Politecnico di Milano I a Facoltà di Ingegneria C.S. in Ing. per l Ambiente e il Territorio

Documenti analoghi
Politecnico di Milano I a Facoltà di Ingegneria C.S. in Ing. per l Ambiente e il Territorio

MODELLISTICA E SIMULAZIONE 1 prova: 4 maggio 2009

MODELLISTICA E SIMULAZIONE cred.: 5 7,5 Recupero 2 prova: 25 luglio 2005

Politecnico di Milano I a Facoltà di Ingegneria C.S. in Ing. per l Ambiente e il Territorio

MODELLISTICA E SIMULAZIONE 1 prova: 7 maggio 2015 Cognome e Nome:...

Politecnico di Milano I a Facoltà di Ingegneria C.S. in Ing. per l Ambiente e il Territorio

Scrivere il numero della risposta sopra alla corrispondente domanda. (voti: 2,0,-1, min=14 sulle prime 10) , C = [3 2 2], D =

Politecnico di Milano I a Facoltà di Ingegneria C.S. in Ing. per l Ambiente e il Territorio - Como

Politecnico di Milano I a Facoltà di Ingegneria C.S. in Ing. per l Ambiente e il Territorio

ẋ 1 = 2x 1 + (sen 2 (x 1 ) + 1)x 2 + 2u (1) y = x 1

Politecnico di Milano

Stimatori dello stato

Esercizio 1. Esercizio 2

FONDAMENTI DI AUTOMATICA Corso di laurea in Ingegneria Matematica Prof. C. Piccardi Appello del 18/6/2019

Modelli matematici ambientali a.a. 2015/16 Introduzione alle equazioni differenziali

FONDAMENTI DI AUTOMATICA Corso di laurea in Ingegneria Matematica Prof. C. Piccardi Appello del 11/7/2018

Corso di Calcolo Numerico

Fondamenti di Automatica

Politecnico di Milano

Nome, Cognome: punti corrispondono alla nota massima.

Raccolta di Esercizi d esame ( di Calcolo Numerico) Prof. Laura Pezza. Equazioni non lineari

IL CRITERIO DELLA MASSIMA VEROSIMIGLIANZA

Ecologia 2 PROF. MARINO GATTO. Anno Accademico 05/06 Seconda prova 5 luglio 2006 COGNOME E NOME: FIRMA: TOT

Politecnico di Milano

IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI (Prof. S. Bittanti) Ingegneria Informatica 10 CFU. Appello 11 Settembre 2014 Cognome Nome Matricola

Corso di Analisi Numerica

Politecnico di Milano

Corso di Analisi Numerica

Università degli Studi di Bergamo Modulo di Geometria e Algebra Lineare (nuovo programma) 2 settembre 2013 Tema A

Fondamenti di Automatica

Compito di Analisi e simulazione dei sistemi dinamici - 06/02/2003. p 2 3 x p 2 y = [1 1 0] x

Controllo con retroazione dello stato

0 a a determinare la forma di Jordan e la matrice di cambio da base, al variare di a si discuta la stabilità di F al variare di a

INGEGNERIA INFORMATICA FONDAMENTI DI AUTOMATICA 06/09/2016 SOLUZIONI. Prof. Marcello Farina

SOLUZIONE della Prova TIPO B per:

Prova in itinere di SISTEMI DINAMICI del Candidato:... Corso di Laurea...

Σ (x i - x) 2 = Σ x i 2 - (Σ x i ) 2 / n Σ (y i - y) 2 = Σ y i 2 - (Σ y i ) 2 / n. 13. Regressione lineare parametrica

Prova Finale di Tipo B e Prova di Accesso alla Laurea Magistrale 12 Giugno 2008

1 Schemi alle differenze finite per funzioni di una variabile

AUTOMATICA I (Ingegneria Biomedica - Allievi da L a Z) Appello del 10 settembre 2008: testo e soluzione. y = x 2. x 1 = 1 x 2 = 1

Corso di Calcolo Numerico

Esercizi di modellistica, linearizzazione, punti di equilibrio e calcolo funzione di trasferimento

Fondamenti di Automatica (CL Ing. Gestionale) a.a Prof. Silvia Strada Appello del 24 Settembre 2015

Modelli discreti di due popolazioni

Risoluzione di problemi ingegneristici con Excel

Corso di Modelli Matematici in Biologia Esame del 6 Luglio 2016

FONDAMENTI DI AUTOMATICA Corso di laurea in Ingegneria Matematica Prof. C. Piccardi Appello del 20/7/2016

Compito di SISTEMI E MODELLI 24/01/18: PARTE 1

Prof. SILVIA STRADA Cognomi LF - PO

Fondamenti di Automatica - Ingegneria Gestionale (H-PO) Prof. Silvia Strada Prima prova in itinere del 25 Novembre 2016 Tempo a disposizione: 1.30 h.

