INGEGNERIA INFORMATICA

This course introduces the main strategies for designing algorithms and the tools for evaluating their correctness and performance. The objective is to develop the ability to formalize and solve problems algorithmically, as well as the capacity for analysis and evaluation of solutions.

Prerequisites: Deductive logic and proofs
Regular languages ​​and finite state automata
Context-free languages ​​and push-down automata
Models for analyzing algorithms: worst case, average case, amortized complexity
Fundamental data structures
Brute force strategy and backtracking
Divide and Conquer strategy
Dim and Conquer strategy
Transform and Conquer strategy
Space-time tradeoff
Greedy algorithms

The exam consists of a two-hour written test covering both the theory and the exercises discussed in class. No materials may be used during the exam, except for a single double-sided A4 sheet of paper. Students are not allowed to leave the room during the exam. The maximum score is 32; a score strictly higher than 30 corresponds to 30 cum laude. Students must register for the exam at least 7 days in advance. Taking part in an exam session invalidates any previous grade.

All necessary material will be provided during the lectures and later published on Aulaweb. No textbook purchase is required. For further reading, the following books are suggested:
J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman, Automata, Languages, and Computability, Pearson.
R. Sedgewick, K. Wayne, Algorithms, 4th edition, Addison-Wesley.
T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, Introduction to Algorithms, 3rd edition, McGraw-Hill.

This course is composed of two modules: the first one is oriented on theoretical aspects while the second one is focused on practical lab experiences. The aim of the course is to provide students with a comprehensive understanding of algorithm design, analysis, and implementation, complemented by practical experience in applying algorithmic techniques to solve real-world problems. By the end of the course, students will have gained the necessary skills to design, analyze, and implement efficient algorithms, along with the ability to critically evaluate and optimize solutions for a wide range of computational problems.

Nel modulo teorico, il corso presenta i modelli formali di soluzione di problemi mediante calcolatore intesa come trattamento di linguaggi e le relative problematiche di computabilità e complessità. Il corso considera le principali tecniche per la costruzione di algoritmi e strutture dati corrette ed efficienti. Nel modulo di laboratorio vengono esposti strumenti di progettazione e programmazione in un linguaggio orientato agli oggetti finalizzato allo sviluppo di un interprete.

L’insegnamento è composto da due moduli, dedicati rispettivamente alla teoria della computazione e alla programmazione orientata agli oggetti. Il primo modulo fornisce le basi teoriche sui modelli di computazione per il trattamento dei linguaggi formali (automi, grammatiche, macchina di Turing), introducendo i concetti fondamentali di computabilità e complessità, nonché le principali strategie di progettazione e analisi di algoritmi. Il secondo modulo affronta gli aspetti pratici della progettazione software in C++ (standard 2020), con particolare attenzione alla programmazione orientata agli oggetti, all’uso della libreria standard e ai principi di progettazione (UML, design pattern). Il corso si propone di sviluppare la capacità di formalizzare e risolvere problemi computazionali, progettare soluzioni algoritmiche corrette ed efficienti, e realizzarle attraverso un linguaggio di programmazione moderno e potente.

Nel modulo teorico, il corso presenta i modelli formali di soluzione di problemi mediante calcolatore intesa come trattamento di linguaggi e le relative problematiche di computabilità e complessità. Il corso considera le principali tecniche per la costruzione di algoritmi e strutture dati corrette ed efficienti. Nel modulo di laboratorio vengono esposti strumenti di progettazione e programmazione in un linguaggio orientato agli oggetti finalizzato allo sviluppo di un interprete.

L'esame prevede due prove obbligatorie:

• Prova scritta su teoria della computazione, algoritmi e strutture dati - Realizzazione di un progetto assegnato dal docente
  Al termine del primo semestre è prevista una prova scritta intermedia sulla sola teoria della computazione. Tutte le prove scritte prevedono una o più domande aperte. Il progetto viene assegnato al termine del primo semestre e viene svolto individualmente dagli studenti. Il progetto ha validità annuale, ossia l'esame scritto deve essere svolto entro un anno dalla data di consegna del progetto. Il progetto concorre al voto finale per un quarto (25%) del punteggio complessivo, mentre lo scritto concorre ai tre quarti (75%) del punteggio complessivo (25% la parte di teoria della computazione, 50% algoritmi e strutture dati).

Il progetto valuterà la capacità dello studente di mettere in pratica i concetti di teoria della computazione nel contesto di un'applicazione semplice ma realistica (ad esempio, un interprete per un linguaggio di programmazione) progettata e realizzata con il linguaggiop C++.
Lo scritto valuterà la comprensione dello studente dei concetti esposti a lezione mediante lo svolgimento di esercizi che prevedono sia la soluzione di problemi sia la dimostrazione di proprietà relativamente alle soluzioni proposte.

Il corso introduce i concetti relativi ai principali modelli di computazione per il trattamento dei linguaggi formali (automi a stati finiti e grammatiche regolari, automi push-down e grammatiche libere dal contesto, traduzione guidata dalla sintassi). Viene inoltre introdotto il concetto di macchina di Turing come modello universale di computazione e vengono forniti gli aspetti teorici relativi alla computabilità e alla complessità della soluzione algoritmica di problemi sulla macchina di Turing. L'insegnamento introduce infine le principali strategie di progettazione di algoritmi e gli strumenti per valutarne la correttezza e le prestazioni. L'obiettivo complessivo è lo sviluppo della capacità di formalizzare e risolvere problemi per via algoritmica e della capacità di analisi e valutazione delle soluzioni.

Prerequisiti: logica deduttiva e dimostrazioni
Linguaggi regolari e automi a stati finiti
Linguaggi liberi dal contesto e automi push-down
La macchina di Turing
Introduzione alla (Turing) computabilità
Introduzione alla (Turing) complessità
Dalla macchina di Turing alla macchina RAM
Modelli per l'analisi di algoritmi: caso pessimo, caso medio, complessità ammortizzata
Strutture dati fondamentali
Strategia "Forza Bruta" e backtracking
Strategia "Dividi e Conquista"
Strategia "Diminisici e Conquista"
Strategia "Trasforma e Conquista"
Compromesso spazio-tempo
Algoritmi "golosi" (greedy)

La parte di informatica teorica è tratta dal testo:
J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman Automi Linguaggi e Calcolabilità - Pearson
La parte di progettazione e analisi di algoritmi è tratta dai testi:
R. Sedgewick, K. Wayne - Algorithms (fourth edition) - Addison Wesley
T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein - Introduzione agli algoritmi e strutture dati - 3a Edizione - McGraw-Hill
Altri libri di testo
La strutturazione delle lezioni frontali ricalca il seguente testo:
A. Levitin - Introduction to The Design and Analysis of Algorithms - 2nd edition - Addison-Wesley
Dai seguenti testi sono stati tratti alcuni dei contenuti di progettazione e analisi degli algoritmi:
C. Demetrescu, I. Finocchi, G. F. Italiano - Algoritmi e strutture dati - 2a edizione McGraw-Hill
S. Skiena - The Algorithm Design Manual - 2nd edition - Springer
D.E. Knuth - The Art of Computer Programming - Vol. 1,2,3 - Addison Wesley
S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, U. Vazirani - Algorithms - McGraw-Hill
G.J.E. Rawlins - Compared to What?: An Introduction to the Analysis of Algorithms - W. H. Freeman.
U. Mamber - Introduction to Algorithms: A Creative Approach - Addison Wesley
J. Bentley - Programming Pearls - 2nd edition - Addison Wesley
J. Kleinberg, E. Tardos - Algorithm Design - Pearson International Edition
Nota bene: non è necessario acquistare i libri di testo per raggiungere una preparazione soddisfacente per superare l'esame. Qualora si desiderasse consultare i testi e non fossero disponibili in biblioteca, si prega di rivolgersi al docente.

