ingegneria informatica

L’insegnamento vuole sviluppare la capacità da parte dello/a studente/ssa di visualizzare un problema usando un approccio geometrico per la soluzione, e di comprendere argomenti logico deduttivi sottolineando il ruolo delle ipotesi, ad esempio, tramite la costruzione di esempi e controesempi. Lo/a studente/ssa acquisisce strumenti e tecniche che permettono di operare con enti geometrici (vettori nel piano e nello spazio, rette, piani, coniche e quadriche) e algebrici (sistemi di equazioni lineari, matrici, polinomi, autovalori, autovettori, spazi vettoriali e loro trasformazioni). Lo/a studentessa acquisisce inoltre la capacità di collegare aspetti geometrici ed algebrici dello stesso problema. Infine egli/ella acquisisce le competenze necessarie per trattare numericamente, anche mediante l’utilizzo di un calcolatore, tutte quelle situazioni in cui i metodi algebrici non sono applicabili con “carta e penna� (ad esempio, risoluzione di un sistema lineare con un numero elevato di incognite ed equazioni). In particolare, lo/a studente/ssa impara a identificare un ente geometrico/algebrico, a riconoscerne le proprietà teoriche e a individuare e applicare il metodo algebrico/numerico più opportuno per il suo trattamento. L’implementazione e l’applicazione dei metodi numerici viene effettuata tramite il software MATLAB, di cui verrà appresa la sintassi di base.

L’insegnamento di Algebra Lineare e Geometria ha due obiettivi principali. Il primo è presentare argomenti di base di algebra lineare e geometria analitica, usando la geometria come motivazione, educando lo studente a pensare in modo geometrico, e quindi sviluppare l'intuizione, e a seguire il ragionamento logico deduttivo utilizzando un linguaggio formale appropriato. Il secondo obiettivo è presentare agli studenti i concetti fondamentali di alcuni metodi numerici di base dell’algebra lineare e la loro implementazione in ambiente Matlab, software numerico ormai ampiamente diffuso nel campo dell’ingegneria. In questo modo si vuole mostrare come gli aspetti teorici, simbolici e numerici interagiscono tra loro.

• Vettori nel piano e nello spazio e loro operazioni. Prodotto scalare, prodotto vettoriale e prodotto misto. Rette e piani nello spazio. Proiezioni ortogonali. • Matrici e loro operazioni. Matrici fortemente ridotte per righe. Sistemi di equazioni in forma matriciale e loro risoluzione con applicazioni geometriche. Equazioni matriciali, calcolo dell’inversa di una matrice. Determinanti. • Spazi vettoriali: definizioni, esempi ed applicazioni. Sottospazi vettoriali. Operazioni notevoli fra sottospazi. • Combinazioni lineari e dipendenza lineare. Metodo degli scarti. Basi di uno spazio vettoriale. Dimensione di uno spazio vettoriale. Dimensione di un sottospazio vettoriale finitamente generato. • Lo spazio vettoriale dei polinomi. La formula di Grassmann. • Applicazioni lineari. Immagine di un’applicazione lineare. Applicazioni lineari iniettive e suriettive. Isomorfismi. • Matrice di un’applicazione lineare. Endomorfismi e matrici quadrate. • Autovalori e autovettori. Autospazi di endomorfismi e di matrici. Polinomio caratteristico e spettro di un endomorfismo. Diagonalizzazione di un endomorfismo. • Basi ortonormali, matrici ortogonali. Algoritmo di Gram-Schmidt. Diagonalizzazione di matrici simmetriche mediante matrici ortogonali. Forme quadratiche e carattere di definizione. • Problemi metrici : distanza punto-retta, punto-piano, retta-retta. • Geometria quadratica: coniche, sfere. Quadriche non-degeneri in forma canonica. Riconoscimento di una quadrica. • Aritmetica di macchina: numeri di macchina, operazioni di macchina, errore di arrotondamento. Condizionamento di un problema numerico. Stabilità di un algoritmo. • Sistemi lineari: condizionamento e metodi numerici diretti. Fattorizzazioni di matrici: PA=LU, Choleski, QR e loro principali applicazioni. • Autovalori di matrici: condizionamento e metodi numerici: potenze, potenze inverse, QR (cenni). Decomposizione ai valori singolari di matrici e sue principali applicazioni.

E' possibile sostenere l?esame in anticipo rispetto all?acquisizione della frequenza

Sul portale della didattica sarà disponibile il materiale didattico preparato dai docenti contenente anche esercizi svolti e proposti. Si fornisce una lista di testi di riferimento frequentemente utilizzati. M. Ferrarotti, M. Abrate “Lezioni di Algebra Lineare�, CELID, 2018. M. Ferrarotti, M. Abrate “Lezioni di Geometria�, CELID, 2018. L. Gatto, Lezioni di Algebra lineare e Geometria, CLUT, 2018. S. Greco, P. Valabrega, Lezioni di Geometria, Vol. 1 Algebra lineare, Vol. 2 Geometria Analitica, Ed. Levrotto e Bella, Torino 2009. G. Monegato, Metodi e algoritmi per il Calcolo Numerico, CLUT, 2008. A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio, Scientific Computing with MATLAB and OCTAVE, Springer, 2014. G. Strang, Algebra Lineare, Apogeo, 2008. G. Strang, Introduction to Linear Algebra, Wellesley-Cambridge Press, 2016. E. Carlini, LAG: the written exam v1 and v2, CLUT 2019. E. Carlini, 50 quiz di Geometria CELID 2011. G. Casnati, M.L. Spreafico, Allenamenti di Geometria, Ed. Esculapio, Bologna 2013. J. Cordovez, Chissà chi lo sa?, CLUT 2013. L. Scuderi, Laboratorio di Calcolo Numerico, CLUT, 2005.

L’insegnamento vuole sviluppare la capacità da parte dello/a studente/ssa di visualizzare un problema usando un approccio geometrico per la soluzione, e di comprendere argomenti logico deduttivi sottolineando il ruolo delle ipotesi, ad esempio, tramite la costruzione di esempi e controesempi. Lo/a studente/ssa acquisisce strumenti e tecniche che permettono di operare con enti geometrici (vettori nel piano e nello spazio, rette, piani, coniche e quadriche) e algebrici (sistemi di equazioni lineari, matrici, polinomi, autovalori, autovettori, spazi vettoriali e loro trasformazioni). Lo/a studentessa acquisisce inoltre la capacità di collegare aspetti geometrici ed algebrici dello stesso problema. Infine egli/ella acquisisce le competenze necessarie per trattare numericamente, anche mediante l’utilizzo di un calcolatore, tutte quelle situazioni in cui i metodi algebrici non sono applicabili con “carta e penna� (ad esempio, risoluzione di un sistema lineare con un numero elevato di incognite ed equazioni). In particolare, lo/a studente/ssa impara a identificare un ente geometrico/algebrico, a riconoscerne le proprietà teoriche e a individuare e applicare il metodo algebrico/numerico più opportuno per il suo trattamento. L’implementazione e l’applicazione dei metodi numerici viene effettuata tramite il software MATLAB, di cui verrà appresa la sintassi di base.

L’insegnamento di Algebra Lineare e Geometria ha due obiettivi principali. Il primo è presentare argomenti di base di algebra lineare e geometria analitica, usando la geometria come motivazione, educando lo studente a pensare in modo geometrico, e quindi sviluppare l'intuizione, e a seguire il ragionamento logico deduttivo utilizzando un linguaggio formale appropriato. Il secondo obiettivo è presentare agli studenti i concetti fondamentali di alcuni metodi numerici di base dell’algebra lineare e la loro implementazione in ambiente Matlab, software numerico ormai ampiamente diffuso nel campo dell’ingegneria. In questo modo si vuole mostrare come gli aspetti teorici, simbolici e numerici interagiscono tra loro.

• Vettori nel piano e nello spazio e loro operazioni. Prodotto scalare, prodotto vettoriale e prodotto misto. Rette e piani nello spazio. Proiezioni ortogonali. • Matrici e loro operazioni. Matrici fortemente ridotte per righe. Sistemi di equazioni in forma matriciale e loro risoluzione con applicazioni geometriche. Equazioni matriciali, calcolo dell’inversa di una matrice. Determinanti. • Spazi vettoriali: definizioni, esempi ed applicazioni. Sottospazi vettoriali. Operazioni notevoli fra sottospazi. • Combinazioni lineari e dipendenza lineare. Metodo degli scarti. Basi di uno spazio vettoriale. Dimensione di uno spazio vettoriale. Dimensione di un sottospazio vettoriale finitamente generato. • Lo spazio vettoriale dei polinomi. La formula di Grassmann. • Applicazioni lineari. Immagine di un’applicazione lineare. Applicazioni lineari iniettive e suriettive. Isomorfismi. • Matrice di un’applicazione lineare. Endomorfismi e matrici quadrate. • Autovalori e autovettori. Autospazi di endomorfismi e di matrici. Polinomio caratteristico e spettro di un endomorfismo. Diagonalizzazione di un endomorfismo. • Basi ortonormali, matrici ortogonali. Algoritmo di Gram-Schmidt. Diagonalizzazione di matrici simmetriche mediante matrici ortogonali. Forme quadratiche e carattere di definizione. • Problemi metrici : distanza punto-retta, punto-piano, retta-retta. • Geometria quadratica: coniche, sfere. Quadriche non-degeneri in forma canonica. Riconoscimento di una quadrica. • Aritmetica di macchina: numeri di macchina, operazioni di macchina, errore di arrotondamento. Condizionamento di un problema numerico. Stabilità di un algoritmo. • Sistemi lineari: condizionamento e metodi numerici diretti. Fattorizzazioni di matrici: PA=LU, Choleski, QR e loro principali applicazioni. • Autovalori di matrici: condizionamento e metodi numerici: potenze, potenze inverse, QR (cenni). Decomposizione ai valori singolari di matrici e sue principali applicazioni.

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Sul portale della didattica sarà disponibile il materiale didattico preparato dai docenti contenente anche esercizi svolti e proposti. Si fornisce una lista di testi di riferimento frequentemente utilizzati. M. Ferrarotti, M. Abrate “Lezioni di Algebra Lineare�, CELID, 2018. M. Ferrarotti, M. Abrate “Lezioni di Geometria�, CELID, 2018. L. Gatto, Lezioni di Algebra lineare e Geometria, CLUT, 2018. S. Greco, P. Valabrega, Lezioni di Geometria, Vol. 1 Algebra lineare, Vol. 2 Geometria Analitica, Ed. Levrotto e Bella, Torino 2009. G. Monegato, Metodi e algoritmi per il Calcolo Numerico, CLUT, 2008. A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio, Scientific Computing with MATLAB and OCTAVE, Springer, 2014. G. Strang, Algebra Lineare, Apogeo, 2008. G. Strang, Introduction to Linear Algebra, Wellesley-Cambridge Press, 2016. E. Carlini, LAG: the written exam v1 and v2, CLUT 2019. E. Carlini, 50 quiz di Geometria CELID 2011. G. Casnati, M.L. Spreafico, Allenamenti di Geometria, Ed. Esculapio, Bologna 2013. J. Cordovez, Chissà chi lo sa?, CLUT 2013. L. Scuderi, Laboratorio di Calcolo Numerico, CLUT, 2005.

Capacità di seguire una catena di ragionamenti logici; comprensione delle proprietà essenziali del calcolo differenziale e integrale per funzioni di una variabile. Acquisizione di una sufficiente manualità di calcolo.

L’insegnamento di Analisi Matematica I costituisce la cerniera tra la scuola media superiore e l’università . Lo scopo principale dell’insegnamento è di abituare gli studenti a seguire la concatenazione di semplici argomentazioni e di insegnare loro gli elementi fondamentali del calcolo differenziale e integrale per le funzioni di una variabile, con applicazioni alle equazioni differenziali ordinarie del primo e del secondo ordine.

Richiami: insiemi, operazioni sugli insiemi e simboli logici. Insiemi numerici, massimi e minimi, estremi. Proprietà di completezza dei numeri reali e sue conseguenze. Funzioni: iniettività e suriettività ; funzioni composte e inverse. Funzioni reali di variabile reale: funzioni elementari, monotonia e inverse delle funzioni elementari. (Circa 15 ore) Limiti e continuità : Limiti di funzioni e successioni; continuità . Teoremi sui limiti: unicità del limite, permanenza del segno e limitatezza locale, teoremi di confronto. Limiti di funzioni monotone. Algebra dei limiti. Forme indeterminate. Confronto locale di funzioni. Simboli di Landau. Infiniti e infinitesimi. Ordine di infinito e di infinitesimo, parte principale rispetto a un campione. Asintoti. Il numero e. Limiti notevoli trigonometrici ed esponenziali. Funzioni continue su un intervallo: esistenza degli zeri e dei massimi e minimi. (Circa 24 ore) Derivate: significato geometrico e fisico. Regole di derivazione. Derivate delle funzioni elementari. Derivate e continuità . Punti di non derivabilità , punti di estremo e punti critici. Teorema di Fermat. Funzioni derivabili su intervalli e teoremi fondamentali del calcolo differenziale (Rolle e Lagrange) e loro conseguenze. Regola di de L'Hôpital. Formula di Taylor e sviluppi di Maclaurin fondamentali. Uso degli sviluppi di Taylor nello studio del comportamento locale delle funzioni: confronto di funzioni, estremi, convessità . Applicazioni allo studio del grafico di funzioni. (Circa 23 ore) Primitive e regole di calcolo delle primitive; primitive di funzioni razionali. Integrale definito. Proprietà dell’integrale. Media integrale, teorema della media e Teorema Fondamentale del Calcolo Integrale. Relazione tra primitive e integrazione definita. Integrali impropri: definizioni e criteri di convergenza. (Circa 21 ore) Numeri complessi ed equazioni differenziali: forma algebrica, forma trigonometrica ed esponenziale dei numeri complessi. Parte reale, parte immaginaria, modulo e argomento. Radici dei numeri complessi. Teorema Fondamentale dell'Algebra. Esponenziale di un numero complesso e formule di Eulero. Equazioni differenziali: il problema di Cauchy. Equazioni differenziali del primo ordine, lineari e a variabili separabili. Equazioni differenziali lineari del secondo ordine a coefficienti costanti. (Circa 17 ore)

E' possibile sostenere l?esame in anticipo rispetto all?acquisizione della frequenza

I testi di seguito elencati sono da considerarsi indicativi. Maggiori dettagli verranno forniti dal docente in aula. C. Canuto, A. Tabacco. Analisi Matematica I. Pearson, 2021. S. Lancelotti. Lezioni di Analisi Matematica 1. Celid, 2013. F. Nicola. Analisi Matematica I. Appunti delle lezioni. CLUT, 2018.

Capacità di seguire una catena di ragionamenti logici; comprensione delle proprietà essenziali del calcolo differenziale e integrale per funzioni di una variabile. Acquisizione di una sufficiente manualità di calcolo.

L’insegnamento di Analisi Matematica I costituisce la cerniera tra la scuola media superiore e l’università . Lo scopo principale dell’insegnamento è di abituare gli studenti a seguire la concatenazione di semplici argomentazioni e di insegnare loro gli elementi fondamentali del calcolo differenziale e integrale per le funzioni di una variabile, con applicazioni alle equazioni differenziali ordinarie del primo e del secondo ordine.

Richiami: insiemi, operazioni sugli insiemi e simboli logici. Insiemi numerici, massimi e minimi, estremi. Proprietà di completezza dei numeri reali e sue conseguenze. Funzioni: iniettività e suriettività ; funzioni composte e inverse. Funzioni reali di variabile reale: funzioni elementari, monotonia e inverse delle funzioni elementari. (Circa 15 ore) Limiti e continuità : Limiti di funzioni e successioni; continuità . Teoremi sui limiti: unicità del limite, permanenza del segno e limitatezza locale, teoremi di confronto. Limiti di funzioni monotone. Algebra dei limiti. Forme indeterminate. Confronto locale di funzioni. Simboli di Landau. Infiniti e infinitesimi. Ordine di infinito e di infinitesimo, parte principale rispetto a un campione. Asintoti. Il numero e. Limiti notevoli trigonometrici ed esponenziali. Funzioni continue su un intervallo: esistenza degli zeri e dei massimi e minimi. (Circa 24 ore) Derivate: significato geometrico e fisico. Regole di derivazione. Derivate delle funzioni elementari. Derivate e continuità . Punti di non derivabilità , punti di estremo e punti critici. Teorema di Fermat. Funzioni derivabili su intervalli e teoremi fondamentali del calcolo differenziale (Rolle e Lagrange) e loro conseguenze. Regola di de L'Hôpital. Formula di Taylor e sviluppi di Maclaurin fondamentali. Uso degli sviluppi di Taylor nello studio del comportamento locale delle funzioni: confronto di funzioni, estremi, convessità . Applicazioni allo studio del grafico di funzioni. (Circa 23 ore) Primitive e regole di calcolo delle primitive; primitive di funzioni razionali. Integrale definito. Proprietà dell’integrale. Media integrale, teorema della media e Teorema Fondamentale del Calcolo Integrale. Relazione tra primitive e integrazione definita. Integrali impropri: definizioni e criteri di convergenza. (Circa 21 ore) Numeri complessi ed equazioni differenziali: forma algebrica, forma trigonometrica ed esponenziale dei numeri complessi. Parte reale, parte immaginaria, modulo e argomento. Radici dei numeri complessi. Teorema Fondamentale dell'Algebra. Esponenziale di un numero complesso e formule di Eulero. Equazioni differenziali: il problema di Cauchy. Equazioni differenziali del primo ordine, lineari e a variabili separabili. Equazioni differenziali lineari del secondo ordine a coefficienti costanti. (Circa 17 ore)

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I testi di seguito elencati sono da considerarsi indicativi. Maggiori dettagli verranno forniti dal docente in aula. C. Canuto, A. Tabacco. Analisi Matematica I. Pearson, 2021. S. Lancelotti. Lezioni di Analisi Matematica 1. Celid, 2013. F. Nicola. Analisi Matematica I. Appunti delle lezioni. CLUT, 2018.

The course aims at providing the necessary background for the interpretation of chemical phenomena, for the understanding of the structure and properties of molecules and crystalline solids, and the comprehension and handling of energetic phenomena concerning chemical and electrochemical systems.

The course aims to provide the basic knowledge necessary for the interpretation of chemical phenomena, for the understanding of the structure and properties of crystalline solids and for the understanding and calculation of energy phenomena related to chemical and electrochemical systems.

ATOM Constitution of the nucleus, structure of the hydrogen atom and atomic models (Bohr and quantum-mechanical) Quantum numbers, exclusion principle and Hundt rule Spatial form of s,p and d orbitals CLASSIFICATION OF THE ELEMENTS AND PERIODIC TABLE Electronic configuration of the elements and periodicity in the chemical and physical properties Atomic radius, ionization energy and electron affinity Subdivision into metals, non-metals and semimetals. Basics on the main groups of the periodic table and some transition metals. THE CHEMICAL BOND Bond: ionic, covalent, metallic. Intermolecular interactions. Covalent bond: single, double and triple. Molecular geometry, hybridisation and resonance. Notes on the theory of molecular orbitals. NOMENCLATURE, FORMULAS AND STOICHIOMETRY Atomic and molecular mass, the mole, Avogadro's constant. Acid-base reactions and formation of salts. Oxidation state and balancing of redox reactions. Mass relationships in a chemical reaction, limiting reagent. Combustion reactions GASEOUS STATE Ideal gas laws. State equation of ideal gases. Equilibrium distribution of kinetic energies in an ideal gas (Boltzmann). Liquefaction of a gas. LIQUID STATE Vapour pressure of pure liquids. Solutions: ways to express concentration. Dissociation and ionization degree. Colligate properties of solutions, both electrolytic and non. Definition of acid and base according to Arrhenius, Brønsted and Lewis. Ostwald dilution law. Ionic product of water, pH and pOH. SOLID STATE Unit cell and structure of simplestcrystalline solids. Crystal lattices. Classification of solids. CHEMICAL KINETICS AND CATALYSIS Reaction rate and order. Arrhenius equation. Activation energy. Catalysis and catalysts. CHEMICAL EQUILIBRIUM Mass action law. Equilibrium constant. Homogeneous and heterogeneous chemical equilibria. Le Chatelier principle and influence of the temperature on the equilibrium. CHEMICAL THERMODYNAMICS First, second and third Principle. Reaction enthalpy and Hess law. Change in entropy and free energy of a reaction. Spontaneity criterion. ELECTROCHEMISTRY Normal and effective potential of an electrode. Electrochemical cells and Nernst equation. Electrochemical force of a cell. Reactivity of metals with ocids, oxidizing or not. Electrolysis and Faraday laws. ORGANIC CHEMISTRY Nomenclature and properties of the main organic compounds. Most common functional groups and their main reactions. Isomerism: structural, geometric, conformational.

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PRINCIPLES OF GENERAL CHEMISTRY (International Edition). Author: Martin Silberberg. Publisher: MgGraw-Hill

Al termine dell’insegnamento lo studente - Sarà in grado di utilizzare un linguaggio tecnico-scientifico appropriato - conoscerà la struttura atomica e le configurazioni elettroniche, comprendendone il ruolo nella determinazione delle proprietà periodiche degli elementi. - Conoscerà le diverse tipologie di legame chimico, sapendone definire le caratteristiche principali (es. energia di legame, lunghezza di legame, ordine di legame). - Saprà ricavare formule di struttura di molecole e ioni. - Sarà in grado di interpretare e bilanciare le reazioni chimiche, comprendendo le relazioni ponderali tra reagenti e prodotti. - Conoscerà struttura e proprietà dei solidi (ionici, covalenti, metallici e molecolari), nonché le proprietà chimiche e fisiche di gas, liquidi e soluzioni. - Saprà interpretare gli aspetti termodinamici e cinetici delle reazioni chimiche - Saprà interpretare gli aspetti energetici relativi a sistemi chimici ed elettrochimici. - Saprà applicare le conoscenze acquisite alla risoluzione di esercizi di calcolo relativi alle leggi dei gas, alle proprietà colligative delle soluzioni, agli equilibri chimici, alla termochimica, al pH, alle celle galvaniche e ai processi elettrolitici.

L'insegnamento si propone di fornire le basi necessarie per l'interpretazione di fenomeni chimici, per la conoscenza della struttura e delle proprietà dei solidi cristallini e per la comprensione ed il calcolo dei fenomeni energetici relativi a sistemi chimici ed elettrochimici. L'insegnamento intende fornire allo studente una solida preparazione scientifica, volta alla conoscenza, alla comprensione e alla descrizione della struttura e delle proprietà della materia, contribuendo, contestualmente agli altri insegnamenti del primo anno, al consolidamento dei fondamenti culturali tecnico-scientifici propri di ogni ingegnere. L’insegnamento di Chimica costituisce pertanto uno strumento efficace per l’accrescimento sia della capacità di ragionamento critico che dell’uso appropriato del linguaggio scientifico.