INGEGNERIA INFORMATICA

Tutorato Calcolo 2 Simone La Cesa, 15/11/2017

f è una combinazione convessa f con w 1

Università degli Studi di Bergamo Matematica II (5 e 7,5 crediti) 5 luglio 2013 Tema A

Algebra Proff. A. D Andrea e P. Papi Quarto scritto

FONDAMENTI DI SISTEMI DINAMICI (prof. Vincenzo LIPPIELLO A.A ) Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni - II anno

Fondamenti di Automatica

Politecnico di Milano

Conservazione e gestione degli ecosistemi/ Complementi di Ecologia 2

AUTOMATICA I (Ingegneria Biomedica - Allievi da L a Z) Appello dell 8 luglio 2008: testo e soluzione

CALCOLO NUMERICO Prof. L. Gori Prova d esame

Esame di Controlli Automatici 4 Febbraio 2016

Raggiungibilità e Controllabilità Esercizi risolti

PREVISIONE. E inutile cercare di prevedere la componente deterministica. Quindi si opera su valori depurati di questa componente.

Fondamenti di Automatica

Introduzione. Esercizio n 1. Metodo di Eulero Esplicito. Risolvere il problema ai valori iniziali: 3 2

Analisi Numerica: Introduzione

Studio di rette sghembe

Stimatori dello stato

8 luglio Soluzione esame di geometria - 12 crediti Ingegneria gestionale - a.a COGNOME... NOME... N. MATRICOLA...

Esame di Statistica del 1 settembre 2004 (Corso di Laurea in Biotecnologie, Università degli Studi di Padova). Cognome Nome Matricola

PROVA SCRITTA DI FONDAMENTI DI AUTOMATICA A.A. 2003/ gennaio 2004

Fondamenti di automatica

Esame di Statistica A-Di Prof. M. Romanazzi

Dispense del corso di Metodi Numerici per le Equazioni Differenziali

STATISTICA CORSO BASE. Prova scritta del Tempo: 2 ore Cognome e Nome:... Matricola:...

Fondamenti di Automatica (CL Ing. Gestionale) a.a Prof. Silvia Strada 3 Luglio 2014

Metodi per la ricostruzione della posizione d impatto per immagini planari provenienti da una gamma camera

FONDAMENTI DI AUTOMATICA Corso di laurea in Ingegneria Matematica Prof. C. Piccardi Appello del 19/1/2018

Corso di Analisi Numerica

Esame di FONDAMENTI DI AUTOMATICA (9 CFU) SOLUZIONE

FONDAMENTI DI AUTOMATICA 11 novembre 2018 Prima prova in itinere Cognome Nome Matricola

Compito di Matematica I A.A.2008/09 - C.d.L. in Chimica 16 Novembre 2009 Prof. Elena Comparini

Università degli Studi di Bergamo Matematica II (5 e 7,5 crediti) 16 Luglio 2008 Tema A

GEOMETRIA. 17 FEBBRAIO ore. Istruzioni: Scrivere cognome, nome, numero di matricola in stampatello negli appositi spazi.

Universita degli Studi di Ancona - Facolta di Ingegneria Laurea in Ing. Elettronica (VO) Ing. Informatica e Automatica - Ing. delle Telecomunicazioni

Soluzione facsimile 1 d esame di geometria - Ingegneria gestionale - a.a ISTRUZIONI

Università degli Studi di Bergamo Modulo di Geometria e Algebra Lineare (vecchio programma) 5 luglio 2013 Tema A

Nome: Nr. Mat. Firma:

Spazio degli stati. G(s) = Y (s) X(s) = b m s m + b m 1 s m b 1 s + b 0

Maria Prandini Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano

FONDAMENTI DI AUTOMATICA Corso di laurea in Ingegneria Matematica Prof. C. Piccardi Appello del 8/2/2017

Esercitazione 07: Esercitazione di ripasso per la prima prova in itinere

Esame di Calcolo Numerico per Informatica A.A. 2010/11 Proff. S. De Marchi e M. R. Russo 20 giugno 2011

Controlli Automatici A

CP210 Introduzione alla Probabilità: Esame 2

Definizione di Sistema Dinamico

Figura 1: Schema meccanico del sistema

Ordinamento dati La funzione Ordina disponibile nel menù consente di ordinare la matrice dati in base alla variabile scelta

CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA MECCANICA A.A PROVA SCRITTA DI GEOMETRIA DEL Compito A Corso del Prof.

