L'insegnamento si propone di completare la formazione matematica di base, fornendo elementi della teoria delle funzioni di variabile complessa, della teoria delle distribuzioni, della teoria delle trasformate di Fourier e Laplace, della teoria della misura e dell’integrazione secondo Lebesgue e della teoria probabilistica presentata in maniera formale e rigorosa. Tali argomenti rivestono un ruolo centrale nelle applicazioni ingegneristiche. L'insegnamento è, inoltre, corredato da molti esempi che offrono spunti per ulteriori approfondimenti.
This course is intended to complete the foundational mathematical background by introducing key concepts from the theory of functions of complex variable, distribution theory, Fourier and Laplace transform theory, measure and Lebesgue integration theory, and probability theory presented in a formal and rigorous manner. These topics play a central role in engineering applications. The course also includes numerous examples, offering opportunities for further exploration.
Comprensione degli argomenti trattati e abilità di calcolo nell'utilizzo dei relativi strumenti matematici introdotti. Capacità di riconoscere ed utilizzare adeguati strumenti matematici nelle discipline ingegneristiche. Capacità di costruire un percorso logico utilizzando gli strumenti introdotti.
a) Knowledge and understanding
Students are taught some basic mathematical notions and tools for solving various problems ranging from signals analysis to the study of random phenomena. The theory of distributions provides a general language which enables to deal with signals arising in impulsive or discontinuous phenomena: this theory is the natural setting for the study of the Fourier and Laplace transforms. Students learn the techniques for the computation of the transforms of the main distributions: delta Dirac, Dirac comb, and piecewise regular functions included. Complex analysis is the proper setting for the theory of the Laplace transform and is the advanced tool for the analysis of singular phenomena and for the computation of integrals. Moreover, students are provided with the main probabilistic tools necessary for solving problems under uncertainty. They learn how to deal with random phenomena and with the variables involved in them.
b) Applying knowledge and understanding
At the end of the course students will be able to apply the analytical techniques required for the analysis of the signals of any nature (impulsive, erratic, etc.). Also, they will be expected to have acquired the skills to evaluate the probability of outcomes and extrapolate information useful in solving problems in electronic and telecommunication engineering. The ability to apply the gained knowledge will be verified through class exercises.
Conoscenza dei concetti e gli strumenti matematici presentati negli insegnamenti del I anno e del I semestre del II anno del Corso di Laurea in Matematica Per L'Ingegneria. In particolare: calcolo differenziale e integrale in una e più variabili, algebra lineare, geometria delle curve, topologia e metrica.
Students are required to be familiar with the notions and tools of the mathematics courses of the first two years: these include differential and integral calculus of one or several variables.
1. (30 ore) Funzioni di variabile complessa: derivabilità, funzioni olomorfe (o analitiche), condizioni di Cauchy-Riemann, integrali curvilinei in campo complesso. Teorema di Cauchy-Goursat, formula integrale di Cauchy, Serie di Taylor e di Laurent e conseguenze. Teorema dei residui, calcolo dei residui e calcolo di integrali con il metodo dei residui.
2. (12 ore) Teoria delle distribuzioni: definizione, operazioni fondamentali e distribuzioni notevoli. Derivata distribuzionale. Convergenza nel senso delle distribuzioni. Supporto di una distribuzione. Prodotto di convoluzione per funzioni e distribuzioni.
3. (18 ore) Trasformate di Fourier e Laplace per funzioni e distribuzioni: definizioni, proprietà, antitrasformate e formule di inversione. Trasformate notevoli.
4. (18 ore) Teoria della misura: spazi di misura e funzioni misurabili. Misura immagine. Integrazione secondo Lebesgue. Teoremi di convergenza monotona e dominata. Misure assolutamente continue. Teorema di Radon-Nikodym.
5. (22 ore) Calcolo delle probabilità: Spazi di probabilità. Spazi finiti e uniformi. Probabilità condizionata e indipendenza di eventi. Variabili aleatorie discrete e assolutamente continue e loro momenti. Esempi notevoli.
1. (27h) Function theory of complex variable: differentiability, Cauchy-Riemann equations, line integrals. Cauchy theorem, Cauchy integral formula, Taylor series of analytic functions, Laurent series. Residue theorem, computation of residues and application to the calculation of integrals.
2. (15h) Theory of distributions: definitions and basic operations (algebraic operations, translation, rescaling, derivatives), Dirac delta, p.v.(1/t), Dirac comb. Convolution of functions and distributions.
3. (18h) Fourier and Laplace transforms of functions and tempered distributions: definitions and properties, inverse transforms, inversion formula. Notable transforms.
