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Insegnamento
STATISTICAL MECHANICS OF COMPLEX SYSTEMS
INP5070381, A.A. 2018/19
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19
Dettaglio crediti formativi
Tipologia |
Ambito Disciplinare |
Settore Scientifico-Disciplinare |
Crediti |
CARATTERIZZANTE |
Discipline matematiche, fisiche e informatiche |
FIS/03 |
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 |
Inizio attività didattiche |
25/02/2019 |
Fine attività didattiche |
14/06/2019 |
Visualizza il calendario delle lezioni |
Lezioni 2018/19 Ord.2017
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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)
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3 2017 |
01/10/2017 |
15/03/2019 |
MARITAN
AMOS
(Presidente)
SUWEIS
SAMIR SIMON
(Membro Effettivo)
SENO
FLAVIO
(Supplente)
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Prerequisiti:
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Buona conoscenza dell' analisi, calcolo e fisica di base. |
Conoscenze e abilita' da acquisire:
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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:
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Esame finale basato su scritto, orale ed esercizi settimanali proposti durante il corso |
Criteri di valutazione:
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Conoscenza critica degli argomenti. Abilità di presentare il materiale studiato. Discussione del progetto assegnato. |
Contenuti:
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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:
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Le lezioni saranno supportate da tutoriali, assegnazioni di problemi analitici e numerici. |
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
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Sethna, James. Statistical mechanics: entropy, order parameters, and complexity. Vol. 14. Oxford University Press, 2006.
Appunti di lezioni. |
Testi di riferimento: |
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J. P. Sethna, Entropy, Order Parameters and Complexity. --: Oxford, 2015.
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