Transcript:

Politecnico di Milano I a Facoltà di Ingegneria C.S. in Ing. per l Ambiente e il Territorio MODELLISTICA E SIMULAZIONE Recupero prova - 4 luglio COGNOME NOME FIRMA: : : : Voto: ATTENZIONE! - Non è consentito consultare libri, appunti, ecc. - Le risposte devono essere giustificate e riportate su questi fogli. - Nel testo [C] rappresenta il numero di lettere del cognome e [N] del nome. ESERCIZIO Dato il sistema tempo-discreto rappresentato dalla matrice 3 3[ C] p A = 3 3 4 4 se ne studi la stabilità al variare di p. [ crediti: solo per p=] Soluzione La mtrice può essere scomposta a blocchi lungo la diagonale principale come segue:

= 4 3 4 3 ] 3[ 3 p C A La prima sottomatrice è diagonale e quindi i suoi autovalori sono ½ e /3, entrambi minori di. Anche l ultima sottomatrice ha autovalori -½ e ¾ che indicano stabilità. Quindi l unico problema è esaminare la stabilità della sottomatrice centrale. I suoi autovalori sono e quindi per p l intero sistema è asintoticamente stabile, mentre per p la sottomostrice è instabile e quindi lo è anche il sistema complessivo.

ESERCIZIO Una popolazione di suini è suscettibile all'attacco di un agente infettivo che si presenta in due forme o ceppi, uno poco e l'altro molto virulento. Si indichi con S la densita di ospiti suscettibili nella popolazione, e si supponga che la dinamica della popolazione, in assenza dell'agente infettivo, sia di tipo logistico (quindi direttamente proporzionale alla densità secondo il tasso istantaneo di crescita r e inversamente proporzionale al suo quadrato tramite il rapporto r/k, dove K è la capacità portante dell ambiente). Si formuli il modello epidemiologico della popolazione sulla base delle seguenti ipotesi: il contagio ad opera dei due ceppi è proporzionale al prodotto degli individui sani e di quelli infetti da uno dei due ceppi secondo i coefficienti β i (i =, ); il tasso di mortalità naturale µ di un individuo sano è maggiore di α i (i =, ) per quanto rispetto a quelli infetti rispettivamente dei due ceppi; se un individuo infetto dal ceppo meno virulento viene in contatto con uno infetto dal ceppo più virulento, ne viene contagiato con probabilità proporzionale a β (superinfezione).. Si scrivano le equazioni di stato del sistema e la (o le) trasformazione(i) d'uscita in modo da poter calcolare la densità degli individui sani e di quelli infetti;. Si classifichi il sistema ottenuto. P.S. Il problema è reale e fa riferimento alla peste suina nei cinghiali della Sardegna. Soluzione Definiamo come variabili di stato il numero (o la densità) S di suini suscettibili, V quello degli infetti del ceppo meno virulento e V degli infetti del ceppo più virulento. Scrivendo il sistema a tempo continuo (ovviamente è anche possibile scriverlo a tempo discreto) secondo le indicazioni abbiamo: S S& = rs βsv β SV µ S K V& = βsv βvv ( µ α) V V& = β SV + β V V ( µ α ) V i cui termini positivi sono quelli che fanno crescere la parte di popolazione considerata e quelli negativi che la fanno decrescere (ad esempio, il contagio in entrambe le forme fa diminuire la popolazione dei suscettibili e crescere quella dei singoli ceppi e la superinfezione fa passare da un ceppo all altro). Come trasformazione di uscita si può adottare la popolazione totale oppure le tre popolazioni separate. Nel primo caso: y = S + V + V e nel secondo y = S y = V y3 = V.

