Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[3I934] - METODI MATEMATICIMATHEMATICAL METHODS
Piero MONTECCHIARI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT03] INGEGNERIA ELETTRONICA First Cycle Degree (3 years) - [IT03] ELECTRONICS ENGINEERING
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2018-2019
Anno regolamentoAnno regolamento: 2017-2018
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: MAT/05 - ANALISI MATEMATICA

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Italiano

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

Calcolo differenziale ed integrale in più variabili. Elementi di analisi Complessa.

Differential and Integral Calculus in several variables. Elements of Complex Analysis


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

72 ore di lezioni di teoria con esercizi esempi ed applicazioni

72 hours of lessons of theory with examples, applications and exercises.


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

Conoscere e comprendere gli elementi base dell'analisi funzionale e delle loro applicazioni alla modellizzazione e risoluzione di problemi dell'ingegneria dell'informazione.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Le numerose applicazioni dell'analisi funzionale forniranno allo studente le capacità di formalizzare e risolvere problemi dell'Ingegneria dell'Informazione.


Competenze trasversali.

Le competenze acquisite durante i corso saranno importanti per affrontare lo studio dei corsi successivi. Le tecniche e le metodogie proprie della materia
aumenteranno le capacità di fare scelte autonome per individuare le tecniche migliori di risoluzione di problemi in ambito tecnico scientifico.


Knowledge and Understanding.

The students should know and understand the basic elements of functional analysis and their applications to modelling and solving problems in information engineering.


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

The many applications of the course topics in the applied sciences will provide the student with the ability of modelling and solving problems in information engineering


Transversal Skills.

The skills acquired during the course will be important to address the study of subsequent courses. The techniques and methodologies of the subject will increase the ability to make autonomous choices to identify the best techniques for solving for solving technical or scientific problems.



PROGRAMMA PROGRAM

Misura ed integrale di Lebesgue.
Spazi metrici normati e di prodotto scalare. Spazi di Banach e Hilbert. Spazi di Lebesgue. Convoluzione e sue proprietà. Serie di Fourier, Trasformate di Fourier e Laplace e loro applicazioni alla risoluzione di equazioni classiche della fisica Matematica. Distribuzioni, Distribuzioni Temperate e loro trasformazioni.

Lebesgue Measure and Integration.
Metric spaces, normed and scalar product vector spaces. Banach and Hilbert spaces. Lebesgue spaces. Convolution and its properties. Fourier series, Fourier and Laplace transforms and their applications to the resolutions of classical equations in Mathematical physics. Distributions, Temperate Distributions and their transformations.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

Lo studente verrà valutato mediante una prova orale. Nella discussione verra' valutato il grado di apprendimento della teoria e la capacità di risolvere problemi utilizzando le tecniche apprese.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Nelle prove d'esame lo studente deve dimostrare di aver ben compreso i concetti esposti nel corso, di conoscere i risultati e le metodologie presentati nel corso delle lezioni, di essere in grado di impostare un problema e di risolverlo correttamente attraverso i metodi appresi.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Nella discussione verrà valutata, la conoscenza dei concetti e risultati presentati nelle lezioni, la capacità di esposizione e di fare collegamenti fra i vari concetti introdotti.


Criteri di attribuzione del voto finale.

Alla prova è assegnato un punteggio compreso tra zero e trenta. La valutazione massima, pari a trenta trentesimi, è raggiunta dimostrando una conoscenza approfondita dei contenuti del corso e piena autonomia nello svolgimento delle prove. La valutazione minima, pari a diciotto trentesimi, è assegnata agli studenti che riescono a risolvere i problemi proposti e che dimostrano sufficiente conoscenza degli argomenti propri della materia.


Learning Evaluation Methods.

The student will be evaluated by an oral exam. In the discussion will be evaluated the degree of learning of the theory and the ability to solve problems by using the techniques learned during the course.


Learning Evaluation Criteria.

In the exams the student must show good understanding of the concepts presented during the course, good knowledge of the results and methods presented during the lectures, and finally the ability to set problems and solve them by suitable application of the techniques and methods learned during the course.


Learning Measurement Criteria.

In the discussion will be assessed the knowledge of the concepts and results presented in the lectures, the presentation skills and the ability to make connections between the various concepts introduced.


Final Mark Allocation Criteria.

To the discussion will be assigned a score between zero and thirty. The highest rating, equal to thirty out of thirty, is achieved by demonstrating in-depth knowledge of the course contents and full autonomy in the performing the test. The minimum assessment, equal to eighteen of thirty, is assigned to students who manage to solve the proposed problems and who demonstrate sufficient knowledge of the topics of the matter.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

1) G.C. Barozzi, Matematica per L’ingegneria dell’Informazione, Zanichelli
2) W. Rudin, Principi di Analisi Matematica, McGraw Hill
3) H. Brezis, Analisi Funzionale, Liguori
4) G. De Marco M. Mariconda, Dispense del corso di Complementi di Analisi, https://www.math.unipd.it/ rampazzo/didattica/metodi2008/dispense complementCARLO.pdf
5) F.G. Alessio, Appunti di Analisi Matematica Tre,
https://dipmat.univpm.it/ alessio/fran/franDallegati/AN3ELE/analisi3bis.pdf
6) K.R. Payne, Misura ed Integrazione,
http://www.mat.unimi.it/users/payne/An4 notes 11-12.pdf

Programma dettagliato:
https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7176¬ifyeditingon=1

1) G.C. Barozzi, Matematica per L’ingegneria dell’Informazione, Zanichelli
2) W. Rudin, Principi di Analisi Matematica, McGraw Hill
3) H. Brezis, Analisi Funzionale, Liguori
4) G. De Marco M. Mariconda, Dispense del corso di Complementi di Analisi, https://www.math.unipd.it/ rampazzo/didattica/metodi2008/dispense complementCARLO.pdf
5) F.G. Alessio, Appunti di Analisi Matematica Tre,
https://dipmat.univpm.it/ alessio/fran/franDallegati/AN3ELE/analisi3bis.pdf
6) K.R. Payne, Misura ed Integrazione,
http://www.mat.unimi.it/users/payne/An4 notes 11-12.pdf

Detailed program:
https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7176¬ifyeditingon=1


Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2018-2019
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2018-2019

 


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