Matematica e sistemi elettorali

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Matematica e sistemi elettorali"

Transcript

1 Matematica e sistemi elettorali 1. Introduzione Dati n elettori x 1,..., x n e a 1,..., a k opzioni, assumendo che ogni elettore abbia un profilo di preferenza, cioè un ordinamento delle k opzioni, un sistema di voto è una procedura che, dai profili di preferenza individuale, costruisce un profilo di preferenza comune, detto scelta sociale. A diversi sistemi di voto possono corrispondere scelte sociali diverse; il problema nasce con la presenza di un numero di opzioni maggiore di due. Infatti, nel caso con due opzioni, il problema è decisamente più semplice: la scelta sociale è l opzione preferita dalla maggioranza assoluta degli elettori (o l indifferenza in caso di pareggio). Vediamo alcune proprietà che questa procedura ha che potremmo richiedere essere valide in generale Anonimato. Ogni voto conta allo stesso modo, cioè, scambiando le preferenze di due elettori la scelta sociale non cambia Neutralità. Ogni opzione è trattata allo stesso modo dalla procedura elettorale: se la scelta sociale è a 1 e tutti gli elettori scambiano di posto a 1 e a 2 nei loro profili di preferenza, allora la scelta sociale diventa a Monotonia. Se la scelta sociale è a o indeterminata e uno o più elettori innalzano a nella loro scala di preferenze, allora la scelta sociale è a. Si può dimostrare che, nel caso di scelta con due opzioni, l unica procedura che verifica le proprietà di anonimato, neutralità e monotonia è il voto a maggioranza assoluta. TEOREMA 1.1 (May). Nel caso di scelta con due opzioni l unica procedura che verifica le proprietà di anonimato, neutralità e monotonia è il voto a maggioranza assoluta. Dimostrazione. Siano a e b le due opzioni, e indichiamo con N(a) (risp. N(b)) il numero degli elettori la cui scelta è a (risp. b). 1

2 2 Se N(a) = N(b) allora la scelta sociale deve essere l indifferenza; infatti se fosse a e tutti i votanti cambiassero il loro voto, allora essa dovrebbe restare a per l anonimato, ma diventare b per la neutralità. Ora, per la proprietà di monotonia segue che se N(a) > N(b) la scelta sociale è a, mentre se N(b) > N(a) allora la scelta sociale è b. Il sistema a maggioranza assoluta tra due opzioni ha altre proprietà che sembrano naturali per un sistema di voto Coerenza. Se il corpo elettorale è diviso in due gruppi, la scelta sociale del primo gruppo è a, e così pure la scelta sociale del secondo gruppo, allora la scelta sociale dell intero corpo elettorale è pure a Sincerità. Nessun elettore ha interesse a votare per un opzione che non sia la sua preferita. Andiamo ora ad esaminare diversi sistemi di voto, in relazione alle proprietà considerate. 2. Esempi di sistemi di voto 2.1. Maggioranza semplice. ESEMPIO 2.1. Il docente di Geometria III propone per l esame di giugno le seguenti date: A) 11 giugno, B) 19 giugno, C) 27 giugno. I profili di preferenza degli studenti sono i seguenti: ABC 24 CBA 19 BCA 12 Se la votazione avviene col metodo della maggioranza relativa, il risultato del voto dovrebbe essere il seguente: A B C Vediamo su questo esempio alcune possibili critiche al sistema di voto che utilizza la maggioranza relativa: 1) Se si facessero confronti a coppie tra le diverse opzioni, il risultato sarebbe il seguente:

3 MATEMATICA E SISTEMI ELETTORALI 3 B > A C > A B > C 31 a a a 19 cioè A perderebbe tutti i confronti diretti. Questa critica fu mossa da Condorcet al sistema di maggioranza relativa. Egli sosteneva che la scelta dovrebbe cadere sull opzione vittoriosa in tutti i confronti diretti. Ma, come egli realizzò, tale opzione potrebbe non esistere 1. 2) L esempio mostra anche che la votazione a maggioranza relativa non ha la proprietà di sincerità: gli studenti del secondo gruppo, realizzando di essere in minoranza potrebbero votare l opzione B per evitare la più sgradita opzione A Conteggio di Borda. Il criterio di maggioranza relativa considera, ai fini della scelta, solo la prima preferenza espressa dall elettore, e non l intero profilo di preferenza. Borda propose a tal fine un sistema di voto strutturato nel modo seguente: l elettore indica il suo profilo di preferenza completo tra le n opzioni disponibili, e il suo voto viene conteggiato attribuendo n 1 punti all opzione preferita, n 2 alla seconda e così via. Vediamo un esempio. ESEMPIO 2.2. Quattro comuni devono decidere dove verrà costruito un nuovo ospedale di zona. Gli elettori dei quattro comuni sono percentualmente ripartiti nel modo seguente: A B C D 35% 24% 22% 19% Le distanze fra i paesi sono schematizzate dal seguente diagramma: La votazione si effettua col metodo di Borda. Se la votazione venisse fatta unicamente utilizzando il criterio di vicinanza, l esito sarebbe il seguente: A B C D A ABCD B BCDA C CDBA D DCBA Si veda più avanti l esempio 2.3

4 4 e l ospedale verrebbe costruito a C, penalizzando i cittadini di A che pure costituiscono la maggioranza relativa. I cittadini di A, prevedendo questo esito potrebbero mettere C all ultimo posto nelle loro liste di preferenze, per ottenere almeno che l ospedale si faccia a B. Ma anche i cittadini di D, riflettendo sul problema, potrebbero decidere di mettere C in prima posizione, per rafforzarne la candidatura. Analogamente, i cittadini di B e C, convinti che si tratti di una partita a due, potrebbero far scendere C e B di un posto nella loro lista. Il sorprendente risultato di queste strategie sarebbe il seguente: A B C D A ABDC B BDCA C CDAB D CDBA L ospedale si farebbe quindi a D, che non è la prima scelta di nessuno. la discussione dell esempio mostra chiaramente che il metodo di Borda non ha la proprietà di sincerità Confronti successivi. Il prossimo metodo che esaminiamo è basato sui confronti a coppie, ma non considera tutti i confronti possibili. Viene fissato un ordine tra le opzioni, e si vota tra le prime due. La vincente affronta la terza e così via. ESEMPIO 2.3. Il Dipartimento di Matematica dell Università dell Insubria ha risorse per acquisire un nuovo docente. Ci sono tre proposte: A) Un concorso a Ricercatore di tipo b) in Fisica Matematica; B) Un concorso a Professore Associato in Analisi; C) Una chiamata dall estero di un Ricercatore di tipo b) in Analisi. I profili di preferenza dei membri del Dipartimento sono i seguenti: ABC ACB BAC BCA CAB CBA Il Direttore decide di far votare nel modo seguente: per prima cosa scegliere tra i due possibili posti da Ricercatore di tipo b), e successivamente confrontare il vincente con il posto da Associato. Il risultato è il seguente: A batte C per 46 a 32. Si procede quindi a decidere tra A e B, e il risultato è che B batte A 41 a 37, quindi l opzione scelta è la B.