ATOMO Costituzione del nucleo, struttura dell'atomo di idrogeno e modelli atomici di Bohr e quantistico-ondulatorio. Numeri quantici, principio di esclusione e regola di Hund Forma spaziale degli orbitali s,p,d CLASSIFICAZIONE DEGLI ELEMENTI E TAVOLA PERIODICA Configurazione elettronica degli elementi e periodicità nelle loro proprietà chimiche e fisiche Raggio atomico, energia di ionizzazione ed affinità elettronica. Suddivisione in metalli, nonmetalli e semimetalli. Generalità sui gruppi principali della tavola periodica e su alcuni metalli di transizione. LEGAME CHIMICO Il legame ionico, covalente, metallico. Legame semplice, doppio e triplo. Geometria molecolare, teoria dell'ibridazione e della risonanza. Cenni sulla teoria degli orbitali molecolari. INTERAZIONI INTERMOLECOLARI Interazioni di van der Waals e legame a idrogeno. NOMENCLATURA, FORMULE E STECHIOMETRIA Massa atomica e molecolare, mole, numero di Avogadro; definizioni ed unità di misura. Reazioni acido-base e formazione di sali. Stato di ossidazione e bilanciamento di reazioni redox. Relazioni ponderali in una reazione, reagente limitante. Reazioni di combustione. STATO GASSOSO Leggi dei gas ideali. Equazione di stato dei gas ideali. Distribuzione statistica delle energie (Boltzmann). Equazione di stato dei gas reali. STATO LIQUIDO Tensione di vapore di liquidi puri. Soluzioni e modi di esprimere la loro concentrazione. Dissociazione elettrolitica e grado di ionizzazione. Proprietà colligative di soluzioni elettrolitiche e non. Definizione di acido e base secondo Arrhenius, Brönsted e Lewis. Prodotto ionico dell'acqua. pH, pOH e idrolisi dei sali. STATO SOLIDO Cella elementare e struttura dei più semplici solidi cristallini. Reticoli cristallini. Classificazione dei solidi. EQUILIBRI TRA FASI Liquefazione dei gas. Diagramma di stato di sostanze pure (acqua e anidride carbonica). CINETICA CHIMICA E CATALISI Velocità e ordine di reazione. Equazione di Arrhenius. Energia di attivazione. Catalisi e catalizzatori. EQUILIBRIO CHIMICO Legge di azione di massa. Equilibri chimici omogenei ed eterogenei. Principio di le Chatelier ed influenza della temperatura sull'equilibrio. TERMODINAMICA CHIMICA Primo, secondo e terzo Principio. Entalpia di reazione e legge di Hess. Energia libera ed entropia in una reazione. Criterio di spontaneità . ELETTROCHIMICA Potenziale normale ed effettivo di un elettrodo. Celle elettrochimiche ed equazione di Nernst. Forza elettromotrice di una pila. Reattività di metalli con acidi ossidanti e non. Elettrolisi e leggi di Faraday. CHIMICA ORGANICA Nomenclatura e proprietà dei principali composti organici. I gruppi funzionali più comuni e le loro principali reazioni. Isomeria strutturale.

E' possibile sostenere l?esame in anticipo rispetto all?acquisizione della frequenza

I testi consigliati, scelti tra quelli elencati, saranno comunicati a lezione dal Docente titolare dell'insegnamento. ' P. Atkins, L. Jones, Principi di Chimica, Zanichelli ' Giannoccaro, Doronzo, Elementi di stechiometria, EdiSES ' Manfredotti-Lanfredi, Tiripicchio, Fondamenti di Chimica, Casa Editrice Ambrosiana ' R. Michelin A. Munari, Fondamenti di Chimica per l'ingegneria, Cedam ' Petrucci-Harwood, Chimica generale,Principi e moderne applicazioni,Piccin ' Schiavello, Palmisano, Fondamenti di Chimica, EdiSES ' M.S.Silberberg, Chimica, Mc Graw-Hill Materiale utile si trova anche sul sito della didattica online del Politecnico di Torino o nelle pagine web dei singoli corsi.

Al termine dell’insegnamento lo studente - Sarà in grado di utilizzare un linguaggio tecnico-scientifico appropriato - conoscerà la struttura atomica e le configurazioni elettroniche, comprendendone il ruolo nella determinazione delle proprietà periodiche degli elementi. - Conoscerà le diverse tipologie di legame chimico, sapendone definire le caratteristiche principali (es. energia di legame, lunghezza di legame, ordine di legame). - Saprà ricavare formule di struttura di molecole e ioni. - Sarà in grado di interpretare e bilanciare le reazioni chimiche, comprendendo le relazioni ponderali tra reagenti e prodotti. - Conoscerà struttura e proprietà dei solidi (ionici, covalenti, metallici e molecolari), nonché le proprietà chimiche e fisiche di gas, liquidi e soluzioni. - Saprà interpretare gli aspetti termodinamici e cinetici delle reazioni chimiche - Saprà interpretare gli aspetti energetici relativi a sistemi chimici ed elettrochimici. - Saprà applicare le conoscenze acquisite alla risoluzione di esercizi di calcolo relativi alle leggi dei gas, alle proprietà colligative delle soluzioni, agli equilibri chimici, alla termochimica, al pH, alle celle galvaniche e ai processi elettrolitici.

L'insegnamento si propone di fornire le basi necessarie per l'interpretazione di fenomeni chimici, per la conoscenza della struttura e delle proprietà dei solidi cristallini e per la comprensione ed il calcolo dei fenomeni energetici relativi a sistemi chimici ed elettrochimici. L'insegnamento intende fornire allo studente una solida preparazione scientifica, volta alla conoscenza, alla comprensione e alla descrizione della struttura e delle proprietà della materia, contribuendo, contestualmente agli altri insegnamenti del primo anno, al consolidamento dei fondamenti culturali tecnico-scientifici propri di ogni ingegnere. L’insegnamento di Chimica costituisce pertanto uno strumento efficace per l’accrescimento sia della capacità di ragionamento critico che dell’uso appropriato del linguaggio scientifico.

ATOMO Costituzione del nucleo, struttura dell'atomo di idrogeno e modelli atomici di Bohr e quantistico-ondulatorio. Numeri quantici, principio di esclusione e regola di Hund Forma spaziale degli orbitali s,p,d CLASSIFICAZIONE DEGLI ELEMENTI E TAVOLA PERIODICA Configurazione elettronica degli elementi e periodicità nelle loro proprietà chimiche e fisiche Raggio atomico, energia di ionizzazione ed affinità elettronica. Suddivisione in metalli, nonmetalli e semimetalli. Generalità sui gruppi principali della tavola periodica e su alcuni metalli di transizione. LEGAME CHIMICO Il legame ionico, covalente, metallico. Legame semplice, doppio e triplo. Geometria molecolare, teoria dell'ibridazione e della risonanza. Cenni sulla teoria degli orbitali molecolari. INTERAZIONI INTERMOLECOLARI Interazioni di van der Waals e legame a idrogeno. NOMENCLATURA, FORMULE E STECHIOMETRIA Massa atomica e molecolare, mole, numero di Avogadro; definizioni ed unità di misura. Reazioni acido-base e formazione di sali. Stato di ossidazione e bilanciamento di reazioni redox. Relazioni ponderali in una reazione, reagente limitante. Reazioni di combustione. STATO GASSOSO Leggi dei gas ideali. Equazione di stato dei gas ideali. Distribuzione statistica delle energie (Boltzmann). Equazione di stato dei gas reali. STATO LIQUIDO Tensione di vapore di liquidi puri. Soluzioni e modi di esprimere la loro concentrazione. Dissociazione elettrolitica e grado di ionizzazione. Proprietà colligative di soluzioni elettrolitiche e non. Definizione di acido e base secondo Arrhenius, Brönsted e Lewis. Prodotto ionico dell'acqua. pH, pOH e idrolisi dei sali. STATO SOLIDO Cella elementare e struttura dei più semplici solidi cristallini. Reticoli cristallini. Classificazione dei solidi. EQUILIBRI TRA FASI Liquefazione dei gas. Diagramma di stato di sostanze pure (acqua e anidride carbonica). CINETICA CHIMICA E CATALISI Velocità e ordine di reazione. Equazione di Arrhenius. Energia di attivazione. Catalisi e catalizzatori. EQUILIBRIO CHIMICO Legge di azione di massa. Equilibri chimici omogenei ed eterogenei. Principio di le Chatelier ed influenza della temperatura sull'equilibrio. TERMODINAMICA CHIMICA Primo, secondo e terzo Principio. Entalpia di reazione e legge di Hess. Energia libera ed entropia in una reazione. Criterio di spontaneità . ELETTROCHIMICA Potenziale normale ed effettivo di un elettrodo. Celle elettrochimiche ed equazione di Nernst. Forza elettromotrice di una pila. Reattività di metalli con acidi ossidanti e non. Elettrolisi e leggi di Faraday. CHIMICA ORGANICA Nomenclatura e proprietà dei principali composti organici. I gruppi funzionali più comuni e le loro principali reazioni. Isomeria strutturale.

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I testi consigliati, scelti tra quelli elencati, saranno comunicati a lezione dal Docente titolare dell'insegnamento. ' P. Atkins, L. Jones, Principi di Chimica, Zanichelli ' Giannoccaro, Doronzo, Elementi di stechiometria, EdiSES ' Manfredotti-Lanfredi, Tiripicchio, Fondamenti di Chimica, Casa Editrice Ambrosiana ' R. Michelin A. Munari, Fondamenti di Chimica per l'ingegneria, Cedam ' Petrucci-Harwood, Chimica generale,Principi e moderne applicazioni,Piccin ' Schiavello, Palmisano, Fondamenti di Chimica, EdiSES ' M.S.Silberberg, Chimica, Mc Graw-Hill Materiale utile si trova anche sul sito della didattica online del Politecnico di Torino o nelle pagine web dei singoli corsi.

Lo studente deve acquisire due tipologie fondamentali di conoscenze: (i) la capacità di risolvere problemi concreti mediante programmi da implementare in un linguaggio di programmazione ed eseguire su un calcolatore; (ii) la capacità di comprendere aspetti quantitativi dell’informatica quali prestazioni, capacità di calcolo, rappresentazione dell’informazione, e l’organizzazione degli elaboratori. Queste capacità vengono applicate alla soluzione di problemi di rilevanza pratica.

L’insegnamento, obbligatorio per tutti gli studenti, si propone un duplice obiettivo: da un lato, introdurre gli studenti alle problematiche legate all’informatica sia dal punto di vista “culturale� che da quello tecnologico. Dall’altro, insegnare l’uso di un linguaggio di programmazione per un elaboratore, quale strumento per la soluzione di problemi reali.

o Teoria [9 ore] + Rappresentazione dell’informazione + Architetture dei sistemi di elaborazione + Architettura software o Problem solving e algoritmi [12 ore] + diagrammi di flusso (flow chart), pseudo-codice per la risoluzione di problemi concreti complessi o Linguaggio Python (40 ore) + Tipi di dato primitivi + Variabili e costanti numeriche + Stringhe e metodi per stringhe + Input e Output di dati numerici e di stringhe + Operatori aritmetici elementari, potenze, funzioni matematiche + Variabili booleane e operatori + Costrutti di controllo di flusso (condizionali e iterativi) + Funzioni e passaggio di parametri + Liste, Insiemi, Dizionari + Strutture complesse (dizionari di insiemi e dizionari di liste) + Lettura e scrittura di file di testo + Gestione delle eccezioni

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• Dispense del corso a cura del docente - Concetti di informatica e fondamenti di Python (Seconda edizione), Cay Horstmann Rance D. Necaise, APOGEO, ISBN 9788891635433, http://www.apogeoeducation.com/concetti-di-informatica-e-fondamenti-di-python.html

Recognition of the IELTS certificate (or other certificate included in the list of Certificates accepted or exemptions in substitution for IELTS at Politecnico di Torino) of the level requested as admission requirement for a Bachelor's Degree Programme held in English.

Modalita di esame: Certificazione;
Exam: Certificate;
... -

• Conoscenza e capacità di comprensione (acquisizione delle basi teoriche e sperimentali della meccanica e della termodinamica e comprensione critica delle loro leggi; avvio alla comprensione del metodo scientifico, della natura e delle modalità della ricerca in Fisica). - Applicazione pratica delle conoscenze acquisite (capacità di identificazione degli elementi essenziali di un fenomeno, in termini di ordine di grandezza e di livello di approssimazione necessario; capacità di applicazione delle leggi e delle teorie a situazioni concrete mediante la risoluzione di problemi). - Apprendimento delle nozioni propedeutiche agli insegnamenti comuni e di indirizzo dei Corsi di Laurea di riferimento.

L’obiettivo principale dell'Insegnamento di Fisica I è di fornire allo studente una solida preparazione scientifica di base volta alla conoscenza, alla comprensione e alla descrizione quantitativa delle leggi fondamentali della natura, per quanto principalmente attiene alla meccanica e alla termodinamica. A tale scopo, l'insegnamento mira a dotare gli studenti dei necessari strumenti culturali e metodologici.

INTRODUZIONE I ll metodo sperimentale e le grandezze fisiche. L’operazione di misurazione. Dimensioni delle osservabili fisiche e unità di misura. Tipi di incertezze sperimentali e propagazione delle incertezze. CINEMATICA del punto. Richiami di calcolo vettoriale. Sistemi di riferimento. Posizione e spostamento, velocità , accelerazione in una e più dimensioni. Moto uniforme. Moto uniformemente accelerato. Moto vario. Moto in coordinate polari e cilindriche. Coordinate intrinseche (accelerazione tangenziale e normale). Moto circolare ed altri esempi. Cinematica dei moti relativi: leggi di composizione delle velocità e delle accelerazioni. DINAMICA del punto. Leggi di Newton. Forza e massa. Sistemi di riferimento inerziali. Forze in natura. Forze centrali. Forza di gravità . Forza elastica. Forze vincolari. Attrito statico e dinamico. Attrito viscoso. Sistemi di riferimento non inerziali: forze d’inerzia o apparenti. Lavoro ed energia cinetica: definizione di lavoro, teorema dell’energia cinetica. Energia potenziale e conservazione dell’energia: campi conservativi di forze ed energia potenziale. Conservazione dell’energia meccanica. Esempi ed applicazioni. Oscillatore armonico: moto armonico semplice, cenni al moto armonico smorzato e forzato e al concetto di risonanza. Quantità di moto e momento angolare: quantità di moto e teorema dell’impulso. Momento della forza e momento angolare. Il teorema del momento angolare. Legge di gravitazione universale. Leggi di Keplero. Legge di gravitazione di Newton, massa inerziale e gravitazionale. Principio di sovrapposizione degli effetti. Campo gravitazionale generato da una massa. Linee di campo e flusso. Potenziale gravitazionale. Teorema di Gauss per il campo gravitazionale. Campo generato da una distribuzione di massa a simmetria sferica ed altri esempi. DINAMICA dei Sistemi di più particelle e URTI. Sistemi discreti e continui. Forze interne ed esterne. Centro di massa. Quantità di moto di un sistema di punti materiali. Teorema del centro di massa (I equazione cardinale della dinamica) e conservazione della quantità di moto. Momento angolare di un sistema: Teorema del momento angolare (II equazione cardinale della dinamica) e conservazione del momento angolare. Riferimento del centro di massa e teoremi di Koenig. Urti: quantità di moto ed energia cinetica negli urti. Urti elastici e anelastici di I e II specie. DINAMICA e STATICA del Corpo Rigido. Definizione di corpo rigido. Corpo rigido in pura traslazione. Corpo rigido in rotazione attorno a un asse fisso. Momento di inerzia. Teorema di Huygens-Steiner. Energia cinetica di un corpo rigido. Moto di rotolamento senza e con strisciamento. Leggi di conservazione per il moto di un corpo rigido. Condizioni di equilibrio di un corpo rigido. Esempi ed applicazioni. MECCANICA DEI FLUIDI. Pressione. Statica dei fluidi: legge di Stevino. Leggi di Pascal e di Archimede. Dinamica dei fluidi ideali: linee di flusso e tubo di flusso. Portata. Teorema di Bernoulli. Esempi ed applicazioni. Cenni sul moto viscoso. TERMODINAMICA: calorimetria, I principio e gas perfetti. Termometria, trasmissione del calore. Equilibrio termodinamico e variabili di stato. Trasformazioni termodinamiche: reversibili e irreversibili. Trasformazioni adiabatiche, isoterme, isobare e isocore. Primo principio della Termodinamica, energia interna. Calorimetria. Gas perfetti. Cenni alla teoria cinetica dei gas. Calore, lavoro ed energia interna. Applicazioni del I principio ai gas perfetti (relazione di Mayer, trasformazioni isoterme e adiabatiche). TERMODINAMICA: II principio ed entropia. Secondo principio della Termodinamica: enunciati di Kelvin e di Clausius. Macchine termiche e frigorifere. Rendimento ed efficienza. Ciclo di Carnot ed altri cicli. Teorema di Carnot. Temperatura termodinamica. Teorema di Clausius. Entropia.

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P. Mazzoldi, M. Nigro, C. Voci, Fisica, vol. I, seconda edizione, EdiSes editore S. Focardi, I. Massa, A. Uguzzoni, M. Villa. Fisica generale - Meccanica e Termodinamica, seconda edizione, Casa Editrice Ambrosiana

• Conoscenza e capacità di comprensione (acquisizione delle basi teoriche e sperimentali della meccanica e della termodinamica e comprensione critica delle loro leggi; avvio alla comprensione del metodo scientifico, della natura e delle modalità della ricerca in Fisica). - Applicazione pratica delle conoscenze acquisite (capacità di identificazione degli elementi essenziali di un fenomeno, in termini di ordine di grandezza e di livello di approssimazione necessario; capacità di applicazione delle leggi e delle teorie a situazioni concrete mediante la risoluzione di problemi). - Apprendimento delle nozioni propedeutiche agli insegnamenti comuni e di indirizzo dei Corsi di Laurea di riferimento

L’ obiettivo principale dell'Insegnamentodi Fisica I è di fornire allo studente una solida preparazione scientifica di base volta alla conoscenza, alla comprensione e alla descrizione quantitativa delle leggi fondamentali della natura, per quanto principalmente attiene alla meccanica e alla termodinamica. A tale scopo, l'Insegnamento mira a dotare gli studenti dei necessari strumenti culturali e metodologici.

INTRODUZIONE I ll metodo sperimentale e le grandezze fisiche. L’operazione di misurazione. Dimensioni delle osservabili fisiche e unità di misura. Tipi di incertezze sperimentali e propagazione delle incertezze. CINEMATICA del punto. Richiami di calcolo vettoriale. Sistemi di riferimento. Posizione e spostamento, velocità , accelerazione in una e più dimensioni. Moto uniforme. Moto uniformemente accelerato. Moto vario. Moto in coordinate polari e cilindriche. Coordinate intrinseche (accelerazione tangenziale e normale). Moto circolare ed altri esempi. Cinematica dei moti relativi: leggi di composizione delle velocità e delle accelerazioni. DINAMICA del punto. Leggi di Newton. Forza e massa. Sistemi di riferimento inerziali. Forze in natura. Forze centrali. Forza di gravità . Forza elastica. Forze vincolari. Attrito statico e dinamico. Attrito viscoso. Sistemi di riferimento non inerziali: forze d’inerzia o apparenti. Lavoro ed energia cinetica: definizione di lavoro, teorema dell’energia cinetica. Energia potenziale e conservazione dell’energia: campi conservativi di forze ed energia potenziale. Conservazione dell’energia meccanica. Esempi ed applicazioni. Oscillatore armonico: moto armonico semplice, cenni al moto armonico smorzato e forzato e al concetto di risonanza. Quantità di moto e momento angolare: quantità di moto e teorema dell’impulso. Momento della forza e momento angolare. Il teorema del momento angolare. Legge di gravitazione universale. Leggi di Keplero. Legge di gravitazione di Newton, massa inerziale e gravitazionale. Principio di sovrapposizione degli effetti. Campo gravitazionale generato da una massa. Linee di campo e flusso. Potenziale gravitazionale. Teorema di Gauss per il campo gravitazionale. Campo generato da una distribuzione di massa a simmetria sferica ed altri esempi. DINAMICA dei Sistemi di più particelle e URTI. Sistemi discreti e continui. Forze interne ed esterne. Centro di massa. Quantità di moto di un sistema di punti materiali. Teorema del centro di massa (I equazione cardinale della dinamica) e conservazione della quantità di moto. Momento angolare di un sistema: Teorema del momento angolare (II equazione cardinale della dinamica) e conservazione del momento angolare. Riferimento del centro di massa e teoremi di Koenig. Urti: quantità di moto ed energia cinetica negli urti. Urti elastici e anelastici di I e II specie. DINAMICA e STATICA del Corpo Rigido. Definizione di corpo rigido. Corpo rigido in pura traslazione. Corpo rigido in rotazione attorno a un asse fisso. Momento di inerzia. Teorema di Huygens-Steiner. Energia cinetica di un corpo rigido. Moto di rotolamento senza e con strisciamento. Leggi di conservazione per il moto di un corpo rigido. Condizioni di equilibrio di un corpo rigido. Esempi ed applicazioni. MECCANICA DEI FLUIDI. Pressione. Statica dei fluidi: legge di Stevino. Leggi di Pascal e di Archimede. Dinamica dei fluidi ideali: linee di flusso e tubo di flusso. Portata. Teorema di Bernoulli. Esempi ed applicazioni. Cenni sul moto viscoso. TERMODINAMICA: calorimetria, I principio e gas perfetti. Termometria, trasmissione del calore. Equilibrio termodinamico e variabili di stato. Trasformazioni termodinamiche: reversibili e irreversibili. Trasformazioni adiabatiche, isoterme, isobare e isocore. Primo principio della Termodinamica, energia interna. Calorimetria. Gas perfetti. Cenni alla teoria cinetica dei gas. Calore, lavoro ed energia interna. Applicazioni del I principio ai gas perfetti (relazione di Mayer, trasformazioni isoterme e adiabatiche). TERMODINAMICA: II principio ed entropia. Secondo principio della Termodinamica: enunciati di Kelvin e di Clausius. Macchine termiche e frigorifere. Rendimento ed efficienza. Ciclo di Carnot ed altri cicli. Teorema di Carnot. Temperatura termodinamica. Teorema di Clausius. Entropia.

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P. Mazzoldi, M. Nigro, C. Voci, Fisica, vol. I, seconda edizione, EdiSes editore S. Focardi, I. Massa, A. Uguzzoni, M. Villa. Fisica generale - Meccanica e Termodinamica, seconda edizione, Casa Editrice Ambrosiana

Lo studente deve acquisire due tipologie fondamentali di conoscenze: (i) la capacità di risolvere problemi concreti mediante programmi da implementare in un linguaggio di programmazione ed eseguire su un calcolatore; (ii) la capacità di comprendere aspetti quantitativi dell’informatica quali prestazioni, capacità di calcolo, rappresentazione dell’informazione, e l’organizzazione degli elaboratori. Queste capacità vengono applicate alla soluzione di problemi di rilevanza pratica.

L’insegnamento, obbligatorio per tutti gli studenti, si propone un duplice obiettivo: da un lato, introdurre gli studenti alle problematiche legate all’informatica sia dal punto di vista “culturale� che da quello tecnologico. Dall’altro, insegnare l’uso di un linguaggio di programmazione per un elaboratore, quale strumento per la soluzione di problemi reali.

o Teoria [8 ore] + Rappresentazione dell’informazione + Architetture dei sistemi di elaborazione + Architettura software o Problem solving e algoritmi [12 ore] + diagrammi di flusso (flow chart), pseudo-codice per la risoluzione di problemi concreti complessi o Linguaggio Python (40 ore) + Tipi di dato primitivi + Variabili e costanti numeriche + Stringhe e metodi per stringhe + Input e Output di dati numerici e di stringhe + Operatori aritmetici elementari, potenze, funzioni matematiche + Variabili booleane e operatori + Costrutti di controllo di flusso (condizionali e iterativi) + Funzioni e passaggio di parametri + Liste, Insiemi, Dizionari + Strutture complesse (dizionari di insiemi e dizionari di liste) + Lettura e scrittura di file di testo + Gestione delle eccezioni

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• Dispense del corso a cura del docente - Concetti di informatica e fondamenti di Python (Seconda edizione), Cay Horstmann Rance D. Necaise, APOGEO, ISBN 9788891635433, http://www.apogeoeducation.com/concetti-di-informatica-e-fondamenti-di-python.html

Lo studente deve acquisire due tipologie fondamentali di conoscenze: (i) la capacità di risolvere problemi concreti mediante programmi da implementare in un linguaggio di programmazione ed eseguire su un calcolatore; (ii) la capacità di comprendere aspetti quantitativi dell’informatica quali prestazioni, capacità di calcolo, rappresentazione dell’informazione, e l’organizzazione degli elaboratori. Queste capacità vengono applicate alla soluzione di problemi di rilevanza pratica.

