Qualità della formazione

A.A. 2011/12
Corso di Laurea Magistrale in FISICA DEI SISTEMI COMPLESSI (PHYSICS OF COMPLEX SYSTEMS)

Università: Politecnico di Torino
Collegio: Collegio di Ingegneria Elettronica, delle Telecomunicazioni e Fisica
Dipartimento: DISAT
Classe: LM-44 - MODELLISTICA MATEMATICO-FISICA PER L'INGEGNERIA
Esiste nella forma attuale dall'anno accademico: 2011/12
Lingua in cui si tiene il corso:
Indirizzo internet del corso: https://didattica.polito.it/pls/portal30/sviluppo.offerta_formativa.corsi?p_sdu_cds=37:24&p_a_acc=2012&p_header=N&p_lang=IT&p_tipo_cds=Z
Tasse: https://didattica.polito.it/tasse_riduzioni
Modalità di svolgimento: Corso di studio convenzionale

Il Corso di Studio in breve

Obiettivi formativi qualificanti

Attività formative dell'ordinamento didattico

Attività caratterizzanti

Ambito disciplinare	Settore	Cfu
Ambito disciplinare	Settore	Min	Max
Discipline ingegneristiche	ING-IND/06 - FLUIDODINAMICA ING-IND/22 - SCIENZA E TECNOLOGIA DEI MATERIALI ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI	27	36
Discipline matematiche, fisiche e informatiche	FIS/02 - FISICA TEORICA, MODELLI E METODI MATEMATICI FIS/03 - FISICA DELLA MATERIA	25	49

Attività affini o integrative

Ambito disciplinare	Settore	Cfu
Ambito disciplinare	Settore	Min	Max
Attività formative affini o integrative	FIS/01 - FISICA SPERIMENTALE FIS/02 - FISICA TEORICA, MODELLI E METODI MATEMATICI	12	20

Altre attività

Ambito disciplinare		Cfu min	Cfu max
A scelta dello studente	A scelta dello studente	8	8
Per prova finale e conoscenza della lingua straniera	Per la prova finale	12	30
Altre attività (art. 10)	Abilità informatiche e telematiche	-	-
Altre attività (art. 10)	Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro	-	-
Altre attività (art. 10)	Tirocini formativi e di orientamento	12	18
Altre attività (art. 10)	Ulteriori conoscenze linguistiche	-	-
Per stages e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali	Per stages e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali	-	-

Esporta Excel Attività formative

Questo corso di laurea magistrale è rivolto in particolare agli studenti in possesso di una laurea triennale in Ingegneria, Fisica, e Matematica.

Oggi chi vuole innovare in un contesto scientifico e tecnologico di frontiera - dai nuovi materiali alle nano scienze, dalla biologia dei sistemi alle neuroscienze, dalla computazione all'ingegneria delle reti, fino alla web economy e alla modellizzazione del mercato finanziario - deve saper padroneggiare i concetti e le metodologie più avanzate per trattare con sistemi complessi. Per questo abbiamo creato un corso di laurea che già nella sua dislocazione su più sedi prestigiose in Italia e Francia mira ad offrire il meglio delle tecniche necessarie ad affrontare lo studio di problemi di natura interdisciplinare.

L'obiettivo del corso internazionale di laurea magistrale in Physics of Complex Systems consiste nel formare una figura professionale e/o un potenziale ricercatore in grado di applicare congiuntamente le conoscenze e le metodologie della fisica moderna, della matematica applicata, dell'ingegneria - in particolare dell'informazione - e della biologia computazionale alla analisi, modellizzazione e simulazione di sistemi complessi.