5 MATEMATICA E SISTEMI ELETTORALI 5 Se invece il Direttore avesse scelto di votare in un altro modo, scegliendo per prima cosa tra i due possibili posti in Analisi, la situazione sarebbe stata la seguente: C avrebbe battuto B 42 a 36, e avrebbe poi perso con A per 46 a 32. Se infine si fosse scelto per prima cosa tra i due concorsi, B avrebbe superato A e sarebbe poi stato battuto da C. L esempio fornisce un illustrazione del paradosso di Condorcet: A vince con C, C vince con B, e B vince con A. A < B B < C C < A 37 a a a 46 Osserviamo inoltre che il sistema di voto non è neutrale, perché le opzioni possono essere favorite o sfavorite dall ordine di votazione. Si può inoltre verificare che esso non verifica neppure le condizioni di monotonia e di sincerità Ballottaggio. Vediamo ora un esempio di votazione a doppio turno; nel primo turno si scelgono due candidati a maggioranza semplice, poi nel secondo si vota a maggioranza assoluta tra i due candidati scelti al primo turno. Chiaramente un tale sistema presenta le manchevolezze del sistema a maggioranza semplice, e non verifica la condizione di sincerità. Mostriamo con un esempio che non soddisfa neppure quella di coerenza. ESEMPIO giornalisti e 100 allenatori devono scegliere il miglior giocatore dell ultima Champions League, tra Messi, Cristiano Ronaldo, Diego Costa e Lampard. I profili di preferenza dei giornalisti sono i seguenti: MDCL DMLC CMLD LCDM Passano il primo turno Messi e Diego Costa, e al ballottaggio, Messi vince per 52 a 48. I profili di preferenza degli allenatori sono i seguenti: MLDC DMCL LMDC CDML Passano il turno Messi e Cristiano Ronaldo, e al ballottaggio, Messi vince per 58 voti a 42. Se giornalisti e allenatori votassero tutti insieme il risultato sarebbe molto diverso: il risultato del primo turno sarebbe: C D M L

6 6 e andrebbero quindi al ballottaggio Cristiano Ronaldo e Diego Costa, che vincerebbe il ballottaggio 128 a 72. Si può mostrare che questo sistema elettorale non soddisfa neanche la condizione di monotonia. 3. Il Teorema di Arrow Nel 1951 Kenneth Arrow nella sua tesi di dottorato diede una definizione assiomatica di sistema di voto, richiedendo le seguenti proprietà (1) Universalità: il sistema di voto deve assegnare ad ogni insieme di preferenze individuali una preferenza collettiva. (2) Democraticità = Anonimato: Scambiando le preferenze di due elettori la scelta sociale non cambia. (3) Unanimità: Se tutti i votanti preferiscono a 1 ad a 2, allora la società deve preferire a 1 ad a 2. (4) Indipendenza dalle alternative irrilevanti La scelta sociale tra le opzioni a 1 e a 2 è determinata solo dalle preferenze relative ad a 1 e a 2. Sia X = {x 1,..., x n } l insieme (finito) degli elettori e sia A = {a 1,..., a k } l insieme (finito) delle opzioni. Un profilo di preferenza individuale su A è una funzione biunivoca u : A {1,..., k}, cioè un ordine sulle opzioni. L opzione a i è preferita all opzione a j nel profilo u se e solo se u(a i ) > u(a j ). Sia U l insieme dei profili di preferenza individuale. Un profilo di preferenza collettivo è un elemento u = (u 1,... u n ) di P := U n = U U (n volte). Una funzione di scelta sociale secondo Arrow è quindi una funzione f : P U. Nota bene: Ad essere pignoli quello che si cerca è una funzione di scelta sociale che possa essere utilizzata per qualsiasi coppia di insiemi finiti X e A, quindi si tratta di una famiglia di funzioni f n,k. L universalità si traduce nel fatto che tali funzioni esistano per ogni possibile coppia di interi n, k. L anonimato si traduce imponendo che (omettiamo i pedici di f per semplicità) f (u 1,..., u i,..., u j,..., u n ) = f (u 1,..., u j,..., u i,..., u n ), mentre l unanimità si formalizza chiedendo che, u i (a 1 ) > u i (a 2 ) i = f (u)(a 1 ) > f (u)(a 2 ); in particolare f (u, u,..., u) = u.

7 MATEMATICA E SISTEMI ELETTORALI 7 Per formalizzare l ultima proprietà, dato un profilo di preferenza u : A {1,..., k}, associamo ad esso un nuovo profilo, u : {a 1, a 2 } {1, 2}, ponendo u(a 1 ) > u(a 2 ) u(a 1 ) > u(a 2 ). Possiamo ora esprimere l indipendenza dalle alternative irrilevanti chiedendo che f n,2 (u)(a 1 ) > f n,2 (u)(a 2 ) f n,k (u)(a 1 ) > f n,k (u)(a 2 ). TEOREMA 3.1 (Arrow). Nel caso con tre o più opzioni non esistono procedure di voto che soddisfano i quattro assiomi. Dimostrazione. Osserviamo innanzitutto che, grazie all assioma di unanimità, possiamo ridurci al caso n = 3; infatti, se una procedura di voto esistesse per n > 3, restringendola ai profili che permutano solo le prime tre opzioni, otterremo una procedura di voto per n = 3. Denotiamo d ora in poi le opzioni di voto con A, B e C. Possiamo rappresentare P come un insieme di sei punti su una circonferenza, vista come il quoziente di un intervallo rispetto all identificazione degli estremi, ordinati nel modo seguente. In particolare notiamo che passando da un profilo di preferenza a quello adiacente si scambiano solo due preferenze. Possiamo quindi considerare U I = [0, 1]/, dove è la relazione di equivalenza che identifica gli estremi dell intervallo, e quindi P [0, 1] n, modulo la relazione di equivalenza che identifica punti tali che la differenza delle coordinate sia una ennupla di numeri interi. Consideriamo in I n il segmento che ci fa passare da un punto u = (u 1,..., u n ) di P ad un altro punto di P, v = (v 1,..., v n ), che sia adiacente ad u, nel senso che esiste un indice i tale che, per j = i u j = v j, mentre u i e v i differiscono per uno scambio di candidati che non altera la posizione del terzo. Per l indipendenza dalle alternative irrilevanti, o f (v) = f (u) o f (v) è adiacente a f (v) nel quoziente I/ ; in particolare f può essere estesa con continuità all immagine nel quoziente del segmento congiungente u e v. E possibile (dividendo ogni n-cubo di lato 1/6 con i vertici in P in simplessi) mostrare che f può essere estesa con continuità a tutto I n /, cioè che esiste una applicazione continua f : I n / = (S 1 ) n S 1 che estende la funzione di scelta sociale. Sia Q = ((1, 0),..., (1, 0)) (S 1 ) n, sia β : I S 1 il cappio β(t) = (cos(2πt), sin(2πt))

8 8 e consideriamo i cappi α i (t) = ((1, 0),..., β(t),..., (1, 0)) Sia f il morfismo indotto da f tra i gruppi fondamentali: f : π((s 1 ) n, Q) π(s 1, f (Q)); La classe del cappio δ : I (S 1 ) n definito ponendo δ(t) = (β(t), β(t),..., β(t)), (la diagonale) viene mandata in f ([δ]) = [β], per l unanimità. Per l anomimato f ([α i ]) = f ([α j ]) per ogni i, j. Essendo [β] un generatore di π(s 1, Q) esiste un intero m tale che f ([α i ]) = f ([α j ]) = m[β]. Ma in (S 1 ) n il cappio δ è omotopo al cappio α 1 α 2 α n, e quindi le immagini delle classi corrispondenti devono essere le stesse: [β] = f ([δ]) = f ([α 1 α 2 α n ]) = n f ([α 1 ]) = nm[β], che implica n = 1, ottenendo una contraddizione. 4. Il teorema di Gibbard - Satterthwaite Consideriamo ora come funzione di scelta sociale una famiglia funzione g : P A. cioè la funzione non associa ai profili di preferenza collettivi un profilo di preferenza individuale, ma solo l opzione vincitrice. DEFINIZIONE 4.1. Una funzione di scelta sociale g : P A è non manipolabile se per ogni elettore x i e ogni coppia di profili u = (u 1,..., u i,..., u n ), u = (u 1,..., u i,..., u n) di ha u i (g(u )) u i (g(u)); si dice invece dittatoriale se esiste un elettore x i tale che u i (g(u)) u i (a j ) per ogni u P e ogni a j A. Il Teorema di Gibbard - Satterthwaite asserisce che TEOREMA 4.2. Una funzione di scelta sociale tra tre o più opzioni, unanime e non manipolabile è dittatoriale. LEMMA 4.3. (Monotonia) Sia g una funzione di scelta sociale non manipolabile e u P tale che g(u) = a. Allora, se v P è tale che, per ogni b A e i {1,..., n} si ha g(v) = a. v i (a) v i (b) se u i (a) u i (b). DIMOSTRAZIONE. E sufficiente dimostrare l asserto nel caso in cui i due profili differiscano solo per il profilo di preferenza di un elettore. Sia x j tale elettoreper la non manipolabilità si ha u j (b) = u j (g(v)) u j (g(u)) = u j (a).