4. (10h) Combinatorics, probability measures and related elementary properties. Conditional probability and independence.
5. (15h) Discrete and continuous random variables, distribution of a random variable. Notable examples.
6. (15h) Expectation, joint distribution, independence correlation, conditional expected values.
L'insegnamento si articola in due moduli: uno di Analisi Matematica (60 ore) e uno di Probabilità (40 ore). Il modulo di Analisi Matematica è a sua volta suddiviso in 40 ore di lezione e 20 ore di esercitazione.
Per quanto riguarda il modulo di Analisi Matematica, le lezioni sono dedicate alla presentazione degli argomenti del programma dell'insegnamento con definizioni, proprietà, teoremi ed alcune dimostrazioni ritenute utili per una migliore comprensione degli argomenti e per fornire gli strumenti necessari per sviluppare capacità di ragionamento logico-deduttivo da parte dello studente. Ogni argomento teorico trattato nelle lezioni viene arricchito da esempi introduttivi. Le ore di esercitazione sono, invece, dedicate esclusivamente allo svolgimento di esercizi e di temi d’esame, allo scopo principale di preparare lo studente per affrontare l'esame.
Per quanto riguarda il modulo di Probabilità, gli strumenti utilizzati e le finalità sono esattamente le stesse descritte in precedenza, ma senza una distinzione formale tra i momenti maggiormente dedicati alla teoria e quelli maggiormente dedicati agli esercizi.
Exercises will cover the topics of the lectures. Some of them will be carried out by the teacher at the blackboard, others will actively involve the students.
Il materiale principale è costituito dagli appunti delle lezioni e delle esercitazioni forniti dai docenti, da dispense e da esercizi disponibili in rete.
Inoltre, per il modulo di Probabilità si suggeriscono i seguenti testi (che NON vanno intesi come manuali dell'insegnamento, dato che non sono seguiti dal docente, ma come materiale di supporto per eventuali approfondimenti):
- P. Cannarsa, T. D'Aprile - Introduzione alla teoria della misura e all'analisi funzionale – Springer Verlag (2008)
- G. B. Folland - Real Analysis: Modern Techniques and their Applications - John Wiley & Sons (1999)
- J. Jacod, P. Protter - Probability Essentials - Springer Verlag (2004)
- P. Baldi - Calcolo delle Probabilità - McGraw-Hill (2011)
- S. M. Ross – Calcolo delle Probabilità - Apogeo (2013)
Infine, per il Modulo di Analisi si menzionano i seguenti testi, da intendersi SOLO ED ESCLUSIVAMENTE come un riferimento culturale e per eventuali approfondimenti (si tratta, infatti, di testi classici, ma molto avanzati, che vanno di gran lunga oltre gli scopi dell'insegnamento e non sono utilizzati dal docente per gli argomenti in programma):
- W. Rudin - Real and Complex Analysis - McGraw Hill (third edition - 1987)
- T. Needham - Visual Complex Analysis - Oxford University Press (1997)
- L. V. Ahlfors - Complex Analysis - McGraw Hill (1979)
- T. W. Gamelin - Complex Analysis - Springer-Verlag (2001)
- D- Mitrea - Distributions, Partial Differential Equations, and Harmonic Analysis - Springer (2013)
- L. Hormander - The Analysis of partial differential operators I - Springer-Verlag (second edition - 1989)
- S. Kesavan - Topics in Functional Analysis and Applications - New Age International (P) Limited, Publishers (1989)
Lecture notes will be available in the course web page.
Recommended textbook in probability:
Ross, S. 'A first course in Probability', Pearson Ed., 2014 (or any other edition).
Slides; Dispense; Libro di testo; Esercizi; Esercizi risolti; Video lezioni tratte da anni precedenti;
Lecture slides; Lecture notes; Text book; Exercises; Exercise with solutions ; Video lectures (previous years);
E' possibile sostenere l’esame in anticipo rispetto all’acquisizione della frequenza
You can take this exam before attending the course
Modalità di esame: Prova scritta (in aula); Prova orale facoltativa;
Exam: Written test; Optional oral exam;
...
L’esame è volto ad accertare la conoscenza degli argomenti elencati nel programma dell'insegnamento e la capacità di applicare la teoria ed i relativi metodi di calcolo alla soluzione di esercizi. Le valutazioni sono espresse in trentesimi.