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti le nozioni di base del calcolo differenziale in una variabile e la conoscenza operativa di alcuni strumenti matematici fondamentali, mantenendo il dovuto rigore metodologico.

L'obiettivo principale di questo insegnamento è quello di fornire agli studenti gli elementi fondamentali del calcolo differenziale per le funzioni di una variabile.

L'esame consiste in
Test a risposta multipla
Prova scritta
Per partecipare ad un appello d'esame occorre iscriversi entro la scadenza sul sito
https://servizionline.unige.it/studenti/esami/prenotazione

Test a scelta multipla. Questa parte è finalizzata alla verifica della capacità dello studente di gestire la notazione matematica e di svolgere brevi calcoli e semplici ragionamenti deduttivi. Il superamento di questa parte è condizione necessaria per l’accesso alla prova scritta.
Prova scritta. Questa parte comprende domande aperte ed esercizi. È finalizzata alla verifica della padronanza delle tecniche di calcolo e della conoscenza dei principali strumenti del calcolo introdotti nell'insegnamento ed è costituita da esercizi articolati in più quesiti di diversa difficoltà. Lo studente dovrà essere in grado di risolvere correttamente gli esercizi e di saper giustificare i passaggi necessari per ottenere il risultato finale e di usare il corretto formalismo.

C. Canuto, A. Tabacco, Analisi Matematica 1, 4a edizione, Springer-Verlag Italia, 2014
M. Baronti, F. De Mari, R. van der Putten, I. Venturi, Calculus Problems, Springer International Publishing Switzerland, 2016

Scopo dell’insegnamento è quello di introdurre il tema della modellizzazione matematica, con particolare riferimento al calcolo integrale, alle serie, alle equazioni differenziali ordinarie e alla teoria di base delle funzioni di più variabili.

L'obiettivo principale dell'insegnamento di Analisi Matematica 1B è quello di fornire agli studenti gli elementi fondamentali del calcolo integrale per le funzioni di una variabile, del calcolo differenziale per le funzioni di più variabili, e della teoria delle equazioni differenziali ordinarie

L'esame consiste in:
Prova scritta
Prova orale (facoltativa)
Per partecipare ad un appello d'esame occorre iscriversi entro la scadenza sul sito https://servizionline.unige.it/studenti/esami/prenotazione
Gli studenti DSA potranno usare specifiche modalità e aiuti che saranno determinati caso per caso in concordando con il delegato dei corsi di Ingegneria del Comitato per l'Inclusione degli studenti con disabilità.

Prova scritta. Questa parte comprende domande aperte ed esercizi. È finalizzata alla verifica della padronanza delle tecniche di calcolo e della conoscenza dei principali strumenti di calcolo introdotti nell'insegnamento ed è costituita da esercizi articolati in più quesiti di diversa difficoltà. Lo studente dovrà essere in grado di risolvere correttamente gli esercizi e di saper giustificare i passaggi necessari per ottenere il risultato finale e di usare il corretto formalismo.
Prova orale facoltativa. La prova orale è finalizzata alla verifica delle capacità di ragionamento logico/deduttivo ed è costituita da un colloquio sugli argomenti svolti a lezione, con attenzione al corretto enunciato dei teoremi ed alle dimostrazioni, oltre che allo svolgimento di esercizi. In particolare viene valutata la capacità logico/deduttiva dello studente ed il grado di comprensione dei concetti presentati a lezione.

C. Canuto, A. Tabacco, Analisi Matematica 1, 4a edizione, Springer-Verlag Italia, 2014,
C. Canuto, A. Tabacco, Analisi Matematica 2, 2a edizione, Springer-Verlag Italia, 2014
M. Baronti, M., F. De Mari, R. van der Putten, I. Venturi, Calculus Problems, Springer International Publishing Switzerland, 2016

Scopo dell’insegnamento è che i partecipanti acquisiscano conoscenze e comprendano gli strumenti tecnici e metodologici per descrivere e analizzare le caratteristiche, le funzioni e le interazioni delle principali componenti di un moderno calcolatore elettronico, della sua architettura, delle unità hardware che lo compongono e delle relazioni tra di esse.

Il corso fornisce lo studente gli strumenti tecnici e metodologici per comprendere e descrivere caratteristiche, funzioni e interazioni delle principali componenti di un moderno calcolatore elettronico. I principali argomenti sono : iIntroduzione all’architettura dei Calcolatori e loro evoluzione; Architettura del processore e Instruction Set Architecture; Arithmetic Logic Unit; Gerarchia della memoria.

una prova orale su tutti gli argomenti del corso
un esercizio scritto da svolgere e discutere contestualmente alla prova orale.
Chi ha conseguito un voto positivo ma non registrato può sostenere nuovamente l’esame. In questo caso, al momento di sostenere nuovamente l’esame il voto precedentemente acquisito viene annullato.
La modalità dell’esame è in presenza.
Il docente tramite posta elettronica proporrà un appuntamento per sostenere l’esame a ciascun studente iscritto ad un appello a partire dalla data inserita a calendario per tale appello e nel rispetto dell’ordine di iscrizione.

Domande orali ed esercizi scritti sugli argomenti del corso.

Struttura e progetto dei calcolatori (edizione RISC-V) di D. Patterson, J. Hennessy, Zanichelli.
Materiale fornito durante il corso e reso disponibile mediante Aulaweb:
https://2024.aulaweb.unige.it/course/view.php?id=3001

L'insegnamento introduce alla progettazione delle basi di dati e al loro ciclo di vita, agli strumenti per la loro progettazione, ai linguaggi per la creazione, interrogazione e manipolazione di basi dati centralizzate e alle basi di dati relazionali.

L'insegnamento fornisce le competenze di base sulla progettazione dei sistemi informativi e sulla struttura concettuale, logica e fisica delle basi di dati relazionali

Valutazioni in classe durante il semestre (soluzione a libro chiuso di esercizi numerici/programmazione e domande a risposta aperta), oppure esame scritto finale.

Soluzione di esercizi sulla progettazione concettuale e logica di una base di dati, il caricamento di dati contenuti su file all'interno del database, l'interrogazione del database e la presentazione dei dati ottenuti dalle interrogazioni.

Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe, Sistemi di Basi di Dati - Fondamenti e Complementi ,7/E, Pearson, 2018.
Tutte le diapositive utilizzate durante le lezioni e altro materiale didattico saranno disponibili su Aulaweb. In generale, gli appunti presi durante le lezioni e il materiale su Aulaweb sono sufficienti per la preparazione dell'esame.