L’insegnamento, obbligatorio per tutti gli studenti, si propone un duplice obiettivo: da un lato, introdurre gli studenti alle problematiche legate all’informatica sia dal punto di vista “culturale� che da quello tecnologico. Dall’altro, insegnare l’uso di un linguaggio di programmazione per un elaboratore, quale strumento per la soluzione di problemi reali.

o Teoria [6 ore] + Rappresentazione dell’informazione + Architetture dei sistemi di elaborazione + Architettura software o Problem solving e algoritmi [14 ore] + diagrammi di flusso (flow chart), pseudo-codice per la risoluzione ad alto livello di problemi concreti + soluzione di problemi tramite raffinamenti successivi + scelta della struttura dati piu' appropriata nella soluzione di problemi complessi o Linguaggio Python (40 ore) + Tipi di dato primitivi + Variabili e costanti numeriche + Stringhe e metodi per stringhe + Input e Output di dati numerici e di stringhe + Operatori aritmetici elementari, potenze, funzioni matematiche + Variabili booleane e operatori + Costrutti di controllo di flusso (condizionali e iterativi) + Funzioni e passaggio di parametri + Liste, Insiemi, Dizionari + Strutture complesse (dizionari di insiemi e dizionari di liste) + Lettura e scrittura di file di testo + Gestione delle eccezioni

Modalita di esame: Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Computer-based written test in class using POLITO platform;
... L’esame consiste in una prova al calcolatore mirata ad accertare le conoscenze dello studente sia sugli aspetti teorici della materia (tramite esercizi numerici o a risposta aperta) sia sulla parte di programmazione (tramite la realizzazione di uno o più programmi in linguaggio Python che implementino la soluzione di problemi pratici). La durata della prova scritta è di 1,5 ore e non prevede l'uso di materiale didattico da parte degli studenti. La prova scritta prevede un voto massimo di 30 e lode. In sede di discussione della prova scritta, un approfondimento orale puo’ svolgersi su richiesta del docente e verte su tutti gli argomenti trattati nel corso ed ha lo scopo di accertare ed approfondire le conoscenze dello studente.

• Dispense del corso a cura del docente - Python - Introduzione alla programmazione, Cay Horstmann Rance D. Necaise, Maggioli Editore, ISBN 8891663979 https://www.maggiolieditore.it/python-introduzione-alla-programmazione.html

This course wants to develop the student's ability to understand logical arguments stressing the role of the hypothesis, for example by building examples and counterexamples. The student acquires tools and techniques to work with geometrical objects (vectors in the plane and i the space, lines, planes, conics and quadrics) and with algebraic objects (linear systems of equations, matrices, polynomials, eigenvalues, eigenvectors, vector spaces and their transformations). For example, the student is able to symbolically deal with a linear system of equations and to compute its solutions: these solutions can correspond to the intersection of two lines, to the eigenvectors of a matrix or to the circles passing through two points. The student will also acquire the necessary knowledge to numerically solve, also using a computer, some basic problems in linear algebra when the “pencil and paper� method is not feasible (for example, computing the solutions of a large linear system of equations and computing the eigenvalues of a matrix). In particular, the student learns to identify an algebraic/geometric object, to recognize its theoretical properties and to choose the most fit algebraic/geometrical method to deal with the object. The implementation and the application of the numerical methods is done using the software MATLAB of which the student learns the basic aspects.

The course has two main goals. The first one is to introduce the main topics of linear algebra and geometry, training the student to follow logical deductive arguments and to use the proper formal language. The second goal is to give to the students the main concepts of some basic numerical methods of linear algebra and of their implementation in MATLAB, which is by now widely used in engineering. The course will show how theoretic, symbolic and numerical aspects interact with each other.

• Vector in 2-space and in 3-space and their operations. Dot product, cross product and box product. Lines and planes in 3-space. Orthogonal projections. • Matrices and their operations. Strongly reduced matrices. Matrix form of linear systems of equations and their solutions with geometrical applications. Matrix equations and inverse of a matrix. Determinants. • Vector spaces: definition, examples and applications. Sub-vector spaces and main operations with them. • Linear combination and linearly dependent vectors. How to extract linearly independent vectors from a set. Bases of a vector space. Dimension of a vector space. Dimension of finitely generated subspace. • Space of polynomials. Grassmann's relation. • Linear maps. Image of a linear map. Injective and surjective linear maps. Isomorphisms. • Matrix of a linear map. Endomorphism and square matrices. • Eigenvalues and eigenvectors. Eigenspaces of matrix endomorphisms. Characteristic polynomial of an endomorphism. Diagonalization of and endomorphism. • Orthonormal bases, orthonormal matrices. Gram-Schmidt's algorithm. Diagonalization of real symmetric matrices using orthogonal matrices. Quadratic forms and the sign that they can take in a point. • Metric problems: distance between two points, two lines, and a point and a line. • Quadratic geometry: conic curves, and spheres. Non-degenerate quadrics in canonical form. Recognising a quadric surface. •Machine arithmetic, machine numbers, rounding error. Conditioning of a numerical problems, Stabilty of an algorithm. •Approximation of functions and data : polynomial interpolation and piecewise polynomial interpolation (spline). Main results about convergence. •Linear systems: conditioning and numerical direct method. Matrix factorizations PA=LU, Choleski, QR and their main applications. •Eigenvalues of matrices: conditioning and numerical methods (powers, inverse power, QR (basics notions)). Singular values decomposition of matrices and its main applications.

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A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio, Scientific Computing with MATLAB and OCTAVE, Springer, 2014. G. Strang, Introduction to Linear Algebra, Wellesley-Cambridge Press, 2016. E. Carlini, LAG: the written exam, v1 and v2 CLUT 2019. E. Carlini, 50 multiple choices in Geometry, CELID 2011.

Conoscenza della lingua inglese, attraverso l’acquisizione della certificazione IELTS 5.0, che sviluppa le quattro abilità Writing – Listening – Speaking - Reading.

Il Politecnico ha inserito la lingua inglese tra gli insegnamenti obbligatori dei corsi di laurea e richiede il superamento dell’esame IELTS con punteggio 5.0 o certificazione sostitutiva (https://didattica.polito.it/cla/it/certificazioni). A tal scopo il Centro Linguistico d’Ateneo offre una serie di percorsi didattici differenziati sulla base del livello di conoscenza iniziale sia in aula con i CEL sia in autoapprendimento.

Il risultato del test di livello attribuisce un percorso didattico: Beginner: Si consiglia di parlare con un esperto linguistico Elementary: Si consiglia di parlare con un esperto linguistico Pre-Intermediate: Lezioni in aula orientate al livello IELTS 5.0 Objective 5 (o video lezioni) Writing Tutorials Speaking Tutorials Reading Tutorials Listening Tutorials Grammar Tutorials Vocabulary Tutorials Speaking Fluency for IELTS 5.0 Intermediate: Corso IELTS Intensive – videolezioni Writing Tutorials Speaking Tutorials Reading Tutorials Listening Tutorials Grammar Tutorials Vocabulary Tutorials Speaking Fluency for IELTS 5.0 Le attività didattiche sono proposte ciclicamente in corso d’anno. I link di iscrizione sono presenti sul tab Lingue della pagina personale del Portale della Didattica quando il corso/attività è disponibile. Le videolezioni sono accessibili dalla sezione Materiale Propedeutico della pagina personale del Portale della Didattica.

Modalita di esame: Prova scritta (in aula); Prova orale obbligatoria;
Exam: Written test; Compulsory oral exam;
... Il Politecnico organizza una sessione IELTS al mese (escluso agosto). Per tutte le informazioni sulle sessioni IELTS per gli studenti del Politecnico: https://didattica.polito.it/cla/it/ielts

Beginner: Si consiglia di parlare con un esperto linguistico Elementary: Si consiglia di parlare con un esperto linguistico Pre-Intermediate: Complete IELTS Bands 4 – 5 (Student’s book with answers & CD ROM) Cambridge University Press ISBN 978 0 521 179560 Intermediate: IELTS Trainer Six Practice Tests with answers Cambridge University Press

Ability to follow a chain of logical arguments. Knowledge of the fundamentals of differential and integral calculus for functions of one variable. Gaining an adequate ability in computation.

This course represents a bridge between high school and university. The main goal of the course is to provide the students with tools to follow the concatenation of simple logical arguments, and to introduce the fundamentals of differential and integral calculus for functions of one variable, with applications to ordinary differential equations of the first and the second order.

Preliminaries: sets, operations with sets and logical symbols. Numerical sets, maxima, minima and extrema. The completeness property of real numbers and its consequences. Functions: surjectivity and injectivity; composition of functions, inverse functions. Functions of one real variable: elementary functions, monotone functions and inverse functions. (About 15 hours) Limits and continuity: limits of functions and sequences; continuity. Theorems on limits: uniqueness of the limit, sign-preserving property and local boundedness, comparison theorems. Limits of monotone functions. Algebra of limits. Indeterminate forms. Local comparison of functions. Landau symbols. Infinite and infinitesimal functions. Order of an infinity and of an infinitesimal, principal part with respect to a test function. Asymptotes. The number e. Fundamental trigonometric and exponential limits. Functions continuous over an interval: existence of zeros and of maxima and minima. (About 24 hours) Derivatives: geometrical and physical meaning. Computation of derivatives. Derivatives of elementary functions. Derivatives and continuity. Non-differentiability points, extremal and critical points. Fermat Theorem. Functions differentiable over an interval and fundamental theorems of differential calculus (Rolle and Lagrange) and their consequences. De L'Hôpital rule. Taylor formula and fundamental Maclaurin expansions. Use of Taylor expansions in the local analysis of functions: comparison, extrema and convexity. Applications to the study of the graph of a function. (About 23 hours) Primitives and their computation; primitives of rational functions. Indefinite integral. The definite integral of a piecewise continuous function. Properties of the integral. Integral mean, the mean value theorem and the Fundamental Theorem of Calculus. Relations between definite integrals and primitives. Improper integrals: definitions and convergence tests. (About 21 hours) Complex numbers and differential equations: algebraic and trigonometric form of a complex number. Real and imaginary part, modulus and argument. Roots of complex numbers; the Fundamental Theorem of Algebra. The exponential of a complex number and the Euler formula. Ordinary differential equations: the Cauchy problem. First order ordinary differential equations, linear or with separable variables. Second order linear differential equations with constant coefficients. (About 17 hours)

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C. Canuto, A. Tabacco. Mathematical Analysis I. Springer-Verlag UTX, 2015. Additional material will be provided by the teacher and will be available in the Internet personal page of the student.

• Knowledge and understanding (acquisition of theoretical and experimental skills in mechanics, fundamentals of electrostatics and thermodynamics and critical understanding of their laws; start understanding the scientific method, the nature and modalities of research in Physics). - Practical application of the acquired knowledge (ability to identify the essential elements of a phenomenon, in terms of magnitude order and required level of approximation; ability to apply laws and theorems to practical situations through problem solving).

The main objective of the Physics I course is to provide the students with a solid scientific base, aimed to mature understanding and quantitative description of the fundamental laws of nature, concerning mechanics, electrostatics and thermodynamics.

INTRODUCTION The experimental method and the physical quantities. The measurement process. Dimensions of physical observables and units of measurement. Uncertainty (statistical and systematic errors) and uncertainty propagation. Particle KINEMATICS. Review of vector calculus. Reference frames. Position, displacement, velocity, and acceleration in 1, 2 and 3 dimensions. Uniform motion. Motion with constant and variable acceleration. Polar and cylindrical coordinates. Tangent and normal components of acceleration, radius of curvature. Circular motion. Velocity and acceleration composition laws. Particle DYNAMICS Mass and force. Inertial reference frames. Newton’s Laws. Gravitational force. Coulomb’s force. Elastic force. Constraints. Static and kinetic friction. Viscous resistance. Non inertial reference frames: fictitious forces. Work and kinetic energy: definition of work, work-energy theorem. Potential Energy and energy conservation: conservative force fields and potential energy. Mechanical-energy conservation. Examples and applications. Harmonic oscillator: harmonic motion, damped and driven harmonic motion. Resonance. Linear momentum and angular momentum: impulse-momentum theorem. Moment of a force (torque) and angular momentum. Angular momentum theorem. Newton’s Law of Gravitation and Coulomb’s Law. Kepler’s laws. Law of universal gravitation, inertial and gravitational mass. Coulomb’s law and charge. Superposition principle of forces. Gravitational and electrostatic fields. Field lines and flux. Gravitational and electrostatic potential: Gauss’ theorem, charge distributions with spherical symmetry and other examples. DYNAMICS and STATICS of many-particle systems and COLLISIONS. Continuous and discrete systems. Internal and external forces. Equation of motion of the center of mass. Total momentum of many-particle systems. Center of mass and linear momentum conservation. Angular momentum of many-body systems: Angular momentum theorem and conservation. Angular momentum and kinetic energy in the center-of-mass frame. Collisions: momentum and kinetic energy in collision processes. Elastic and inelastic collisions. DYNAMICS of a rigid body. Definition of rigid body. Translation and rotation about a fixed axis of a rigid body. Moment of inertia. Parallel-axis theorem. Rigid-body kinetic energy. Pure rolling motion. Rolling motion with slipping. Conservation laws in the rigid-body motion. Mechanical equilibrium of a rigid body. Examples and applications. MECHANICS OF FLUIDS. Pressure. Statics of fluids: hydrostatic pressure (Stevin’s law). Pascal’s law and Archimedes principle. Dynamics of ideal fluids: flux lines and flux tube. Equation of continuity. Bernoulli’s theorem. Examples and applications. Viscosity. THERMODYNAMICS: calorimetry, First Law of Thermodynamics and ideal gases. Basic concepts in thermometry and heat transfer. Thermodynamic equilibrium and variables of state. Reversible and irreversible thermodynamic transformations. Adiabatic, isothermal, isobaric and isochoric transformations. First Law of Thermodynamics, internal energy. Calorimetry. Ideal (or perfect) gases. Kinetic theory of gases, work and internal energy. Applications of the first law to ideal gases. THERMODYNAMICS: Second Law of Thermodynamics and Entropy. Second Law of Thermodynamics: Kelvin and Clausius statements. Heat engines and refrigerators. Thermal efficiency. Carnot’s cycle and other cycles. Carnot’s theorem. Thermodynamic temperature. Clausius’ theorem. Entropy.

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• DC Giancoli, "Physics for scientists & engineers, 4th ed., Prentice Hall, 2009 - R Resnick, D Halliday, KS Krane, "Physics", vol. 1, 5th ed., John Wiley & Sons 2002 - SJ Ling, J Sanny, W Moebs, "University Physics", vols. 1-2, Rice University 2018

Basic notions of architecture and logic • Knowledge of the architecture and operating mode of a CPU and of the central memory, with special regard to the addressing of data in a RAM memory • Boolean algebra and logical functions Problem-solving • Knowledge of elementary notions of complexity analysis and of iterative sorting algorithms • Knowledge of elementary notions of problem-solving as a solution to project problems, based on characterization of problems from the point of view of the application context and / or of the algorithmic strategies adopted • Knowledge of elementary algorithmic strategies, for example for the resolution of iterative verification problems based on the principle of universal and existential quantifiers, on the use of vectors as containers for data collections and / or for the creation of direct access tables • Knowledge of iterative sorting algorithms • Ability to move from the formulation of an algorithmic problem to its solution, based on steps of recognition of the type of problem and choice of adequate data structures and solution algorithms • Ability to solve iterative problems, based on scalar data, or on the collection of data, either ordered and unordered. C language • Knowledge of the basic constructs of programming in C language, such as: scalar data types, elementary input / output on standard I/O and text files, iterative and conditional constructs, use of functions as sub-programs, structured data types, struct, arrays and matrices, manipulation of strings of characters • Knowledge of the pointer data type as a reference to data and its use for the dynamic allocation of arrays and matrices, as well as a way to pass parameters to C functions by reference (or rather "by pointer") • Ability to develop iterative algorithms, capable of manipulating both scalar and aggregated data in the form of struct types and / or arrays or matrices • Ability to create modular programs, based on the decomposition of a problem into sub-problems solved by an effective use of functions • Ability to use programming aid tools.

The course can be viewed as a second step, for students in Computer Engineering, in the process of getting introduced to computer programming as a tool for solving real problems. In this context, on the one hand the introduction to computer science is consolidated, from both a "cultural" and technological point of view. On the other hand, the C language is introduced as a second programming language and as a tool for problem-solving, viewed both as a creative and a design activity. Besides the standard education to problem-solving, which is based on learning by experience and imitation, the course provides students with a characterization of the main types of simple problems that can be faced and solved through C language programs, as well as strategies for choosing adequate data structures and algorithmic constructs. Basic concepts of complexity analysis will also be introduced, to guide towards the development of computationally efficient solutions.

Basic notions of architecture and logic (10 h) • references to the architecture and functioning of the computer and of the central memory • the concept of pointer / address • compilation, link, execution, program organization in memory • Boolean algebra and logical functions C as a second programming language (20 h) • Basic types and I/O: o primitive data types (scalars), symbolic constants o I/O operations (on stdin/stdout and text files) • Conditional and iterative constructs • Functions and parameters passing (by value/reference) • Aggregated data types: o arrays and static matrices (of interegs, float and characters) o strings and arrays of strings o struct (aggregated types) Pointers and dynamic allocation in C (10 h) • pointer as reference to data • syntactic elements • array/pointer duality and pointer arithmetic • dynamic allocation, dynamic arrays and matrices Elementary problem-solving (20 h) • analysis of computational complexity • problem solving: o iterative sorting algorithms o problems on numbers (mathematical problems and/or algaebric/geometric problems with matrices and arrays) o problems of text processing (manipulation of texts, menu selection) o problems of numbers/text encoding (es. criptography, compression etc.) o problems of verification, selection, sorting.

... Exam structure The exam, lasting at most 1h30, consists of: • open or multiple choice questions on subjects whose knowledge is assessed • programming exercises where the student completes a program, corrects a program, simulates the execution of a program • elementary problem-solving exercises in C: given the specifications, the data structures and the solution algorithm must be defined and then implemented in C language. The overall score is 33. Material available during the written exam: Access to appropriate documentation will be provided as a reference for the C language. It is forbidden to consult other texts, notes, handouts, etc. It is forbidden to use any electronic media (cell phones, PDAs, laptops, etc.) Exam mode The exam will be open-ended via PC with the use of the integrated Exam platform. In case of any technical problems, it will be a written exam (on paper), with the very same structure and content of the one via PC. The student must upload onto Portal within three days of the date of the written exam: • a report (max 1 page) on the solution adopted (data structures, algorithm, etc.) • a copy of the correct program, highlighting changes with respect to the original program. If the student does not upload the material by the scheduled date, the written exam will not be evaluated.

• Deitel & Deitel, "C: how to program", Pearson Prentice Hall, 2010 • G. Cabodi, P. Camurati, P. Pasini, D. Patti, D. Vendraminetto, "Dal problema al programma: introduzione al problem-solving in linguaggio C", Apogeo, II edizione, 2016

Nozioni elementari di architettura e di logica • Conoscenza dell’architettura e del modo di funzionamento di una CPU e della memoria centrale, con particolare riferimento all’indirizzamento dei dati in una memoria RAM • Algebra di Boole e funzioni logiche Problem-solving • Conoscenza di nozioni elementari di analisi della complessità • Conoscenza di nozioni elementari di problem-solving come risoluzione di problemi progettuali, basata su caratterizzazione di problemi dal punto di vista del contesto applicativo e/o delle strategie algoritmiche adottate • Conoscenza di strategie algoritmiche elementari, ad esempio per la risoluzione di problemi iterativi di verifica basati sul principio dei quantificatori universali ed esistenziali, sull’uso di vettori come contenitori per collezioni di dati e/o per la realizzazione di tabelle ad accesso diretto • Conoscenza degli algoritmi di ordinamento iterativi • Abilità nel passare dalla formulazione di un problema algoritmico alla sua soluzione, basata su passi di riconoscimento del tipo di problema e scelta di adeguate strutture dati e algoritmi risolutivi • Abilità nella soluzione di problemi di tipo iterativo, basati su dati scalari, oppure sulla collezione di dati, sia ordinati che non ordinati. Linguaggio C • Conoscenza dei costrutti base della programmazione in linguaggio C, quali: tipi di dato scalari, input/output elementare su standard I/O e su file testo, costrutti iterativi e condizionali, uso di funzioni come sotto-programmi, tipi di dato strutturato, struct, vettori e matrici, manipolazione di stringhe di caratteri • Conoscenza del tipo di dato puntatore come riferimento a dati e suo utilizzo per accedere a parti di vettori e matrici, nonché come strumento per realizzare in C il passaggio di parametri a funzioni per riferimento (o meglio “by pointer�) • Abilità nel realizzare algoritmi iterativi, in grado di manipolare sia dati scalari che aggregati in tipi struct e/o vettori e matrici come collezioni di dati • Abilità nel realizzare programmi modulari, basati su scomposizione di un problema in sotto-problemi risolti mediante un efficace utilizzo di funzioni • Abilità di utilizzo di strumenti di ausilio alla programmazione.

L’insegnamento si pone come secondo passo, per gli studenti in Ingegneria Informatica, nel percorso di avvio alla programmazione come strumento per la risoluzione di problemi reali. In tale ambito, si consolida da un canto l’introduzione all’informatica, da un punto di vista sia “culturale� che tecnologico, mentre dall’altro si affronta il linguaggio C, come secondo linguaggio di programmazione, e come strumento per il problem-solving, visto come attività creativa e progettuale. Al di là dell’abituale formazione al problem-solving, basata su apprendimento per esperienza e imitazione, l’insegnamento fornisce agli studenti una caratterizzazione delle principali tipologie di problemi semplici affrontati e risolti mediante programmi in linguaggio C, nonché di strategie per la scelta di adeguate strutture dati e costrutti algoritmici. Saranno inoltre introdotti i concetti base di analisi della complessità per guidare lo sviluppo di soluzioni efficienti dal punto di vista computazionale.

Nozioni elementari di architettura e di logica (10 h) • richiami di architettura e funzionamento dell’elaboratore e della memoria centrale • il concetto di puntatore/indirizzo • compilazione, link esecuzione, organizzazione programma in memoria • Algebra di Boole e funzioni logiche Il C come secondo linguaggio (20 h) • Tipi base e I/O o tipi di dato primitivi (scalari), costanti simboliche o operazioni di I/O (su stdin/stdout e su file testo) • Costrutti di controllo condizionali e iterativi • Funzioni e passaggio parametri (by value/reference) • Dati aggregati o vettori e matrici statiche (di interi, float e caratteri) o stringhe e vettori di stringhe o strutture (tipi aggregati) Puntatori e allocazione dinamica in C (10 h) • il puntatore come riferimento a dato • elementi sintattici • dualità puntatore/vettore e aritmetica dei puntatori Problem-solving elementare (20 h) • analisi della complessità computazionale • problem solving: o algoritmi di ordinamento iterativi o problemi su numeri (problemi matematici e/o di algebra/geometria con matrici e vettori) o problemi di elaborazione testi (manipolazione testi, menu di selezione) o problemi di codifica di numeri e testi (es. crittografia, compressione ecc.) o problemi di verifica, selezione, ordinamento.

