MODELLAZIONE E SIMULAZIONI NUMERICHE

Il corso mirera' innanzi tutto a porre le necessarie basi di teoria di probabilità e statistica, con enfasi su tecniche computazionali (generazione di distribuzioni di probabilità, tecniche basilari di analisi dei dati). L'analisi dei dati potrà essere anche il pretesto per parlare di modellazione nella semplice forma del data fitting. Una quota rilevante del corso verterà su applicazioni della teoria dei processi markoviani. Si affrontera' come argomento principale l'applicazione di questo formalismo alla modellizzazione di code. Agli studenti di Fisica eventualmente presenti si proporranno semplici esempi di applicazione del MonteCarlo dinamico. A studenti di Matematica eventualmente presenti si offrirà una elementare introduzione alla teor ia delle equazioni differenziali stocastiche, in particolare equazione di Langevin e sue semplici applicazioni (moto browniano e tree-cutting problem). Si forniranno brevi cenni al problema della percolazione come esempio di semplice modello per una molteplicità di fenomeni.