L'insegnamento è composto da due moduli: Basi di Dati e Sistemi Operativi. Il primo modulo fornisce le conoscenze fondamentali per la progettazione e gestione di basi di dati relazionali, con attenzione al loro ciclo di vita e all’utilizzo di linguaggi per la creazione e interrogazione dei dati. Il secondo modulo introduce la struttura e le funzionalità dei sistemi operativi, approfondendo i principali moduli, algoritmi e strutture software. Al termine del corso, lo studente avrà acquisito una preparazione di base nei due ambiti, essenziale per comprendere e sviluppare sistemi informatici complessi.

L'insegnamento di Basi di Dati ha l’obiettivo di fornire le conoscenze, competenze e abilità di base relative alla gestione e all’esercizio di una base di dati relazionale, fornendo gli elementi essenziali del linguaggio di interrogazione SQL. Verrà inoltre fornita la conoscenza della programmazione ordientata agli oggetti in linguaggio Python come strumento principale per l’interazione con i database e lo sviluppo di applicativi che possano prescindere dalle strutture dati predefinite nel linguaggio. La prima parte del corso coprirà i concetti fondamentali per progettare concettualmente una base di dati, mentre la seconda parte del corso sarà incentrata sull’apprendimento di SQL e dell’utilizzo di Python per gestire le basi di dati create.

L'insegnamento si propone di fornire agli studenti le nozioni di base di campi elettromagnetici. Vengono presentate le leggi fondamentali del campo elettromagnetico, l'estensione delle leggi di conservazione dell'energia e dei momenti ai campi elettromagnetici e i più semplici fenomeni ondulatori, con l'obiettivo di fornire gli strumenti essenziali alla comprensione delle innumerevoli applicazioni pratiche dei campi elettromagnetici.

Il modulo Campi Elettromagnetici fornisce le competenze di base della disciplina e ha l'obiettivo di fornire gli strumenti essenziali alla comprensione dei fenomeni e delle innumerevoli applicazioni pratiche dei campi elettromagnetici.

L'esame è orale e si compone di tre domande: almeno una di carattere teorico e almeno una formulata come un esercizio.

Al termine del modulo, lo studente dovrà dimostrare di aver appreso i principi di base della disciplina e di essere in grado di affrontare e risolvere problemi di moderata complessità in tale contesto.

S. Bobbio, E. Gatti, Elementi di elettromagnetismo, Bollati Boringhieri, 1991
G. Conciauro, L. Perregrini, Fondamenti di onde elettromagnetiche, McGraw-Hill, 2003
J. D. Jackson, Classical electrodynamics, Wiley, 1999
D. Pescetti, Elettromagnetismo, Piccin, 1985
Sono inoltre disponibili delle dispense preparate dal docente dell'insegnamento.

This course provides the student with the ability to analyze linear time-invariant resistive circuits and first-order and second-order dynamical circuits (transitory and steady-state analysis), by correctly writing topological equations and descriptive equations.

The teaching unit aims to provide fundamental knowledge of electric circuit theory. The topics covered are classical (components and resistive circuits, analysis of linear dynamical circuits in DC/AC steady-state, and in transient) and are presented in a way that allows students to gain familiarity with mathematical, physical, and geometrical tools essential for circuit analysis, as well as with the mathematical and scientific principles underlying engineering.

The exam consists of a written test that involves the analysis of one or more circuits in transient and steady-state (DC or sinusoidal) conditions.

The exercises will allow to evaluate the ability to solve problems in the field of circuit theory, by applying the conceptual tools described during the lessons and by justifying the performed choices.

• M. Parodi, M. Storace, Linear and Nonlinear Circuits: Basic & Advanced Concepts, Vol. 1, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer, 2017, ISBN: 978-3-319-61234-8 (ebook) or 978-3-319-61233-1 (hardcover), doi: 10.1007/978-3-319-61234-8.
• M. Parodi, M. Storace, Linear and Nonlinear Circuits: Basic & Advanced Concepts, Vol. 2, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer, 2020, ISBN: 978-3-030-35044-4 (ebook) or 978-3-030-35043-7 (hardcover), doi: 10.1007/978-3-030-35044-4. (capitoli "basic")
• L.O. Chua, C.A. Desoer, E.S. Kuh, Circuiti lineari e non lineari, Jackson, Milano, 1991.
• C.K. Alexander, M.N.O. Sadiku, Circuiti elettrici (3A edizione), MacGraw-Hill, Milano, 2008.
• M. de Magistris, G. Miano, Circuiti, Springer, Milano, 2007.
• G. Biorci, Fondamenti di elettrotecnica: circuiti, UTET, Torino, 1984.
• V. Daniele, A. Liberatore, S. Manetti, D. Graglia, Elettrotecnica, Monduzzi, Bologna, 1994.
• M. Repetto, S. Leva, Elettrotecnica, CittàStudi, Torino, 2014.

Students who hold valid certificates relating to Specific Learning Difficulties (SLD), disabilities or other educational needs are invited to contact the lecturer and the school’s disability liaison officer at the start of the course to agree on any teaching arrangements which, whilst respecting the course objectives, take into account individual learning styles.
The contact details for the university’s disability liaison officer are available at the following link: https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita.

This course introduces database design and their lifecycle, the tools for their design, the languages for the creation, querying, and manipulation of centralized databases, and the fundamentals of relational databases.

Introduction to database systems and DBMS architecture
Data modeling with ER/EER diagrams
Relational model and relational constraints
SQL: schema definition, data manipulation, queries, views, triggers
Schema design: mapping from ER/EER to relational schemas
Functional dependencies and normalization
Basics of physical organization and indexing (overview)
Transactions, concurrency control, and recovery
Security and data protection in database systems

The exam consists of a practical test followed by an oral discussion.
In the practical part, students will design and query a relational database, using SQL for schema definition, data manipulation, and complex queries.
In the oral part, students will discuss the solutions provided, explain their design choices, and answer questions on theoretical concepts covered in the course.

The practical test evaluates the ability to design schemas, apply normalization, implement constraints, and write SQL queries correctly.
The oral discussion evaluates understanding of theoretical concepts, correctness of reasoning, and the ability to explain design and implementation choices.
Both parts must be passed in order to successfully complete the exam.

R. Elmasri, S. Navathe – Fundamentals of Database Systems, 7th Edition, Pearson, 2016 (English).
P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone – Database Systems: Concepts, Languages and Architectures, Addison Wesley, 1999 (English).
P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone – Basi di dati, 6ª edizione, McGraw-Hill, 2023 (Italian).
Microsoft SQL Server official documentation.
Lecture slides and exercises provided by the instructor.

The course is structured into two modules: Databases and Operating Systems. The first module provides fundamental knowledge for the design and management of relational databases, with a focus on their life cycle and the use of languages for data creation and querying. The second module introduces the structure and functions of operating systems, exploring the main components, algorithms, and software structures. By the end of the course, students will have acquired foundational knowledge in both areas, essential for understanding and developing complex computer systems.

Introduction to database systems and DBMS architecture
Data modeling with ER/EER diagrams
Relational model and relational constraints
SQL: schema definition, data manipulation, queries, views, triggers
Schema design: mapping from ER/EER to relational schemas
Functional dependencies and normalization
Basics of physical organization and indexing (overview)
Transactions, concurrency control, and recovery
Security and data protection in database systems

The exam consists of a practical test followed by an oral discussion.
In the practical part, students will design and query a relational database, using SQL for schema definition, data manipulation, and complex queries.
In the oral part, students will discuss the solutions provided, explain their design choices, and answer questions on theoretical concepts covered in the course.