L'esame consiste in una PROVA SCRITTA (OBBLIGATORIA) ed in una prova orale (a richiesta dei docenti o della/dello studente), verte sugli argomenti contenuti nel programma dell'insegnamento ed ha lo scopo di verificare il livello di conoscenza e di comprensione degli argomenti trattati. In particolare, la prova scritta si pone l’obiettivo di verificare le competenze di cui sopra (cfr. Risultati dell’apprendimento attesi): essa, infatti, comprende sia esercizi di calcolo, che richiedono la necessità di scegliere ed applicare lo strumento matematico più adeguato per la sua risoluzione, sia quesiti di tipo teorico, che richiedono la capacità da parte dello studente di costruire un concatenamento logico, applicando in sequenza risultati teorici visti a lezione.
La prova scritta è costituita da due parti:
1. QUESITI A RISPOSTA MULTIPLA: dieci quiz, di cui sei di Analisi Matematica e quattro di Probabilità;
2. QUESITI A RISPOSTA APERTA: uno o due quesiti composti, a loro volta, da più domande sia per la parte di Analisi Matematica che per quella di Probabilità..
Per quanto riguarda i quiz, ognuno presenta quattro possibili risposte, una sola delle quali è corretta. Ogni quiz è valutato 1 punto se corretto e 0 punti altrimenti, così che il punteggio massimo della parte quiz è pari a 10 punti. I quiz possono essere sia teorici che di calcolo.
Per quanto riguarda i quesiti a risposta aperta, il punteggio totale è di 13 punti per la parte di Analisi Matematica e 9 punti per quella di Probabilità, per un totale di 22 punti. I quesiti a risposta aperta possono contenere sia domande teoriche che esercizi di calcolo.
La durata della prova scritta è di due ore (120 minuti). La prova scritta si considera superata se il suo risultato è maggiore o uguale a 18/30, con almeno 6 punti acquisiti nella parte di Analisi Matematica (6 quiz+quesiti aperti per un massimo di 19 punti) ed almeno 4 punti acquisiti nella parte di Probabilità (4 quiz+quesiti aperti per un massimo di 13 punti) .
Se il punteggio totale è non superiore a 30, esso rappresenta il voto finale espresso in trentesimi. Se è 31 o 32, il voto finale è 30/30 o 30 e lode/30, rispettivamente.
Per lo svolgimento dell'esame è consentito l'utilizzo di una calcolatrice non programmabile e dei formulari predisposti dai docenti. Non è, invece, consentito (a meno di esplicita autorizzazione) l'uso di libri, quaderni, fogli con esercizi o altro materiale, così come l’utilizzo di qualsivoglia dispositivo elettronico ulteriore rispetto alla calcolatrice precedentemente menzionata.
I docenti, a loro discrezione, hanno la facoltà di richiedere una prova orale nel caso in cui ritengano opportuno un approfondimento per verificare il grado di preparazione della/dello studente. In tal caso, la/lo studente è tenuta/o a sostenerla. La prova orale può anche essere richiesta dalla/dallo studente in caso di valutazione maggiore o uguale a 18/30 nella prova scritta. L'eventuale prova orale concorre a determinare il voto finale dell'esame insieme con quella scritta. In particolare, essa può comportare sia l'innalzamento che l'abbassamento del voto conseguito allo scritto in base alla prestazione della/dello studente. In particolare, in caso di esito molto negativo, può anche comportare il non superamento dell'esame.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Written test; Optional oral exam;
The final exam is written. An oral exam is optional on students' request or at the discretion of the instructor.
The written exam is two hour long. Students are allowed to use only a non-programmable calculator and the formulae sheets provided by the instructors.
The written exam is composed of two parts:
1. ten multiple-choice quizzes, six of which in analysis and four in probability;
2. two exercises, one in analysis and one in probability, composed of different questions.
For each quiz, four possible answers are shown, only one of which is correct. The goal of the multiple choice test is to verify the understanding of the fundamental basic concepts of the analysis and probability parts.
Each answer to the test is evaluated 1 point if correct and 0 otherwise. Thus the maximum score to the test is 10.
The scope of the exercises of the second part is to verify the knowledge and capability to treat problems involving complex analysis, distributions theory, Fourier and Laplace transforms, probability, random variables and expected values.
The exercise in analysis is evaluated maximum 13 points, the one in probability 9 points.
To pass the written part of the exam students have to totalize at least 18/30, with at least 4/30 in probability and at least 6/30 in analysis.
If the sum of the two parts of the exam is less or equal to 30, it represents the final mark. If it is 31 or 32, the final mark is 30 or 30 with honor (30L) respectively.
Only students who passed the written exam can ask to be admitted to the oral exam.
In particular, if an oral exam is asked and performed, it becomes part of the evaluation together with the written part. Depending on the performance of the student, the final mark could be less, equal or greater than the total score of the written exam.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.