- Oggetto:
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STRUMENTI MATEMATICI PER LA CHIMICA
- Oggetto:
Mathematical Tools for Chemistry
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Anno accademico 2018/2019
- Codice dell'attività didattica
- MFN1672
- Docente
- Dr. Alessandro Erba (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Chimica e Tecnologie Chimiche
- Anno
- 3° anno
- Tipologia
- A scelta dello studente
- Crediti/Valenza
- 4
- SSD dell'attività didattica
- CHIM/02 - chimica fisica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Orale
- Prerequisiti
- Fondamenti di Analisi Matematica.
- Propedeutico a
- Corsi di modellistica chimica, chimica teorica e computazionale
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Sommario insegnamento
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Obiettivi formativi
Approfondire le conoscenze matematiche alla base dei concetti di probabilità e analisi statistica. Acquisire o consolidare conoscenze di carattere formale. Acquisire conoscenze di base sulla programmazione scientifica in generale ed il linguaggio Python in particolare.
Enhance the students' mathematical skills on which probability and statistical analysis are based. To gain or strengthen formal skills. To learn some basic concepts of scientific programming in general and of the Python programming language in particular.
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Risultati dell'apprendimento attesi
Il corso si propone di irrobustire le conoscenze dello studente circa vari strumenti formali di carattere generale. In particolare, il corso si ripropone di approfondire gli aspetti formali legati alla Teoria delle Probabilità ed alla Analisi Statistica. Infine, il corso vuole fornire una introduzione alla programmazione scientifica (in Python).
Aim of this course is consolidating the knowledge of a series of fundamental formal tools of wide applicability in Physical Chemistry. In particular, the Course addresses formal aspects of the Theory of Probabilities and Statistical Analysis. Finally, the course aims at providing with an introduction to scientific programming (in Python)
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Modalità di insegnamento
Lezioni frontali su contenuti formali con complemento finale di esercitazione al computer (ogni studente sul proprio portatile) su introduzione alla programmazione scientifica.
Frontal lessons on formal topics with a final module of hands-on practical sessions with the computer (each student on his laptop) about an introduction to scientific programming.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame orale (con valutazione in trentesimi) in cui lo studente dovrà dimostrare di aver acquisito i necessari strumenti formali e lessicali per poter derivare ed esporre correttamente alcune delle dimostrazioni affrontate nel Corso. L'esame orale accerterà anche la comprensione dei concetti di base della programmazione scientifica.
Oral exam, where the student will have to demonstrate his ability in using formal and lexical tools to derive and present correctly some of the demonstrations discussed during the Course. Moreover, the understanding of basic concepts of scientific programming will be tested.
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Programma
Fondamenti di Teoria della Probabilità e Statistica. Distribuzioni di probabilità binomiale e Gaussiana, valor medio, varianza, momento di una distribuzione. Teorema del limite centrale. Teorema dei grandi numeri, Stima dei parametri di un modello, metodo dei minimi quadrati, principio di verosimiglianza e valutazione della precisione nella stima dei parametri.
Elementi di programmazione scientifica (in Python).
Il programma del Corso più dettagliato è a disposizione nel Materiale Didattico
Elements of Probability Theory and Statistics. Binomial and Gaussian probability densities, mean value, variance, momenta of a distribution. Central limit theorem. Parameter estimate of a model, Least Square method, Likelyhood law and assessment of the parameter estimate accuracy.
Elements of scientific programming (in Python)
A more detailed program of the Course is available in the Lecture notes area
Testi consigliati e bibliografia
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Appunti delle lezioni
Lecture notes
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