The practical test evaluates the ability to design schemas, apply normalization, implement constraints, and write SQL queries correctly.
The oral discussion evaluates understanding of theoretical concepts, correctness of reasoning, and the ability to explain design and implementation choices.
Both parts must be passed in order to successfully complete the exam.

R. Elmasri, S. Navathe – Fundamentals of Database Systems, 7th Edition, Pearson, 2016 (English).
P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone – Database Systems: Concepts, Languages and Architectures, Addison Wesley, 1999 (English).
P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone – Basi di dati, 6ª edizione, McGraw-Hill, 2023 (Italian).
Microsoft SQL Server official documentation.
Lecture slides and exercises provided by the instructor.

L'insegnamento fornisce allo studente i metodi e gli strumenti base per la comprensione, l'analisi e il progetto di circuiti e sistemi elettronici analogici e digitali. Il corso fornisce le nozioni fondamentali su: dispositivi elettronici (diodi e transistor), circuiti elettronici in regime statico e dinamico, funzionamento ed utilizzo degli amplificatori operazionali, convertitori AD/DA ed Interfacciamento dei circuiti elettronici con sistemi programmabili.

L'insegnamento costituisce il punto di incontro tra la teoria dei circuiti applicata ai componenti elettronici e i microcontrollori con i relativi strumenti di programmazione in linguaggio ad alto livello. Vengono prese in esame la progettazione e la simulazione dei circuiti, la programmazione dei microcontrollori specialmente orientata alla gestione dei segnali, l’interfacciamento per la realizzazione dei sistemi elettronici programmabili utilizzati nell’ingegneria, ad esempio per applicazioni IoT e meccatroniche.

L’esame consiste in una prova scritta che verte sugli argomenti trattati a lezione.

Il test consiste in domande a risposta chiusa (crocette) e aperta, di difficoltà variabile e che verificheranno il raggiungimento degli obbiettivi del corso.

Il materiale utilizzato per l'insegnamento verrà interamente fornito agli studenti tramite aulaweb/teams.

L'insegnamento offre un'introduzione agli elementi fondamentali della robotica, con un'enfasi particolare sugli aspetti dell'automazione. L'insegnamento copre i principi base della robotica, inclusi la progettazione di sistemi robotici intelligenti, la programmazione, il controllo, la percezione sensoriale e l'interazione uomo-robot, acquisendo concetti di base essenziali per affrontare le sfide contemporanee nel campo della robotica.

Introduzione alla robotica
Rappresentazione della posizione e dell’orientamento
Cinematica dei robot manipolatori
Robot mobili
Sensori e percezione
Attuatori e controllo del movimento
Pianificazione del moto e navigazione
Architetture software per robotica

Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, Luigi Villani, Giuseppe Oriolo, Robotics: Modelling, Planning and Control, Springer.
John J. Craig, Introduction to Robotics: Mechanics and Control.
Per aspetti software: documentazione ROS/ROS 2 e dispense del docente.

L'insegnamento si propone di fornire agli studenti le nozioni base della teoria dei circuiti e i metodi per l'analisi di circuiti lineari in corrente continua e alternata, in transitorio e a regime. L'insegnamento si propone, inoltre, di descrivere il funzionamento del diodo e la sua applicazione in semplici circuiti. La teoria è supportata da esercitazioni in laboratorio, in cui gli studenti imparano a realizzare e verificare semplici circuiti.

L'insegnamento si propone di fornire nozioni fondamentali di teoria dei circuiti elettrici. Gli argomenti trattati sono classici (componenti e circuiti resistivi, analisi di circuiti lineari dinamici in regime stazionario, sinusoidale o periodico e in transitorio) e vengono proposti in modo da far acquisire agli studenti familiarità sia con strumenti di matematica, fisica e geometria indispensabili all’analisi di circuiti, sia con i principi matematici e scientifici alla base dell'ingegneria. L'insegnamento è disponibile in una versione completa (da 6 CFU) e in una ridotta (da 4 CFU).

L’esame consta di una prova scritta da 20 punti e di una prova orale da 10 punti. La prova scritta riguarda l'analisi di uno o più circuiti in transitorio e a regime (stazionario o sinusoidale). La prova orale prevede la spiegazione di un argomento richiesto dal docente.

La domanda teorica consentirà di valutare la capacità di spiegare gli aspetti più rilevanti della teoria dei circuiti e i concetti fondamentali che stanno alla base del funzionamento dei componenti elettrici più importanti, utilizzando la terminologia tecnica adeguata. Gli esercizi consentiranno di valutare la capacità di risolvere problemi negli stessi contesti, applicando correttamente gli strumenti concettuali introdotti durante le lezioni, e giustificando le scelte effettuate.

• M. Parodi, M. Storace, Linear and Nonlinear Circuits: Basic & Advanced Concepts, Vol. 1, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer, 2017, ISBN: 978-3-319-61234-8 (ebook) or 978-3-319-61233-1 (hardcover), doi: 10.1007/978-3-319-61234-8.
• M. Parodi, M. Storace, Linear and Nonlinear Circuits: Basic & Advanced Concepts, Vol. 2, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer, 2020, ISBN: 978-3-030-35044-4 (ebook) or 978-3-030-35043-7 (hardcover), doi: 10.1007/978-3-030-35044-4. (capitoli "basic")
• L.O. Chua, C.A. Desoer, E.S. Kuh, Circuiti lineari e non lineari, Jackson, Milano, 1991.
• C.K. Alexander, M.N.O. Sadiku, Circuiti elettrici (3A edizione), MacGraw-Hill, Milano, 2008.
• M. de Magistris, G. Miano, Circuiti, Springer, Milano, 2007.
• G. Biorci, Fondamenti di elettrotecnica: circuiti, UTET, Torino, 1984.
• V. Daniele, A. Liberatore, S. Manetti, D. Graglia, Elettrotecnica, Monduzzi, Bologna, 1994.
• M. Repetto, S. Leva, Elettrotecnica, CittàStudi, Torino, 2014.

Scopo dell’insegnamento è che i partecipanti acquisiscano conoscenze e comprendano i principi della meccanica del punto materiale, dei sistemi e dei corpi rigidi, nonché le modalità di descrizione del loro moto nell’ambito della fisica classica.

Gli studenti con certificazioni valide per Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA), per disabilità o altri bisogni educativi sono invitati a contattare il docente e il referente di Scuola per la disabilità all’inizio dell’insegnamento per concordare eventuali modalità didattiche che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali.
I contatti del referente di Scuola per la disabilità sono disponibili al seguente link https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita.

L'insegnamento fornisce le conoscenze di base sulla termodinamica e sull'elettromagnetismo nel vuoto e rende lo studente capace di descrivere il comportamento di sistemi termodinamici e di sistemi di cariche in presenza di campi elettrici e magnetici costanti e variabili nel tempo.

Il corso si rivolge agli studenti di Ingegneria Informatica. Gli argomenti trattati riguardano l'elettromagnetismo classico dal campo elettrico alla legge di Faraday, inclusi i circuito elettrici di base.