9 MATEMATICA E SISTEMI ELETTORALI 9 v j (a) = v j (g(u)) v j (g(v)) = v j (b). Dalla prima disuguaglianza e dalle ipotesi del Lemma, segue che v j (a) v j (b), perciò v j (a) = v j (b), e quindi, essendo v j una funzione biunivoca a = b. DIMOSTRAZIONE DEL TEOREMA 4.2. Cominciamo con il fare alcune osservazioni che discendono dalle proprietà di g. Sia u = (u 1,..., u i,..., u n ). (1) Se g(u) = a e v è un profilo ottenuto da u migliorando in alcuni profili individuali la posizione di b e di nessun altro elemento, allora g(v) = a oppure g(v) = b. E conseguenza diretta della monotonia: se g(v) = c = a, b, allora anche g(u) = c per la monotonia. (2) Se l elemento a è ultimo nel profilo u i e g(u) = a, allora, per ogni profilo u i, posto u = (u 1,..., u i,..., u n ) si ha g(u) = a. Se g(u) = b = a, si avrebbe u i (g(u)) = u i (b) > u i (a) = u i (g(u)). (3) Se l elemento a è primo nel profilo u i e g(u) = b = a, allora, per ogni profilo u i, posto u = (u 1,..., u i,..., u n ) si ha g(u) = a. Se g(u) = a, si avrebbe u i (g(u)) = u i (a) > u i (b) = u i (g(u)). Sia ora u un profilo in cui a è l ultima scelta di tutti. Allora g(u) = a, perché altrimenti per la (2) si avrebbe g(u) = a anche per un profilo in una situazione in cui al primo posto di tutti i profili individuali c è un elemento b = a, contraddicendo la proprietà di unanimità. Siano u i i profili ottenuti da u portando a al primo posto in tutti i profili individuali u j con j i. Poiché g(u) = a e g(u n ) = a esiste r tale che g(u i ) = a per i < r e g(u r ) = a. Chiamiamo l individuo x r pivot per l opzione a. Applicando la (2) e la (3) otteniamo che (4) Per ogni u in cui a è al primo posto per j r, si ha che g(u) = a Si applica la (2) per j > r; (5) Per ogni u in cui a è all ultimo posto per j r, si ha che g(u) = a Si applica la (3) per j < r. Vogliamo ora mostrare che, se u è tale che a è all ultimo posto in tutti i profili individuali, e la prima scelta dell elettore pivot x r è b, allora g(u) = b. Sia per assurdo g(u) = c = b.

10 10 b u g(u) = c a a... a a a... a Modifichiamo u facendo salire a al primo posto per tutti i profili u i con i < r e ottenendo u. Per la (1) e la (5) abbiamo ancora g(u ) = c. u g(u ) = c a a... a b a a... a Costruiamo u facendo salire a al secondo posto per il pivot. Per la (1) si ha g(u ) = a oppure g(u ) = c. In questa seconda ipotesi, il Pivot, scambiando b ed a manipolerebbe il sistema, quindi g(u ) = a. u g(u ) = a a a... a b a a... a Costruiamo ora u facendo salire b al secondo posto per i < r e al primo per i r; per la (3) applicata a ritroso e la (2) si ha g(u ) = a. u g(u ) = a a a... a b b... b b b... b a a... a Consideriamo ora un altra situazione: sia v un profilo in cui a è sempre all ultimo posto e b sempre al primo. Chiaramente g(v) = b per l unanimità.

11 MATEMATICA E SISTEMI ELETTORALI 11 b b... b b b... b v g(v) = b a a... a a a... a Modifichiamo v facendo salire a al primo posto per tutti i profili u i con i < r e ottenendo v. Per la (1) e la (5) abbiamo ancora g(v ) = b. v g(v ) = b a a... a b b... b b b... b a a... a Costruiamo v facendo salire a al secondo posto per il pivot. Per la (3) applicata a ritroso a b si ha g(v ) = b. v g(v ) = b a a... a b b... b b b... b a a... a Ma v = u, e g(u ) = a, e abbiamo ottenuto una contraddizione. Abbiamo quindi mostrato che, se u è tale che a è all ultimo posto in tutti i profili individuali, e la prima scelta dell elettore pivot x r è b, allora g(u) = b. Dato ora un profilo w qualsiasi in cui b è al primo posto per l elettore pivot x r possiamo mostrare che g(w) = a oppure g(w) = b. Infatti possiamo passare da w a w portando a all ultimo posto. Per quanto appena mostrato si avrà g(w ) = b. Torniamo ora al profilo w facendo salire la posizione di a fino a quella iniziale e applichiamo la (1), che ci fornisce l asserto. Consideriamo ora un opzione c = a, e sia x s l elettore pivot per l opzione c. Consideriamo il seguente profilo u:

12 12 a a... a a b... b u g(u) = a c c... c c c... c Per quanto precedentemente mostrato g(u) dev essere la prima scelta del pivot x s oppure c, e quindi troviamo che s r. Per simmetria otteniamo che r s, cioè l individuo x r è un pivot per ogni opzione. In particolare per un profilo w in cui b è al primo posto per x r troviamo che g(w) = a oppure b perché x r è il pivot di a, ma anche che g(w) = c oppure b perché x r è il pivot di c, quindi g(w) = b è x r è un dittatore. Riferimenti bibliografici [1] Jean-Pierre Benoit. The Gibbard-Satterthwaite theorem: a simple proof Econom. Lett. 69 (2000), no. 3, [2] Davide Ferrario. Geometria e topologia della scelta sociale. ferrario/var/ar.pdf [3] Marco Li Calzi. Matematica ed esercizio della democrazia - L urna di Pandora In Matematica e Cultura 2002, Springer,

SCELTE COLLETIVE. Vi siano: p giudici o decisori o individui; un insieme A finito di n alternative. sull'insieme A, che rappresenta un ordine debole;

SCELTE COLLETIVE. Vi siano: p giudici o decisori o individui; un insieme A finito di n alternative. sull'insieme A, che rappresenta un ordine debole; SCELTE COLLETTIVE SCELTE COLLETIVE Vi siano: p giudici o decisori o individui; un insieme A finito di n alternative. Sia definita per ogni giudice i ( i =,,..., p ) una relazione di preferenza i sull'insieme

Dettagli

I paradossi della democrazia

I paradossi della democrazia Stage di Orientamento 2015 Matematica Attiva Dipartimento di Matematica F. Casorati, Università degli Studi di Pavia I paradossi della democrazia Mirko Maracci Dipartimento di Matematica, Università di

Dettagli

Scelte sociali e paradossi della democrazia

Scelte sociali e paradossi della democrazia Scelte sociali e paradossi della democrazia Mathesis Venezia Marta Cardin 15 marzo 2019 Il problema di modellizzare e quindi rappresentare le preferenze di un decisore viene affrontato da punti di vista

Dettagli

Votazioni e Sistemi di preferenze

Votazioni e Sistemi di preferenze Votazioni e Sistemi di preferenze Votazione: Candidati: a, b, c Immaginiamo che ciascun votante fornisca le sue preferenze attraverso un ordinamento completo dei candidati, ad esempio a b c b a c 10 votanti

Dettagli

I sistemi di voto. Marco Greco 6 novembre 2009

I sistemi di voto. Marco Greco 6 novembre 2009 I sistemi di voto Marco Greco 6 novembre 009 Voto vs Negoziato Processo formalizzato in cui più attori decisionali scelgono una soluzione ad un problema di comune interesse Il negoziato è un processo in

