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Insegnamento
SISTEMI E MODELLI (Ult. numero di matricola da 0 a 4)
INM0017598, A.A. 2018/19
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17
Dettaglio crediti formativi
Tipologia |
Ambito Disciplinare |
Settore Scientifico-Disciplinare |
Crediti |
CARATTERIZZANTE |
Ingegneria biomedica |
ING-INF/06 |
6.0 |
CARATTERIZZANTE |
Ingegneria dell'automazione |
ING-INF/04 |
3.0 |
Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione |
Primo semestre |
Anno di corso |
III Anno |
Modalità di erogazione |
frontale |
Tipo ore |
Crediti |
Ore di didattica assistita |
Ore Studio Individuale |
LEZIONE |
9.0 |
72 |
153.0 |
Inizio attività didattiche |
01/10/2018 |
Fine attività didattiche |
18/01/2019 |
Visualizza il calendario delle lezioni |
Lezioni 2019/20 Ord.2011
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Commissioni d'esame
Commissione |
Dal |
Al |
Membri |
20 A.A. 2019/2020 |
01/10/2019 |
15/03/2021 |
TOFFOLO
GIANNA MARIA
(Presidente)
GIARETTA
ALBERTO
(Membro Effettivo)
BERTOLDO
ALESSANDRA
(Supplente)
DALLA MAN
CHIARA
(Supplente)
PEDERSEN
MORTEN GRAM
(Supplente)
SPARACINO
GIOVANNI
(Supplente)
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19 A.A. 2019/2020 |
01/10/2019 |
15/03/2021 |
BISIACCO
MAURO
(Presidente)
PILLONETTO
GIANLUIGI
(Membro Effettivo)
VALCHER
MARIA ELENA
(Supplente)
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18 A.A. 2018/2019 |
01/10/2018 |
15/03/2020 |
TOFFOLO
GIANNA MARIA
(Presidente)
BERTOLDO
ALESSANDRA
(Membro Effettivo)
DALLA MAN
CHIARA
(Supplente)
DEL FAVERO
SIMONE
(Supplente)
FACCHINETTI
ANDREA
(Supplente)
PEDERSEN
MORTEN GRAM
(Supplente)
SACCOMANI
MARIAPIA
(Supplente)
SAWACHA
ZIMI
(Supplente)
SPARACINO
GIOVANNI
(Supplente)
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17 A.A. 2018/2019 |
01/10/2018 |
15/03/2020 |
BISIACCO
MAURO
(Presidente)
PILLONETTO
GIANLUIGI
(Membro Effettivo)
VALCHER
MARIA ELENA
(Supplente)
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16 A.A. 2017/2018 |
01/10/2017 |
15/03/2019 |
TOFFOLO
GIANNA MARIA
(Presidente)
BERTOLDO
ALESSANDRA
(Membro Effettivo)
DALLA MAN
CHIARA
(Supplente)
FACCHINETTI
ANDREA
(Supplente)
PEDERSEN
MORTEN GRAM
(Supplente)
RUGGERI
ALFREDO
(Supplente)
SACCOMANI
MARIAPIA
(Supplente)
SPARACINO
GIOVANNI
(Supplente)
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15 A.A. 2017/2018 |
01/10/2017 |
15/03/2019 |
BISIACCO
MAURO
(Presidente)
PILLONETTO
GIANLUIGI
(Membro Effettivo)
VALCHER
MARIA ELENA
(Supplente)
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Prerequisiti:
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I prerequisiti comprendono i seguenti corsi:
Fisica Generale 1 e Fisica Generale 2, in particolare le equazioni che regolano la dinamica di sistemi meccanici e elettrici;
Segnali e Sistemi, in particolare le funzioni di trasferimento a tempo continuo e a tempo discreto;
Algebra Lineare e Geometria, in particolare i concetti di autovalori, autovettori, matrici definite positive e loro diagonalizzazione;
Analisi dei Dati, in particolare le variabili aleatorie gaussiane vettoriali,il calcolo di media e varianza di variabili aleatorie gaussiane condizionate, la regressione lineare. |
Conoscenze e abilita' da acquisire:
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Il corso si propone di fornire allo studente conoscenze riguardo l'analisi modellistica di fenomeni dinamici, comprendendo lo studio sia delle proprietà dei sistemi di stato, che dei vari passi del processo di modellizzazione. In particolare, lo studente dovrà sviluppare abilità nella formulazione, identificazione, validazione e simulazione di un modello matematico di un sistema dinamico. |
Modalita' di esame:
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L'esame consiste in una prova scritta. |
Criteri di valutazione:
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Sara' valutata la comprensione da parte dello studente degli argomenti di modellistica e identificazione dei sistemi dinamici sviluppati a lezione. Sara' anche valutata la capacita' dello studente di applicare in modo autonomo le metodologie proposte a lezione per la costruzione e la validazione di un modello matematico a partire da dati ingresso-uscita provenienti da un sistema dinamico. |
Contenuti:
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Scopi della modellistica e classi di modelli: lineari/non lineari, deterministici/stocastici, a tempo continuo e discreto, a parametri concentrati/distribuiti. Modelli a scatola grigia e modelli a scatola nera. Sistemi dinamici e modelli di stato, soluzione del sistema, analisi modale, traiettorie di stato e stabilità, sia per sistemi a tempo continuo che per sistemi a tempo discreto. Sistemi compartimentali lineari: positività e stabilità. Identificazione di modelli: identificabilità a priori per sistemi dinamici lineari e non-lineari, stima parametrica di modelli lineari e non-lineari, stimatori ai minimi quadrati lineari e nonlineari, stimatori a massima verosimiglianza. Proprietà degli stimatori: errore quadratico medio (MSE), stimatori unbiased e a minima varianza d'errore, limite di Cramer-Rao, proprietà asintotiche. Intervalli di confidenza. Stima della dimensione di un modello. |
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento:
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L'insegnamento avverra' tramite lezioni frontali dove lo studente acquisira' le basi teoriche riguardanti la modellistica e l'identificazione di sistemi dinamici. Oltre a tali lezioni, sono previste ore di esercitazione in preparazione alla prova scritta. |
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
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Slides delle lezioni svolte in formato PDF;
Testi per consultazione:
Karl Astrom, Richard Murray, Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers, Princeton University Press, 2008;
L. Benvenuti, A. De Santis, L. Farina, Sistemi dinamici, Mc Graw Hill, 2009;
E. Fornasini, G. Marchesini. Teoria dei sistemi, Libreria Progetto, Padova;
Giorgio Picci, Metodi Statistici per l’Identificazione di Sistemi Lineari, Dispense, 2011. |
Testi di riferimento: |
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Mauro Bisiacco, Gianluigi Pillonetto, Sistemi e Modelli. Bologna: Esculapio, 2014.
-
Claudio Cobelli, Ewart Carson, Introduzione alla Modellistica in Fisiologia e Medicina. Bologna: Patron, 2012.
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Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
- Laboratory
- Problem based learning
- Problem solving
- Mappe concettuali
- Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)
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