Obiettivi del modulo di insegnamento: 1) conoscere la gerarchia dei livelli di organizzazione in biologia; 2) conoscere i modelli principali di organizzazione cellulare dei viventi; 3) comprendere la struttura e le funzioni principali della cellul
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Programma Variabili casuali esponenziale, normale, normale multivariata, chi quadrato, t di Student.
Stimatore della media, della varianza. Intervallo di confidenza, p-value.
Modelli di serie temporali
Sequenze di variabili ind
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Durante il corso si rifletterà, facendo riferimento a quadri teorici sviluppati dalla ricerca in didattica della matematica, sulle principali problematiche dell’insegnamento-apprendimento di questa disciplina nella scuola secondaria. Tale ri
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Corso di Metodi Matematici in Meccanica Statistica, a.a. 2023/24, docente Giada Basile


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Obiettivi principali Obiettivi dell’insegnamento sono: 1) conoscere la gerarchia dei livelli di organizzazione in biologia; 2) conoscere i modelli principali di organizzazione cellulare dei viventi; 3) comprendere la struttura e le funzioni
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Durante il corso si rifletterà, facendo riferimento a quadri teorici sviluppati dalla ricerca in didattica della matematica, sulle principali problematiche dell’insegnamento-apprendimento di questa disciplina nella scuola secondaria. Tale ri
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Inizio del corso: 25/9/2023
Orario: Lun 10:00-12:00 Aula PiconeMer 15:00-17:00 Aula PiconeVen 12:00-14:00 Aula IV
Ricevimento: Venerdì 10:30-11:30 o su appuntamento, stanza 106 (primo piano CU006)

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Scopointrodurre lo studente al linguaggio statistico seguendo un percorso matematicamente rigoroso. Il corso è pensato come una prima introduzione al soggetto e non verranno trattati applicazioni statistiche reali. Tuttavia dopo aver seguito il cors
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Corso di TFA per la classe 059 di Didattica della Matematica, I modulo Prof Lanciano - Univ. La Sapienza - Roma E-mail     nicoletta.lanciano@uniroma1.it Rcevimento studio n 9, Dip di Matematica, su appuntamento Lezioni : lunedi e mercoledi tr
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Metodi Matematici in Meccanica Statisticaa.a. 2022/23
docente: Giada Basile



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Nel corso verranno fornite le basi metodologiche e le tecniche algoritmiche per la soluzionedi problemi reali formulati come problemi di massimo e di minimo su spazi di dimensione finita.Verranno inoltre studiati i principali modelli e algoritmi di m
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Programma

Benvenuti alla pagina e-learning di ModA, Modelli Analitici per le Applicazioni, edizione 2022/23. Qui troverete notizie utili per il corso, a partire dal programma (di massima)1. Reti di reazioni2. Modelli deterministici in epidemio
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Istituzioni di ProbabilitàCdL Matematica Magistrale, I anno

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Il corso di Fondamenti di Analisi Numerica ha lo scopo di fornire allo studente una serie di metodi avanzati di Analisi Numerica per comprendere e risolvere problemi di interesse in matematica ed applicazioni.In particolare sono esaminati contenuti d
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Luogo, date e ore:
Aula Picone Martedì dalle 14.15 alle 16.00 e Giovedì dalle 16.15 alle 18.00Testi di riferimento: 
1. Markov Chains (Chapters 1-3), J.R. Norris, University of Cambridge
2. Markov Chains and Mixing Times (Chapte
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Metodi Matematici in Meccanica Statisticaa.a. 2021/22
docente: Giada Basile


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Pagina per gli studenti del percorso d'eccellenza Magistrale, anno accademico 2021-22. 
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Corso di modelli analitici per l'anno accademico 2021-2022, il corso si tiene nel primo semestre
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Anno Accademico: 2021-22 Docente: Piero D'Ancona Corso di Laurea: Matematica Magistrale Crediti formativi: 6 CFU Semestre: I




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Nel corso verranno introdotte le  distribuzioni, gli spazi di Sobolev e la trasformata di Fuorier.  
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Il corso è un'introduzione a speciali classi di algebre di Lie di dimensione infinita. Si cercherà da una parte di sviluppare alcuni importanti argomenti della teoria finito dimensionale (rappresentazioni finito-dimensionali, forme intere, basi di
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Il corso si svolgerà nel 2o semestre ed è particolarmente rivolto agli studenti della LM in Matematica Applicata del curriculum Data Science.Tratteremo varie tecniche per l'analisi ed il trattamento dei dati (numerici, testuali, immagini,..) con ap
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anno accademico:  2021/2022docente: Graziano Crastacorso di laurea:  Matematica Applicata (Magistrale), II annotipo di attività formativa:  opzionale integrativocrediti formativi:  6 (48 ore di lezione)


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Nell'ambito del percorso d'eccellenza magistrale ogni studente sceglie un docente (tutor, che può coincidere con il relatore di tesi) con cui accordarsi sulle attività extra da svolgere.
Esempi di attività extra sono (ma non si limitano a
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