Dettagli

Sistemi di scelte sociali: la matematica è un opinione

Sistemi di scelte sociali: la matematica è un opinione Sistemi di scelte sociali: la matematica è un opinione Introduzione Come sappiamo, non esiste un meccanismo elettorale perfettamente equo dal punto di vista matematico. Se poi, invece di votare per un

Dettagli

Scelte sociali. Funzioni di benessere sociale Teorema dell impossibilità di Arrow Regole di voto Teorema dell elettore mediano

Scelte sociali. Funzioni di benessere sociale Teorema dell impossibilità di Arrow Regole di voto Teorema dell elettore mediano Scelte sociali Funzioni di benessere sociale Teorema dell impossibilità di Arrow Regole di voto Teorema dell elettore mediano Scelte sociali Finora abbiamo dato per scontato che l ente pubblico (Stato,

Dettagli

Scelte sociali. Funzioni di benessere sociale Teorema dell impossibilità di Arrow Regole di voto Teorema dell elettore mediano

Scelte sociali. Funzioni di benessere sociale Teorema dell impossibilità di Arrow Regole di voto Teorema dell elettore mediano Scelte sociali Funzioni di benessere sociale Teorema dell impossibilità di Arrow Regole di voto Teorema dell elettore mediano Scelte sociali Finora abbiamo dato per scontato che l ente pubblico (Stato,

Dettagli

Corso di Politica Economica

Corso di Politica Economica Corso di Politica Economica Lezione 2 e 3: Nuova Economia del Benessere, Scelte sociali e Votazioni David Bartolini Università Politecnica delle Marche (Sede di S.Benedetto del Tronto) d.bartolini@univpm.it

Dettagli

Scelte sociali. Formazione delle preferenze collettive

Scelte sociali. Formazione delle preferenze collettive Scelte sociali Formazione delle preferenze collettive Scelte sociali Tutta l analisi economica che fa riferimento alla concorrenza necessita di un supporto di carattere politico istituzionale che definisca

Dettagli

Seconda gara matematica ( ) Soluzioni

Seconda gara matematica ( ) Soluzioni Seconda gara matematica (9..00) Soluzioni 1. Dato un parallelepipedo solido cioè senza buchi al suo interno formato da 180 cubetti e avente spigoli di lunghezza a, b, c, il numero N di cubetti visibili

Dettagli

Definizione 1.1. Sia A un sottoinsieme dei numeri reali. Diciamo che A è un insieme induttivo se

Definizione 1.1. Sia A un sottoinsieme dei numeri reali. Diciamo che A è un insieme induttivo se 1 Numeri naturali, interi e razionali Definizione 1.1. Sia A un sottoinsieme dei numeri reali. Diciamo che A è un insieme induttivo se 1. 1 A. per ogni x A, si ha x + 1 A Definizione 1.. Chiamo insieme

Dettagli

Dimostrazione. Indichiamo con α e β (finiti o infiniti) gli estremi dell intervallo I. Poniamo

Dimostrazione. Indichiamo con α e β (finiti o infiniti) gli estremi dell intervallo I. Poniamo C.6 Funzioni continue Pag. 114 Dimostrazione del Corollario 4.25 Corollario 4.25 Sia f continua in un intervallo I. Supponiamo che f ammetta, per x tendente a ciascuno degli estremi dell intervallo, iti

Dettagli

Strumenti della Teoria dei Giochi per l Informatica A.A. 2009/10. Lecture 13-14: Aprile Algorithmic Mechanism Design

Strumenti della Teoria dei Giochi per l Informatica A.A. 2009/10. Lecture 13-14: Aprile Algorithmic Mechanism Design Strumenti della Teoria dei Giochi per l Informatica AA 2009/10 Lecture 13-14: 29-30 Aprile 2010 Algorithmic Mechanism Design Docente Vincenzo Auletta Note redatte da: Alessandra Scafuro 1 Introduzione

Dettagli

GEOMETRIA 1 terza parte

GEOMETRIA 1 terza parte GEOMETRIA 1 terza parte Cristina Turrini C. di L. in Fisica - 2014/2015 Cristina Turrini (C. di L. in Fisica - 2014/2015) GEOMETRIA 1 1 / 32 index Applicazioni lineari 1 Applicazioni lineari 2 Nucleo e

Dettagli

16. Teoria delle scelte collettive

16. Teoria delle scelte collettive 16. Teoria delle scelte collettive Alessandra Michelangeli January 24, 2011 Alessandra Michelangeli () 16. Teoria delle scelte collettive January 24, 2011 1 / 18 Le scelte pubbliche La teoria economica

Dettagli

SISTEMI DI SCELTE SOCIALI IL TEOREMA DI ARROW. Dario PALLADINO (Università di Genova)

SISTEMI DI SCELTE SOCIALI IL TEOREMA DI ARROW. Dario PALLADINO (Università di Genova) 1 SISTEMI DI SCELTE SOCIALI IL TEOREMA DI ARROW Dario PALLADINO (Università di Genova) In questo articolo, che costituisce la continuazione di Sistemi di scelte sociali. Considerazioni generali (Nuova

Dettagli

Istituzioni di Logica Matematica

Istituzioni di Logica Matematica Istituzioni di Logica Matematica Sezione 12 del Capitolo 3 Alessandro Andretta Dipartimento di Matematica Università di Torino A. Andretta (Torino) Istituzioni di Logica Matematica AA 2013 2014 1 / 25

Dettagli

Corso di Laurea in Matematica Geometria 2. Foglio di esercizi n. 1 a.a Soluzioni

Corso di Laurea in Matematica Geometria 2. Foglio di esercizi n. 1 a.a Soluzioni Corso di Laurea in Matematica Geometria 2 Foglio di esercizi n. 1 a.a. 2015-16 Soluzioni Gli esercizi sono presi dal libro di Manetti. Per svolgere questi esercizi, studiare con cura i paragrafi 3.1, 3.2,

Dettagli

4 Sottoinsiemi chiusi di uno spazio metrico

4 Sottoinsiemi chiusi di uno spazio metrico Geometria e Topologia I 16 marzo 2005 12 4 Sottoinsiemi chiusi di uno spazio metrico (4.1) Definizione. Sia A X un sottoinsieme di uno spazio metrico X. Un punto x X si dice di accumulazione (anche: punto

Dettagli

Presentazioni di gruppi: generatori e relazioni

Presentazioni di gruppi: generatori e relazioni Presentazioni di gruppi: generatori e relazioni Note per il corso di Geometria 4 (relative alla parte dei 6 crediti) Milano, 2011-2012, M.Dedò N.B. Quanto segue si appoggia fortemente al testo [M] consigliato

Dettagli

Tracce di soluzioni di alcuni esercizi di matematica 1 - gruppo 76-93

Tracce di soluzioni di alcuni esercizi di matematica 1 - gruppo 76-93 Tracce di soluzioni di alcuni esercizi di matematica 1 - gruppo 76-93 5. Funzioni continue Soluzione dell Esercizio 76. Osserviamo che possiamo scrivere p() = n (a n + u()) e q() = m (b m + v()) con lim

Dettagli

Topologia, continuità, limiti in R n

Topologia, continuità, limiti in R n Topologia, continuità, limiti in R n Ultimo aggiornamento: 18 febbraio 2017 1. Preliminari Prima di iniziare lo studio delle funzioni di più variabili, in generale funzioni di k variabili e a valori in

Dettagli

IL GRUPPO SO(3) , b a a R 2φ g R 1. a 2 + b 2 e i2φ N. Valendo a 2 + b 2 = 1, abbiamo dunque tr(r 2φ g R 1. Se diagonalizziamo R 2φ g R 1.