Modalita di esame: Prova scritta (in aula); Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Written test; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... Struttura dell’esame L’esame, di durata massima 1h30, si compone di: • domande a risposta aperta o multipla su argomenti di cui si valuta il grado di conoscenza • esercizi di programmazione in cui si deve completare un programma, correggere un programma, simulare l’esecuzione di un programma • esercizi di problem-solving elementare in C: date le specifiche, si devono definire le strutture dati e l’algoritmo di soluzione e poi implementarli in linguaggio C. Il punteggio complessivo assomma a 33. L’esame sarà a risposta aperta tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo. Nel caso di problemi tecnici, si passerà ad esame scritto su carta, con contenuti e struttura immutati. Materiale consultabile durante lo scritto: • Sarà fornito accesso materiale di riferimento per il linguaggio C (elenco di funzioni di libreria) • NON è possibile consultare testi, appunti, dispense, etc. • NON è possibile utilizzare supporti ditipo elettronico oltre al PC (cellulari, palmari, portatili, etc.) Al termine dello scritto, lo studente riceve un file .pdf con il suo elaborato. Qualora si adotti la versione cartacea, è possibile fare fotografie del proprio elaborato al termine dell'esame stesso. In seguito lo studente deve caricare sul Portale entro tre giorni dalla data dello scritto: • una relazione (max 1 pagina) sulla soluzione adottata (strutture dati, algoritmo, etc.) per gli esercizi in cui è richiesta la scrittura di codice in C • una copia del o dei programmi corretti, con evidenziate le modifiche rispetto quanto consegnato. Qualora lo studente non carichi il materiale indicato entro la data prevista, la prova scritta non viene corretta.

• Deitel & Deitel, ‘Corso completo di programmazione C’, Apogeo, 2010 • G. Cabodi, P. Camurati, P. Pasini, D. Patti, D. Vendraminetto, ‘Dal problema al programma: introduzione al problem-solving in linguaggio C’, Apogeo, II edizione, 2016

At the end of the course the student will be able to: - Dynamically allocate memory, using pointers and dynamic data structures in C language - Evaluate algorithm complexity and improve efficiency in terms of execution time and/or memory allocation - Write standard algorithms to solve basic problems such as sorting, searching, etc. - Manipulate complex data structures, such as linked lists, stacks, queues, heaps, trees, hash tables and graphs - Write modular programs in C language adopting several programming paradigms such as recursive programming, greedy approaches, dynamic programming and memorization - Exploit tools for program development and problem solving, based on design of data structures and algorithms.

The course is held at the first semester of the third year. The course allows the student to acquire adequate knowledge and skills in algorithms, data structures and their implementation in C to solve complex problems. The student should gradually evolve from more analytic to more design-oriented skills. Algorithmic solutions to “classical� problems are introduced, together with their theoretical foundations, and the implementations in C language. Advanced aspects of C are considered, like pointers, dynamic memory allocation, modularity and Abstract Data Type implementation. The student has the opportunity to analyze practical examples, describing solutions to complex problems, and the related algorithmic paradigms. Knowledge and programming skills are applied during lab sessions.

• Review of basic language construct and basic problem solving (12h) • Algorithm analysis (3h) o Asymptotic worst-case complexity analysis o O, theta, omega notations o Recurrence equations • Sorting algorithms (6h) o Iterative sorting (bubble sort, selection sort, insertion sort, shell sort, counting sort) o Recursive sorting (mergesort, quicksort, heapsort) • Static and dynamic data structures and their implementation in C (13h) o Data representation in memory and runtime memory management o Pointers (or references to objects) o Static, on stack and dynamic memory allocation o Linked structures o Strategies for data structure selection • Modularity and modular implementation of algorithms and data structures (10h) o The implementation-interface-client model o Implementation in C of programs with multiple source and header files o Basic use of development and debug tools, like make, gdb, cvs • Recursion and recursive programs (10h) o The notion of recursion o Mathematical recursive functions o Simple recursive procedures o Backtrack and implementation of recursion • Abstract objects, collections of objects and ADTs (8h) o Modular examples of composed structures, like arrays of lists and multilists o Linked lists, stacks, FIFO queues, generalized queues, priority queues, heaps • Algorithmic paradigms (8h) o Divide and conquer • Problem solving (14h) o Analysis and definition of strategies for data structures and algorithms o Search and optimization problems o Techniques to explore the state space based on combinatorics • Data structures for symbol tables (4h) o Binary search trees o Hash tables • Graph theory (12h) o Graph representation o Depth-first and breadth-first search and their applications o Shortest paths o Minimum spanning trees.

Modalita di esame: Test informatizzato in laboratorio; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Computer lab-based test; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... The examination includes two separate parts: - A written test - An oral evaluation. The written test comprehends two parts: • Exercises/questions on theoretical aspects to check the acquired knowledge. • A programming part to check the acquired abilities and programming skills. The theory section: • Consists of open questions or exercises on theory topics. • Amounts up to 12 points on the final mark. • Has a minimum threshold of 6 points out of 12. • Has to be delivered after 50-60 minutes from the beginning of the written test. The programming section (100-120 minutes) is available in two different flavor: • A complete design and development of a program in C to solve a problem, the emphasis being on problem-solving and design skills. This standard programming part has a maximum value of 18 points and a minimum threshold of 9 points. It implies the design of a "standard" "complex" C program to check the candidate knowledge of the C language syntax, data structures, algorithms, and program designing (problem-solving) ability. • A guided development of the solution to a problem, with less emphasis on design and problem-solving skills and more on the ability to use advanced C features (pointers, dynamic allocation, recursion) and on the knowledge of basic data structures and algorithms. This simplified programming part has a maximum value of 12 points and a minimum threshold of 6 points. It is usually made-up by three "shorter" "partial" C programs. Those exercises are aimed to check the knowledge of the candidate in terms of C language syntax, data structures, and algorithms but they are less demanding from the designing. i.e., problem-solving, point of view than the "standard" part. The two parts can be selected by the candidate in alternative (mixing is not allowed). Both modes require the same approach to the subject. The theory and programming written tests have to be taken during the same session. No books or notes are allowed during the examination. Laptop, cellular phones, etc. are forbidden. After the written test, all students have some days to correct their program (programs) and check-it (them) out to carry out an auto-evaluation. If the student finally decides to take the exam, he/she has to deliver the final working (complete and debugged version of the) program (programs) to the teacher, following the written rules specified during the class. More specifically, each student must: • Make a copy of the program at the end of the written part (using carbon copy paper or a camera). • Verify the correctness of the program. • Upload on the course web page within 3 working days: a report (max 3 pages) describing the solution (data structures, algorithm, etc.) and a copy of the working program, showing the changes with respect to the version handed in for ranking. In case the above material is not uploaded, the written exam will not be ranked. Notice that, to take the exam, it is mandatory to deliver a working program (more working programs if the simplified version of the programming part has been selected), even if the evaluation is made on the written text delivered during the test and not on the program written at home. To be able to implement at home the program developed during the written test, students are invited to take with them a photo camera (or a cell-phone with camera) or some copy-paper. The oral examination is the final part of the exam. Students that failed the written test, i.e., have a mark smaller than 15/30, are invited not to take the oral examination and to re-take the entire exam during the next examination session. Students with a written test mark larger than 15/30 and smaller than 18/30 must take the oral examination to pass the exam. For all other students the oral examination is optional. This means that, from the one hand, those students have the discretion to ask for the oral examination to improve their final mark but, on the other one, that the teacher has the right to demand an oral examination to any student he may have evaluation doubts on. Notice, however, that the oral examination (in all cases) can adjust the written mark in both the positive and the negative direction, such that the final mark will range from fail to 30 with honor. The oral examination checks the capacity of the student to explain his/her design choices, to use correct technical terms, and to describe algorithms. It consists in: • Questions on all the topics of the course, the goal being to rank the grade of theoretical knowledge. • Programs in C to evaluate skills related to the implementation and manipulation of data structures by means of advanced C programming constructs and to the implementation of variants of standard algorithms. • Questions on uploaded laboratory exercises.

Handouts and slides used during the classroom lessons are available on the teacher or course WEB site. The World Wide Web is also an excellent source of material for almost all topics introduced in the class (see Wikipedia, for example). Among the printed material, during the class, we make explicit usage of the following books: • T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein, “Introduction to Algorithms�, McGraw-Hill. • S. Quer, "Advanced Programming and Problem-Solving Strategies in C. Part II: Algorithms and Data Structures", 2nd Edition, 2018, CLUT • S. Quer, "Advanced Programming and Problem-Solving Strategies in C. Part IV: Exam-Based Problems", 2nd eEdition, 2018, CLUT Other sources are the followings: • R. Sedgewick, “Algorithms in C, Parts 1-4: Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching� Addison-Wesley Professional. • R. Sedgewick, “Algorithms in C, Part 5: Graph Algorithms�, Addison-Wesley Professional. • B. W. Kernighan, D. M. Ritchie, “The C Programming Language�, Prentice Hall, second edition. • P. Deitel, H. Deitel, “C: how to program�, Prentice Hall, eight edition.

Al termine dell’insegnamento gli studenti avranno acquisito: • in termini di conoscenza: o i meccanismi di allocazione della memoria e utilizzo dei puntatori in C o le strutture dati complesse, i Tipi di Dato Astratto (liste, code, pile, heap, alberi, tabelle di hash e grafi) e i relativi algoritmi o le strategie elementari di programmazione modulare in C o i paradigmi di programmazione ricorsiva, dinamica e greedy • in termini di abilità : o la capacità di risolvere problemi complessi in ambito informatico mediante progetto di strutture dati e algoritmi utilizzando tecniche di programmazione ricorsiva, dinamica e greedy o la capacità di valutare la complessità di algoritmi e migliorarne l'efficienza in termini di tempo di esecuzione e/o uso di memoria o la capacità utilizzare strumenti di ausilio alla programmazione • in termini di competenze: o l’utilizzo di conoscenze, abilità e metodologie per lo sviluppo di software in C atto a risolvere problemi che si incontrano in ambito informatico o il miglioramento dell’autonomia di giudizio grazie all’attività progettuale di problem-solving, dove è richiesto di comprendere le specifiche del problema e di completarle, nonché di esplorare diverse possibili strategia di risoluzione, valutandone le complessità o il miglioramento delle capacità comunicative grazie alla soluzione degli esercizi di laboratorio che, quando soggetti a valutazione, richiedono la stesura di una relazione sulle scelte algoritmiche, la scrittura di codice leggibile, la capacità di sostenere in un contraddittorio le proprie scelte algoritmiche ed implementative.

Gli algoritmi e le strutture dati sono concetti che permeano tutta l’Informatica. Essi costituiscono quindi un bagaglio di conoscenze, competenze e abilità indispensabile non solo per tutti gli insegnamenti successivi del Corso di Laurea, ma anche per quelli dei Corsi di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, in Cybersecurity e in Data Science and Engineering e per l’attività professionale. Sono inoltre fondanti in tutte le attività di problem-solving informatico. I concetti, indipendenti dal linguaggio di programmazione, hanno validità generale. Nell’insegnamento essi vengono concretizzati mediante il linguaggio C che ben si presta ad una visione di dettaglio. In questo contesto l’insegnamento ha come obiettivo di fornire adeguate conoscenze di algoritmi e strutture dati per la soluzione di problemi computazionali complessi. Vengono presentate le soluzioni algoritmiche "classiche" dei problemi e la teoria che sta alla loro base. Vengono inoltre proposti modelli per la risoluzione di problemi che comportano l’esplorazione di uno spazio delle soluzioni. Il linguaggio C è lo strumento utilizzato per mettere in pratica il problem-solving. La sua conoscenza, rispetto a quanto appreso nell’insegnamento di Tecniche di Programmazione, viene estesa comprendendo svariati aspetti avanzati, quali l’allocazione dinamica della memoria, la modularità e la realizzazione di Tipi di Dato Astratti. La metodologia didattica alla base dell’insegnamento è lo “schema-based learning�. Uno “schema� è uno strumento della memoria che permette di organizzare esperienze simili in modo che la persona possa acquisire le seguenti abilità : • facilmente riconoscere esperienze simili o dissimili (identificazione) • accedere facilmente ad una base che contiene gli elementi essenziali delle esperienze simili (elaborazione) • derivare conclusioni, effettuare stime e sviluppare algoritmi (pianificazione) • usare strumenti, procedure o regole (risoluzione). Lo “schema-based learning� de-enfatizza la quantità di informazioni fattuali acquisite, in quanto lo scopo non è quello di avere studenti in possesso di grandi quantità di nozioni passive, bensì di renderli risolutori attivi di problemi affrontati top-down, anziché bottom-up. Nel contesto dell’insegnamento: • l’identificazione consiste nella comprensione del problema e nella sua classificazione, grazie alle conoscenze di algoritmi e modelli, in uno degli schemi proposti • l’elaborazione consiste nell’adattare lo schema al problema in esame, completandolo e dettagliandolo • la pianificazione consiste nella scelta del paradigma risolutivo e delle strutture dati sottostanti • la risoluzione consiste nella scrittura, nel testing e nella valutazione del codice C. Come ulteriore aspetto metodologico, si affronta la modularità in termini di strutture dati. Al di là di una modularità basata su accorpamento e suddivisione di istruzioni in sotto-programmi (funzioni C) si affronta il problema di una modularità in termini di strutture dati che, pur basata su ADT, è propedeutica ad aspetti di architettura del software e di programmazione ad oggetti. La metodologia è esemplificata su problemi complessi svolti nel corso delle esercitazioni di laboratorio, il cui scopo è di accentuare negli studenti il passaggio dalle capacità analitiche a quelle progettuali.

Durante l’insegnamento verranno trattati i seguenti argomenti, con la relativa durata in ore: • Ripasso del linguaggio C (3h) • Strutture dati statiche e dinamiche e loro realizzazione in C (12h) o allocazione di memoria statica, su stack, e dinamica o strutture linkate o strategie per scegliere la struttura dati o introduzione a strutture dati per blockchain • Modularità e realizzazione modulare di algoritmi e strutture dati (8h) o il modello implementazione-interfaccia-client o la realizzazione di un programma C con più sorgenti e header file o utilizzo elementare di strumenti di sviluppo e debug: es. make, gdb, cvs • Ricorsione e programmi ricorsivi (9h) o il concetto di ricorsione o funzioni matematiche ricorsive o procedure ricorsive semplici o backtrack e implementazione della ricorsione o ordinamenti ricorsivi (mergesort, quicksort, heapsort) o equazioni alle ricorrenze • Dati astratti, collezioni di dati e ADT (8h) o esempi modulari di strutture composte quali vettori di liste, multiliste o liste, stack, code FIFO, code generalizzate, code a priorità , heap • Paradigmi algoritmici (10h) o divide et impera o il paradigma della programmazione dinamica o il paradigma greedy • Problem solving (10h) o strategie di analisi e di definizione di strutture dati e algoritmi o problemi di ricerca e di ottimizzazione o tecniche di esplorazione dello spazio delle possibilità basate su calcolo combinatorio e ricorsione • Strutture dati per tabelle di simboli (7h) o Alberi Binari di Ricerca o Tabelle di hash • Teoria dei grafi (13h) o rappresentazione dei grafi o visite in profondità e ampiezza e loro applicazioni o cammini minimi o alberi ricoprenti minimi.

Modalita di esame: Prova orale obbligatoria; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Compulsory oral exam; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... Struttura dell’esame L’esame, di durata massima 2h30, si compone di: • esame scritto suddiviso in 2 parti in sequenza: teoria (50 minuti) e programmazione (max 100 minuti) • esame orale obbligatorio. Esame scritto • teoria: svolgimento di esercizi relativi all’applicazione di algoritmi a semplici problemi (max 12 punti) • programmazione: 2 modalità alternative: o orientata al progetto: progettazione e realizzazione di un programma in grado di risolvere un problema (max 18 punti) o orientata alla padronanza del C avanzato (puntatori, allocazione dinamica, ricorsione), delle strutture dati e degli algoritmi fondamentali (max 12 punti) La preparazione richiesta per entrambe le parti è la stessa. Esame orale • accertamento delle conoscenze acquisite in termini di comprensione dei concetti e di loro esposizione, scrittura di codice C atto alla risoluzione di problemi di complessità compatibile con la durata dell’esame. Modalità di svolgimento dell’esame scritto L’esame scritto sarà a risposta aperta o chiusa. Le 2 parti (teoria e programmazione) saranno svolte in sequenza. L'esame scritto sarà svolto in aula su PC personale con piattaforma di ateneo e Lockdown Browser. In caso di problemi tecnici sarà svolto su carta. Materiale consultabile durante lo scritto: I docenti indicheranno di volta in volta le modalità di consultazione, eventualmente online, di riferimenti per il linguaggio C, come pure l'utilizzo di interfacce (file header) per librerie personali. NON è possibile consultare altri testi, appunti, dispense, etc. NON è possibile utilizzare supporti di tipo elettronico oltre al PC (cellulari, palmari, portatili, etc.) Comportamento in caso di problemi tecnici per esame scritto in presenza Nel caso insorgano problemi in fase di esame lo studente avverte immediatamente i docenti che vigilano. Comunicazione con i docenti durante l’esame scritto in presenza sono presenti docenti che vigilano cui lo studente si può rivolgere. Al termine dello scritto di programmazione, lo studente riceve tramite la piattaforma di ateneo un file .pdf con il suo elaborato. In seguito deve caricare sul Portale entro tre giorni dalla data dello scritto: • una relazione (max 3 pagine) sulla soluzione adottata (strutture dati, algoritmo, etc.) • una copia del programma corretto, con evidenziate le modifiche rispetto al programma consegnato. Qualora lo studente non carichi il materiale indicato entro la data prevista, la prova scritta non viene corretta. Criterio di ammissione all'orale: votoTeoria ≥ soglia1 && votoC ≥ soglia2 && votoTeoria + votoC ≥ 15/30 soglia1 e soglia2 definite di volta in volta in funzione della difficoltà degli esercizi. L'esame orale si svolge indicativamente 7-10 giorni dopo lo scritto. Il calendario viene reso disponibile in contemporanea alla pubblicazione degli esiti dell'esame scritto. Modalità di svolgimento dell’esame orale L’esame orale si svolge di norma mediante l’uso di Virtual Classroom, disponibile sulla pagina dell’insegnamento. Quando invitato dai docenti, lo studente dovrà entrare nella Virtual Classroom e identificarsi mediante documento che verrà confrontato con la foto disponibile nell’elenco studenti dell’insegnamento. Un estraneo alla Commissione d’esame sarà presente e/o l’esame sarà registrato. Lo studente deve dichiarare che non sta usando alcuno strumento di ausilio e che nella stanza non vi è alcuna persona di supporto. Valutazione finale La valutazione è complessiva ed integra, non media, i risultati nelle singole parti di cui consta l’esame. Eventuali bonus per laboratori valutati non sono additivi, bensì inclusi nella valutazione complessiva. Lode con valutazione complessiva maggiore o uguale a 32/30.

Testi di riferimento: • Deitel & Deitel, ‘Corso completo di programmazione C’, Apogeo, 2010 • P. Camurati, S. Quer, ‘Algoritmi e Programmazione: richiami di teoria con esercizi svolti’, CLUT, V edizione • G. Cabodi, P. Camurati, P. Pasini, D. Patti, D. Vendraminetto, ‘Ricorsione e problem-solving: strategie algoritmiche in linguaggio C’, Apogeo, 2022 • G. Cabodi, P. Camurati, P. Pasini, D. Patti, D. Vendraminetto, ‘Puntatori e strutture dati dinamiche: allocazione della memoria e modularità in linguaggio C’, Apogeo, 2016 • G. Cabodi, P. Camurati, P. Pasini, D. Patti, D. Vendraminetto, ‘Algoritmi in pratica: da specifiche a codice C', Apogeo, 2018 Altri testi suggeriti: • R. Sedgewick, ‘Algoritmi in C’, IV edizione, Pearson, 2015 • T.H.Cormen, C.E.Leiserson, R.L.Rivest, C. Stein, ‘Introduzione agli Algoritmi e alle Strutture Dati’, IV edizione, Mc-Graw Hill, 2023 • P. Crescenzi, G. Gambosi, R. Grossi, ‘Strutture di dati e algoritmi’, Pearson Addison-Wesley 2006 • R. Sedgewick, K. Wayne, ‘Algorithms Part I & II’, www.coursera.org (in inglese) • A. Bertossi, A. Montresor, ‘Algoritmi e strutture di dati’, Città Studi edizioni, 2014 Materiale didattico a disposizione su Web: • trasparenze proiettate in aula • esercizi e soluzioni • laboratori risolti e commentati • testi di esami degli insegnamenti Algoritmi e Strutture Dati e Algoritmi e Programmazione

Attraverso la comprensione degli argomenti trattati, gli studenti dovranno: - avere acquisito una conoscenza dei fondamenti scientifici e metodologici dell'analisi matematica; - sviluppare la capacità di applicare gli strumenti forniti per risolvere problemi teorici e applicativi, nonché l'abilità di calcolo; - sviluppare autonomia di giudizio e capacità di riconoscere ed utilizzare gli strumenti matematici più adeguati a risolvere problemi nelle discipline ingegneristiche.

L’insegnamento di Analisi Matematica II completa i fondamenti scientifici e metodologici dell'analisi matematica, avviati con la teoria delle funzioni di una variabile svolta nell’insegnamento di Analisi Matematica I. Vengono sviluppati i concetti di serie numerica, serie di potenze e serie di Fourier e inoltre vengono discussi alcuni aspetti della trasformata di Laplace. Sono trattati gli argomenti di base dell’analisi delle funzioni di più variabili: il calcolo differenziale in più variabili e le sue applicazioni, l’integrazione multipla, curvilinea e di superficie. Infine, viene svolta la teoria di base delle funzioni di variabile complessa. Questo insegnamento fornisce una base solida per lo sviluppo di competenze avanzate nell'ambito dell'analisi matematica e delle sue applicazioni in vari campi scientifici e ingegneristici.

Trasformata di Laplace (10 ore) Calcolo differenziale per funzioni di più variabili (20 ore) - Richiami sui vettori. - Cenni di topologia di R^n. - Funzioni di più variabili, campi vettoriali. - Limiti e continuità . - Derivate parziali e direzionali, matrice Jacobiana. - Differenziabilità , gradiente e piano tangente al grafico. - Derivate seconde, matrice Hessiana. - Polinomio di Taylor. - Punti critici, massimi e minimi liberi. Calcolo integrale per funzioni di più variabili (30 ore) - Integrali doppi e tripli, baricentri. - Lunghezza di una curva e area di una superficie cartesiana. - Integrali curvilinei e di superficie (solo superfici cartesiane), circuitazione e flusso di un campo vettoriale. - Campi conservativi. - Teoremi di Green, della divergenza (Gauss) e del rotore (Stokes). Analisi Complessa e Serie (40 ore) - Funzioni di variabile complessa: derivabilità e condizioni di Cauchy-Riemann. - Integrali curvilinei complessi, Formula integrale di Cauchy. - Definizioni e criteri di convergenza per le serie numeriche. - Serie di potenze reali e complesse. - Serie di Taylor, serie di Laurent, Teorema dei residui. - Serie di Fourier.

