1. [I]nfo
  2. [M]oduli
  3. [B]acheca
  4. [P]rogramma
  5. [O]rari
  6. [E]sami
  7. E[v]enti
  8. [F]iles

Generali:

  • Dipartimento: Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali
  • Settore Ministeriale: INF/01
  • Codice di verbalizzazione: 8066024
  • Metodi di insegnamento: Frontale
  • Metodi di valutazione: Orale
  • Prerequisiti: Fondamenti di Algoritmi e Complessità; Fondamenti di Matematica Discreta e Continua.
  • Obiettivi: Programma Generale: Studio delle principali tecniche algoritmiche per problemi combinatorici provenienti da diversi ambienti applicativi (reti di comunicazione, scheduling di risorse, riconoscimento di sequenze del DNA, compressione dati). Tale studio e' svolto mediante un insieme omogeneo di esempi globali dell'approccio matematico-informatico per la risoluzione di problemi (Problem Solving): APPLICAZIONE dal MONDO REALE ----> MODELLO MATEMATICO DEL PROBLEMA ----> SOLUZIONE ALGORITMICA ----> ANALISI MATEMATICA DELLA CORRETTEZZA E DELL'EFFICIENZA DELLA SOLUZIONE PROPOSTA Questi esempi globali sono organizzati temporalmente in classi omogenee determinate dalla tecnica algoritmica utilizzata. Pertanto, lo scopo e' quello di individuare gli aspetti strutturali tipici di una tecnica algoritmica riscoprendoli nella risoluzione di diversi problemi di varia natura applicativa. Le tecniche fondamentali sono TRE: Il Metodo Goloso (GREEDY) La Programmazione Dinamica Le Riduzioni Polinomiali Inoltre, tempo permettendo, un ciclo di alcune lezioni finali saranno dedicate agli algoritmi randomizzati. - Obiettivi formativi: La figura professionale e/o accademica che si intende formare è un esperto in Problem Solving: la situazione tipica negli ambienti lavorativi dove operano gli informatici ed i matematici è quella in cui bisogna modellare un problema proveniente da un'applicazione reale e poi fornire una soluzione algoritmica efficiente per questo problema. L'expertise fornita da questo corso permette di (i) definire in modo opportuno le caratteristiche ed i vincoli più importanti del problema sulla base della specifica applicazione; (ii) determinare le proprietà strutturali del problema e, grazie ad esse, riconoscere con successo la tecnica algoritmica più adeguata ed efficiente per quel particolare problema.
  • Ricevimento: per appuntamento tramite email

Didattica:

  • A.A.: 2011/2012
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 6
  • Obbligo di Frequenza: No
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