IL GRUPPO SO(3) , b a a R 2φ g R 1. a 2 + b 2 e i2φ N. Valendo a 2 + b 2 = 1, abbiamo dunque tr(r 2φ g R 1. Se diagonalizziamo R 2φ g R 1. IL GRUPPO SO3). Semplicità di SO3) Usando l omomorfismo suriettivo ρ : SU2) SO3) che abbiamo già descritto, possiamo dimostrare che SO3) è un gruppo semplice. In effetti, per far questo ci basta mostrare

Dettagli

ELEMENTI DI LOGICA MATEMATICA LEZIONE VII

ELEMENTI DI LOGICA MATEMATICA LEZIONE VII ELEMENTI DI LOGICA MATEMATICA LEZIONE VII MAURO DI NASSO In questa lezione introdurremo i numeri naturali, che sono forse gli oggetti matematici più importanti della matematica. Poiché stiamo lavorando

Dettagli

La Funzione di Benessere Sociale e Meccanismi Politici di Decisione

La Funzione di Benessere Sociale e Meccanismi Politici di Decisione La Funzione di Benessere Sociale e Meccanismi Politici di Decisione 30018 - Scienza delle Finanze - CLES Lidia Ceriani Università Bocconi a.a. 2011-2012 Le slides riguardano solo alcune parti del programma

Dettagli

Convergenza del Simplesso e regole anti-ciclaggio

Convergenza del Simplesso e regole anti-ciclaggio Convergenza del Simplesso e regole anti-ciclaggio degenerazione e ciclaggio un esempio di ciclaggio regole anti-ciclaggio rif. Fi 3.2.6, BT 3.4 (Esempio 3.6), BT 3.7; Degenerazione e ciclaggio ( ) n n!

Dettagli

Geometria e topologia della scelta sociale

Geometria e topologia della scelta sociale Geometria e topologia della scelta sociale Davide L. Ferrario 5 settembre 2005 Capitò che quella sera piovosa i nove membri del club Cinema Brianza si trovarono a decidere non su uno, non su due, ma addirittura

Dettagli

11. Misure con segno.

11. Misure con segno. 11. Misure con segno. 11.1. Misure con segno. Sia Ω un insieme non vuoto e sia A una σ-algebra in Ω. Definizione 11.1.1. (Misura con segno). Si chiama misura con segno su A ogni funzione ϕ : A R verificante

Dettagli

La misura delle grandezze

La misura delle grandezze GEOMETRIA EUCLIDEA La misura delle grandezze Una classe di grandezze geometriche è un insieme di enti geometrici in cui è possibile: - il confronto tra due qualsiasi elementi dell insieme; - l addizione,

Dettagli

Utilità attesa. Scelta in condizioni di incertezza. Proposizione 1. L assioma di Indipendenza è alla base della teoria dell utilità attesa.

Utilità attesa. Scelta in condizioni di incertezza. Proposizione 1. L assioma di Indipendenza è alla base della teoria dell utilità attesa. L assioma di Indipendenza è alla base della teoria dell utilità attesa. Scelta in condizioni di incertezza Corso di Microeconomia progredito Parte II La funzione di utilità U : L R ha la forma dell utilità

Dettagli

Introduzione alla TEORIA DEI NUMERI

Introduzione alla TEORIA DEI NUMERI Renato Migliorato Introduzione alla teoria dei numeri Introduzione alla TEORIA DEI NUMERI Avvertenza: questo è l inizio di un testo pensato come supporto al corso di Matematiche Complementari I ed ancora

Dettagli

Numeri cardinali. Definizione 1.1 Due insiemi A e B, non vuoti, si dicono equipotenti, e si scrive A B, se esiste un applicazione f : A B biunivoca.

Numeri cardinali. Definizione 1.1 Due insiemi A e B, non vuoti, si dicono equipotenti, e si scrive A B, se esiste un applicazione f : A B biunivoca. Numeri cardinali 1 Insiemi equipotenti e cardinalità Partiamo da un semplice esempio. Sia A = {a, b, c, d, e, f} l insieme delle prime sei lettere dell alfabeto. Che tipo di operazione facciamo per concludere

Dettagli

Successioni ricorsive

Successioni ricorsive Successioni ricorsive Emanuele Paolini Analisi Matematica I, 015 016 In queste note prenderemo in considerazione le successioni a n definite per ricorrenza o ricorsivamente dalle condizioni: a1 = α, (1)

Dettagli

Alcuni equivalenti dell Assioma della Scelta

Alcuni equivalenti dell Assioma della Scelta Alcuni equivalenti dell Assioma della Scelta Giugno 2010 Gabriele Gullà Sommario Dimostreremo l equivalenza fra l assioma della scelta ed altri enunciati della matematica piú o meno noti. Enunciati: 1)

Dettagli

APPUNTI DI TEORIA DEGLI INSIEMI. L assioma della scelta e il lemma di Zorn Sia {A i } i I

APPUNTI DI TEORIA DEGLI INSIEMI. L assioma della scelta e il lemma di Zorn Sia {A i } i I APPUNTI DI TEORIA DEGLI INSIEMI MAURIZIO CORNALBA L assioma della scelta e il lemma di Zorn Sia {A i } i I un insieme di insiemi. Il prodotto i I A i è l insieme di tutte le applicazioni α : I i I A i

Dettagli

Università di Pisa. Concorso di ammissione al tirocinio formativo attivo classe A047 - matematica. Prova scritta - 29 agosto 2012

Università di Pisa. Concorso di ammissione al tirocinio formativo attivo classe A047 - matematica. Prova scritta - 29 agosto 2012 Università di Pisa Concorso di ammissione al tirocinio formativo attivo classe A047 - matematica Prova scritta - 29 agosto 2012 Esercizio 1 Un robot si trova nell origine (0, 0 di un piano cartesiano e

Dettagli

Corso di Analisi Numerica

Corso di Analisi Numerica Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Corso di 2 - EQUAZIONI NON LINEARI Lucio Demeio Dipartimento di Scienze Matematiche 1 Elementi introduttivi 2 3 4 Introduzione Problema: trovare le soluzioni di

Dettagli

Aggregazione delle preferenze e meccanismi di voto

Aggregazione delle preferenze e meccanismi di voto Aggregazione delle preferenze e meccanismi di voto Teorema di Arrow Superare l impossibilità: regole di voto La competizione elettorale Downsiana Aggregazione delle preferenze, informazione e benessere

Dettagli

Matematica e Cultura 2002

Matematica e Cultura 2002 Convegno "Matematica e Cultura" (Venezia, 30-31 Marzo 2001) Matematica e Cultura 2002 Marco Li Calzi Dipartimento di Matematica Applicata Università "Caʼ Foscari" di Venezia Dorsoduro 3825/e, 30123 Venezia

Dettagli

misura. Adesso, ad un arbitrario punto P dello spazio associamo una terna di numeri reali x

misura. Adesso, ad un arbitrario punto P dello spazio associamo una terna di numeri reali x 4. Geometria di R 3. Questo paragrafo è molto simile al paragrafo : tratta infatti delle proprietà geometriche elementari dello spazio R 3. Per assegnare delle coordinate nello spazio, fissiamo innanzitutto

Dettagli

misura. Adesso, ad un arbitrario punto P dello spazio associamo una terna di numeri reali x

misura. Adesso, ad un arbitrario punto P dello spazio associamo una terna di numeri reali x 4. Geometria di R 3. Questo paragrafo è molto simile al paragrafo : tratta infatti delle proprietà geometriche elementari dello spazio R 3. Per assegnare delle coordinate nello spazio, fissiamo innanzitutto

Dettagli

Teoria dei Giochi. Anna Torre

Teoria dei Giochi. Anna Torre Teoria dei Giochi Anna Torre Almo Collegio Borromeo 17 aprile 2012 email: anna.torre@unipv.it sito web del corso:www-dimat.unipv.it/atorre/borromeo2012.html COOPERAZIONE Per realizzare la cooperazione