Prova scritta: la prova scritta consiste nella soluzione di due problemi di elettromagnetismo; durata della prova 2 ore; è consentito consultare libri o appunti.
Prova orale:
sono ammessi alla prova orale gli studenti che ottengono nelle due prove parziali svolte durante il corso, o agli appelli d'esame, una media di 15/30
L'esame orale consiste in un colloquio sugli argomenti di elettromagnetismo trttati a lezione.

L'esame scritto valuterà la capacità di: i) interpretare il testo dell'esercizio proposto ed effettuare una schematizzazione del problema; ii) individuare le leggi fisiche coinvolte e le relative equazioni da applicare; iii) risolvere in modo quantitativo l'esercizio; iv) valutare la ragionevolezza del risultato numerico ottenuto.
L'esame orale permetterà di accertare la capacità di: i) introdurre con proprietà di linguaggio l'argomento richiesto; ii) descrivere semplici applicazioni delle leggi fisiche in esame.

Halliday-Resnick-Walker, Fondamenti di fisica (parte che include l'elettromagnetismo)
Resnick-Halliday-Krane, Fisica 2
Halliday-Resnick, vecchie edizioni, titoli vari.
Serway Principi di fisica

Scopo dell’insegnamento è quello di introdurre i concetti di base dell’informatica e le conoscenze fondanti per lo sviluppo del software, affrontando l’analisi dei problemi e la loro risoluzione algoritmica attraverso lo sviluppo di programmi in linguaggio C++, secondo i paradigmi della programmazione strutturata e modulare.

Fondamenti di Informatica è un insegnamento introduttivo che descrive i concetti base dell’informatica in modo semplice e organico. Le lezioni si concentrano sulle conoscenze fondanti per lo sviluppo del software, affrontando argomenti teorici e aspetti pratici, questi ultimi legati allo sviluppo di programmi in linguaggio C++. Fondamenti di Informatica è il primo passo di un percorso triennale che condurrà lo studente a conoscere ed applicare le metodologie per la progettazione e lo sviluppo del software.

L’esame si compone di una prova al calcolatore, formata da due parti. La prima parte prevede un quiz relativo agli argomenti teorici. La seconda parte consiste in una prova pratica di programmazione.
La prova si può sostenere, a scelta dello studente, secondo due modalità diverse: un’unica prova alla fine del secondo semestre (prova completa) oppure due prove intermedie, una dopo la fine del primo semestre e una dopo la fine del secondo semestre. Si tengono, di norma, due appelli per la prima prova intermedia (nei mesi di gennaio e febbraio) e due appelli per la seconda prova intermedia (nei mesi di giugno e luglio). Gli studenti che hanno sostenuto la prima prova intermedia devono completare l’esame nei due appelli previsti per la seconda prova intermedia. Successivamente, si potrà sostenere soltanto la prova completa e gli eventuali punteggi ottenuti nella prima prova intermedia andranno perduti. Gli studenti che sostengono nuovamente una prova (intermedia o completa) e consegnano l’elaborato perdono il punteggio conseguito in precedenza. Per sostenere la prova (intermedia o completa) è obbligatorio iscriversi entro i cinque giorni precedenti la data della prova stessa. L’iscrizione avviene attraverso il portale di Ateneo per i servizi agli studenti.
La prova completa assegna un punteggio compreso tra 0 e 32 punti. Per chi sceglie le prove intermedie, ogni prova attribuisce un punteggio compreso tra 0 e 16 punti e i punteggi delle prove intermedie si sommano tra di loro per formare il punteggio complessivo dell’esame. Nello specifico:
Per ciascuna prova intermedia: la parte di teoria assegna un punteggio compreso tra 0 e 6 punti e si ritiene superata se si ottengono almeno 3 punti. La parte di programmazione assegna un punteggio da 0 a 10 punti. Nel caso in cui la parte di teoria non venga superata, la parte di programmazione non viene corretta.
Per la prova completa: la parte di teoria assegna un punteggio compreso tra 0 e 12 punti e si ritiene superata se si ottengono almeno 6 punti. La parte di programmazione assegna un punteggio da 0 a 20 punti. Nel caso in cui la parte di teoria non venga superata, la parte di programmazione non viene corretta.
I docenti possono assegnare punti aggiuntivi a studenti che si distinguono per essere particolarmente attivi durante le lezioni.
Il punteggio finale della prova di esame deve essere pari ad almeno 18 punti. La lode viene attribuita nel caso in cui il punteggio finale sia di 31 o 32 punti.
Il punteggio finale ottenuto alla prova di esame resta valido fino al termine della sessione invernale successiva. Lo studente può scegliere di accettarlo finché il punteggio resta valido o di sostenere nuovamente l’esame.
Nota: per gli studenti di corsi di studio che mutuano l'insegnamento con un numero di CFU inferiore ai 9 CFU previsti, la distribuzione dei punteggi tra la prima e la seconda prova intermedia potrà essere variata per meglio riflettere i contenuti corrispondenti alla porzione dell'insegnamento di interesse per tali studenti.
Gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali devono contattare il docente all’inizio delle lezioni per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e forniscano idonei strumenti compensativi. Si ricorda che la richiesta di misure compensative/dispensative per gli esami dovrà essere inviate al docente, al referente della Scuola e al “Settore servizi per l'inclusione degli studenti con disabilità e con DSA” ([email protected]) almeno 10 giorni lavorativi prima della prova, come da linee guida disponibili al link: https://unige.it/disabilita-dsa

La prova di esame si svolge di norma al calcolatore. La prova contiene quesiti teorici volti ad accertare le conoscenze dello studente relativamente ai concetti di matematica discreta e ai principi della programmazione procedurale e modulare, nonché a valutare la capacità dello studente di affrontare e risolvere semplici problemi legati ai concetti presentati nel corso delle lezioni teoriche. I quesiti potranno essere di diverse tipologie, quali ad esempio domande a risposta aperta, domande a risposta multipla, comprensione e completamento di testi, individuazione e correzione di errori, analisi di semplici porzioni di codice. L’esame contiene inoltre quesiti pratici che richiedono lo sviluppo di codice in linguaggio C++ e sono volti ad accertare la capacità dello studente di risolvere in modo automatico semplici problemi e di tradurre una collezione di specifiche in un programma. Sarà valutata la correttezza dell’implementazione e l’aderenza alle specifiche.

Il materiale didattico comprende:
Le diapositive presentate a lezione.
Il materiale relativo alle esercitazioni, che sarà reso disponibile contestualmente ad ogni esercitazione.
Tale materiale sarà disponibile su AulaWeb. In generale, gli appunti presi durante le lezioni e il materiale fornito su AulaWeb sono sufficienti per la preparazione dell’esame.
Per chi volesse seguire un libro di testo si consiglia:
C. Delizia, P. Longobardi, M. Maj, C. Nicotera. Matematica discreta, McGraw-Hill.
R. Johnsonbaugh, Matematica discreta, Pearson.
H. M. Deitel, P. J. Deitel, C++. Fondamenti di programmazione, Apogeo Education.
L. J. Aguilar. Fondamenti di programmazione in C++. McGraw-Hill.
Gli studenti non frequentanti, gli studenti con disabilità o con DSA possono contattare il docente per ricevere indicazioni relative al materiale didattico.

Students who hold valid certificates relating to Specific Learning Difficulties (SLD), disabilities or other educational needs are invited to contact the lecturer and the school’s disability liaison officer at the start of the course to agree on any teaching arrangements which, whilst respecting the course objectives, take into account individual learning styles.
The contact details for the university’s disability liaison officer are available at the following link: https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita.