E' possibile sostenere l?esame in anticipo rispetto all?acquisizione della frequenza

I testi consigliati saranno comunicati a lezione dal docente titolare dell’insegnamento tra quelli elencati: - D. Bazzanella, P. Boieri, L. Caire, A. Tabacco, Serie di funzioni e trasformate, CLUT, 2001 - M. Bramanti, C.D. Pagani, S. Salsa, “Analisi matematica 2�, Zanichelli, 2009. - C. Canuto, A. Tabacco, "Analisi Matematica 2", Pearson Education Italia, 2021 - R.A. Adams, C. Essex, Calcolo differenziale 2, Casa Editrice Ambrosiana, 2014. - S. Salsa, A. Squellati, “Esercizi di Analisi matematica 2�, Zanichelli, 2011. - A. Bacciotti, F. Ricci, "Lezioni di Analisi Matematica 2", Levrotto e Bella, 2008 - M. Codegone, L. Lussardi, Metodi matematici per l'ingegneria. Zanichelli, 2021. - G.C. Barozzi, Matematica per l'ingegneria dell'informazione, Zanichelli, 2005. Raccolte di esercizi, per tema, e testi di prove d’esame degli anni precedenti ed ulteriore materiale (appunti e dispense) sarà reso disponibile sulla pagina del Portale della Didattica dedicata all’insegnamento.

• Conoscenza degli aspetti fondamentali di un sistema per la gestione di basi di dati - Conoscenza della struttura e delle proprietà del modello relazionale dei dati - Conoscenza dei linguaggi di interrogazione di una base di dati relazionale: algebra relazionale e linguaggio SQL - Capacità di scrivere interrogazioni in algebra relazionale e in linguaggio SQL - Conoscenza del modello concettuale Entità -Relazione per la rappresentazione dei dati e della metodologia per la progettazione concettuale e logica relazionale di una base di dati - Capacità di progettare una base di dati relazionale - Conoscenza dei costrutti SQL per la gestione delle viste, del controllo dell'accesso e per la gestione delle transazioni - Conoscenza delle modalità di interazione tra SQL e linguaggi di programmazione - Capacità di progettare e sviluppare un'applicazione che esegue l'accesso a una base di dati - Conoscenza delle basi di dati attive e dei costrutti del linguaggio SQL per la definizione dei trigger - Capacità di scrivere trigger nel linguaggio SQL.

Insegnamento obbligatorio per la Laurea in Ingegneria Informatica, collocato al II pd del II anno. L'insegnamento descrive i sistemi per la gestione di basi di dati, considerando sia le metodologie di progettazione di basi di dati, sia lo sviluppo di applicazioni di interrogazione e gestione di basi di dati. L'attività di laboratorio permette di sperimentare l'uso dei prodotti commerciali e open-source più diffusi.

Argomenti trattati nelle lezioni: - Caratteristiche di un sistema per la gestione di basi di dati - Caratteristiche del modello relazionale dei dati - Algebra relazionale: operatori principali e definizione delle interrogazioni - Linguaggio SQL: istruzioni per la definizione delle basi di dati e l'elaborazione dei dati - Modello concettuale dei dati (modello Entità -Relazione) e metodologia di progettazione concettuale e logica relazionale di una base di dati - Linguaggio SQL: istruzioni per la gestione delle viste, del controllo dell'accesso, e per la gestione delle transazioni - SQL per le applicazioni: architetture client-server, integrazione delle istruzioni SQL in un linguaggio di programmazione, stored procedures, progettazione di un'applicazione client-server web-based con accesso a una base di dati - Basi di dati attive e costrutti del linguaggio SQL per la definizione dei trigger - Esercitazioni in aula inerenti gli argomenti trattati nelle lezioni, e in particolare il linguaggio SQL, l'algebra relazionale e la progettazione concettuale e logica di una base di dati, i trigger - Esercitazioni in laboratorio sull'utilizzo del linguaggio SQL, sulla progettazione di un'applicazione client-server con accesso a una base di dati, sui trigger

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Il testo di riferimento, che copre buona parte degli argomenti è: Atzeni, Ceri, Fraternali, Paraboschi, Torlone, 'Basi di dati', VI edizione, McGraw Hill, 2023. Il seguente testo è un supporto alle esercitazioni: Baralis, Belussi, Psaila, 'Basi di dati: temi d'esame svolti', Esculapio, 2000. Sono disponibili copie dei lucidi utilizzati nelle lezioni, esempi di scritti di esame ed esercizi, e i manuali per le esercitazioni di laboratorio. Tutto il materiale didattico è scaricabile dal sito web dell'insegnamento o attraverso il Portale.

• Conoscenze di base riguardanti la progettazione dei circuiti digitali - Conoscenza del concetto di sistema di elaborazione - Conoscenza dell'architettura di un generico sistema di elaborazione e dei suoi principi di funzionamento - Conoscenza e comprensione dei moduli elementari che compongono un sistema di elaborazione - Conoscenza dell'architettura e del funzionamento di un microprocessore e di un linguaggio Assembler - Capacità di scrivere semplici programmi Assembler - Conoscenza dell'architettura del sotto-sistema di memoria - Conoscenza delle modalità di interfacciamento e gestione delle periferiche - Conoscenza di base sulla programmazione di un sistema embedded - Conoscenze elementari sull'architettura dei processori CISC, RISC e superscalari

L'insegnamento mira a fornire i concetti fondamentali relativi ai sistemi di elaborazione dell'informazione; il corso introduce il concetto di sistema di elaborazione dell'informazione, descrivendone l'architettura, il funzionamento e illustrando i passaggi relativi alla sua progettazione. L'insegnamento tratta inoltre dell'interazione tra i moduli hardware e software, soffermandosi in particolare sui sistemi a microprocessore; una parte significativa del corso riguarda i processori e la loro interazione con le memorie e i dispositivi periferici. Al fine di comprendere meglio il funzionamento di un sistema a processore, l'insegnamento include una parte relativa alla programmazione in linguaggio Assembler e all'uso di una scheda con microcontrollore. Alcuni degli argomenti trattati saranno poi ripresi in insegnamenti successivi (a partire da Sistemi Operativi).

• Concetti base sui circuiti logici (6 ore) - Architettura e funzionamento di un processore (10 ore) - Programmazione in linguaggio Assembler (15 ore) - Architettura e funzionamento di un sistema a processore (7 ore) - Il sistema di memoria (12 ore) - Tecniche per la gestione delle periferiche ed esempio di programmazione di un sistema embedded (9 ore) - Struttura e funzionamento dei bus di comunicazione (3 ore) - Cenni ai processori RISC e superscalari (3 ore)

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Il testo di riferimento, che copre buona parte degli argomenti, è: S.L. Harris, D.M Harris, “Sistemi digitali e architettura dei calcolatori�, Zanichelli, 2017 Per la parte di programmazione Assembler può inoltre essere utile il testo: D. Harris, S. Harris, "Digital Design and Computer Architecture: RISC-V Edition", Morgan Kaufmann, 2021 Il docente mette a disposizione degli studenti mediante il sito del corso i lucidi utilizzati nelle lezioni, esempi di scritti di esame ed esercizi, e il materiale per le esercitazioni di laboratorio.

This course is a natural bridge between the first-year course “Computer Science� and the following courses on computer engineering, including “Operating Systems� and “Computer Networks�. Its role is therefore to smoothly and naturally complete the basic knowledge of a computing system acquired during the course “Computer Science� and, at the same time, to gently stimulate the Student to target at more complex issues such as the low level programming and a deeper understanding of the hardware and software interactions of the different components in a computer. By attending this course the Student is expected to increase her/his overview and knowledge of computer based systems, to become more aware of the issues related to the design and management of a computer, and to have one more opportunity to nurture the curiosity qualities that are at the basis of a future Computer Engineer. An important contribution to successfully meet the above expectations comes from the laboratory lectures, where the Students are provided with the possibility of studying and practically approach how to use physical hardware computer platforms to solve real problems.

The course presents the architecture of a basic computer system in all its components and features. It also provides highlights of the techniques for elementary hardware design as well as of assembly programming.

• Basics, examples and exercises of simple combinational and sequential circuit design and related issues, such as testing of the correct behavior, memory/area/speed tradeoff, energy consumption, delay and critical path; • The components of a microprocessor-based system and their interactions: CPU, cache memory, main memory, secondary memory, peripherals, Input/Output devices and related addressing and communication issues, buses and addressing modes; • Some “milestones� of Computer Engineering: virtualization, parallelization of operations, operating systems, reduced instruction set computers, configurable devices. • An introduction to the Assembly language.

Modalita di esame: Prova orale facoltativa; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Optional oral exam; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... The written exam lasts about 45 minutes. The written exam (accounting up to 24 points) is composed of closed-ended and open-ended questions on the whole program of the course. An oral exam (accounting up to 9 more points) follows the written exam. The oral and the written parts cover the whole program of the course. In order to have access to the oral exam, it is necessary a minimum score of 12 points for the written part. Otherwise a rejection will be recorded. If the result of the written part is larger than or equal to 18, then the student can request the registration of the final grade of the exam. In all other cases, the student will (can) have an oral exam, consisting of at most three additional questions adding up to 9 more points. The three questions will span the full program and can also involve the discussion of the laboratory exercises. Failure to satisfactorily responding a question, will imply a negative score for that question and the immediate termination of the oral exam. If less than 18 points are obtained, a rejection will be registered. Professor(s) has (have) the right to ask at any time oral questions to get a better and more complete picture of the student's preparation. The final grade will be determined by adding up all the points collected by the student and rounding the numerical result. Laude will be granted to all students whose number of points exceeds or is equal to 31.5. Overall, the exam is targeted at evaluating the students both about their knowledge of basic computing systems architectures and their design. Several problems proposed as previous written parts will be made available to the students through the web page of the course.

• Any general purpose textbook covering the topics of the course; • Optional additional material provided by the Lecturers. Additional reading (among all): • V.C. Hamacher et al., Computer Organization, McGraw-Hill, 2005 • M. Morris Mano, C. R. Kime, Logic and Computer Design Fundamentals, 4th edition, Pearson Prentice-Hall, 2008

Ability to analyze and design digital circuits and systems of limited complexity. Understanding the characteristics of components and devices. Ability to describe a digital system using the Verilog hardware description language. Knowledge of the different implementation techniques and design flows for electronic systems, with the related parameters (speed, power, cost) and characteristics.

This course aims to teach the techniques of analysis and design of digital electronic circuits. It introduces students to a digital hardware description language and the tools that use this language for the simulation and implementation of digital electronic systems. Starting from the basic components and their manufacturing technology, it leads the student to understand the circuits and digital systems that use these components.

Elementary logic gates and circuits (10 hours) - Boolean logic fundamentals - Combinational gates: NAND, NOR, NOT, AND, OR, XOR, MUX - Gate properties: functional description, truth table, symbol, Boolean function - Sequential gates: flip-flops, latches, registers - Counters and FSMs: state diagrams, transition tables Basic circuits and finite state machines (FSM) (15 hours) - Combinational networks: minimization, basic circuit synthesis techniques - Synthesis of elementary FSMs - FSM application examples - Complex control systems (ASM chart) - Control units and data paths, arithmetic circuits Overview of the operating principles of MOS transistors and gates (10 hours) - Structure and operation of MOS transistors - MOS transistor circuit models - CMOS integrated circuit technology - Implementation of CMOS logic gates - Interconnections - Performance characteristics of MOS circuits: speed, power, consumption - Timings, optimizations, clock Memories: circuits, architecture, operation (10 hours) - Categories, definitions - DRAM: structure, operation, signals - SRAM: structure, operation, signals - DRAM-SRAM comparison, memories with multiple gates, CAM, TCAM, typical applications - Non-volatile memories: ROM, EPROM, EEPROM, FLASH, serial memories Hardware Description Languages (Verilog) (15 hours) - Verilog hardware description language: concepts and data structures for the description and simulation of combinational and sequential circuits - ROM and SRAM description in Verilog - Introduction to testbenches - Examples of Verilog description and simulation VLSI circuit design and manufacturing flow (10 hours) - Introduction to integrated circuits and VLSI technologies, Moore Law - VLSI design phases: logic level, RTL synthesis, simulation, place&route, physical verification - Design automation (EDA) - Design flows: full custom, standard cell, FPGA. Demo on FPGA - System aspects (clock generation and distribution, power distribution, interconnections, parallel/serial bus, I/O, I/O strength, PoR) Design and Testing of Digital Electronic Systems (10 hours) - Introduction to A/D and D/A conversion - From system specifications to component specifications - Test - Example of a complex mixed signal processing system

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Fundamentals of Digital Logic with Verilog Design, 3rd Edition By Stephen Brown and Zvonko Vranesic © 2014 ISBN10: 0073380547 | ISBN13: 9780073380544 https://www.mheducation.com/highered/product/fundamentals-digital-logic-verilog-design-brown-vranesic/M9780073380544.html

Electromagnetism and Circuit theory (Circuit Theory)Knowledge of the basic laws governing electrical circuits. Knowledge of analysis methods for electrical circuits. Ability to compute and explain the responses of electrical circuits. Ability to use a modern computer program for Computer-aided Circuit Analysis (SPICE). Electromagnetism and Circuit theory (Physics II)The goal is the acquisition of the basic principles, physical meanings and experimental evidences of the classical electromagnetism as described by the Maxwell’s equations (both in integral and differential form). Electrostatics, magnetostatics, induction and wave phenomena are treated. Expected outcomes: the ability to autonomously apply the acquired knowledge to the analysis and solution of stationary, time dependent electromagnetic problems is an important expected skill outcome. The fundamental applications of each law are presented to the aim of providing the student with a method for the interpretation of the physical phenomena at the basis of many engineering problems in ICT.

Electromagnetism and Circuit theory (Circuit Theory)The main objective of the course is to introduce students to the basic laws governing lumped electrical circuits, giving suitable and general methods for their analysis. In particular, the course provides fundamental tools to analyze dynamic circuits in the time and in the frequency domain. An introduction to automated circuit analysis via computer-based simulation is also provided. The theory is complemented by several practical classes.Electromagnetism and Circuit theory (Physics II)The course explains the fundamental laws of classical Electromagnetism, including the propagation of light considered as an electromagnetic wave.

Electromagnetism and Circuit theory (Circuit Theory)The course is structured in two parts: a ?basic? part (2 credits) and a ?core? part (5 credits). - Basic part (2 credits) Lumped circuits; voltage, current and power. Reference directions. Kirchhoff?s laws. Tellegen?s theorem. Basic circuit elements. Series and Parallel connection of the resistive one-port elements. Current and Voltage division rule. Millman?s theorem. Maximum power transfer. Nodal Analysis. - Core part (5 credits) 2.a. General resistive circuits (1.5 credits). Dependent sources, ideal operational amplifier. Network theorems: substitution theorem, Thevenin and Norton theorem, superposition theorem. 2.b Dynamic circuits (1.5 credits) Linear capacitors and inductors, series and parallel connection of inductors and capacitors. First order RC and RL circuits with constant sources and ideal switches. Second order circuits. Formulation and solution of the state equations. 2.c Sinusoidal steady state (2 credits) Circuit equations in sinusoidal steady state (AC), symbolic analysis and phasors, AC power. Network functions: impedance, admittance and transfer functions. Bode plots. Electromagnetism and Circuit theory (Physics II)Stationary electric fields (~10 hours -1cr) A summary of: Coulomb's law, electric field and potential, motion of a charge in a uniform electric field. Discrete and continuous charge distributions. Electric dipole, force and torque on an electric dipole in an electric field. Gauss' law for the electric field. Capacity and capacitors. Energy of the electric field. Conductivity, Ohm's law, Joule's effect. Stationary magnetic fields (~15 hours-1.5cr) Magnetic force on a moving charge, Lorentz's force, motion of a charge in a uniform magnetic field. Magnetic force on electric currents, magnetic torque on rectangular and any shape circuits, magnetic dipole. Sources of magnetic field: Ampère-Laplace's law, application to rectilinear (Biot-Savart's law, forces between currents) and circular loops. Infinite and finite solenoids. Ampère’s law. Gauss' law for the magnetic field. Maxwell’s equations in differential and integral forms for static fields. Time-dependent fields (~15hours-1.5cr) Electromagnetic induction, Faraday's law, relative motion of conductor and magnetic field. Self-induction. Coupled circuits, mutual-induction. Energy of the magnetic field. Principle of conservation of charge, Ampère-Maxwell's law. Maxwell’s equations in differential and integral forms for time-dependent fields in vacuum. Electromagnetic waves (10 hours-1cre) Propagation of waves, a summary of elastic waves. Electromagnetic waves and wave equation (from Maxwell's equations). Energy, momentum, Poynting vector. Radiation pressure. Polarization of electromagnetic waves; oscillating electric dipole. Electromagnetic spectrum.

Electromagnetism and Circuit theory (Circuit Theory)Modalita di esame: Prova scritta (in aula); Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo; Electromagnetism and Circuit theory (Physics II)Modalita di esame: Prova orale obbligatoria; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Electromagnetism and Circuit theory (Circuit Theory)Exam: Written test; Computer-based written test in class using POLITO platform; Electromagnetism and Circuit theory (Physics II)Exam: Compulsory oral exam; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... Electromagnetism and Circuit theory (Circuit Theory)The knowledge and the abilities gained in this course will be verified during the final examination, which is structured in a written test, followed by an optional oral test. The written part has a duration of 90min (1h and 30min). The test includes three elementary multiple-choice questions each of which has only one correct answer (duration 15min up to 6 points) and circuit analysis problems with open questions (duration 75min, up to 24 points). A correct answer to a multiple-choice question gives 2 points. An incorrect answer gives a penalty of 2 points. There is no penalty for blanks. The exam is graded iff the candidate gets at least 2 points from the multiple-choice questions. During the text, it is possible to use a scientific calculator; no texts, books and notes are admitted. The written test is passed with at least 18/30. The oral test can be requested by students with a mark of the written part larger than 24/30 or can be imposed by the examination board in case of difficulties in assessing the written test of the candidate. The basis for the final mark is provided by the score of the written test, which can be increased (or decreased) based on the possible oral test (optional). Important: A single final mark is registered for the Electromagnetics and Circuits course (12 CFU). The grade will be determined by a weighted average of the grade obtained in both modules (i.e., Electromagnetics (5 CFU) and Circuit Theory (7 CFU)). The examination of the two modules must be taken in the same academic year. Electromagnetism and Circuit theory (Physics II)Exam: Compulsory oral exam; Written exam in the classroom via PC using the university platform; Type of exam: Computer test; Compulsory oral exam; Reservation required. The exam evaluates the knowledge and understanding of the topics listed in the official program, together with their application and the solution of numerical and symbolic problems. Reservations are required in order to take the exam and must be made through the University Portal, strictly respecting the procedures and deadlines established by the Segreteria Didattica. During the tests, it is not allowed to use books, notes or other didactic material related to the course program. The use of personal calculators is not allowed. The use of the calculator on the LAIB computers is available. The exam is divided into the following parts: 1) multiple choice test, lasting half an hour, with 15 questions relating to both theoretical and applicative topics. The test is passed with a score of at least 15/30. The maximum score achievable in the test is 30/30. The test grade is obtained by assigning 2 points to each correct answer; 0 points for each answer not given; -2/3 to each wrong answer. 2) oral exam, which can only be accessed by students who have passed the multiple choice test referred to in point 1). The maximum grade achievable after the oral exam is obtained by also taking into account the test grade and is equal to 30/30. Exceptionally, a grade of 30 cum laude will also be assigned. The oral exam must be taken in the classroom according to the provisions in force for safety and distancing. The oral exam must be taken in the same session in which the test was passed, under penalty of forfeiture of the validity of the test itself, and may include the discussion of the test. The Electromagnetics exam is passed with an overall mark (test + oral) equal to 18/30. Important: A single final mark is registered for the Electromagnetics and Circuits course. The grade will be determined by a weighted average of the grade obtained in either module (ie Electromagnetics and Circuits). The examination of the two modules must be taken in the same academic year.

Electromagnetism and Circuit theory (Circuit Theory)Reference textbook: Clayton R. Paul, Fundamentals of Electric Circuit Analysis, Wiley 2001. Additional texts: Charles A. Desoer and Ernest S. Kuh, Basic circuit theory. McGraw- Hill, 1969 R. Perfetti, Circuiti elettrici, Zanichelli, Bologna, 2003. M. Biey, M. Bonnin, F. Corinto, Esercitazioni di elettrotecnica, CLUT, Torino, 2012. M. Biey, Spice e PSpice: introduzione all'uso, CLUT, Torino, 2001. Besides the above references, all learning material, including an exercise book, are available for download from the course web page. The exercise book is the reference material for all practical classes. The course web page is the official communication channel of the course. Electromagnetism and Circuit theory (Physics II)Reference text for lectures and exercises: P. Mazzoldi, M. Nigro, C. Voci, Fisica, Elettromagnetismo - Onde, vol. II, EdiSES, Napoli, 2010. Beside the many problems/exercises contained in the reference text indicated above, supplemental material as well as text and solutions of the classroom exercises will be made available online.

Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Elettrotecnica)Al termine dell’insegnamento gli studenti saranno in grado di: - applicare le leggi fondamentali dei circuiti elettrici - risolvere problemi pratici descritti da circuiti lineari resistivi e dinamici - analizzare e discutere il comportamento di circuiti elettrici - utilizzare programmi di analisi automantica di circuiti (SPICE)Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Fisica II)Lo scopo è di acquisire le conoscenze di base relative a principi fisici, basi matematiche ed evidenze sperimentali dei fenomeni descritti dalle equazioni di Maxwell in forma integrale e differenziale. Sono trattati in particolare i fenomeni elettrostatici e magnetostatici, quelli induttivi e le onde elettromagnetiche. Le abilità acquisite dallo studente consistono nell’applicazione di tali conoscenze alla soluzione di problemi riguardanti i fenomeni elettromagnetici nei regimi stazionario e dipendente dal tempo e le proprietà delle radiazioni elettromagnetiche. Le conoscenze e le abilità acquisite sono propedeutiche agli insegnamenti successivi riguardanti i fondamenti e le tecnologie alla base dell' ingegneria dell’informazione e della comunicazione (ICT). Al termine dell’insegnamento gli studenti saranno in grado di: - applicare le leggi fondamentali dell'elettromagnetismo classico - risolvere problemi pratici relativi all'elettromagnetismo classico - analizzare e discutere fenomeni ed esperimenti relativi all'elettromagnetismo classico

Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Elettrotecnica)L'insegnamento si propone di esporre le leggi fondamentali che regolano il comportamento dei circuiti elettrici lineari a paramentri concentrati e di fornire metodi sistematici che consentano di analizzare nel dominio del tempo e della frequenza il comportamento di circuiti elettrici resistivi e dinamici. Sarà inoltre fornita un'introduzione all'analisi automatica dei circuiti per mezzo del calcolatore. Le esercitazioni completano con esempi applicativi gli argomenti teorici trattati nelle lezioni. Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Fisica II)L'insegnamento illustra le leggi fondamentali dell’Elettromagnetismo Classico e delle Onde Elettromagnetiche.

Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Elettrotecnica)L'insegnamento è organizzato in due parti: “Concetti e metodi fondamentali� (2 crediti) e “Analisi di circuiti lineari� (5 crediti). 1. Concetti fondamentali (2 crediti) Circuiti elettrici a parametri concentrati; tensione, corrente e potenza. Convenzioni di segno. Leggi di Kirchhoff. Teorema di Tellegen. Elementi circuitali fondamentali. Connessione serie e parallelo di elementi resistivi ad una porta. Partitori di tensione e di corrente. Analisi nodale. 2. Analisi di circuiti lineari (5 crediti) 2.a Circuiti resistivi (1.5 crediti). Generatori dipendenti, amplificatore operazionale ideale. Teoremi per reti elettriche: teorema di Millman, principio di sovrapposizione degli effetti, teorema di sostituzione, teoremi di Thevenin e Norton. 2.b Circuiti dinamici (1.5 crediti). Induttore e condensatore; connessione serie e parallelo di induttori e condensatori. Circuiti del primo ordine RC e RL con generatori costanti e interruttori ideali. Circuiti del secondo. Formulazione e soluzione delle equazioni di stato. 2.c Regime sinusoidale (2 crediti). Equazioni circuitali in regime sinusoidale, analisi simbolica e fasori. Potenza in regime sinusoidale. Massimo trasferimento di potenza. Funzioni di rete: impedenza, ammettenza e funzioni di trasferimento. Diagrammi di Bode.Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Fisica II)Campi elettrici stazionari (~10 ore -1CFU): Legge di Coulomb, campo elettrico, potenziale elettrico, moto di una carica in un campo elettrico uniforme. Distribuzioni discrete e continue di carica. Dipolo elettrico, forza e coppia su un dipolo elettrico in un campo elettrico uniforme. Legge di Gauss per il campo elettrico, applicazioni. Capacità elettrica. Condensatori. Energia del campo elettrico. Conduttività elettrica, legge di Ohm, effetto Joule. Campi magnetici stazionari (~15 ore – 1.5 CFU): Forza magnetica su una carica in moto, forza di Lorentz. Moto di una carica in un campo magnetico uniforme. Forza magnetica su una corrente elettrica, coppia magnetica su una spira rettangolare e di forma qualsiasi, momento di dipolo magnetico. Le sorgenti del campo magnetico: legge di Ampère-Laplace e applicazione con corrente rettilinea (formula di Biot-Savart, forze fra correnti) e con corrente chiusa. Solenoide di lunghezza infinita o finita. Legge di Ampère. Legge di Gauss per il campo magnetico. Equazioni di Maxwell in forma differenziale e integrale per campi stazionari. Campi elettromagnetici dipendenti dal tempo (~15 ore -1.5 CFU): Induzione elettromagnetica, legge di Faraday-Henry, moto relativo di un conduttore e di un campo magnetico. Autoinduzione. Circuiti accoppiati, mutua induzione. Energia del campo magnetico. Principio di conservazione della carica, legge di Ampère-Maxwell. Equazioni di Maxwell in forma differenziale e integrale per campi elettromagnetici dipendenti dal tempo nel vuoto. Onde elettromagnetiche (~10 ore -1CFU): Propagazione delle onde, cenni sulle onde elastiche. Equazione delle onde elettromagnetiche (derivazione dalle equazioni di Maxwell). Energia e quantità di moto delle onde elettromagnetiche piane, vettore di Poynting. Pressione di radiazione, polarizzazione delle onde elettromagnetiche, radiazione elettromagnetica di un dipolo elettrico oscillante. Spettro delle onde elettromagnetiche.

Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Elettrotecnica)Modalita di esame: Prova scritta (in aula); Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo; Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Fisica II)Modalita di esame: Prova scritta (in aula); Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Elettrotecnica)Exam: Written test; Computer-based written test in class using POLITO platform; Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Fisica II)Exam: Written test; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Elettrotecnica)L'esame del corso "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" (12 CFU) ha lo scopo di accertare le conoscenze acquisite dallo studente sia nel modulo “Fisica II� (5 CFU) che nel modulo “Elettrotecnica� (7 CFU). Non è possibile sostenere l’esame di un singolo modulo in ciascun appello. Lo studente che intende sostenere l’esame di "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" (12 CFU) deve pertanto prenotarsi per entrambi i moduli di Fisica II ed Elettrotecnica in ciascun appello. L’esame consiste in due parti: - Prova relativa al modulo di Fisica II (in aula oppure LAIB): - Prova relativa al modulo di Elettrotecnica (in aula oppure LAIB); Possono accedere alle prove solo gli studenti regolarmente prenotati secondo la procedura prevista sul portale della didattica. La prova relativa al modulo di Fisica II comprende: - un test al PC; - un problema/domanda scritta. Il test al PC include 15 domande a risposta multipla sui contenuti del modulo e ha durata di 30 minuti. Ogni risposta ha la seguente valutazione: corretta = 2 punti; sbagliata = -0.66 punti; non data = 0 punti. Il punteggio V_TF del test al PC è ottenuto come somma dei punti per ogni domanda a risposta multipla. Il valore massimo di V_TF è 30 punti. Possono accedere al resto della prova solo gli studenti con V_TF almeno pari a 14.5 punti. Il problema/domanda scritta sui contenuti del modulo di Fisica II ha durata di 30 minuti, ed è valutato fino a un massimo di 5 punti. Il punteggio massimo V_F relativo a questo problema/domanda è 5 punti. La parte relativa al modulo di Elettrotecnica ha durata di 90 minuti e include: - 6 esercizi brevi a risposta multipla; - 1 problema. I 6 esercizi brevi a risposta multipla comprendono 4 esercizi da 2 punti e 2 esercizi da 3 punti. Ogni esercizio breve ha la seguente valutazione: risposta corretta = punti esercizio; risposta sbagliata = -1/3 dei punti esercizio; risposta non data = 0 punti. Il punteggio V_E1 relativo ai 6 esercizi brevi è ottenuto come somma punti per ogni esercizio breve. Il valore massimo di V_E1 è 14 punti. Il problema è valutato fino a un massimo di 5 punti. Il punteggio massimo V_E2 relativo a questo problema è 5 punti. La valutazione V complessiva del TEST AL PC e della PROVA SCRITTA è ottenuta sommando i punti ottenuti secondo il seguente criterio: V=0,3*V_TF+V_F+V_E1+V_E2 Il valore massimo di V è 33 punti di cui, in base ai crediti assegnati ad ogni modulo del corso "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" (12 CFU), 14 punti relativi a Fisica II (5 CFU) e 19 punti relativi ad Elettrotecnica (7 CFU). L'esame del corso "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" si intende superato se V è maggiore o uguale a 18 punti. Il voto con cui sarà registrato l'esame di "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" è: - l’arrotondamento all’intero più vicino a V se V è minore di 29,5; - 30/30 se V è maggiore o uguale a 29,5 e minore di 31,5 ; - 30L/30 se V è maggiore o uguale a 31,5. La prenotazione è obbligatoria per poter sostenere l’esame e va effettuata sul Portale della Didattica, rispettando tassativamente le modalità e le scadenze stabilite dalla Segreteria Didattica. Durante le prove, non è consentito utilizzare libri, appunti o altro materiale didattico attinente al programma del Corso. Sarà resa disponibile la calcolatrice sui computer del LAIB o consentito l’uso di una calcolatrice scientifica. Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Fisica II)L'esame del corso "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" (12 CFU) ha lo scopo di accertare le conoscenze acquisite dallo studente sia nel modulo “Fisica II� (5 CFU) che nel modulo “Elettrotecnica� (7 CFU). Non è possibile sostenere l’esame di un singolo modulo in ciascun appello. Lo studente che intende sostenere l’esame di "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" (12 CFU) deve pertanto prenotarsi per entrambi i moduli di Fisica II ed Elettrotecnica in ciascun appello. L’esame consiste in due parti: - Prova relativa al modulo di Fisica II (in aula oppure LAIB): - Prova relativa al modulo di Elettrotecnica (in aula oppure LAIB); Possono accedere alle prove solo gli studenti regolarmente prenotati secondo la procedura prevista sul portale della didattica. La prova relativa al modulo di Fisica II comprende: - un test al PC; - un problema/domanda scritta. Il test al PC include 15 domande a risposta multipla sui contenuti del modulo e ha durata di 30 minuti. Ogni risposta ha la seguente valutazione: corretta = 2 punti; sbagliata = -0.66 punti; non data = 0 punti. Il punteggio V_TF del test al PC è ottenuto come somma dei punti per ogni domanda a risposta multipla. Il valore massimo di V_TF è 30 punti. Possono accedere al resto della prova solo gli studenti con V_TF almeno pari a 14.5 punti. Il problema/domanda scritta sui contenuti del modulo di Fisica II ha durata di 30 minuti, ed è valutato fino a un massimo di 5 punti. Il punteggio massimo V_F relativo a questo problema/domanda è 5 punti. La parte relativa al modulo di Elettrotecnica ha durata di 90 minuti e include: - 6 esercizi brevi a risposta multipla; - 1 problema. I 6 esercizi brevi a risposta multipla comprendono 4 esercizi da 2 punti e 2 esercizi da 3 punti. Ogni esercizio breve ha la seguente valutazione: risposta corretta = punti esercizio; risposta sbagliata = -1/3 dei punti esercizio; risposta non data = 0 punti. Il punteggio V_E1 relativo ai 6 esercizi brevi è ottenuto come somma punti per ogni esercizio breve. Il valore massimo di V_E1 è 14 punti. Il problema è valutato fino a un massimo di 5 punti. Il punteggio massimo V_E2 relativo a questo problema è 5 punti. La valutazione V complessiva del TEST AL PC e della PROVA SCRITTA è ottenuta sommando i punti ottenuti secondo il seguente criterio: V=0,3*V_TF+V_F+V_E1+V_E2 Il valore massimo di V è 33 punti di cui, in base ai crediti assegnati ad ogni modulo del corso "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" (12 CFU), 14 punti relativi a Fisica II (5 CFU) e 19 punti relativi ad Elettrotecnica (7 CFU). L'esame del corso "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" si intende superato se V è maggiore o uguale a 18 punti. Il voto con cui sarà registrato l'esame di "Elettromagnetismo e Teoria dei Circuiti" è: - l’arrotondamento all’intero più vicino a V se V è minore di 29,5; - 30/30 se V è maggiore o uguale a 29,5 e minore di 31,5 ; - 30L/30 se V è maggiore o uguale a 31,5. La prenotazione è obbligatoria per poter sostenere l’esame e va effettuata sul Portale della Didattica, rispettando tassativamente le modalità e le scadenze stabilite dalla Segreteria Didattica. Durante le prove, non è consentito utilizzare libri, appunti o altro materiale didattico attinente al programma del Corso. Sarà resa disponibile la calcolatrice sui computer del LAIB o consentito l’uso di una calcolatrice scientifica.

Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Elettrotecnica)Testi di riferimento: Charles K Alexander and Matthew Sadiku, Fundamentals of Electric Circuits, 6Th Edition, McGraw-Hill Education Clayton R. Paul, Fundamentals of Electric Circuit Analysis, Wiley 2001. M. Biey, M. Bonnin, F. Corinto, Esercitazioni di elettrotecnica, CLUT, Torino, 2012. M. Biey, Spice e PSpice: introduzione all'uso, CLUT, Torino, 2001. Libri consigliati per consultazione: Charles A. Desoer and Ernest S. Kuh, Basic circuit theory. McGraw- Hill, 1969 R. Perfetti, Circuiti elettrici, Zanichelli, Bologna, 2003. Materiale aggiuntivo e esempi di temi d’esame sono disponibili sul sito del corso. Si invita a consultare il sito del corso per gli aggiornamenti sul materiale e le comunicazioni del docente.Elettromagnetismo e Teoria dei circuiti (Fisica II)Testo di riferimento per teoria ed esercizi: P. Mazzoldi, M. Nigro, C. Voci, Fisica, Elettromagnetismo - Onde, vol. II, EdiSES, Napoli, 2010. Il libro di testo contiene numerosi esercizi e problemi, anche svolti. Ulteriore materiale di supporto (diapositive, eserciziari) sarà messo a disposizione degli studenti mediante il portale della didattica a cura dei docenti. Inoltre saranno rese accessibili le videolezioni degli anni precedenti.

• Knowledge of the main characteristics of a database management system - Knowledge of the structure and properties of the relational model - Knowledge of query languages for a relational database: Relational algebra and SQL language - Ability to write queries in the relational algebra and SQL languages - Knowledge of the conceptual Entity-Relationship model for data representation and of the methodology for conceptual and logical design of a relational database - Ability to design a relational database - Knowledge of the SQL statements for view management, data access control, and transaction management - Knowledge of the interaction techniques between SQL statements and programming languages - Ability to design and develop an application accessing a database - Knowledge of active database systems and SQL statements for trigger definition. - Ability to write triggers in the SQL language.

The course, compulsory for the Bachelor degree in Computer Engineering, is offered on the 2nd semester of the 2nd year. The course presents database management systems and introduces both database design methodologies and the development of applications for database querying and management. Laboratory sessions allow experimental activities on the most widespread commercial and open-source products.

Class topics and their weight in credits: - Characteristics of a database management system (0.2 cr.) - Characteristics of the relational model (0.2 cr.) - Relational algebra (0.4 cr.): main operators and query definition - SQL language: statements for data definition and processing (1 cr.) - Conceptual data model (Entity-Relationship) and methodology for the conceptual and logical design of a relational database (0.8 cr.) - SQL language: statements for view management, data access control, and transaction management (0.4 cr.) - SQL for applications: client-server architectures, integration of SQL statements into a programming language, stored procedures, design of a client-server web-based architecture accessing a database (1.35 cr.) - Active database systems and SQL statements for trigger definition (0.4 cr.)

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The reference book, covering the majority of the course topics, is: Database Systems – Concepts, Languages and Architectures Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Stefano Paraboschi and Riccardo Torlone McGraw-Hill [A free PDF file of the book is available at http://dbbook.dia.uniroma3.it/] The following book supports practices: Baralis, Belussi, Psaila, "Basi di dati: temi d’esame svolti", Esculapio, 2000. Copies of the slides used during the lectures, examples of written exams and exercises, and manuals for the activities in the laboratory will be made available. All teaching material is downloadable from the course website or the Portal.

Understanding of the subjects of the course and computational skills in applying the mathematical tools presented in the course. Familiarity with the mathematical content of engineering disciplines. Ability in building a logical sequence of arguments using the tools introduced in the course.

This course first completes the theory of functions of one variable which was developed in Mathematical Analysis I, presenting the basic concepts of numerical series, power series and Fourier series. The basic notions of the Laplace transform and an introduction of the theory of analytic functions are also presented here. Then the course presents the basic topics in the mathematical analysis of functions of several variables. In particular, differential calculus in several variables, the theory of multiple integration, line and surface integration.

Laplace transform (10 hours) Differentiating functions of several variables (20 hours) - Review on vectors and elements of topology of R^n. - Functions of several variables, vector fields. - Limits and continuity. - Partial and directional derivatives, Jacobian matrix. - Differentiability, gradient and tangent plane. - Second derivatives, Hessian matrix. - Taylor polynomial. - Critical points, free extrema. Integrating functions of several variables (30 hours) - Double and triple integrals, center of mass. - Length of a curve and area of a graph. - Line and surface integrals (graphs only), circulation and flux of a vector field. - Conservative vector fields. - Green, Gauss and Stokes theorems. Complex analysis and Series (40 hours) - Function theory of complex variable: differentiability, Cauchy-Riemann equations. - Complex line integrals, Cauchy integral formula. - Definition and convergence criteria for numerical series. - Power series (real and complex). Taylor series and Laurent series. Residue theorem - Fourier series.

... The goal of the exam is to test the knowledge of the students on the topics included in the official program of the course and to verify their computational and theoretical skills in solving problems. Marks range from 0 to 30 and the exam is successful if the mark is at least 18. The exam consists in a written part and in an optional oral part. The written part consists of 10 exercises with closed answer on the topics presented in the course. Questions cover also theoretical aspects. The aim of the exam is to certify the Expected Learning Outcomes (see above). Questions cover both computational and theoretical aspects, to evaluate the ability in building a logical sequence of arguments using the tools introduced in the course. The exam lasts 100 minutes. Marks are given according to the following rules. Each exercise assigns: 3 points if correct, 0 points if blank, -1 point if wrong. The final mark is the sum of points obtained in each exercise plus 2 extra points. A cum Laude mark is assigned if the student answers correctly to all of the 10 questions. During the exam it is forbidden to use notes, books, exercise sheets and pocket calculators. The test results will be posted on the teaching portal. Students can request an optional oral part (upon request by the teacher or the student) that can alter both in the positive and in the negative the mark obtained in the written part. The optional oral part can only be requested in the same exam session of the written part. Students can request the optional oral part only if the mark they obtained in the written part is at least 18/30.

The following lists collects some textbooks covering the topics of the course. Exercises, exams of preceding years and other material are available on the Home Page of the course in the Teaching Portal. - D. Bazzanella, P. Boieri, L. Caire, A. Tabacco, Serie di funzioni e trasformate, CLUT, 2001 - M. Bramanti, C.D. Pagani, S. Salsa, “Analisi matematica 2�, Zanichelli, 2009. - C. Canuto, A. Tabacco, "Analisi Matematica II", Springer, 2014 seconda edizione. - S. Salsa, A. Squellati, “Esercizi di Analisi matematica 2�, Zanichelli, 2011. - R.A. Adams, C. Essex, Calculus 2, Pearson Higher, 2019 - M. Codegone. Metodi matematici per l'ingegneria. Zanichelli, 1995. - G.C. Barozzi, Matematica per l'ingegneria dell'informazione, 2005, Zanichelli.

a) Knowledge and understanding Students are taught some basic mathematical notions and tools for solving various problems ranging from signals analysis to the study of random phenomena. The theory of distributions provides a general language which enables to deal with signals arising in impulsive or discontinuous phenomena: this theory is the natural setting for the study of the Fourier and Laplace transforms. Students learn the techniques for the computation of the transforms of the main distributions: delta Dirac, Dirac comb, and piecewise regular functions included. Complex analysis is the proper setting for the theory of the Laplace transform and is the advanced tool for the analysis of singular phenomena and for the computation of integrals. Moreover, students are provided with the main probabilistic tools necessary for solving problems under uncertainty. They learn how to deal with random phenomena and with the variables involved in them. b) Applying knowledge and understanding At the end of the course students will be able to apply the analytical techniques required for the analysis of the signals of any nature (impulsive, erratic, etc.). Also, they will be expected to have acquired the skills to evaluate the probability of outcomes and extrapolate information useful in solving problems in electronic and telecommunication engineering. The ability to apply the gained knowledge will be verified through class exercises.

The course aims at completing the students' education in basic mathematics, by introducing the theory of analytic functions, distributions, Fourier and Laplace transforms, and discrete and continuous probability. Such topics play an essential role in engineering applications. Examples and motivation will be drawn from problems in engineering, offering further insights.

1. (27h) Function theory of complex variable: differentiability, Cauchy-Riemann equations, line integrals. Cauchy theorem, Cauchy integral formula, Taylor series of analytic functions, Laurent series. Residue theorem, computation of residues and application to the calculation of integrals. 2. (15h) Theory of distributions: definitions and basic operations (algebraic operations, translation, rescaling, derivatives), Dirac delta, p.v.(1/t), Dirac comb. Convolution of functions and distributions. 3. (18h) Fourier and Laplace transforms of functions and tempered distributions: definitions and properties, inverse transforms, inversion formula. Notable transforms. 4. (15h) Combinatorics, probability measures and related elementary properties. Conditional probability and independence. 5. (15h) Discrete and continuous random variables. Notable examples. Expected values. 6. (10h) Joint distribution, independence and correlation.

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Lecture notes will be available in the course web page. Recommended textbook in probability: Ross, S. 'A first course in Probability', Pearson Ed., 2014 (or any other edition).

Obiettivo del corso è quello di presentare i metodi della probabilità e statistica matematica e dell'analisi matematica come strumenti fondamentali per produrre, selezionare ed elaborare informazioni, e per l'analisi tempo-frequenza dei segnali. Si vuole dotare gli studenti di logiche e metodologie utilizzabili per la descrizione e valutazione di fenomeni non deterministici, l’analisi dei dati e l’inferenza statistica, nonché delle tecniche di base per il calcolo delle trasformate nell'ambito di fenomeni impulsivi. L’abilità acquisita consentirà di trattare problemi pratici di frequente ricorrenza, e la capacità di applicare le conoscenze acquisite sarà verificata mediante discussioni ed esercitazioni in aula.

L'insegnamento completa la formazione matematica di base per un ingegnere informatico con strumenti di calcolo delle probabilità e statistica matematica, oltre che gli elementi di base di teoria delle trasformazioni di Fourier e di Laplace in ambito distribuzionale. Si tratta di argomenti indispensabili in un percorso formativo in Ingegneria Informatica poiché da un lato rivestono un ruolo centrale nell’analisi dei dati, nella trattazione dell’incertezza e nelle loro applicazioni, dall'altro forniscono gli strumenti matematici necessari nella teoria dei segnali. L'insegnamento sarà corredato da molti esempi che offriranno spunti per ulteriori approfondimenti.

1. Statistica descrittiva: rappresentazioni numeriche e grafiche di dati statistici, indici di tendenza centrale e di variabilità , percentili, indici di correlazione (5 ore). 2. Probabilità elementare: elementi di calcolo combinatorio; definizioni di probabilità e loro applicabilità ; probabilità condizionata, indipendenza stocastica (15 ore). 3. Variabili casuali discrete e assolutamente continue: distribuzioni, valori attesi e varianze. Alcuni esempi notevoli (15 ore). 4. Distribuzioni congiunte, marginali, condizionate. Indipendenza, correlazione e indipendenza condizionata, distribuzioni multidimensionali notevoli (15 ore). 5. Convergenza in probabilità e in legge: la legge dei grandi numeri e il teorema limite centrale (5 ore). 6. Campionamento e campioni, principali distribuzioni campionarie, stimatori e relative proprietà , stime di massima verosimiglianza, numeri pseudo-casuali ed esempi di algoritmi per la loro generazione (10 ore). 7. Stime intervallari: intervalli di confidenza per medie e proporzioni, anche asintotici; cenni ai test di ipotesi come problema duale (10 ore). 8. Regressione lineare multipla e minimi quadrati (5 ore). 9. Teoria delle distribuzioni: definizione ed operazioni fondamentali (operazioni algebriche, traslazione, riscalamento, derivazione), distribuzioni delta, valore principale 1/t, treno di impulsi. Prodotto di convoluzione per funzioni e distribuzioni (8 ore). 10. Trasformate di Fourier di Laplace di funzioni a valori complessi e di distribuzioni: definizioni, proprietà , antitrasformate, formule di inversione. Trasformate notevoli (12 ore).

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Saranno utilizzate dispense ed esercizi disponibili in rete. Per la parte di probabilità e statistica si consiglia il testo: Ross, S. “Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze�, Ed. Apogeo, 2015 (o qualsiasi altra edizione). Per la parte di Analisi Matematica saranno saranno utilizzate dispense e e testi consigliati dal docente.

Capacità di analizzare e progettare circuiti e sistemi digitali di limitata complessità . Comprensione delle caratteristiche di componenti e dispositivi. Capacità di descrivere un sistema digitale tramite il linguaggio Verilog. Conoscenza delle diverse tecniche realizzative e dei flussi di progetto per sistemi elettronici, con i relativi parametri (velocità , consumo, costo) e caratteristiche.

Questo insegnamento si pone come obiettivo l'apprendimento delle tecniche di analisi e progettazione di circuiti elettronici digitali. Introduce gli studenti a un linguaggio di descrizione dell'hardware digitale e agli strumenti che usano tale linguaggio per la simulazione e l'implementazione di sistemi elettronici digitali. A partire dai componenti elementari e dalla loro tecnologia di realizzazione, conduce lo studente alla comprensione dei circuiti e dei sistemi digitali che utilizzano tali componenti.

