- Oggetto:
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Modelli di sistemi complessi
- Oggetto:
Models of complex systems
- Oggetto:
Anno accademico 2017/2018
- Codice dell'attività didattica
- MFN0247A
- Docente
- Prof. Domenico Zambella
- Insegnamento integrato
- Modellistica Molecolare - DM 270 (MFN0247)
- Corso di studi
- LM in Biotecnologie Industriali
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 3
- SSD dell'attività didattica
- MAT/02 - algebra
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Orale
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il modulo "Modelli di sistemi complessi" fornisce una panoramica di tecniche che consentono di rappresentare e simulare il comportamento di sistemi che presentano un alto grado di complessità.
The part "Model of complex systems" presents various techniques for the representation and the simulation of the behaviour of systems with high degree of complexity.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Lo studente dovrà essere in grado di comprendere, impostare ed elaborare un progetto di modellizzazione.
The student shall be able to understand and project suitable models for various fenomena.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni frontali (24 ore).
Lectures (24 hours)
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Written examination which consists in four-five open questions. The duration is one hour.
- Oggetto:
Programma
Modulo: “Modelli di sistemi complessi”
Modelli deterministici
(Richiami ed elementi di equazioni differenziali)
Modelli di evoluzione di una popolazione isolata:
Modelli continui; modello di Malthus (esponenziale), modello logistico; stabilità della dinamica nei punti di equilibrio.
Modelli discreti; modello di Malthus (esponenziale), modello logistico; stabilità della dinamica nei punti di equilibrio.Modelli di interazione tra popolazioni:
Il modello di Lotka-Volterra; stabilità della dinamica nei punti di equilibrio; dinamiche caotiche (cenni).
Modelli stocastici
(Richiami ed elementi di teoria della probalità)
Processi di Markov, cammini casuali (cenni).
Modelli di adattamento all'ambiente: Fitness
Modello di diffusione
Esempi ed applicazioni di interesse biochimico.
Part: “Models of complex systems”
Deterministic models.
(Elements of theory of differenzial equations)
Evolution models for an isolated population:
Continuous models; Malthus model, logistic model in the continuous case; stability of dynamics around equilibrium.
Discrete models; Malthus model, logistic model in the discrete case; stability of dynamics around equilibrium.Models of interactions between populations:
Lotka-Volterra model; stability of dynamics around equilibrium; elements of chaotic dynamics.
Stochastic models
(elements of theory of probability)
Markov processes, random walks (elements).
Fitness
Model of diffusion.
Example of applications of bio-chemical interest.Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
G. Gaeta, Modelli Matematici in Biologia, Springer Italia, 2007
L. Edelstein-Keshet, Mathematical Models in Biology, SIAM Classics in applied mathematics 46, 2004
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