METODI INFORMATICI PER LA FISICA
Anno accademico 2017/2018 - 2° anno - Curriculum FISICA APPLICATACrediti: 6
SSD: INF/01 - INFORMATICA
Organizzazione didattica: 150 ore d'impegno totale, 100 di studio individuale, 35 di lezione frontale, 15 di laboratorio
Semestre: 1°
Obiettivi formativi
Lo studente acquisirà:
- capacità di sviluppo di programmi software ad oggetti;
- una certa conoscenza degli strumenti informatici avanzati di uso corrente nei settori della ricerca di base e applicata;
- capacità di utilizzare lo strumento della analogia per applicare soluzioni conosciute a problemi nuovi (problem solving);
- capacità di progettare e di mettere in atto procedure sperimentali e teoriche per risolvere problemi della ricerca accademica e industriale o per il miglioramento dei risultati esistenti;
- capacità di lavorare con crescenti gradi di autonomia, anche assumendo responsabilità nella programmazione e nella gestione di progetti;
- competenze nella comunicazione in lingua italiana e in lingua inglese nei settori della programmazione ad oggetti e dell'intelligenza artificiale;
- capacità di presentare una propria attività di ricerca o di rassegna ad un pubblico di specialisti o di profani.
Prerequisiti richiesti
Informatica
Frequenza lezioni
Obbligatoria
Contenuti del corso
Dalla programmazione strutturata agli oggetti
- Rivisitazione di variabili,indirizzi, array e puntatori in C.
- Puntatori a funzioni
- Il passaggio dei valori alle funzioni ed i riferimenti
- Allocazione dinamica della memoria
- La creazione delle librerie, headers, object files e linking.
- Il concetto di programmazione ad oggetti applicato a un qualsiasi linguaggio di programmazione
- Il concetto di riusabilità del codice e di modificabilità dello stesso
- Esempi pratici di oggetti in C.
- Classi, data hiding e tipi di dato astratto
- Membri a livello di classe
- Costruttori e distruttori degli oggetiti
- Ereditarietà
- Polimorfismo
- Esempi di programmazione di oggetti di tipo: pila, coda ed albero.
Cenni di tecniche di intelligenza artificiale
- Fuzzy Logic
- Reti Neurali
- Clustering
- Algoritmi genetici
- Programmazione genetica
- Applicazioni nel campo della Fisica
Testi di riferimento
Appunti forniti a lezione
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
Tesina pratica svolta in accordo col docente.