Matematica applicata

Il corso intende introdurre lo studio di approcci multiscala (micro-meso-macro) per modelli di sistemi multi-agente. Esempi tipici sono: traffico veicolare, pedoni, dinamica delle opinioni, flocking/swarming, mercati finanziari e così via. Il corso prevede anche attività di laboratorio per la parte computazionale relativa alla simulazione numerica dei modelli. 1. Conoscenza e capacità di comprensione Gli studenti che abbiano superato l'esame sapranno modellizzare e studiare proprietà qualitative di fenomeni fisici attraverso diverse scale di descrizione: dalla microscopica, alla cinetica, fino alla macroscopica. 2. Conoscenza e capacità di comprensione applicata Gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado sapranno usare tecniche numeriche efficienti, deterministiche e non, per la simulazione dei modelli, e saranno in grado di realizzare praticamente gli algoritmi in C++ o MATLAB. 3. Autonomia di giudizio Gli studenti saranno in grado di valutare la migliore scala di rappresentazione del fenomeno di riferimento, i risultati prodotti dai loro programmi, effettuare test e simulazioni. 4. Capacità comunicative Gli studenti sapranno esporre e spiegare le scelte di modellizzazione, le proprietà dei modelli, sia alla lavagna che su computer. 5. Capacità di apprendimento Le conoscenze acquisite permetteranno agli studenti di costruire le basi per ulteriori studi di ricerca relativi ai modelli di sistemi multi-agente.