Porte e circuiti logici elementari (10 ore) - Richiami di logica booleana - Porte logiche combinatorie: NAND, NOR, NOT, AND, OR, XOR, MUX - Proprietà porte logiche: funzione, tabella verità , simbolo, equazione booleana - Componenti sequenziali: flip-flop, latch, registri - Contatori e FSM: diagrammi di stato, tabelle di transizione Circuiti di base e macchine a stati finiti (15 ore) - Reti logiche combinatorie: minimizzazione, tecniche di sintesi di circuiti base - Sintesi di FSM elementari - Esempi di applicazioni di FSM - Sistemi di controllo complesso (ASM chart) - Unità di controllo e data path, circuiti aritmetici Cenni ai principi di funzionamento dei transistor MOS e porte (10 ore) - Struttura e funzionamento dei transistor MOS - Modelli di circuiti con transistori MOS - Tecnologie per circuiti integrati MOS: CMOS - Implementazione porte logiche CMOS - Interconnessioni - Caratteristiche di prestazioni dei circuiti MOS: velocità , potenza, consumo - Tempistiche, ottimizzazioni, clock Memorie: circuiti, architettura, funzionamento (10 ore) - Categorie, definizioni - DRAM: struttura, operazioni, segnali, funzionamento DRAM - SRAM: struttura, operazioni, segnali, funzionamento SRAM - Confronto DRAM-SRAM, memorie con più porte, CAM, TCAM, applicazioni tipiche - Memorie non-volatili: ROM, EPROM, EEPROM, FLASH, memorie seriali Linguaggi di descrizione dell'hardware (Verilog) (15 ore) - Linguaggio Verilog: concetti e strutture dati per la descrizione e simulazione di circuiti combinatori e sequenziali - Modalità di descrizione ROM e SRAM in Verilog - Introduzione a testbench - Esempi di descrizione e simulazione Verilog Flusso di progettazione e produzione dei circuiti VLSI (10 ore) - Introduzione ai circuiti integrati e tecnologie VLSI, Moore - Fasi di progettazione VLSI: livello logico, sintesi RTL, simulazione, place&route, verifica fisica - Automazione della progettazione (EDA) - Flussi di progettazione: full custom, standard cell, FPGA. Demo su FPGA - Aspetti di sistema (generazione e distribuzione clock, distribuzione alimentazione, interconnessioni, bus parallelo/seriale, IO, IO strength, PoR) Progettazione e test di sistemi elettronici digitali (10 ore) - Cenni di conversione A/D e D/A - Dalle specifiche di sistema alle specifiche di componenti - Test - Esempio di sistema complesso di elaborazione di segnali misti

Modalita di esame: Prova orale facoltativa; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Optional oral exam; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... L'esame finale verifica l'acquisizione delle seguenti competenze: - Conoscenza e comprensione degli argomenti del corso. - Capacità di applicare la teoria e il calcolo alla risoluzione dei problemi. La prova scritta può durare fino a 2 ore. Consiste in più problemi a risposta aperta e più quiz a risposta multipla tratti da tutti gli argomenti del corso, compreso il laboratorio. I problemi verificano la conoscenza e la comprensione degli argomenti trattati nel corso (lezioni, esercizi e attività di laboratorio). In particolare, essi verificano la capacità dello studente di selezionare, combinare e applicare le conoscenze teoriche più ampie, compresi i calcoli, decisioni ingegneristiche e scrittura di codice Verilog, per risolvere problemi semplici e pratici spesso simili a quelli che si incontrano tipicamente nella progettazione di circuiti e sistemi elettronici. I quiz verificano la conoscenza e la comprensione di tutti gli argomenti del corso. Ogni quiz consiste in una domanda e quattro risposte predefinite. Anche se una sola risposta è corretta, tutte sono pensate per apparire plausibilmente corrette, a meno che lo studente non abbia una comprensione approfondita del materiale del corso. I quiz con risposte corrette valgono 1 punto ciascuno, mentre quelli con risposte errate valgono 0 punti ciascuno. Durante l'esame non è consentito utilizzare fonti d'informazione esterne (diapositive, appunti, libri, telefoni, altre persone, cuffie, calcolatrici programmabili, ecc.). Sono ammesse solo calcolatrici non programmabili, PC (notebook) su cui si svolge l’esame e il primer Verilog fornito dal docente. Il punteggio massimo dell’esame scritto è 31 punti. Sono necessari almeno 18 punti per superare l’esame scritto. Solo gli studenti che hanno superato l’esame scritto possono richiedere di essere ammessi a un esame orale facoltativo. Questo consiste in domande teoriche o semplici problemi da risolvere e discussioni su argomenti correlati, ed è progettato per verificare l'acquisizione delle stesse competenze dell'esame scritto. L'esame orale sarà valutato da -3 a 3 punti. Il punteggio dell’esame orale viene poi sommato algebricamente al punteggio dell’esame scritto. Se il punteggio totale di scritto ed eventuale orale è di almeno 18 punti, l'esame viene superato con il voto risultante. Se il punteggio è inferiore al 18 punti, l'esame non viene superato. Un punteggio finale superiore a 30,5 aggiunge la lode al punteggio massimo di 30. Per fugare eventuali dubbi sulla prova scritta, il docente potrà richiedere un esame orale per verificare le conoscenze dimostrate nell'esame scritto. La struttura e la valutazione di questo esame orale saranno le stesse di quello richiesto dallo studente, ma in questo caso l'esito potrà o confermare il voto della prova scritta o ridurlo di un numero qualsiasi di punti.

Fundamentals of Digital Logic with Verilog Design, 3rd Edition By Stephen Brown and Zvonko Vranesic © 2014 ISBN10: 0073380547 | ISBN13: 9780073380544 https://www.mheducation.com/highered/product/fundamentals-digital-logic-verilog-design-brown-vranesic/M9780073380544.html

By the end of this course, students will gain the following knowledge and skill: - Knowledge of the concept of dynamical system together with its mathematical representations such as state equations and transfer functions - Skill in deriving mathematical models of linear dynamical systems - Skill in computing the solution of the system state equations - To evaluate the behaviour of a dynamical system through numeric simulation - Knowledge of structural properties (stability, reachability, observability) of dynamical systemes - Skill in studying the structural properties - Knowledge of the concept of feedback control of dynamical systems - Knowledge of the main performance requirements of feedback systems - Knowledge of the main feedback system analysis techniques based on sinusoidal tools - Skill in analyzing stability and performance of feedback control systems - Knowledge of the design techniques of feedback controllers based on lead and lag functions - Skill in designing feedback controllers for single input single output systems through lead, lag and PID functions - Knowledge of sampled data control systems and realization through digital filters - Skill in designing sampled data control systems - To evaluate the behaviour and performance of controlled systems through numerical simulation

The course is taught in English. The course will address the fundamentals of dynamical systems analysis and of the design of simple analogic and digital feedback controllers.

• Introduction to dynamical systems. State space representation. Examples of state space representation of physical systems. (10 hr) - Solution of state equations, modal analysis and stability of linear systems. Transfer function. (10 hr) - Minimality, reachability and observability, realization. (2 hr) - Introduction to output feedback control. Block algebra. (3 hr) - Bode, polar, Nyquist and Nichols diagrams. Nyquist stability criterion. Stability margins. (10 hr) - Feedback systems response in face of polynomial inputs; steady state tracking errors, disturbance attenuation and rejection. Time and frequency response of first and second order systems. Feedback systems performance: transient and steady state. (10 hr) - Control systems design by means of sinusoidal tools using lead, lag and PID functions (15 hr) - Analysis of sampled data control systems. (15 hr) - Design of digital control systems through the emulation approach. (10 hr) - Issues in digital control implementation. (5 hr) - Short accounts of control design in state space. (10 hr)

... Written exam in computer laboratory lasting 3 hours divided into three parts: Part I. 2 multiple choice problems, for each 4 possible answers are shown, only one of which is correct (maximum score: 6/30). Exact answer: 3 points, wrong answer: -1 point, missing answer: 0 points. Comments on the solution must be provided too: in the absence of any comments a null score is given even in the presence of the correct answer. The goal of this first part of the exam is to verify the understanding of the fundamental theoretical topics of analysis and design of feedback control systems. Part II. 1 “open� question on conceptual topics (maximum score: 10/30). The goal of this part of the exam is to verify the student ability to properly express and elaborate either theoretical issues or conceptual problems. Part III. 1 control design problem (maximum score: 17/30). The goal of this part of the exam is to verify the student skilness in designing a digital control system. A well motivated detailed report on the employed design procedure is required. The final grade is the sum of the scores achieved in the three parts. During the exam it is allowed to use a formulary provided by the instructor. Detailed instructions and rules will be presented during the course.

The main reference textbooks are: N. S. Nise: “Control System Engineering�, 5th Edition, Wiley, 2008. R. C. Dorf, R. H. Bishop: “Modern Control Systems�, 10th Edition, Prentice Hall, 2005. G. F. Franklin, J.D. Powell, A. Emami-Naeini, “Feedback Control of Dynamic Systems�, 5th Edition, Prentice Hall, 2006. K. Ogata, “Modern Control Engineering�, 4th Edition, Prentice Hall, 2002. P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, Fondamenti di controlli automatici, Ed. McGraw-Hill Libri Italia, Milano, 3a edizione, 2008 G. Calafiore, Elementi di Automatica, CLUT, Torino, 2007, II ediz. G. Calafiore, Appunti di Controlli Automatici, CLUT, Torino, 2006. A. Isidori, Sistemi di Controllo – Vol. Primo, Ediz. Scientifiche Siderea, Roma, 1992. II ediz. Lecture slides will be available on “Portale della didattica� as well as laboratory practice handouts.

The student will gain knowledge on: • General concepts of computer networks: network classification based on the covered area, network topologies, switching techniques (circuit and packet), multiplexing and multiple access techniques, service models (client-server, peer-to-peer), layered protocol architectures, traffic characterization and QoS requirements. • Transmission channels, bit encoding techniques, access and transport networks. • Error recovery and flow control techniques: ARQ window protocols. • Data-link layer protocols. • Local Area Networks: architecture, protocols, interconnection. • Routing algorithms and protocols. Network protocols in the Internet, IP addressing and translation, Multicast IP. • Internet transport layer protocols. • Internet application layer protocols. The ability to apply the gained knowledge will be verified through lab experience and class exercise on course subjects.

The course describes the most common architectures, algorithms and protocols used to implement computer networks, starting from the physical layer up to the most popular application layer protocols. The course goal is to give the students the elements needed to understand how computer and communication networks work, with particular emphasis to the Internet.

Classroom lessons will cover the following topics: - General concepts related to computer networks: classification based on the extension of the physical area covered, circuit and packet switching, connectionless and connection-oriented protocols, layered protocol architecture, requirements for the transmission of audio/video and non real-time data (1,6 CFU) - Major physical media for data transmission, and related data encoding techniques (0,8 CFU) - Data-link layer: principles of error recovery and flow control, point-to-point protocols, local area networks. (1,6 CFU) - Network layer: IPv4, ICMP, ARP, and DHCP protocols, addressing schemes, NAT, Multicast IP. (1,2 CFU) - Network Analysis tools (0,2 CFU) - Transport layer: UDP and TCP protocols. (0,7 CFU) - Application layer: HTTP, SMTP, POP and IMAP protocols, P2P applications, Multimedia communication, VoIP, SIP. (1 CFU) - Laboratory (0,9 CFU)

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The teacher will distribute the course material, and it will be available on the web pages of the course. Additional reading: - A. Pattavina: Reti di telecomunicazioni, Mc.Graw-Hill (in italian) - J.F. Kurose, K.W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet - A. Bianco, C. Casetti, P. Giaccone, Esercitazioni di reti telematiche, Capitoli 1-2-3, CLUT (in italian) - F. Risso, Exercise collections (in english, available on the portal)

Lo studente deve acquisire e sviluppare le seguenti conoscenze e abilità : 1) Conoscenza del concetto di sistema dinamico e delle sue principali rappresentazioni matematiche (equazioni d’ingresso-stato-uscita, funzione di trasferimento) 2) Capacità di costruire modelli matematici di sistemi dinamici lineari e non lineari 3) Capacità di calcolare analiticamente l'evoluzione dello stato e della risposta di sistemi dinamici lineari 4) Conoscenza delle proprietà di stabilità (interna, esterna) e delle proprietà strutturali (raggiungibilità , osservabilità ) di sistemi dinamici 5) Capacità di analizzare le proprietà di stabilità e le proprietà strutturali di sistemi dinamici 6) Capacità di progettare un regolatore dinamico 7) Conoscenza del concetto di controllo in retroazione di un sistema dinamico 8) Conoscenza dei principali indici di prestazione (specifiche) dei sistemi di controllo retroazionati 9) Conoscenza delle principali tecniche di analisi nel dominio della frequenza per lo studio della stabilità e delle prestazioni di sistemi di controllo retroazionati 10) Capacità di analizzare le proprietà di stabilità e le prestazioni di sistemi di controllo retroazionati 11) Conoscenza delle tecniche di sintesi per tentativi nel dominio della frequenza di controllori 12) Capacità di progettare semplici sistemi di controllo in retroazione per sistemi a un ingresso e un'uscita tramite reti di compensazione attenuatrici, anticipatrici ed integro-derivative 13) Conoscenza dei controllori industriali (PID) e delle relative tecniche di progetto 14) Conoscenza dei sistemi di controllo a dati campionati e realizzazione di filtri digitali 15) Capacità di progettare sistemi di controllo a dati campionati 16) Capacità di valutare il comportamento e le prestazioni dei sistemi controllati mediante simulazione numerica

Obiettivo dell'insegnamento è quello di fornire strumenti di base di modellistica e di analisi dei sistemi dinamici e una trattazione generale del problema del controllo, comprendendo analisi delle specifiche, progetto di un controllore e verifica dei risultati.

Argomenti trattati nell'insegnamento e relativo peso in ore: - Introduzione allo studio dei sistemi dinamici. Modellistica di sistemi dinamici lineari e non lineari di diversa natura (elettrici, meccanici, elettromeccanici e termici) e loro rappresentazione in variabili di stato e mediante funzione di trasferimento (15 ore) - Calcolo dell'evoluzione dello stato e della risposta, analisi modale e studio della stabilità (interna, esterna) di sistemi dinamici lineari a tempo continuo e discreto (15 ore) - Linearizzazione di sistemi dinamici non lineari e studio della stabilità locale nell’intorno di un punto di funzionamento (4 ore) - Studio delle proprietà strutturali (raggiungibilità e osservabilità ) di sistemi dinamici lineari. Progetto di una retroazione statica degli stati; progetto di un osservatore asintotico degli stati; progetto di un regolatore dinamico mediante retroazione degli stati stimati (11 ore) - Analisi della risposta al gradino di sistemi dinamici lineari del primo e del secondo ordine. Calcolo della risposta in regime permanente di sistemi dinamici lineari (5 ore) - Introduzione al controllo in retroazione dall'uscita. Schemi a blocchi e regole di algebra dei blocchi (3 ore) - Utilizzo di MATLAB e Simulink per la simulazione di sistemi di controllo in retroazione (3 ore) - Diagrammi di Bode, polari, di Nyquist, di Nichols e criterio di stabilità di Nyquist. Margini di stabilità (12 ore) - Risposta a ingressi polinomiali di sistemi in retroazione; errori di inseguimento in regime permanente e reiezione dei disturbi (8 ore) - Analisi delle prestazioni di un sistema di controllo: specifiche statiche e dinamiche (4 ore) - Progetto del controllore per sistemi dinamici lineari a tempo continuo con tecniche di compensazione in frequenza; reti di compensazione anticipatrici, attenuatrici ed integro-derivative (12 ore) - Analisi e controllo di sistemi a dati campionati e realizzazione di filtri digitali. Controllori di tipo industriale: PID (8 ore)

E' possibile sostenere l?esame in anticipo rispetto all?acquisizione della frequenza

Per la preparazione dell'insegnamento, si è fatto riferimento principalmente ai testi seguenti: - P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, Fondamenti di Controlli Automatici, 5a edizione, McGraw-Hill, Milano, 2025. - G. Calafiore, Elementi di Automatica, CLUT, Torino, 2004. - G. Calafiore, Appunti di controlli automatici, CLUT, Torino, 2006. - R. C. Dorf, R. H. Bishop, Modern Control Systems, XIV edizione, Pearson Education, Upper Saddle River (U.S.A.), 2021. Sulla pagina web del modulo è inoltre messo a disposizione materiale didattico sull’utilizzo di MATLAB e su singoli argomenti trattati durante l'insegnamento, costituito principalmente da slide facenti parte dei due seguenti DVD: - “Fondamenti di Automatica� (a cura dei proff. M. Canale e M. Taragna), disponibile on-line all’indirizzo http://corsiadistanza.polito.it/on-line/FdA/index.htm - “Controlli Automatici� (a cura dei proff. C. Greco e M. Indri), disponibile on-line all’indirizzo http://corsiadistanza.polito.it/on-line/Controlli_automatici/index.htm

The student at the end of the course will know the fundamental concepts of software engineering (software life cycle, configuration management, test, design) and of object oriented programming (classes, objects, attributes, methods, inheritance, interfaces), in addition she will know in detail the main features of the Java programming language. The acquired abilities will concern: the familiarity with the Java language, the capability of analyzing the requirements of a small-sized software system in order to deliver the relative design, the ability to implement and test the classes in the design using an integrated development environment (IDE).

This course goal is that of completing the skills of students in the area of coding by presenting the software development techniques based on the object oriented paradigm and their adoption with the Java programming language.

Basic features (1 credit) • Object-oriented programming, java, eclipse • Classes, attributes, methods and constructors, objects • Packages and visibility rules • Strings, wrapper classes • Arrays Inheritance and interfaces (2 credits) • Inheritance • Abstract classes, interfaces • Functional interfaces, lambda expressions • Exceptions • Generic types Standard libraries (3 credits) • Collections: sets, lists, maps • Streams • Files • Dates • Threads • Graphical interfaces, Swing, JavaFX Software Engineering principles (2 credits) - Software life cycle - Design using UML - Design Patterns - Configuration management - Testing

... The exam will take place in the computer lab using the same tools used during the lab assignments, it will consists in the development of a Java program that implement a set of given requirements. In addition the student will be presented with three of four closed answer questions concerning theory not applied in the programming part. The question will weight 15% of the final grade. The exam lasts two hours, the use of notes and books is not allowed. The grading will be based on the quality of the delivered program in terms of correctly implemented functions, the severity of the missing features and the design decisions adopted.

The portal will contain the slides provided by the teachers and the information concerning the labs. The main additional suggested readings are: Arnold, Gosling, Holmes. ¡§The Java Programming Language ¡V 4th edition¡¨, Addison-Wesley, 2006 „X R. Urma, M. Fusco, A. Mycroft. ¡§Java 8 in Action: Lambdas, streams, and functional-style programming.¡¨ Manning, 2015. „X M.Fowler, K. Scott, UML Distilled, 3rd ed. Addison-Wesley, 2003. „X Bruegge, Dutoit. Object-Oriented Software Engineering Using UML, Patterns, and Java. Pearson, 2009

• Knowledge of the classification of the operating systems: Batch, Interactive, Real-time, Virtual machines • Knowledge of the operating systems architecture as a collection of resource managers • Knowledge of operating system kernel structures • Skill for using system calls for the creation, synchronization and termination of processes and threads • Skill for system administration by means of shell command, filters, scripts and system calls. At the end of this course, the student will be able - to understand concurrent programming principles, and to implement cooperating concurrent programs using processes and threads. - to use and develop applications in Linux.

Mandatory course in the Bachelor Degree program in Computer Engineering, it is held at the first semester of the third year. Its objectives are to present the basic elements of the operating systems architecture and to teach the concepts and methods of concurrent programming. The course also introduces to the operating system management by means of the shell commands, shell scripts, filters and system calls.

• Operating system architecture (3.0h) o Operating System classification o Structure of an operating system, managed resources and modules o Operating System Kernel: possible organizations • The Linux operating system for beginners (6.0h) o User commands o System commands • The advanced Linux operating system (5.5h) o Shell o Script languages • The AWK language (3.0h) • Processes (11.0h) o Introduction to processes and concurrent programming o Advanced process control o Signals o Inter-process communication • Threads (4.5h) o Main concepts o Comparison with processes o The PThread library • Processes and thread synchronization (9.0h) o Software and hardware solutions to synchronization o Semaphore variables and primitives o Classical synchronization problems (producer and consumer, readers and writers, etc.) • High level linguistic synchronization constructs o Conditions variables and primitives (1.5h) • Deadlock (1.5h) • Laboratory practice (15h)

... The exam includes a written test. The test lasts 100 minutes and includes two parts: • three/four exercises and/or questions related to topics presented in the lectures • two/three exercises related to topics developed during the classroom and laboratory practices. Those usually involve concurrent programming, shell commands, script programs, etc. During the exam it is not possible to use any book or note. The written tests is evaluated as follows: • Each exercise has a weight equal to 6 points, with a final total mark of 36 (6x6=36) • Both the theory and the practice parts have a threshold equal to about 50% of the corresponding global mark. The exam is passed only if both parts receive a pass grade. • The final mark is obtained by the sum of all exercises marks.

The reference texts, covering most, but not all, topics are: • A. Silbershatz, P. Galvin, G. Gagne, “Operating System concepts�, John Wiley & Sons, Inc. • W. R. Stevens "Advanced programming in the UNIX Environment", Addison-Wesley Publishing Company Additionally the lessons' handouts, laboratory manuals, and solved exercises are available from the course Web site.

Lo studente alla fine dell'insegnamento possedere concetti fondamentali dell'ingegneria del software (ciclo di sviluppo, gestione delle versioni, test, progettazione) e della programmazione a oggetti (classi, oggetti, attributi, metodi, ereditarietà interfacce), inoltre conoscerà in maniera approfondita le caratteristiche principali del linguaggio Java e le sue principali librerie standard. Le abilità che saranno acquisite riguardano: la padronanza del linguaggio Java; la capacità analizzare i requisiti di un sistema software di complessità ragionevole, allo scopo di definire un idoneo progetto orientato agli oggetti; la capacità di implementare e collaudare le classi del progetto mediante un ambiente di sviluppo integrato (IDE) utilizzando il sistema di controllo delle versioni Git.

Questo insegnamento intende completare la preparazione degli studenti nello sviluppo del software presentando le tecniche basate sul paradigma a oggetti e il loro uso tramite il linguaggio Java. Inoltre fornisce i concetti fondamentali sul ciclo di vita del software e introduce i relativi strumenti per la sua gestione, in particolare la gestione delle versioni.

Caratteristiche di base linguaggio Java (1.5 crediti) - Programmazione a oggetti, Java, IDE - Classi, attributi, metodi e costruttori, oggetti - Package e regole di visibilità - Stringhe, classi Wrapper - Array Ereditarietà e interfacce (2 crediti) - Ereditarietà - Classi astratte, interfacce - Interfacce funzionali, espressioni lambda - Eccezioni - Tipi generici Librerie standard (3.5 crediti) - Framework JUnit - Collezioni: set, liste, mappe - Stream API - Gestione dell'Input/Output - Date - Object-Relational Mapping (ORM) Principi di Ingegneria del Software (1 credito) - Ciclo di vita del software - Progettazione tramite linguaggio UML - Gestione delle versioni - Testing

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Sul portale della didattica sono disponibili le slides fornite dai docenti e le informazioni sui laboratori. I principali testi approfondimento consigliati sono: - Arnold, Gosling, Holmes. "The Java Programming Language" 4th edition, Addison-Wesley, 2006 - R. Urma, M. Fusco, A. Mycroft. "Java 8 in Action: Lambdas, streams, and functional-style programming." Manning, 2015. - M.Fowler, K. Scott, UML Distilled, 3rd ed. Addison-Wesley, 2003. - Bruegge, Dutoit. Object-Oriented Software Engineering Using UML, Patterns, and Java. Pearson, 2009 All'inizio del corso potranno essere indicati anche altri testi.

Modalita di esame: Accertamento (esame senza voto);
Exam: Check;
... Criteri, regole e procedure per l'esame Il voto di Laurea verrà calcolato a partire dalla media degli esami sostenuti dal laureando, depurata dei 16 crediti peggiori, a cui potranno essere sommati fino ad un massimo di 5 punti addizionali suddivisi in: _ 2 punti per la durata degli studi #2 punti per una laurea conseguita entro la sessione di laurea di Novembre/Dicembre del 3° anno di iscrizione; #1 punto per una laurea conseguita entro la sessione di laurea di Marzo/Aprile del 4° anno di iscrizione; #0,5 punti per una laurea conseguita entro la sessione di laurea di Luglio o Settembre del 4° anno di iscrizione. - max 3 punti per la carriera (percorso meritevole) #Lodi: 0,5 punti ogni 5 crediti di esami con lode #Mobilità : 1 punto per ogni semestre svolto all’estero #Percorso in Inglese: 1 punto da 16 a 60 CFU in Inglese; 2 punti oltre i 60 CFU in Inglese #Tirocinio: 1 punto se presente Qualora il voto finale sia uguale o superiore a 110,51 verrà assegnata la votazione massima di 110L.