Dettagli

Geometria e Topologia I (U1-4) 2006-mag-10 61

Geometria e Topologia I (U1-4) 2006-mag-10 61 Geometria e Topologia I (U1-4) 2006-mag-10 61 (15.9) Teorema. Consideriamo il piano affine. Se A A 2 (K) è un punto e r una retta che non passa per A, allora esiste unica la retta per A che non interseca

Dettagli

4 Sottoinsiemi chiusi di uno spazio metrico

4 Sottoinsiemi chiusi di uno spazio metrico Geometria I 2009-mar-18 15 4 Sottoinsiemi chiusi di uno spazio metrico (4.1) Definizione. Sia A X un sottoinsieme di uno spazio metrico X. Un punto x X si dice di accumulazione (anche: punto limite) per

Dettagli

INSIEMI E RELAZIONI. 1. Insiemi e operazioni su di essi

INSIEMI E RELAZIONI. 1. Insiemi e operazioni su di essi INSIEMI E RELAZIONI 1. Insiemi e operazioni su di essi Il concetto di insieme è primitivo ed è sinonimo di classe, totalità. Sia A un insieme di elementi qualunque. Per indicare che a è un elemento di

Dettagli

Il teorema di Ascoli-Arzelà

Il teorema di Ascoli-Arzelà Il teorema di Ascoli-Arzelà Alcuni risultati sugli spazi metrici Spazi metrici (e topologici) compatti Richiamiamo le definizioni di compattezza negli spazi metrici. Sia (X, d) una spazio metrico e sia

Dettagli

non solo otteniamo il valore cercato per la validità della (1.4), ma anche che tale valore non dipende da

non solo otteniamo il valore cercato per la validità della (1.4), ma anche che tale valore non dipende da NOTE INTEGRATIVE PER IL CORSO DI ANALISI MATEMATICA 2 ANNO ACCADEMICO 2012/13 NOTE SULLA CONTINUITÀ UNIFORME D.BARTOLUCCI, D.GUIDO Sia f(x) = x 3, x [ 1, 1]. Si ha 1. La continuità uniforme x 3 y 3 = x

Dettagli

CORSO DI GEOMETRIA DETERMINANTE A.A. 2018/2019 PROF. VALENTINA BEORCHIA

CORSO DI GEOMETRIA DETERMINANTE A.A. 2018/2019 PROF. VALENTINA BEORCHIA CORSO DI GEOMETRIA DETERMINANTE AA 2018/2019 PROF VALENTINA BEORCHIA INDICE 1 Definizione induttiva di determinante 1 2 Caratterizzazione delle matrici quadrate di rango massimo 5 3 Regole di Laplace 6

Dettagli

Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia. Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche. Appunti del corso di Matematica

Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia. Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche. Appunti del corso di Matematica Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche Appunti del corso di Matematica 03 - I Numeri Reali Anno Accademico 2015/2016 M. Tumminello,

Dettagli

Kangourou della Matematica 2012 finale nazionale italiana Mirabilandia, 7 maggio 2012

Kangourou della Matematica 2012 finale nazionale italiana Mirabilandia, 7 maggio 2012 Kangourou della Matematica 2012 finale nazionale italiana Mirabilandia, 7 maggio 2012 LIVELLO STUDENT S1. (5 punti ) Assegnati tre punti non allineati nello spazio, quante sfere passano per questi tre

Dettagli

Università degli Studi Roma Tre - Corso di Laurea in Matematica Tutorato di GE220

Università degli Studi Roma Tre - Corso di Laurea in Matematica Tutorato di GE220 Università degli Studi Roma Tre - Corso di Laurea in Matematica Tutorato di GE220 A.A. 2010-2011 - Docente: Prof. Edoardo Sernesi Tutori: Filippo Maria Bonci, Annamaria Iezzi e Maria Chiara Timpone Tutorato

Dettagli

x 1 Fig.1 Il punto P = P =

x 1 Fig.1 Il punto P = P = Geometria di R 2 In questo paragrafo discutiamo le proprietà geometriche elementari del piano Per avere a disposizione delle coordinate nel piano, fissiamo un punto, che chiamiamo l origine Scegliamo poi

Dettagli

Convergenza del Simplesso e regole anti-ciclaggio

Convergenza del Simplesso e regole anti-ciclaggio Convergenza del Simplesso e regole anti-ciclaggio degenerazione e ciclaggio un esempio di ciclaggio regole anti-ciclaggio rif. Fi 3.2.6, BT 3.4 (Esempio 3.6), BT 3.7; Sulla convergenza del metodo del simplesso

Dettagli

Il teorema di dualità forte

Il teorema di dualità forte Complementi di Algoritmi e Strutture Dati Il teorema di dualità forte Docente: Nicolò Cesa-Bianchi versione 13 maggio 2018 Ricordiamo la formulazione del problema di programmazione lineare nella sua forma

Dettagli

Teoremi sulle funzioni derivabili. 18 febbraio 2013

Teoremi sulle funzioni derivabili. 18 febbraio 2013 Teoremi sulle funzioni derivabili 18 febbraio 2013 1 Indice 1 Teoremi sulle funzioni derivabili 3 1.1 Teorema di Fermat......................... 3 1.2 Teorema di Rolle.......................... 3 1.3 Teorema

Dettagli

Alcuni Teoremi sulle funzioni continue e uniforme continuità

Alcuni Teoremi sulle funzioni continue e uniforme continuità Alcuni Teoremi sulle funzioni continue e uniforme continuità Teorema 0. Una funzione f(x) è continua in x 0 se e solo se per ogni sucessione {x n } dom(f) con x n x 0 dom(f), risulta f(x n ) f(x 0 ). (Non

Dettagli

04 - Logica delle dimostrazioni

04 - Logica delle dimostrazioni Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia CdS Sviluppo Economico e Cooperazione Internazionale Appunti del corso di Matematica 04 - Logica delle dimostrazioni Anno Accademico 013/014 D. Provenzano,

Dettagli

Limiti e continuità. Hynek Kovarik. Analisi A. Università di Brescia. Hynek Kovarik (Università di Brescia) Limiti e continuità Analisi A 1 / 68

Limiti e continuità. Hynek Kovarik. Analisi A. Università di Brescia. Hynek Kovarik (Università di Brescia) Limiti e continuità Analisi A 1 / 68 Limiti e continuità Hynek Kovarik Università di Brescia Analisi A Hynek Kovarik (Università di Brescia) Limiti e continuità Analisi A 1 / 68 Cenni di topologia La nozione di intorno Sia x 0 R e r > 0.

Dettagli

RELAZIONI, FUNZIONI, INSIEMI NUMERICI. 1. Relazioni. Siano X e Y due insiemi non vuoti. Si definisce il prodotto cartesiano

RELAZIONI, FUNZIONI, INSIEMI NUMERICI. 1. Relazioni. Siano X e Y due insiemi non vuoti. Si definisce il prodotto cartesiano RELAZIONI, FUNZIONI, INSIEMI NUMERICI C. FRANCHI 1. Relazioni Siano X e Y due insiemi non vuoti. Si definisce il prodotto cartesiano X Y := {(x, y) x X, y Y } dove con (x, y) si intende la coppia ordinata

Dettagli

IL TEOREMA FONDAMENTALE DELL ARITMETICA: DIMOSTRAZIONE VELOCE.