Quadro A1 - Consultazione con le organizzazioni rappresentative - a livello nazionale e internazionale, della produzione di beni e servizi, delle professioni

Organo o soggetto accademico che effettua la consultazione

Organizzazioni consultate o direttamente o tramite documenti di settore

Modalità e tempi di studi e consultazioni

Documentazione

Il profilo professionale che il CdS intende formare

Principali funzioni e competenze della figura professionale

Esperto in modellizzazione e simulazione di sistemi complessi

Funzioni

Si tratta di un laureato magistrale che, tipicamente nel contesto di un laboratorio di ricerca e sviluppo, o un centro di calcolo, pubblico o privato, deve analizzare un sistema complesso, ovvero un sistema costituito da molti gradi di libertà tra loro interagenti, formularne un modello e studiarne il comportamento mediante tecniche analitiche e computazionali. I problemi studiati possono appartenere a domini molto diversi tra loro, dalla fisica dei materiali alla teoria dell'informazione, dall'ingegneria alla biologia molecolare e cellulare, all'economia e alla finanza. Sono spesso di natura interdisciplinare, a cavallo tra due o più discipline. Gli approcci metodologici sono però comuni, basati sugli strumenti della fisica moderna (statistica e quantistica) e sulle sue applicazioni a problemi di ottimizzazione e di inferenza statistica. Anche il contesto è tipicamente interdisciplinare, e comporta ad esempio lavorare a contatto con degli ingegneri su problemi di reti, con dei biologi su problemi di genomica, proteomica o neuroscienze, oppure con dei medici per sviluppare strumenti automatici di supporto alla diagnostica, o ancora con degli economisti per analizzare grandi masse di dati nell'economia del web.

Competenze

- Saper modellizzare, in particolare saper formulare un modello, tipicamente utilizzando gli strumenti della fisica statistica e quantistica e della teoria dell'informazione, di un sistema con molti gradi di libertà tra loro interagenti.

- Saper stimare (inferire) i parametri di un modello analizzando una grande massa di dati sperimentali.

- Saper analizzare (risolvere) un modello, utilizzando approssimazioni analitiche e strumenti numerici (simulazioni).

- Saper interagire con specialisti di settori affini (ad esempio biologi, teorici dell'informazione, ingegneri, economisti)

Codici ISTAT
2.1.1.1.1	Fisici

Quadro A4a - Obiettivi formativi specifici del Corso e descrizione del percorso formativo

Il corso di studi, interamente in lingua inglese, è articolato su tre semestri di lezioni, rispettivamente a Trieste presso la SISSA (Scuola Internazionale di Studi Superiori Avanzati), a Torino presso il Politecnico, e a Parigi presso il consorzio delle Università 6, 7, 11 e l'École Normale Supérieure di Cachan. Infine, il quarto semestre è dedicato ad una scuola multidisciplinare (Spring School europea) costituita da vari moduli tra cui gli studenti possono scegliere, e al lavoro di tesi.

Il corso prevede un numero massimo di iscritti sulle tre sedi.

Il percorso formativo si caratterizza per una natura prettamente metodologica, una solida formazione nelle discipline della fisica statistica e quantistica e dell'ingegneria dell'informazione, e una forte componente computazionale, e si svolge in un contesto internazionale.

La dimensione internazionale del corso di studi permette agli studenti di approfondire la conoscenza della lingua inglese, nella quale vengono svolti tutti gli insegnamenti, e di praticarla, in altre sedi universitarie e a contatto con studenti e docenti di altre nazionalità e con le modalità didattiche di un altro sistema universitario.
Il percorso di studi è strutturato in modo da fornire conoscenze e competenze nelle seguenti aree disciplinari:
- fisica moderna: ad una solida formazione sui più moderni concetti e metodi della fisica statistica, e sulle sue connessioni con la teoria dell'informazione e con la biofisica, si affianca lo studio della fisica quantistica, in particolare dello stato solido, e delle tecniche sperimentali per la fisica della materia;
- ingegneria dell'informazione: vengono descritti e applicati (a) i più moderni metodi numerici e di simulazione, deterministici e stocastici, evidenziando le loro relazioni con la fisica statistica e (b) i principali algoritmi per l'ottimizzazione combinatoria e l'inferenza statistica, e le loro applicazioni alla bioinformatica;
- applicazioni della fisica e della chimica all'ingegneria: utilizzando i metodi della fisica moderna, in particolare statistica, vengono studiati problemi di dinamica non lineare e dei fluidi e modelli di materia soffice (cristalli liquidi, polimeri, membrane, gel, materiali granulari);
- sistemi biologici: vengono analizzati problemi complessi negli ambiti delle neuroscienze e della biologia molecolare e cellulare, inquadrandoli alla luce delle metodologie fisico-statistiche e computazionali.