Students who hold valid certificates relating to Specific Learning Difficulties (SLD), disabilities or other educational needs are invited to contact the lecturer and the school’s disability liaison officer at the start of the course to agree on any teaching arrangements which, whilst respecting the course objectives, take into account individual learning styles.
The contact details for the university’s disability liaison officer are available at the following link: https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita.

Students who hold valid certificates relating to Specific Learning Difficulties (SLD), disabilities or other educational needs are invited to contact the lecturer and the school’s disability liaison officer at the start of the course to agree on any teaching arrangements which, whilst respecting the course objectives, take into account individual learning styles.
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The lectures are aimed at providing theoretical and applied knowledge on satellite communication systems, satellite network architectures, and satellite technologies enabling global connectivity and advanced broadband services. The course will provide basic competences on orbital dynamics, radio links, multiple access techniques, and next-generation satellite networks.

The course introduces the fundamental principles of satellite communications, analyzing satellite system architectures, transmission techniques, satellite network structures, and next-generation broadband applications.

Written exam consisting of open questions on the topics covered during the course. The exam may include numerical exercises related to link budget evaluation, satellite network analysis, and application scenarios discussed during the lectures.
A short optional oral discussion may be included to further assess theoretical or application-oriented aspects.
There are no differences for Erasmus students.

The exam will assess:
the knowledge and understanding of satellite communication and networking principles;
the ability to apply link engineering and networking concepts to practical scenarios;
the ability to compare and evaluate different satellite architectures and channel access technologies;
the clarity of exposition and the correct use of technical terminology;
Each learning outcome will be verified according to the criteria indicated above.

Slides issued by the lecturer.
(Optional) Books to deepen the telecommunication networks knowledge, such as:
G. Maral, M. Bousquet, Z. Sun, “Satellite Communications Systems: Systems, Techniques and Technology”, Wiley
T. Pratt, J. Allnutt, T. Bostian, “Satellite Communications”, Wiley
Additional bibliographic material may be indicated during the course.

This course is composed of two modules: Fundamentals of Telecommunications and Applied Telecommunications. The aim of the course is to provide students with a solid foundation in telecommunications and signal processing, combining theoretical concepts with practical applications in digital signal processing (DSP) and real-world telecommunications systems. By the end of the course, students will have acquired both the theoretical understanding and practical expertise needed to design, analyze, and implement signal processing algorithms in telecommunications systems, preparing them to tackle challenges in the rapidly evolving field of digital communications.

The teaching unit provides basic knowledge on the fundamentals of signal processing and telecommunications, covering theoretical concepts as well as practical applications in digital signal processing and real-world telecommunication systems.

Written exam.

The written exam will assess the student's capability to solve problems on the topics of the teaching unit and the student's comprehension of such topics. Formal correctness, capability to perform math calculations, capability to apply formulas and concepts discussed in class, clarity of explanation, critical reasoning, and use of the appropriate lexicon will be evaluated.

Slides available on AulaWeb
A. B. Carlson, P. Crilly, Communication systems, McGraw-Hill, 2009
Oppenheim A. V., Schafer R. W., Discrete-time signal processing, Pearson, 2014
M. Vetterli, J. Kovacevic, V. K. Goyal, Foundations of signal processing, Cambridge University Press, 2014.
L. Calandrino, M. Chiani, Lezioni di comunicazioni elettriche, Pitagora, 2013.
G. Gelli, F. Verde, Segnali e sistemi, Liguori, 2014.
L. Lo Presti, F. Neri, L’analisi dei segnali, CLUT, 1992.
E. M. Stein, R. Shakarchi, Fourier analysis: an introduction, Princeton University Press, 2003.
G. B. Folland, Fourier analysis and its applications, AMS, 1992.
L. Grafakos, Classical Fourier analysis, Springer, 2008.
D. C. Champeney, A handbook of Fourier theorems, Cambridge University Press, 1987

This teaching unit provides basic knowledge of thermodynamics and electromagnetism in vacuum and enables the student to describe the behavior of thermodynamic systems and systems of charges in the presence of electric and magnetic fields that are constant and variable over time.

Students who hold valid certificates relating to Specific Learning Difficulties (SLD), disabilities or other educational needs are invited to contact the lecturer and the school’s disability liaison officer at the start of the course to agree on any teaching arrangements which, whilst respecting the course objectives, take into account individual learning styles.
The contact details for the university’s disability liaison officer are available at the following link: https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita.

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti le nozioni di base dell’algebra lineare e della geometria analitica, con particolare riferimento a insiemi, numeri complessi e polinomi, sistemi lineari, matrici, spazi vettoriali, autovalori e autovettori.

L'insegnamento è volto a fornire i concetti e gli strumenti di base di algebra lineare e geometria analitica. E' un corso del primo semestre del primo anno un cui vengono introdotti concetti che saranno utilizzati in molti corsi successivi.

L'esame è composto da una prova scritta consistente in alcuni esercizi a risposta multipla o aperta da risolvere con gli strumenti visti durante il corso ed una prova orale sui contenuti del corso.
I dettagli saranno comunicati su Aulaweb.

Nella prova d'esame, si accerta che lo studente abbia acquisito le competenze richieste e le sappia utilizzare ed esprimere con termini corretti. In particolare valuterà la capacità di risolvere esercizi inerenti gli argomenti principali svolti nel corso, con adeguate spiegazioni sul procedimento e conclusione chiaramente espressa, e la capacità di esporre ed argomentare i principi teorici studiati.

M. Abate: Algebra Lineare, McGraw-Hill

This unit introduces some key elements of object-oriented design (UML class diagrams, Design Patterns) and programming in C++ (2020 standard). The concepts of inheritance and polymorphism, the use of the C++ standard library (data structures and algorithms), the handling of exceptions, anonymous functions, and the constructs of "move semantics" and "smart pointers" are examined. The final project involves the development of an interpreter where the concepts learned in the theoretical part of the course are put into practice together with the knowledge of the laboratory part.

Nel modulo teorico, il corso presenta i modelli formali di soluzione di problemi mediante calcolatore intesa come trattamento di linguaggi e le relative problematiche di computabilità e complessità. Il corso considera le principali tecniche per la costruzione di algoritmi e strutture dati corrette ed efficienti. Nel modulo di laboratorio vengono esposti strumenti di progettazione e programmazione in un linguaggio orientato agli oggetti finalizzato allo sviluppo di un interprete.

L'esame prevede due prove obbligatorie:

• Prova scritta su teoria della computazione, algoritmi e strutture dati - Realizzazione di un progetto assegnato dal docente
  Al termine del primo semestre è prevista una prova scritta intermedia sulla sola teoria della computazione. Tutte le prove scritte prevedono una o più domande aperte. Il progetto viene assegnato al termine del primo semestre e viene svolto individualmente dagli studenti. Il progetto ha validità annuale, ossia l'esame scritto deve essere svolto entro un anno dalla data di consegna del progetto. Il progetto concorre al voto finale per un quarto (25%) del punteggio complessivo, mentre lo scritto concorre ai tre quarti (75%) del punteggio complessivo (25% la parte di teoria della computazione, 50% algoritmi e strutture dati).