IL TEOREMA FONDAMENTALE DELL ARITMETICA: DIMOSTRAZIONE VELOCE. IL TEOREMA FONDAMENTALE DELL ARITMETICA: DIMOSTRAZIONE VELOCE. PH. ELLIA Indice Introduzione 1 1. Divisori di un numero. 1 2. Il Teorema Fondamentale dell Aritmetica. 2 3. L insieme dei numeri primi è

Dettagli

Limiti di funzioni. Hynek Kovarik. Università di Brescia. Analisi Matematica 1

Limiti di funzioni. Hynek Kovarik. Università di Brescia. Analisi Matematica 1 Limiti di funzioni Hynek Kovarik Università di Brescia Analisi Matematica 1 Hynek Kovarik (Università di Brescia) Limiti e continuità Analisi Matematica 1 1 / 38 Cenni di topologia La nozione di intorno

Dettagli

12 gennaio Commenti esame di geometria - Ing. gestionale - a.a

12 gennaio Commenti esame di geometria - Ing. gestionale - a.a Questo documento riporta commenti, approfondimenti o metodi di soluzione alternativi per alcuni esercizi dell esame Ovviamente alcuni esercizi potevano essere risolti utilizzando metodi ancora diversi

Dettagli

4 Funzioni continue. Geometria I 27. Cfr: Sernesi vol II, cap I, 4 [1].

4 Funzioni continue. Geometria I 27. Cfr: Sernesi vol II, cap I, 4 [1]. Geometria I 27 4 Funzioni continue Cfr: Sernesi vol II, cap I, 4 [1]. Le funzioni continue tra spazi topologici si dicono anche mappe. Si può dimostrare, esattamente come in (2.10) e in (1.10), che vale

Dettagli

UFFICIO ELETTORALE ITALIA UNICA:

UFFICIO ELETTORALE ITALIA UNICA: LA LEGGE ELETTORALE (ELEZIONI PER IL SINDACO E PER IL CONSIGLIO COMUNALE) UFFICIO ELETTORALE ITALIA UNICA: elettorale@italiaunica.it - 06 85569223 1 PERIODO DI SVOLGIMENTO DELLE ELEZIONI artt. 1 e 2, Legge

Dettagli

Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia. CdS Sviluppo Economico e Cooperazione Internazionale. Appunti del corso di Matematica

Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia. CdS Sviluppo Economico e Cooperazione Internazionale. Appunti del corso di Matematica Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia CdS Sviluppo Economico e Cooperazione Internazionale Appunti del corso di Matematica 02 - I Numeri Reali Anno Accademico 2013/2014 D. Provenzano, M.

Dettagli

10. Il gruppo Speciale Lineare SL(V )

10. Il gruppo Speciale Lineare SL(V ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10. Il gruppo Speciale Lineare SL(V ) Siano F un campo e V uno spazio vettoriale di dimensione n su F. Indichiamo con GL(V ) l insieme delle applicazioni lineari biiettive di V in sé.

Dettagli

Le votazioni a maggioranza

Le votazioni a maggioranza Le votazioni a maggioranza Comporta l abbandono del principio di unanimità e del principio di inconfrontabilità interpersonale delle preferenze ritenendo che la democraticità sia salvaguardata da una regola

Dettagli

02 - Logica delle dimostrazioni

02 - Logica delle dimostrazioni Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche Appunti del corso di Matematica 0 - Logica delle dimostrazioni Anno Accademico 015/016

Dettagli

Complessità sociale: diversità dei punti di vista degli attori e degli stakeholder COMPLEXITY

Complessità sociale: diversità dei punti di vista degli attori e degli stakeholder COMPLEXITY METODI NON MONETARI 1)Complessità fisica e sociale: accettarla 2) Strumenti di intervento: quelli che accettano la complessità Ad esempio tecniche di valutazione a criteri multipli Importanza della qualità

Dettagli

Esercitazione n 5. 1 Limiti e continuità di funzioni in più variabili. Esercizio 1: Si verifichi che la funzione f definita per ogni (x, y) R 2 da

Esercitazione n 5. 1 Limiti e continuità di funzioni in più variabili. Esercizio 1: Si verifichi che la funzione f definita per ogni (x, y) R 2 da Esercitazione n 5 1 Limiti e continuità di funzioni in più variabili Esercizio 1: Si verifici ce la funzione f definita per ogni (, y) R 2 da { 4 y 4 se (, y) (0, 0) f(, y) = 2 +y 2 0 se (, y) = (0, 0)

Dettagli

DAI NUMERI NATURALI AI NUMERI RAZIONALI

DAI NUMERI NATURALI AI NUMERI RAZIONALI DAI NUMERI NATURALI AI NUMERI RAZIONALI 1. L insieme dei numeri naturali Nel sistema assiomatico ZF, l Assioma dell infinito stabilisce che: Esiste un insieme A, i cui elementi sono insiemi e tale che

Dettagli

Algebra Lineare e Geometria. Il teorema fondamentale dell algebra. 1 Non c è un ordine totale sull insieme dei complessi

Algebra Lineare e Geometria. Il teorema fondamentale dell algebra. 1 Non c è un ordine totale sull insieme dei complessi Università di Bergamo Anno accademico 2008 2009 Primo anno di Ingegneria Algebra Lineare e Geometria Il teorema fondamentale dell algebra 1 Non c è un ordine totale sull insieme dei complessi Vogliamo

Dettagli

SISTEMI DI GIUDIZIO By B Sa S l a v l ato a r to e S e to S r to ti

SISTEMI DI GIUDIZIO By B Sa S l a v l ato a r to e S e to S r to ti SISTEMI DI GIUDIZIO I Sistemi di Giudizio Nelle Competizioni Federali esistono due metodi di valutazione: - Il Sistema Skating (Metodo Comparativo) - Il Sistema con Valutazione Tecnico Artistica (Metodo

Dettagli

SISTEMI DI SCELTE SOCIALI CONSIDERAZIONI GENERALI. Dario PALLADINO (Università di Genova)

SISTEMI DI SCELTE SOCIALI CONSIDERAZIONI GENERALI. Dario PALLADINO (Università di Genova) 1 SISTEMI DI SCELTE SOCIALI CONSIDERAZIONI GENERALI Dario PALLADINO (Università di Genova) In tre precedenti interventi ( Sistemi elettorali. Leggi proporzionali pure, Sistemi elettorali. Leggi proporzionali

Dettagli

Le derivate parziali

Le derivate parziali Sia f(x, y) una funzione definita in un insieme aperto A R 2 e sia P 0 = x 0, y 0 un punto di A. Essendo A un aperto, esiste un intorno I(P 0, δ) A. Preso un punto P(x, y) I(P 0, δ), P P 0, possiamo definire

Dettagli

ANALISI 1 - Teoremi e dimostrazioni vari

ANALISI 1 - Teoremi e dimostrazioni vari ANALISI 1 - Teoremi e dimostrazioni vari Sommario Proprietà dell estremo superiore per R... 2 Definitivamente... 2 Successioni convergenti... 2 Successioni monotone... 2 Teorema di esistenza del limite

Dettagli

3. Successioni di insiemi.

3. Successioni di insiemi. 3. Successioni di insiemi. Per evitare incongruenze supponiamo, in questo capitolo, che tutti gli insiemi considerati siano sottoinsiemi di un dato insieme S (l insieme ambiente ). Quando occorrerà considerare

Dettagli

CONVOCAZIONE COMIZI art. 18, d.p.r. 16 /05/1960, n. 570; art. 3, l. 07/06/1991, n. 182

CONVOCAZIONE COMIZI art. 18, d.p.r. 16 /05/1960, n. 570; art. 3, l. 07/06/1991, n. 182 PERIODO DI SVOLGIMENTO DELLE ELEZIONI artt. 1 e 2, Legge 07/06/1991, n. 182 Le elezioni dei Consigli Comunali si svolgono in un turno annuale ordinario da tenersi in una domenica compresa tra il 15 aprile

Dettagli

ALGEBRE DI BOOLE. (d) x, y X x y oppure y x.

ALGEBRE DI BOOLE. (d) x, y X x y oppure y x. ALGEBRE DI BOOLE Un insieme parzialmente ordinato è una coppia ordinata (X, ) dove X è un insieme non vuoto e " " è una relazione binaria definita su X tale che (a) x X x x (riflessività) (b) x, y, X se

Dettagli

Successioni numeriche (II)

Successioni numeriche (II) Successioni numeriche (II) Hynek Kovarik Università di Brescia Analisi A Hynek Kovarik (Università di Brescia) Successioni (II) Analisi A 1 / 52 Forme indeterminate associate a funzioni razionali fratte:

Dettagli

COMPLETEZZA DELL INSIEME DEI NUMERI REALI R.

