(8cfu) (a.a. 03-4, lez.9) Matematca Computazonale, Ottmzzazone,

Dettagli

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Modell 1 lezone 18 1 dcembre 2011 Covaranza, Varabl aleatore congunte professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/19?

Dettagli

Analisi Matenatica Lezione 5 1 ottobre 2013

Analisi Matenatica Lezione 5 1 ottobre 2013 Dpartmento d Scenze Statstche Anals Matenatca Lezone 5 1 ottobre 2013 prof. Danele Rtell danele.rtell@unbo.t 1/13? Fattorale d un numero naturale Sa n N {0}. Il fattorale d n, n! s defnsce nduttvamente

Dettagli

Elementi di strutturistica cristallina I

Elementi di strutturistica cristallina I Chmca fsca superore Modulo 1 Element d strutturstca crstallna I Sergo Brutt Impacchettamento compatto n 2D Esstono 2 dfferent mod d arrangare n un pano 2D crconferenze dentche n modo da tassellare n modo

Dettagli

STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 2004/2005 Corsi di laurea. Scienze e tecniche neuropsicologiche Modulo 3 Statistica Inferenziale

STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 2004/2005 Corsi di laurea. Scienze e tecniche neuropsicologiche Modulo 3 Statistica Inferenziale STATISTICA PSICOMETRICA a.a. 004/005 Cors d laurea Scenze e tecnche neuropscologche Modulo 3 Statstca Inferenzale Probabltà Dstrbuzon d probabltà Dstrbuzon camponare Stma ntervallare Verfca delle potes

Dettagli

Energia e Lavoro. In pratica, si determina la dipendenza dallo spazio invece che dal tempo

Energia e Lavoro. In pratica, si determina la dipendenza dallo spazio invece che dal tempo Energa e Lavoro Fnora abbamo descrtto l moto de corp (puntform) usando le legg d Newton, tramte le forze; abbamo scrtto l equazone del moto, determnato spostamento e veloctà n funzone del tempo. E possble

Dettagli

Metodi di analisi R 1 =15Ω R 2 =40Ω R 3 =16Ω

Metodi di analisi R 1 =15Ω R 2 =40Ω R 3 =16Ω Metod d anals Eserczo Anals alle magle n presenza d sol generator ndpendent d tensone R s J R Determnare le tenson sulle resstenze sapendo che: s s 0 R R 5.Ω s J R J R R 5Ω R 0Ω R 6Ω R 5 Dsegnamo l grafo,

Dettagli

Elementi di statistica

Elementi di statistica Element d statstca Popolazone statstca e campone casuale S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..) e

Dettagli

Strani spazi vettoriali

Strani spazi vettoriali Stran spaz vettoral Enrco Gregoro 19 novembre 2009 Consderamo l nseme S delle successon d numer compless; gl element d S saranno ndcat con smbol come a[ ]. Le parentes quadre servono per denotare gl element

Dettagli

Teoria dei Giochi. Dr. Giuseppe Rose Università degli Studi della Calabria Corso di Laurea Magistrale in Economia Applicata a.a 2011/2012 Handout 4

Teoria dei Giochi. Dr. Giuseppe Rose Università degli Studi della Calabria Corso di Laurea Magistrale in Economia Applicata a.a 2011/2012 Handout 4 Teora de Goch Dr. Guseppe Rose Unverstà degl Stud della Calabra Corso d Laurea Magstrale n Economa Applcata a.a 011/01 Handout 4 1 L equlbro d Bertrand Nel modello d Bertrand, abbamo un duopolo esattamente

Dettagli

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON

3 CAMPIONAMENTO DI BERNOULLI E DI POISSON 3 CAMPIOAMETO DI ROULLI E DI POISSO 3. ITRODUZIOE In questo captolo esamneremo due schem d camponamento che dversamente dal camponamento casuale semplce non producono campon d dmensone fssa ma varable.

Dettagli

PICCOLE OSCILLAZIONI ATTORNO ALLA POSIZIONE DI EQUILIBRIO

PICCOLE OSCILLAZIONI ATTORNO ALLA POSIZIONE DI EQUILIBRIO PICCOLE OSCILLAZIONI ATTORNO ALLA POSIZIONE DI EQUILIBRIO Stabltà e Teorema d Drclet Defnzone S dce ce la confgurazone C 0 d un sstema è n una poszone d equlbro stable se, portando l sstema n una confgurazone

Dettagli

Premessa essa sulle soluzioni

Premessa essa sulle soluzioni Appunt d Chmca La composzone delle soluzon Premessa sulle soluzon...1 Concentrazone...2 Frazone molare...2 Molartà...3 Normaltà...4 Molaltà...4 Percentuale n peso...4 Percentuale n volume...5 Massa per

Dettagli

Lezione 7. Numeri primi. Teorema Fondamentale dell'aritmetica.