Tutti i corsi saranno caratterizzati da una sostanziale trattazione di metodi matematici avanzati, per i quali sono anche previsti corsi specifici.

Pagina web del corso: http://www.polito.it/pcs

Quadro A4b - Risultati di apprendimento attesi

Area di apprendimento	Risultati di apprendimento attesi	Insegnamenti / attivita formative
Fisica statistica, quantistica e sperimentale	Conoscenza e capacità di comprensione Gli insegnamenti di questa area di apprendimento formano lo studente su tematiche avanzate di fisica statistica, relative a transizioni di fase, approssimazioni analitiche, sistemi eterogenei e disordinati, teoria statistica dei campi, processi stocastici e sistemi fuori dall'equilibrio. A questo si aggiunge una formazione in fisica quantistica della materia e in particolare dello stato solido, e un'introduzione alle moderne tecniche sperimentali per la fisica della materia. L'apprendimento avviene per mezzo di lezioni frontali e, per la parte di fisica sperimentale, esercitazioni in laboratorio. Di conseguenza viene valutato per mezzo di esami scritti e orali e, per la parte di fisica sperimentale, prove di laboratorio. Il lavoro in laboratorio si svolge in piccoli gruppi. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Gli insegnamenti di questa area di apprendimento conducono lo studente ad applicare concetti e metodi avanzati di fisica moderna, in particolare fisica statistica e quantistica, alla descrizione di fenomeni fisici complessi, caratterizzati dalla presenza di un grande numero di gradi di libertà tra loro in interazione. Lo sviluppo di queste capacità avviene attraverso lo studio individuale e le esercitazioni in aula e, per la parte di fisica sperimentale, in laboratorio. Viene valutato per mezzo di esami scritti e orali e, per la parte di fisica sperimentale, prove di laboratorio.
Applicazioni della fisica e della chimica all'ingegneria	Conoscenza e capacità di comprensione Gli insegnamenti di questa area di apprendimento formano lo studente su un insieme di applicazioni della fisica e della chimica a problemi relativi all'ingegneria. Dallo studio della dinamica dei sistemi, in particolare fluidi, non lineari, si arriva ai fenomeni del caos e della turbolenza. Vengono inoltre studiati i principali fenomeni fisico-chimici della materia soffice, in cristalli liquidi, polimeri, membrane, gel, materiali granulari. L'apprendimento avviene per mezzo di lezioni frontali e viene valutato per mezzo di esami scritti e orali. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Gli insegnamenti di questa area di apprendimento conducono lo studente ad applicare conoscenze fisico-chimiche in contesti vicini all'ingegneria, nei quali imparano a descrivere e analizzare fenomeni che coinvolgono uno spettro di differenti scale spaziali e temporali, e ad individuare i gradi di libertà rilevanti. Lo sviluppo di queste capacità avviene attraverso lo studio individuale e le esercitazioni in aula e viene valutato per mezzo di esami scritti e orali.
Algoritmi, metodi numerici e di simulazione	Conoscenza e capacità di comprensione Gli insegnamenti di questa area di apprendimento formano lo studente sui concetti della complessità computazionale, sui principali metodi numerici e di simulazione (Monte Carlo, dinamica molecolare) utilizzati nella fisica moderna e sui principali algoritmi per la soluzione di problemi complessi di inferenza statistica e ottimizzazione combinatoria, permettendogli di comprendere le relazioni che intercorrono tra queste metodologie. L'apprendimento avviene per mezzo di lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio computazionale, e viene valutato per mezzo di esami scritti e orali e prove di laboratorio. Il lavoro in laboratorio si svolge in piccoli gruppi. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Gli insegnamenti di questa area di apprendimento conducono lo studente a saper scegliere le metodologie e gli algoritmi più appropriati, ad adattarli di volta in volta a un problema specifico, ad implementarli in un codice, e ad analizzare da un lato i risultati ottenuti per mezzo di tale codice e dall'altro il comportamento dell'algoritmo scelto nel caso specifico. Lo sviluppo di queste capacità avviene attraverso lo studio individuale, le esercitazioni in aula e in laboratorio computazionale. Viene valutato per mezzo di esami scritti e orali e prove di laboratorio computazionale.
Sistemi biologici	Conoscenza e capacità di comprensione Gli insegnamenti di questa area di apprendimento formano lo studente alla modellizzazione e all'analisi di problemi complessi nel campo della biologia, fornendo il linguaggio e le conoscenze necessarie nei settori delle neuroscienze, della biofisica molecolare e cellulare e della bioinformatica, e inquadrandole alla luce delle metodologie fisico-statistiche e computazionali. L'apprendimento avviene per mezzo di lezioni frontali e viene valutato per mezzo di esami scritti e orali. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Gli insegnamenti di questa area di apprendimento conducono lo studente ad applicare le proprie capacità di modellizzazione e analisi in un contesto fortemente interdisciplinare. Lo studente apprende ad individuare le caratteristiche principali, fisiche e/o informazionali, di un sistema biologico e a tradurle in un modello sulla base del quale formulare delle predizioni. Lo sviluppo di queste capacità avviene attraverso lo studio individuale e le esercitazioni in aula e viene valutato per mezzo di esami scritti e orali.
Crediti liberi
Tesi