COMPLETEZZA DELL INSIEME DEI NUMERI REALI R. COMPLETEZZA DELL INSIEME DEI NUMERI REALI R. FABIO CIPRIANI 1. Completezza dell insieme dei numeri reali R. Nell insieme dei numeri reali R la condizione di Cauchy e necessaria e sufficiente per la convergenza

Dettagli

Guida alle elezioni amministrative ed europee

Guida alle elezioni amministrative ed europee come si vota 2009.qxd 16/04/2009 13.25 Pagina 1 IL 6 E 7 GIUGNO 2009 SI VOTA Guida alle elezioni amministrative ed europee come si vota 2009.qxd 16/04/2009 13.25 Pagina 2 Elezioni amministrative 6 e 7

Dettagli

Summary. Come si fa?

Summary. Come si fa? Summary I teoremi di Arrow e May Fioravante PATRONE DIPTEM, Università di Genova Pisa 2008, Domus Galileiana Esempi Pentathlon Fannulloni, ovvero ricercatori universitari Condorcet Borda Teoremi Arrow

Dettagli

Lotterie. Scelta in condizioni di incertezza. Lotterie. Lotterie. Lotteria. Gli individui scelgono tra alternative che hanno esiti incerti.

Lotterie. Scelta in condizioni di incertezza. Lotterie. Lotterie. Lotteria. Gli individui scelgono tra alternative che hanno esiti incerti. Scelta in condizioni di incertezza Corso di Microeconomia progredito Parte I Gli individui scelgono tra alternative che hanno esiti incerti Esempi Un modo per rappresentare le alternative rischiose é la

Dettagli

Matroidi, algoritmi greedy e teorema di Rado

Matroidi, algoritmi greedy e teorema di Rado Matroidi, algoritmi greedy e teorema di Rado per il corso di Laboratorio di Algoritmi e Ricerca Operativa Dott. Alberto Leporati / Prof.ssa Enza Messina Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione

Dettagli

14 Spazi metrici completi

14 Spazi metrici completi 54 2006-apr-26 Geometria e Topologia I 14 Spazi metrici completi (14.1) Definizione. Una successione {x n } n in uno spazio metrico si dice di Cauchy se per ogni ɛ > 0 esiste un intero N = N(ɛ) per cui

Dettagli

2.1 Numeri naturali, interi relativi, razionali

2.1 Numeri naturali, interi relativi, razionali 2.1 Numeri naturali, interi relativi, razionali Definizione L insieme N = {0, 1, 2, 3,...} costituito dallo 0 e dai numeri interi positivi è l insieme dei numeri naturali. Se a, b 2 N, allora mentre non

Dettagli

1 Richiami di logica matematica

1 Richiami di logica matematica Geometria e Topologia I 7 marzo 2005 1 1 Richiami di logica matematica Definire cos è un enunciato, una proposizione (elemento primitivo della logica delle proposizioni). La definizione è data in termini

Dettagli

Qualche informazione su gruppi e anelli

Qualche informazione su gruppi e anelli Qualche informazione su gruppi e anelli 1. Gruppi e sottogruppi: prime proprietà Cominciamo subito scrivendo la definizione formale di gruppo. Definizione 0.1. Un gruppo G è un insieme non vuoto dotato

Dettagli

22 marzo Soluzione esame di geometria - Ing. gestionale - a.a COGNOME... NOME... N. MATRICOLA... ISTRUZIONI

22 marzo Soluzione esame di geometria - Ing. gestionale - a.a COGNOME... NOME... N. MATRICOLA... ISTRUZIONI COGNOME.......................... NOME.......................... N. MATRICOLA............. La prova dura ore. ISTRUZIONI Ti sono stati consegnati tre fogli, stampati fronte e retro. Come prima cosa scrivi

Dettagli

Definizione 1. Una matrice n m a coefficienti in K é una tabella del tipo. ... K m, detto vettore riga i-esimo, ed a im

Definizione 1. Una matrice n m a coefficienti in K é una tabella del tipo. ... K m, detto vettore riga i-esimo, ed a im APPUNTI ed ESERCIZI su matrici, rango e metodo di eliminazione di Gauss Corso di Laurea in Chimica, Facoltà di Scienze MM.FF.NN., UNICAL (Dott.ssa Galati C.) Rende, 23 Aprile 2010 Matrici, rango e metodo

Dettagli

(2) se A A, allora A c A; (3) se {A n } A, allora +

(2) se A A, allora A c A; (3) se {A n } A, allora + 1. Spazi di misura In questo paragrafo accenneremo alla nozione di spazio di misura. Definizione 1. Sia X un insieme non vuoto. Una famiglia A di sottoinsiemi di X è una σ-algebra se : (1) A; (2) se A

Dettagli

Esempi di attribuzione dei seggi

Esempi di attribuzione dei seggi Esempi di attribuzione dei seggi Al fine di chiarire il funzionamento dei meccanismi previsti per l attribuzione dei seggi e l ordine delle relative operazioni, vengono presentati due esempi di attribuzione

Dettagli

APPUNTI DI INTRODUZIONE

APPUNTI DI INTRODUZIONE Università degli Studi di Bari Dipartimento di Scienze Economiche APPUNTI DI INTRODUZIONE ALL ECONOMIA DELLE SCELTE PUBBLICHE Vito Peragine 23 maggio 2005 Indice Introduzione iii 1 Le regole di voto:

Dettagli

CORSO DI ANALISI MATEMATICA 2 SOLUZIONI ESERCIZI PROPOSTI 18/03/2013

CORSO DI ANALISI MATEMATICA 2 SOLUZIONI ESERCIZI PROPOSTI 18/03/2013 CORSO DI ANALISI MATEMATICA SOLUZIONI ESERCIZI PROPOSTI 8/03/03 D.BARTOLUCCI, D.GUIDO. La continuità uniforme I ESERCIZIO: Dimostrare che la funzione f(x) = x 3, x A = (, ] non è uniformemente continua

Dettagli

CLASSE LIMITE DI UNA SUCCESSIONE DI NUMERI REALI C. MADERNA, G. MOLTENI, M. VIGNATI

CLASSE LIMITE DI UNA SUCCESSIONE DI NUMERI REALI C. MADERNA, G. MOLTENI, M. VIGNATI CLASSE LIMITE DI UNA SUCCESSIONE DI NUMERI REALI C. MADERNA, G. MOLTENI, M. VIGNATI Consideriamo l insieme R = R {, + } ottenuto aggiungendo all insieme dei numeri reali i simboli e +. Introduciamo in

Dettagli

Successioni numeriche

Successioni numeriche Successioni numeriche Hynek Kovarik Università di Brescia Analisi Matematica 1 Hynek Kovarik (Università di Brescia) Successioni Analisi Matematica 1 1 / 48 Definizione Una successione a valori reali è

Dettagli

Istituto Regionale di Studi sociali e politici Alcide De Gasperi - Bologna. sulla riforma della legge elettorale

Istituto Regionale di Studi sociali e politici Alcide De Gasperi - Bologna. sulla riforma della legge elettorale Istituto Regionale di Studi sociali e politici Alcide De Gasperi - Bologna CONSULTAZIONE sulla riforma della legge elettorale Dal 5 al 14 ottobre 2012 l Istituto De Gasperi ha promosso tra i lettori della

Dettagli

Lezione 6 Richiami di Geometria Analitica

Lezione 6 Richiami di Geometria Analitica 1 Piano cartesiano Lezione 6 Richiami di Geometria Analitica Consideriamo nel piano due rette perpendicolari che si intersecano in un punto O Consideriamo ciascuna di queste rette come retta orientata

Dettagli