ESERCIZIO 3 Si vuole identificare un modello AR() per rappresentare le vendite mensili di condizionatori. Disponendo dei seguenti dati, registrati dal novembre 4, C = [ 8 8 ] si risponda alle successive domande.. Quale equazione rappresenta il modello?. Con quale metodo è possibile effettuare la taratura? 3. Si effettui la taratura fornendo il valore del (dei) parametro(i) 4. [solo 7, crediti: si preveda il valore di luglio, commentando punti di forza e di debolezza del risultato ottenuto] Soluzione Se si tratta di un AR(), la sua equazione è y(t+) = a y(t) in cui c è da stimare il solo parametro a. Per la taratura si può utilizzare la formula dei minimi quadrati ˆ T T ϑ = ( M M ) M y nella quale sia i termini misurati y che la matrice dei dati M contengono i valori, opportunamente sfasati, del vettore C. Infatti (assumendo che i valori in C siano crescenti nel tempo): 8 8 8 8 = a 8 e ˆ ϑ = [ 8 8 ] [ ] 8 8 8 8 8 y = a M quindi la stima di a =,. Per effettuare la nuova previsione è sufficiente moltiplicare l ultimo dato per il valore stimato del parametro, quindi y(t+) =, * =, La stima del parametro che si ottiene con così pochi dati è ovviamente poco attendibile e, oltre tutto, i dati sono all incirca costanti e quindi il modello AR() non sembra prestarsi bene alla loro interpretazione.

ESERCIZIO 4 Si risponda, usando solo lo spazio disponibile, alle seguenti domande: Che cosa modellizzano i sistemi a parametri ditribuiti? I sistemi distribuiti nello spazio che quindi hanno sia le coordinate spaziali che il tempo come veriabili indipendenti (es. fenomeni di inquinamento). Sono descritti da equazioni differenziali alle derivate parziali. Che cosa si intende per modello ARMA(,)? Un modello lineare con termini autoregressivi e a media mobile, cioè del tipo y(t+) = αy(t)+βy(t-)+γu(t) Che differenze ci sono tra un metodo esatto e uno ricorsivo per il calcolo degli equilibri? Di un metodo esatto è noto il numero di poerazioni da fare per ottenere il risultato, ma non la siua precisione (a causa degli errori di troncamento); nel metodo ricorsivo la soluzione viene approssimata periterazioni successive e quindi nonè definito a priori il numero di operazioni, ma si può sapere qual è l approssimaziona raggiunta ad ogni passo. [7, crediti: Come si calcolano gli stati non osservabili di un sistema lineare?] Gli stati non osservabili costituiscono il sottospazio perpendicolare del campo della matrice O di osservabilità data da [ c T A T c T (A T ) c T... (A T ) n- c T ]. [ crediti: Come si valuta il passo di discretizzazione da usare nel metodo di Eulero?] Deve essere piccolo rispetto alla velocità propria prevista per il sistema. In particolare, per i sistemi lineari deve essere piccolo rispetto alla più piccola costante di tempo del sistema.

ESERCIZIO [solo 7, crediti]. Si vuole simulare in Excel il movimento del seguente sistema: x & x& = ax = ex + bx fxx + d + x cxx + d + x con a =, b =., c =., d =, e =, f =.. La tabella sottostante mostra un foglio di lavoro impostato per la simulazione mediante il metodo di Eulero. Nelle celle B4:G4 sono stati inseriti i parametri del sistema, in B8:C8 le condizioni iniziali dello stato e in E8 il passo di discretizzazione. Le celle B:E3 e sottostanti sono invece state impostate per calcolare l indice del passo k, il corrispondente istante di tempo t, i valori calcolati delle variabili x e x al passo k. A B C D E F G H parametri 3 a b c d e f 4. -. -.. -.. 6 condizioni iniziali passo 7 x () x () t 8. 9 simulazione k t x x 3 Scrivete le formule da inserire per completare l implementazione del metodo, scrivendole in modo tale che, ove possibile, possano essere copiate e incollate senza modifiche nelle celle sottostanti. Calcolate inoltre i risultati delle formule e inseriteli nelle corrispondenti celle del foglio di lavoro. Cella C D E C3 D3 E3 Formula = $E$8*B = B8 = C8 = $E$8*B3 = D+$E$8*($B$4*D+$C$4*D^+$D 4*D*E/($E$4+D)) = E+$E$8*($F$4*E +$G$4*D*E/($E$4+D)). Illustrate concisamente l utilizzo della funzione REGR.LIN( ) in Excel. Calcola l equazione e le statistiche di una linea retta che si adatti al meglio ai dati noti utilizzando il metodo dei minimi quadrati. Quindi restituisce una matrice di valori con i parametri della linea e, opzionalmente,le relative statistiche. La sintassi è REGR.LIN(y_nota;x_nota;cost;stat) dove le prime due matrici contengono i dati noti di x e y; cost = FALSO dice se la retta deve passare per l origine e se stat = VERO vengono fornite anche le statistiche sui risultati....