• Concetti generali alla base delle reti di calcolatori: classificazione basata sull'area geografica coperta, topologie di rete, tecniche di commutazione a pacchetto e a circuito, tecniche di multiplazione e di accesso multiplo, modelli di servizio di tipo client-server e peer-to-peer, architetture stratificate di protocolli, caratterizzazione del traffico di rete e requisiti di qualità di servizio. • Principali tipi di canali trasmissivi, tecniche di codifica dei dati, reti di accesso e di trasporto. • Principali tecniche di recupero degli errori e di controllo di flusso: protocolli a finestra ARQ. • Principali protocolli di livello collegamento e architetture e protocolli per reti locali e interconnessione di reti locali. • Protocollo IP: protocollo di livello rete in Internet, algoritmi e protocolli di instradamento, indirizzamento e traduzione di indirizzi in Internet, Multicast IP. • Protocollo TCP e UDP: Protocolli di livello trasporto in Internet, algoritmi e problematiche. • Protocolli per applicazioni in Internet: SMTP, POP e IMAP, HTTP, DNS, Applicazioni P2P, Comunicazioni multimediali, VoIP, SIP. La capacità di applicare le conoscenze sarà verificata mediante esercitazioni in aula e in laboratorio.

Questo insegnamento presenta le architetture, gli algoritmi e i protocolli più diffusi per la realizzazione di reti di calcolatori e di comunicazione, a partire da sistemi di trasmissione a livello fisico, fino ad arrivare alle più diffuse applicazioni e relativi protocolli di comunicazione. L'obiettivo dell'insegnamento è fornire agli studenti gli elementi necessari alla comprensione del funzionamento delle reti di calcolatori e di comunicazione, con particolare attenzione alla rete Internet.

Gli argomenti trattati a lezione sono i seguenti, divisi in due parti: Parte I: Fondamenti e reti di accesso • Concetti generali alla base delle reti di calcolatori: classificazione basata sull'area geografica coperta e topologie, tecniche di commutazione (pacchetto e circuito), tecniche di multiplazione, modelli di servizio (client-server, peer-to-peer), architetture a strati di protocolli, caratterizzazione del traffico e requisiti di qualità di servizio. (1,6 CFU) • Livello fisico: Principali tipi di canali trasmissivi e relative tecniche di codifica, reti di accesso con e senza fili, reti di trasporto. (0,8 CFU) • Livello data-link: principi di recupero di errore e controllo di flusso, protocolli per canali punto-punto, architetture e protocolli per reti locali e interconnessione di reti locali. (1,6 CFU) Parte II: Comunicazione end-to-end e applicazioni • Protocolli di livello rete in Internet: IPv4 e ICMP, indirizzamento IP, DHCP, ARP, NAT, Multicast IP. (1,2 CFU) • Strumenti per l’analisi di rete (0,2 CFU) • Protocolli di livello trasporto (TCP e UDP). (0,7 CFU) • Protocolli di livello applicativo (SMTP, POP e IMAP, HTTP, DNS, Applicazioni P2P, Comunicazioni multimediali, VoIP, SIP) (1 CFU) • Esercitazioni di laboratorio (0,9 CFU)

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Il materiale verrà fornito dal docente e sarà disponibile sul sito web del portale della didattica. Testi consigliati per gli approfondimenti/esercitazioni: • A. Pattavina: Reti di telecomunicazioni, Mc.Graw-Hill (in italiano) • J.F. Kurose, K.W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, Pearson (disponibile in italiano e inglese) • (per la prima parte del corso) A. Bianco, C. Casetti, P. Giaccone, Esercitazioni di reti telematiche, Capitoli 1-2-3, CLUT (in italiano) • (per la seconda parte del corso) F. Risso, dispense di esercizi (in inglese, disponibili sul portale della didattica)

The specific knowledge and abilities that the student will acquire are: - Knowledge of the classification of signals. - Knowledge of frequency analysis for continuous-time signals. - Knowledge of linear time-invariant (LTI) systems, as well as of their representation in the time and frequency domains. - Knowledge of the basic types of signal filters. - Knowledge of the analytic signals and systems representation and ability to use it properly. - Knowledge of random signals (called random processes), of their statistical characterization and of their spectral representation. - Ability to classify signals with respect to their properties. - Ability to transform and analyze a signal in the time and frequency domains. - Ability to classify and analyze a LTI system in the time and frequency domains. - Ability to statistically describe a random process and to characterize its spectral properties, as well as its interactions with LTI systems. - Knowledge of the techniques for passing from a continuous-time to discrete-time signal, and vice-versa. - Knowledge of the techniques for digital processing of a signal in the frequency domain. - Knowledge of the techniques for discrete-time processing of digital signals in the frequency domain. - Knowledge of the techniques for analysis of LTI systems in discrete-time, and of the Z-transform. - Knowledge of digital filters structures (FIR, IIR) - Ability to pass from discrete time to continuous time signals, and vice-versa. - Ability to process discrete-time signals and systems in the time and z-domain. - Ability to analyze discrete-time LTI systems.

The class describes the main fundamental analysis and processing techniques for deterministic and random continuous-time signals (first part), and for deterministic and random discrete-time signals (second part). The topics are quite multidisciplinary in the sense that these notions and techniques are used in many of the classes that follow.

Topics dealt with in the class: - Signal classification; energy and power (0.4 CFU) - Linear and inner-product spaces, signal spaces, signal canonical representation and approximants (0.8 CFU) - Fourier series and transform (0.8 CFU) - Linear Time Invariant (LTI) systems, impulse response and transfer function (1 CFU) - Energy spectrum and autocorrelation function. Periodic signals and power spectral density (1 CFU) - Random processes (2 CFU) - Sampling theorem (0.4 CFU) - Discrete time signals: basic operations, energy and power (0.3 CFU) - Discrete time Fourier transform: circular convolution, discrete time Fourier transform (0.7 CFU) - Discrete time LTI systems: Z transform based analysis (0.6 CFU) (CFUs are indicative – variations are possible.)

... The final exam consists of a mandatory written test and an optional oral test. The written test lasts two hours and is made up of three to five questions or problems that may involve theoretical aspects, proofs of results, or solving computational problems. The written test is "closed books", although students are given a standard "table of formulas" which they can consult. Students are allowed to use a non-programmable non-graphic pocket calculator. The device must be stand-alone and not consist of an app on a smart-phone, tablet, or similar. Any device that can connect to the internet is strictly forbidden. The questions and problems of the written test will deal with all three main sections of the class: deterministic time-continuous signals and linear systems, discrete-time signals and linear systems, random processes. The written test is meant to verify that students have acquired the knowledge of the fundamental concepts of Signal Theory and related Systems and the skills needed to classify, manipulate and process them. The written test maximum grade is 30/30. The optional oral exam can be taken by students whose written test is sufficient (18/30 or higher). Besides further probing the students’ knowledge, it will also focus on their ability to use the appropriate technical terms and their promptness in providing the answers. The oral test maximum grade is 30/30. The final exam grade is awarded by summing the following: - the written exam grade, multiplied times 9/10 - the optional oral exam grade, multiplied by 1/10 Particularly brilliant students may be awarded the grade 30/30 with “lode�.

1. P. Poggiolini and M. Visintin, Class Notes on Signal Analysis and Processing (downloadable from the course portal). For further (optional) reading: 2. A. Papoulis e S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, McGraw-Hill, 2002. 3. A.V.Oppenheim R.W.Schafer: Discrete-Time Signal Processing, Prentice-Hall (any edition) 4. Luca Mesin, Introduction to signal theory, CLUT. Available in Italian, again as optional material: 5. L. Lo Presti e F. Neri, L'analisi dei segnali, CLUT, 1992. 6. L. Lo Presti e F. Neri, Introduzione ai processi casuali, CLUT, 1992. 7. M. Laddomada e M. Mondin, Elaborazione numerica dei segnali, Pearson, 2007.

Al termine dell’insegnamento, lo/la studente sarà in grado di: • Descrivere il ruolo di un sistema operativo nell’organizzazione e nella gestione delle risorse hardware e software di un elaboratore. • Spiegare i principali servizi e le astrazioni offerti da un sistema operativo, con particolare riferimento alla gestione dei processi, della memoria, dei file e dei dispositivi di input/output. • Confrontare le principali caratteristiche dei sistemi operativi moderni, riconoscendo le specificità fondamentali dei sistemi UNIX/Linux. • Utilizzare l’interfaccia a riga di comando di UNIX/Linux per operare su file, directory, permessi, processi e flussi di dati. • Combinare comandi, filtri, ridirezioni e pipe della shell per elaborare dati e risolvere semplici problemi. • Progettare e realizzare script di shell per automatizzare sequenze di operazioni e semplici attività di gestione del sistema. • Utilizzare le principali chiamate di sistema e le librerie POSIX per accedere a file e dispositivi e per creare, controllare e terminare processi e thread. • Analizzare l’esecuzione concorrente di processi e thread, individuando condizioni di competizione, interferenze e possibili situazioni di stallo. • Selezionare e applicare le primitive di sincronizzazione e di comunicazione appropriate per coordinare processi e thread concorrenti. • Progettare e implementare semplici programmi concorrenti in ambiente UNIX/Linux, verificandone la correttezza rispetto ai requisiti di sincronizzazione e di comunicazione.

Situato nel primo semestre del terzo anno, l'insegnamento di "Sistemi operativi" è essenziale e obbligatorio per un ingegnere informatico e mira a fornire un vantaggio decisivo nella comprensione e nell'utilizzo avanzato dei sistemi operativi. Questo insegnamento vi guiderà attraverso gli elementi cardine dell'architettura dei sistemi operativi, per poi equipaggiarvi con le conoscenze e le abilità pratiche indispensabili per la programmazione di sistema e la gestione dei processi concorrenti. Vi specializzerete nei sistemi operativi UNIX-like, con un focus intensivo su Linux. Imparerete a sfruttarne appieno le potenzialità , non solo attraverso l'uso esperto dei comandi utente e di amministrazione, ma anche sviluppando la capacità di programmare direttamente a contatto con le funzionalità più profonde del sistema.

• Architettura di un sistema operativo (3.0 h): o Introduzione e classificazione dei sistemi operativi. o Struttura di un sistema operativo, risorse gestite e moduli principali. o Possibili organizzazioni di un kernel. • Aspetti base del sistema operativo Linux (6.0 h): o Comandi utente. o Comandi per la gestione del sistema. o Demo sui comandi, esempi ed esercizi. • Aspetti avanzati del sistema operativo Linux (5.5 h): o Shell. o Linguaggi di script. o Esempi ed esercizi. • Il file system (3.0 h): o File e allocazione. o Architettura di un file system. o Esempi ed esercizi. • Processi (11.0 h): o Introduzione ai processi e alla programmazione concorrente (system call fork e wait). o Controllo avanzato dei processi (system call exec e system). o Segnali. o Gestione e comunicazione tra processi (pipe). o Esempi ed esercizi. • Thread (6.0 h): o Concetti principali (esecuzione, passaggio parametri, attesa, etc.). o Differenze tra thread e processi. o Tipologie e caratteristiche dei thread. o La libreria Pthread in ambiente UNIX-like. o Esempi, esercizi e risoluzione di problemi paralleli. • Sincronizzazione di processi e thread (7.5 h): o Soluzioni software e hardware al problema della sincronizzazione. o Variabili e primitive semaforiche. o Problemi di sincronizzazione classici (produttore e consumatore, lettori e scrittori, filosofi, etc.). o Esempi, esercizi si sincronizzazione e risoluzione di problemi paralleli. • Lo scheduling dei processi (1.5 h). o Esempi ed esercizi. • Il problema dello stallo (1.5 h). o Esempi ed esercizi. • Esercitazioni di laboratorio su tutti gli argomenti precedentemente indicati su un sistema operativo Linux (15.0 h).

Modalita di esame: Test informatizzato in laboratorio; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Computer lab-based test; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... L’esame consiste in un’unica prova scritta, svolta in presenza e con il computer sulla piattaforma «Esami». Il corso non prevede una prova orale, salvo il caso, indicato di seguito, in cui sia necessario accertare la regolarità della prova scritta. Gli studenti devono presentarsi muniti di un computer portatile personale idoneo allo svolgimento dell’esame. La prova si svolge in un’aula dotata di prese di corrente. Durante la prova, i docenti forniranno l’assistenza necessaria in caso di eventuali problemi tecnici o di utilizzo della piattaforma. Gli studenti sono tenuti a conoscere le disposizioni dell’Ateneo relative allo svolgimento degli esami, a procurarsi gli strumenti hardware e software necessari e a verificarne il corretto funzionamento e l’aggiornamento prima della prova. Devono inoltre rispettare il Codice etico dell’Ateneo e segnalare tempestivamente ai docenti eventuali problemi tecnici o infrastrutturali. Qualora emergano elementi che facciano presumere comportamenti illeciti durante la prova scritta, i docenti si riservano il diritto di annullarla o di sottoporre il candidato a un’ulteriore verifica orale. La prova comprende da 6 a 18 domande, aperte e/o chiuse. Il punteggio massimo attribuibile a ciascuna domanda è indicato esplicitamente nel testo della prova. Le domande aperte sono valutate dai docenti e ricevono un punteggio compreso tra zero e il massimo indicato, in funzione della correttezza, della completezza e della chiarezza della risposta. Le domande chiuse possono prevedere risposte numeriche, vettoriali o a scelta multipla, ad esempio “vero/falso�. Per le risposte numeriche e vettoriali, la piattaforma effettua una prima valutazione automatica, assegnando il punteggio massimo alla risposta riconosciuta come corretta e zero a quella riconosciuta come errata. Tale valutazione viene successivamente verificata dai docenti, che possono attribuire alla risposta un punteggio compreso tra zero e il massimo previsto, tenendo conto anche del procedimento seguito e di eventuali errori formali o di inserimento. Nelle domande a scelta multipla del tipo vero/falso, il punteggio è calcolato automaticamente dalla piattaforma. Sia P il punteggio massimo della domanda, C il numero delle opzioni corrette ed E il numero delle opzioni errate: • Ogni opzione corretta selezionata vale +P/C punti. • Ogni opzione errata selezionata contribuisce con −P/E punti. • Le opzioni non selezionate non producono né punti né penalità . Il punteggio complessivo della domanda può quindi variare da −P, se vengono selezionate tutte e sole le opzioni errate, a +P, se vengono selezionate tutte e sole le opzioni corrette. Se vengono selezionate tutte le opzioni, il punteggio è pari a zero. La penalizzazione delle selezioni errate è necessaria per evitare che la selezione indiscriminata di tutte le opzioni consenta di ottenere il punteggio massimo. Per tutte le domande chiuse è necessario rispettare rigorosamente il formato di risposta specificato nel testo. Le domande sono volte a verificare: • le conoscenze acquisite durante il corso, relative sia agli aspetti teorici sia a quelli applicativi; • la capacità di risolvere problemi mediante le conoscenze teoriche e pratiche acquisite, con particolare riferimento ai comandi di shell, ai linguaggi di scripting, agli aspetti fondamentali della programmazione di sistema e alla programmazione concorrente. La prova dura 130 minuti. Durante la prova non è consentito consultare appunti, libri di testo o altro materiale, né utilizzare telefoni cellulari, tablet, smartwatch o altri dispositivi elettronici. È ammesso esclusivamente il computer portatile utilizzato per accedere alla piattaforma «Esami». Le eventuali dispense predisposte dai docenti e ritenute necessarie allo svolgimento della prova, ad esempio quelle relative ai comandi della shell Linux, agli script Bash e alla libreria Pthread, saranno rese disponibili direttamente sulla piattaforma. Lo stesso vale per l’eventuale calcolatrice integrata nella piattaforma. Il punteggio massimo conseguibile nella prova è pari a 36 punti ed è ottenuto sommando i punteggi, comprese le eventuali penalità , attribuiti alle singole domande. Il punteggio complessivo viene arrotondato per eccesso all’intero successivo. La soglia per l’attribuzione della lode è pari a 32 o 33 punti, in funzione della prova; i punteggi pari o superiori a tale soglia sono convertiti in 30 e lode. Gli altri punteggi superiori a 30 vengono convertiti in 30/30.

• Materiale fornito dal docente: o Trasparenze proiettate in aula. o Materiale utilizzato in laboratorio, con particolare riferimento alle eserctazioni di laboratorio e alle relative soluzioni. o Dispense e opuscoli su argomenti specifici. • Materiale (didattico e non) a disposizione sul World Wide Web. • Testi in forma cartacea: o A. Silbershatz, P. Galvin, G. Gagne, " Sistemi Operativi. Concetti ed Esempi ", Pearson Education Italia. o A. S. Tanenbaum, H. Bos, “I moderni sistemi operativi�, Pearson Education Italia. o W. R. Stevens, S. A. Rago, "Advanced programming in the UNIX Environment", Addison-Wesley Publishing Company.

Al termine dell'insegnamento, lo studente dovrà aver acquisito le seguenti conoscenze e capacità : - Conoscenza delle diverse classificazioni dei segnali. Conoscenza delle tecniche di analisi in frequenza dei segnali a tempo continuo. Conoscenza dei sistemi lineari tempo-invarianti (LTI), e della loro rappresentazione nel dominio del tempo e della frequenza. Conoscenza delle tipologie fondamentali di filtri. Conoscenza dei processi stocastici e della loro rappresentazione spettrale. - Conoscenza delle tecniche per il passaggio da segnali a tempo continuo ai segnali a tempo discreto, e viceversa. Conoscenza delle tecniche per l'analisi in frequenza dei segnali a tempo discreto. Conoscenza delle tecniche per l'analisi dei sistemi LTI a tempo discreto, e della trasformata Z. Conoscenza delle tecniche di filtraggio numerico e delle tipologie di filtri numerici (FIR, IIR). - Capacità di classificare i segnali in base alle loro proprietà . Capacità di trasformare ed analizzare un segnale a tempo continuo o discreto nel dominio del tempo e della frequenza. Capacità di classificare ed analizzare un sistema LTI nel dominio del tempo e della frequenza. Capacità di analizzare filtri numerici.

L’analisi e l’elaborazione dei segnali rivestono un ruolo fondamentale in diverse attività svolte dall’Ingegnere Informatico, quali ad esempio la gestione di reti di calcolatori e la progettazione di sistemi di controllo e di elaborazione delle informazioni (immagini, segnali audio, serie di dati). Coerentemente con le finalità e gli obiettivi formativi del Corso di Laurea, l'insegnamento ha lo scopo di fornire le basi per l'analisi dei segnali nel dominio del tempo continuo e in quello della frequenza, sia per i segnali deterministici che per processi stocastici (prima parte), e per l'elaborazione dei segnali a tempo discreto (seconda parte). Data la multidisciplinarietà degli argomenti trattati, le conoscenze acquisite risultano utili nella maggior parte degli insegnamenti seguenti affrontati dallo studente.

Durante l’insegnamento verranno trattati i seguenti argomenti, con il relativo peso in crediti: - Classificazione dei segnali; energia e potenza (0.75 cfu) - Serie e trasformata di Fourier (0.75 cfu) - Sistemi LTI, risposta all'impulso e funzione di trasferimento, convoluzione, filtri (1.2 cfu) - Spettro di energia e funzione di autocorrelazione; segnali periodici e spettro di potenza (0.6 cfu) - Teorema del campionamento (0.6 cfu) - Segnali a tempo discreto: operazioni basilari, concetto di energia e potenza (0.7 cfu) - Trasformata di Fourier a tempo discreto, convoluzione circolare, DFT e FFT (0.9 cfu) - Trasformata zeta (0.6 cfu) - Sistemi LTI a tempo discreto: analisi temporale, analisi in frequenza, analisi tramite la trasformata Z, filtri FIR e IIR (0.9 cfu) - Processi stocastici (1.0 cfu)

Modalita di esame: Prova scritta (in aula); Prova orale facoltativa;
Exam: Written test; Optional oral exam;
... L'esame finale mira a verificare l'acquisizione delle conoscenze e delle capacità obiettivo dell'insegnamento (descritte nel campo "Risultati di apprendimento attesi") tramite una prova scritta e una prova orale facoltativa (a scelta dello studente o per libera decisione del docente, nel caso in cui sia opportuno un approfondimento). PROVA SCRITTA. La prova scritta, della durata di 90 minuti, è costituita da 10 domande a risposta chiusa relative a tutti gli argomenti delle lezioni e delle esercitazioni. Durante la prova non è possibile consultare materiale didattico né appunti o altri testi. Gli studenti possono utilizzare esclusivamente il formulario predisposto dai docenti e disponibile sul portale della didattica, una penna, alcuni fogli bianchi e una calcolatrice non programmabile. Non è consentito tenere accesi smartphone, smartwatch, smartglass o altri dispositivi che consentano comunicazioni. Esempi di esami degli anni precedenti saranno messi a disposizione attraverso il portale della didattica. Tutti gli esercizi avranno lo stesso peso nella valutazione finale (3.4 punti), per un punteggio totale teorico massimo di 34 punti. In caso di risposta corretta, saranno assegnati 3.4 punti. In caso di risposta errata, sarà assegnato un punteggio negativo, pari al massimo ad 1 punto di penalità . Le risposte non date non comportano alcuna penalità . PROVA ORALE. Durante la prova orale, della durata di 10-15 minuti, sarà chiesto allo studente di rispondere ad alcune domande sugli argomenti svolti in aula. Per essere ammessi alla prova orale occorre ottenere un voto superiore o uguale a 15/30 nella prova scritta. L’esame orale può portare a un incremento o a un decremento del voto conseguito nello scritto (con un incremento massimo di 5 punti). I criteri di valutazione sono i seguenti: - correttezza delle risposte ai quiz - correttezza nell'uso dei termini tecnici nell'eventuale prova orale - prontezza nelle risposte durante l'eventuale prova orale.

Testi di riferimento: 1. L. Lo Presti e F. Neri, L'analisi dei segnali, CLUT, 1992. 2. L. Lo Presti e F. Neri, Introduzione ai processi casuali, CLUT, 1992. 3. M. Laddomada e M. Mondin, Elaborazione numerica dei segnali, Pearson, 2007. Testi consigliati per approfondimenti: 4. F. Dovis, E. Magli, Esercizi svolti di teoria dei segnali, CLUT, 2011 5. M. Luise, G.M Vitetta, G. Bacci, Teoria dei segnali. Analogici, digitali, multimediali e dati, McGraw-Hill, 2025. 6. Falaschi, A. (2023). Trasmissione dei segnali e sistemi di telecomunicazione ed. 2.0. TeoriadeiSegnali.it. https://teoriadeisegnali.it/libro/html/ Sul portale della didattica verrà messo a disposizione degli studenti il materiale (slides) utilizzato durante le lezioni/esercitazioni in aula, assieme ad alcuni esercizi complementari.

Le informazioni dettagliate sull’insegnamento tirocinio sono consultabili sulla GUIDA STUDENTI, sezione TIROCINIO, dell’anno accademico in corso.

Modalita di esame: Accertamento (esame senza voto);
Exam: Check;

Le informazioni dettagliate sull’insegnamento tirocinio sono consultabili sulla GUIDA STUDENTI, sezione TIROCINIO, dell’anno accademico in corso.

Modalita di esame: Accertamento (esame senza voto);
Exam: Check;