Autonomia di giudizio

Gli studenti acquisiscono autonomia di giudizio e capacità critica a vari livelli, in particolare:

- imparando a formulare un modello di un sistema complesso, attività che richiede di individuare i gradi di libertà rilevanti e le interazioni tra di essi;

- imparando a scegliere le tecniche, analitiche e/o computazionali, più adatte a risolvere, in maniera esatta o approssimata, il modello formulato;

- imparando ad interpretare i risultati ottenuti attraverso la soluzione del modello.

Lo sviluppo di queste abilità avviene certamente durante la rielaborazione individuale del materiale presentato a lezione, ma il corso multidisciplinare e il lavoro di tesi rivestono un'importanza particolare, per il maggior grado di autonomia richiesta allo studente in queste attività. Il livello di acquisizione dell'autonomia di giudizio viene quindi verificato durante gli esami di ciascun insegnamento, ma in particolare durante il corso multidisciplinare e il lavoro di tesi.

Abilità comunicative

Lezioni, esercitazioni ed esami si svolgono interamente in lingua inglese, il che permette agli studenti di praticare e approfondire questa lingua, per quanto riguarda sia la lettura e la scrittura che la conversazione. Inoltre la natura internazionale del corso, che prevede la compresenza di studenti di varie nazionalità (principalmente italiana e francese) e la permanenza in diverse sedi (Trieste, Torino, Parigi) stimola il confronto tra realtà differenti e lo sviluppo di relazioni in un contesto almeno europeo.

Le attività di laboratorio, sperimentali e computazionali, offrono la possibilità di migliorare la capacità di lavorare in gruppo.

Anche gli esami e la tesi si svolgono interamente in lingua inglese.

Capacità di apprendimento

La formazione ha un'impronta prettamente metodologica e multidisciplinare, il che permette agli studenti di maturare la capacità di continuare a formarsi autonomamente, anche una volta terminato il corso di studi, sugli sviluppi scientifici e tecnologici più recenti. La tesi di laurea magistrale è un momento particolarmente importante nello sviluppo di queste capacità. In particolare, gli studenti sono messi in condizione di affrontare un percorso di dottorato di ricerca, o un master di secondo livello, in discipline fisiche o ingegneristiche, in Italia o all'estero.
Il livello di acquisizione di questa capacità viene naturalmente verificato durante gli esami di ciascun insegnamento, e in modo particolare durante il lavoro di tesi.

Quadro A5 - Prova finale