Il progetto valuterà la capacità dello studente di mettere in pratica i concetti di teoria della computazione nel contesto di un'applicazione semplice ma realistica (ad esempio, un interprete per un linguaggio di programmazione) progettata e realizzata con il linguaggiop C++.
Lo scritto valuterà la comprensione dello studente dei concetti esposti a lezione mediante lo svolgimento di esercizi che prevedono sia la soluzione di problemi sia la dimostrazione di proprietà relativamente alle soluzioni proposte.

Questo corso sviluppa l'aspetto pratico dei modelli e delle metodologie studiate negli "Algoritmi", dimostrati attraverso applicazioni.

Nel modulo teorico, il corso presenta i modelli formali di soluzione di problemi mediante calcolatore intesa come trattamento di linguaggi e le relative problematiche di computabilità e complessità. Il corso considera le principali tecniche per la costruzione di algoritmi e strutture dati corrette ed efficienti. Nel modulo di laboratorio vengono esposti strumenti di progettazione e programmazione in un linguaggio orientato agli oggetti finalizzato allo sviluppo di un interprete.

The course aims to consolidate the level of knowledge of the English language at B2 level of the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR).

The English B2 course is aimed at learning and revising grammar and lexical structures at B2 one level of the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR)*.
The English B2 course is an online course available at the following URL: https://clim.aulaweb.unige.it/ Students will be enrolled automatically in this course at the beginning of the second term (February 2027).
Furthermore, lectures (30 hours, in presence) are offered to support the completion of the English Language B2 online course (in the second semester).
*The Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) describes what a learner is supposed to be able to do in a foreign language.

The English B2 test is a PC-based one and the structure is as follows:
1 cloze test – 15 gaps – one text with fifteen multiple-choice gaps, each one with 4 options; 10 marks in total;
4 grammar-based cloze sentences – 1 multiple-choice gap with 4 options to choose from; 1 mark per sentence = 4 marks in total;
4 vocabulary-based cloze sentences – 1 multiple-choice gap with 4 options to choose from; 1 mark per sentence = 4 marks in total;
3 sentence transformation tasks – 3 sentences to transform using a given word; 2.00 marks per sentence = 6.00 marks in total;
3 word formation tasks – 3 sentences with one gap each to fill in by adapting a given word to form a new one; 1.00 marks per sentence = 3.00 marks in total;
1 reading comprehension activity – one multiple choice question with 4 options; 1 mark per question = 1.00 mark in total;
2 listening tasks – 2 recordings each followed by one question with three options to choose from; 2.00 marks in total.
Test duration: 25 minutes.

The English B2 PC-based exam tests B2 language skills and abilities.
The exercises are similar to those offered for practice in the last part of the online course.
The pass mark is 60% correct answers (= 18 points out of 30).
There may be an oral exam after the test if required by the lecturer. If necessary, students will be informed promptly or via email.

The online English B2 course is a self-directed learning course and is available at the following link https://clim.aulaweb.unige.it/.
Please find below, some further suggestions and useful free online resources.
It is strongly recommended that students work on expanding their vocabulary and grammar in context, that is, they learn words and grammar structures inside a text. Here is a piece of advice: read as much as you can, for example paper and/or online newspapers, magazines, books. Also, listen to what you read as you read it (enable English subtitles whenever available), this will also offer you practice with the listening skills. Be consistent and devote some time to any activity in English on an daily basis.
As grammar reference, use 'English Grammar in Use' by Raymond Murphy (upper-intermediate edition, Cambridge University Press).
English B2 vocabulary and grammar can also be practised on LearnEnglish choose the "Upper-Intermediate English" level.
English B2 vocabulary and grammar can also be practised on BBC - Learning English choose the "Upper-Intermediate English" level
When looking for a dictionary try and use an English to English one. There is a very good online resource called OneLook that offers many different types of dictionaries. The one we suggest you use is the Cambridge Advanced Learner's Dictionary, which always comes with phonemic script and audio.

This course is composed of two modules: Mathematical Methods for Engineering and Operations Research. In the first module, students will develop the ability to understand and apply key concepts and computational methods related to multivariable functions, Fourier series, and complex variable functions. In the second module, students will gain the fundamental knowledge of optimization methods, learning to formulate decision problems mathematically and solve them using techniques such as linear programming, integer and nonlinear programming, and graph-based optimization.

The course consists of three parts. Functions of several real variables: continuity, differentiability, Taylor's formula, Gauss-Green formulae, multiple integrals, line integrals, surface integrals. Functions of a complex variable: differentiability, Cauchy-Riemann conditions, integration, Cauchy's theorem, fundamental theorem of algebra, residues. Fourier series: series of functions, Riemann-Lebesgue lemma, Fourier theorem, sine-cosine and complex forms.

Lecture notes on the whole content of the course are provided.

This course completes the basic concepts of mathematics and consists of three main parts. Analysis of functions of several variables: line integrals, differentiation of function of several variables, Taylor's formula, multiple integration, surface integrals. Functions of a complex variable: derivative, Cauchy-Riemann conditions and Cauchy's theorem, fundamental theorem of algebra, residues and application to integrals. Fourier series: function series, Riemann-Lebesgue lemma, Fourier's theorem (sine-cosine form), complex Fourier series.

The course consists of three parts. Functions of several real variables: continuity, differentiability, Taylor's formula, Gauss-Green formulae, multiple integrals, line integrals, surface integrals. Functions of a complex variable: differentiability, Cauchy-Riemann conditions, integration, Cauchy's theorem, fundamental theorem of algebra, residues. Fourier series: series of functions, Riemann-Lebesgue lemma, Fourier theorem, sine-cosine and complex forms.

Lecture notes on the whole content of the course are provided.

Questo insegnamento è composto da due moduli: Metodi Matematici per l'Ingegneria e Ricerca Operativa. L'obiettivo del corso è fornire agli studenti una solida preparazione nelle metodologie matematiche e negli strumenti di ricerca operativa, necessari per affrontare e risolvere problemi complessi nei contesti ingegneristici. Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di utilizzare metodi avanzati dell'analisi matematica e di applicare strumenti di ricerca operativa per risolvere problemi di ottimizzazione in modo efficiente.

Integrali di linea, superficie, multipli. Calcolo differenziale per funzioni di più variabili. Serie di Fourier: dimostrazione, calcolo dei coefficienti, serie con periodo generico. Funzioni analitiche di variabile complessa: condizioni di Cauchy-Riemann, teorema di Cauchy, teorema fondamentale dell'algebra, residui e applicazioni agli integrali di funzioni di variabile reale.

L'esame si svolge in forma orale. Per gli studenti con particolari esigenze si concordano le modalità con gli studenti stessi in accordo con il delegato, per i corsi di Ingegneria, nel comitato per l'inclusione degli studenti con disabilità.

La prova orale è volta alla verifica della padronanza dei concetti affrontati. In particolare, sono richieste padronanza dei risultati teorici e dei metodi affrontati nell'insegnamento e capacità di risolvere esercizi.

Dispense fornite dal docente

Metodi di calcolo relativi a funzioni di piu' variabili, serie di Fourier e funzioni di variabile complessa.

Integrali di linea, superficie, multipli. Calcolo differenziale per funzioni di più variabili. Serie di Fourier: dimostrazione, calcolo dei coefficienti, serie con periodo generico. Funzioni analitiche di variabile complessa: condizioni di Cauchy-Riemann, teorema di Cauchy, teorema fondamentale dell'algebra, residui e applicazioni agli integrali di funzioni di variabile reale.