Lezione 7. Numeri primi. Teorema Fondamentale dell'aritmetica. Lezone 7 Prereqst: L'nseme de nmer nter Lezone 6 Nmer prm Teorema Fondamentale dell'artmetca Defnzone 7 Un nmero ntero p dverso da 0 e s dce prmo se per ogn a b Z Altrment p s dce composto p ab p a oppre

Dettagli

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

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna. Matematica aa lezione febbraio 2009 Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Matematca aa 2008-2009 lezone 17 13 febbrao 2009 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/19? 2/19? Fgura 1: ( 5y

Dettagli

1 Le equazioni per le variabili macroscopiche: i momenti dell equazione di Boltzmann

1 Le equazioni per le variabili macroscopiche: i momenti dell equazione di Boltzmann FISICA DEI FLUIDI Lezone 5-5 Maggo 202 Le equazon per le varabl macroscopche: moment dell equazone d Boltzmann Teorema H a parte, non è facle estrarre altre consderazon general sulla funzone denstà d probabltà

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

ELEMENTI DI STATISTICA

ELEMENTI DI STATISTICA ELEMENTI DI STATISTICA POPOLAZIONE STATISTICA E CAMPIONE CASUALE S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..)

Dettagli

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

Support Vector Machines. Macchine a vettori di supporto

Support Vector Machines. Macchine a vettori di supporto Support Vector Machnes Macchne a vettor d supporto Separator Lnear Percettrone La classfcazone bnara può essere vsta come un problema d separazone d class nello spazo delle feature m b b b > 0 b 0 b

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

y. E' semplicemente la media calcolata mettendo

y. E' semplicemente la media calcolata mettendo COME FUNZIONA L'ANOVA A UN FATTORE: SI CONFRONTANO TANTE MEDIE SCOMPONENDO LA VARIABILITA' TOTALE Per testare l'potes nulla che la meda d una varable n k popolazon sa la stessa, s suddvde la varabltà totale

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

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

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

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa lezione 16: 2 maggio 2012

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa lezione 16: 2 maggio 2012 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2011-2012 lezone 16: 2 maggo 2012 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/19? CCT/CCTEu S tratta d un ttolo a cedola varable:

Dettagli

DOMANDE TEORICHE 1 PARTE

DOMANDE TEORICHE 1 PARTE DOMANDE TEORICHE 1 PARTE 1) Trasformazone delle sorgent n regme costante: * Introdurre l legame costtutvo e la caratterstca grafca (dettaglandone le propretà ne punt d lavoro estrem: generatore a vuoto

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa lezione 2: 21 febbraio 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa lezione 2: 21 febbraio 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2012-2013 lezone 2: 21 febbrao 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/25? Defnzone. f : R R s dce addtva se per ogn

Dettagli

COMPORTAMENTO DINAMICO DI ASSI E ALBERI

COMPORTAMENTO DINAMICO DI ASSI E ALBERI COMPORTAMENTO DNAMCO D ASS E ALBER VBRAZON TORSONAL Costruzone d Macchne Generaltà l problema del progetto d un asse o d un albero non è solo statco Gl ass e gl alber, come sstem elastc, sotto l azone

Dettagli

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)

6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC) 6. Catene d Markov a tempo contnuo (CMTC) Defnzone Una CMTC è un processo stocastco defnto come segue: lo spazo d stato è dscreto: X{x,x 2, }. L nseme X può essere sa fnto sa nfnto numerable. L nseme de

Dettagli

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna. Modelli 1 lezione novembre 2011 Media e varianza

Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna. Modelli 1 lezione novembre 2011 Media e varianza Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Modell 1 lezone 17 30 novembre 2011 Meda e varanza professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/23? Teorema er ogn funzone

Dettagli

Principi di ingegneria elettrica. Lezione 2 a

Principi di ingegneria elettrica. Lezione 2 a Prncp d ngegnera elettrca Lezone 2 a Defnzone d crcuto elettrco Un crcuto elettrco (rete) è l nterconnessone d un numero arbtraro d element collegat per mezzo d fl. Gl element sono accessbl tramte termnal

Dettagli

POLINOMIO MINIMO E FORMA CANONICA DI JORDAN NOTA AGGIUNTIVA PER IL CORSO DI GEOMETRIA ANALITICA E ALGEBRA LINEARE A.A DOCENTE: PAOLO LISCA

POLINOMIO MINIMO E FORMA CANONICA DI JORDAN NOTA AGGIUNTIVA PER IL CORSO DI GEOMETRIA ANALITICA E ALGEBRA LINEARE A.A DOCENTE: PAOLO LISCA POLINOMIO MINIMO E FORMA CANONICA DI JORDAN NOTA AGGIUNTIVA PER IL CORSO DI GEOMETRIA ANALITICA E ALGEBRA LINEARE AA 2009-2010 DOCENTE: PAOLO LISCA 1 Polnomo mnmo Avvertenza: con V ndcheremo uno spazo

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