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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA DELL'AUTOMAZIONE
Insegnamento
STATISTICAL MECHANICS OF COMPLEX SYSTEMS - MECCANICA STATISTICA PER SISTEMI COMPLESSI
INP7081057, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA DELL'AUTOMAZIONE
IN0527, ordinamento 2008/09, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STATISTICAL MECHANICS OF COMPLEX SYSTEMS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile AMOS MARITAN FIS/03

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INP5070381 STATISTICAL MECHANICS OF COMPLEX SYSTEMS AMOS MARITAN IN2191

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative MAT/07 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 25/02/2019
Fine attività didattiche 14/06/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2008

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
4 2018 01/10/2018 15/03/2020 MARITAN AMOS (Presidente)
SUWEIS SAMIR SIMON (Membro Effettivo)
SENO FLAVIO (Supplente)
3 2017 01/10/2017 15/03/2019 MARITAN AMOS (Presidente)
SUWEIS SAMIR SIMON (Membro Effettivo)
SENO FLAVIO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Buona conoscenza dell' analisi, calcolo e fisica di base.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Lo scopo del corso è quello di fornire allo studente una visione ampia su come la fisica teorica può contribuire a comprendere i fenomeni in una varietà di campi che vanno da argomenti come i sistemi in equilibrio termodinamico e fuori equilibrio, processi di diffusione e, più in generale, la fisica dei sistemi complessi. Particolare enfasi sarà posta sulle relazioni tra diversi argomenti che consentono un approccio matematico unificato in cui il concetto di universalità avrà un ruolo importante. Il corso tratterà una serie di sistemi fisici paradigmatici che hanno segnato l'evoluzione della fisica statistica nel secolo scorso.
Ogni problema fisico, la sua modellazione e la sua soluzione saranno descritti in dettaglio usando potenti tecniche matematiche.

Risultati:
Uno studente che abbia raggiunto gli obiettivi del corso avrà una conoscenza pratica di:
• Modelli di meccanica statistica dei sistemi naturali;
• Reti complesse;
• Processi di diffusione.
Lo studente avra' le conoscenze adatte e la corretta predisposizione per affrontare e risolvere problemi di varia natura con modelli che catturano gli ingredienti essenziali.
Modalita' di esame: Esame finale basato su scritto, orale ed esercizi settimanali proposti durante il corso
Criteri di valutazione: Conoscenza critica degli argomenti. Abilità di presentare il materiale studiato. Discussione del progetto assegnato.
Contenuti: 1. Meccanica statistica, il principio di massima
entropia, insieme statistico,derivazione della termodinamica, modelli paradigmatici della meccanica statistica, teoria di campo medio, fenomeni critici e di scala.
2. La geometria frattale con applicazioni alle forme naturali di molti sistemi (ad esempio reti di trasporto, bacini fluviali).
3. Teoria dello Scaling e il suo utilizzo in fisica, ecologia, biologia.
4. Meccanica statistica di non-equilibrio, moto Browniano /diffusione, processi di Markov, equazione di Langevin e Fokker-Planck, teoria della risposta lineare. Applicazioni alla biologia, l'ecologia e la mobilità / traffico umano.
5. Teoria dei grafi con l'applicazione di architettura ecologica, reti commerciali biologici e alimentari.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Le lezioni saranno supportate da tutoriali, assegnazioni di problemi analitici e numerici.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Sethna, James. Statistical mechanics: entropy, order parameters, and complexity. Vol. 14. Oxford University Press, 2006.
Appunti di lezioni.
Testi di riferimento:
  • J. P. Sethna, Entropy, Order Parameters and Complexity. --: Oxford, 2015. Cerca nel catalogo