METODI INFORMATICI PER LA FISICA

Anno accademico 2017/2018 - 2° anno - Curriculum FISICA APPLICATA
Docente: Marco RUSSO
Crediti: 6
SSD: INF/01 - INFORMATICA
Organizzazione didattica: 150 ore d'impegno totale, 100 di studio individuale, 35 di lezione frontale, 15 di laboratorio
Semestre:

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.