L'esame si svolge in forma orale. Per gli studenti con particolari esigenze si concordano le modalità con gli studenti stessi in accordo con il delegato, per i corsi di Ingegneria, nel comitato per l'inclusione degli studenti con disabilità.

La prova orale è volta alla verifica della padronanza dei concetti affrontati. In particolare, sono richieste padronanza dei risultati teorici e dei metodi affrontati nell'insegnamento e capacità di risolvere esercizi.

Dispense fornite dal docente

L'insegnamento ha l'obiettivo di fornire allo studente le conoscenze relative alla rappresentazione in termini matematici di sistemi complessi relativi a diversi ambiti applicativi in cui diversi componenti interagiscono su differenti scale temporali. Lo studente imparerà a utilizzare strumenti informatici per la simulazione del comportamento di questi sistemi e per l'analisi delle loro prestazioni.

L'insegnamento presenta le nozioni di base relative alla modellazione matematica e simulazione di sistemi dinamici.

L’esame consiste nella valutazione di una prova scritta in cui saranno poste domande aperte volte a valutare il livello di comprensione degli argomenti trattati durante le lezioni.
La prova orale è opzionale.
Per gli studenti con disturbi specifici di apprendimento (DSA), il Docente identificherà di volta in volta le modalità specifiche e i supporti adeguati per sostenere l’esame, in accordo con il referente per Ingegneria del Comitato per l'inclusione degli studenti con disabilità.

Il docente valuta le capacità sviluppate dello studente per quel che riguarda la modellizzazione e simulazione di sistemi dinamici. Nello specifico verranno valutate primariamente:
la capacità di decidere quale metodologia modellistica è più appropriata per la rappresentazione di un sistema
la capacità di valutare le proprietà di un modello;
la capacità di definire un progetto di simulazione per uno specifico caso di studio.
Saranno anche oggetto di valutazione:
chiarezza, organizzazione, esposizione degli elaborati scritti
capacità di elaborazione e analisi dei risultati ottenuti nella redazione degli elaborati scritti

Tutte le slides utilizzate durante le lezioni e altro materiale didattico saranno disponibili su Aulaweb. In generale, gli appunti presi durante le lezioni e il materiale su Aulaweb sono sufficienti per la preparazione dell'esame.
Gli studenti impossibilitati a frequentare le lezioni possono contattare il docente all’inizio dell’insegnamento per richiedere eventuale materiale aggiuntivo.

This course introduces the structure of operating systems, the functions of the modules they are organized into, and the algorithms and software structures used.

PART ONE - Fundamentals of Operating Systems
The structure of a generic operating system, with an emphasis on the algorithms and data structures needed to perform various tasks to manage processes, resources, memory, files, and IO devices. Topics:
Introduction to the structure of operating systems. Basic concepts, functions and Architectures of Operating Systems (monolithic, microkernel, hybrid structures).
Concurrent Programming, Process Interaction and Synchronization. Mutual exclusion and synchronization. Dekker's algorithm, Peterson's algorithm. Hardware support for mutual exclusion. The Producer and Consumer Problem. The traffic lights. The monitors. Message Passing. The Readers and Consumers Problem.
Process Management and Scheduling.
Resource Management and Deadlock Problem. Deadlock and Starvation. Approaches to deadlock management: Detection, Prevention and Avoidance. Resource allocation graphs. The Dining Philosophers Problem.
Memory management. Physical memory and virtual memory. Paged management and its implementation problems. Segmented management.
Uniprocessor scheduling. Long, medium and short term scheduling. Scheduling algorithms: FCFC, Round Robin, SPN, SRT, HRRN, Feedback.
Input-output Management. CPU-device-memory interaction. DMA architecture. Disk scheduling.
The file system. Structure and attributes of files and directories. File system implementation and optimization methods.
Access Control. Access control models, policies and mechanisms.
PART TWO - System Programming
Shell Programming in Linux (Bash) and Windows (Powershell): basic commands
Internals Programming. Inter-Process Communication (signal, pipe, socket, shared memory, ...).

Written exam based on closed and open–ended questions.

The written test will assess:
the understanding of the operation and interdependence of the main features offered by a modern operating system,
the ability to critically evaluate the characteristics of the various solutions to classical operating system problems (e.g. memory management, scheduling, process synchronization),
the ability to solve problems related to the design and use of operating systems.

Abraham Silberschatz - Peter Baer Galvin - Greg Gagne, Operating Systems Concepts, 10th Ed. (2019) Pearson (In English or in Italian).

This course provides the basic notions of optimization methods for solving decision-making problems. In particular, it provides the knowledge to mathematically model a decision problem and solve it through linear programming, integer linear programming, nonlinear programming, and graph optimization techniques.

Students who hold valid certificates relating to Specific Learning Difficulties (SLD), disabilities or other educational needs are invited to contact the lecturer and the school’s disability liaison officer at the start of the course to agree on any teaching arrangements which, whilst respecting the course objectives, take into account individual learning styles.
The contact details for the university’s disability liaison officer are available at the following link: https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita.

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti una generale comprensione delle nozioni e metodologie per l’analisi e la progettazione di sistemi digitali, coprendo i principali aspetti dalla logica combinatoria e sequenziale alle macchine a stati finiti, e consentendo la progettazione e la simulazione di semplici sistemi digitali contenenti logica standard e macchine a stati finiti.

Il corso è finalizzato a fornire le basi della logica e dell'aritmetica binaria, dell’analisi e del progetto dei sistemi digitali.

Esame scritto più discussione orale.

La prova ha lo scopo di verificare la capacità dello studente di risolvere problemi di progettazione di sistemi digitali e la prova orale ha lo scopo di verificare sia il livello di conoscenza raggiunto sia la capacità di usare gli strumenti di progettazione e analisi delle reti combinatorie e sequenziali.

Donzellini, G. and Oneto, L. and Ponta, D. and Anguita. D., Springer, Introduzione al Progetto di Sistemi Digitali, 2018. Donzellini, G. and Oneto, L. and Ponta, D. and Anguita. D., Springer, Introduction to Digital Systems Design, 2019.

Acquisire familiarità con gli elementi di base della ricerca operativa, con particolare riferimento alla programmazione lineare e alla programmazione lineare intera, apprendendo i principali algoritmi e le loro proprietà.

L'insegnamento presenta un insieme di modelli e metodi matematici della Ricerca Operativa per risolvere i problemi decisionali e di ottimizzazione. Lo scopo dell'insegnamento è fornire agli studenti le competenze per modellare problemi decisionali per mezzo di metodi di ottimizzazione e di utilizzare algoritmi appropriati per la loro soluzione. In particolare, l'insegnamento considera principalmente problemi di ottimizzazione affrontati da tecniche di programmazione matematica.

Esame scritto e orale (opzionale dopo superamento dello scritto).
E' necessaria la registrazione nelle date degli appelli e contattare il docente via email. Indicazioni per studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali sono disponibili a partire da https://corsi.unige.it/corsi/8759/studenti-disabilita-dsa

Agli studenti verranno chiesti concetti teorici relativi agli argomenti trattati nel corso. Inoltre gli studenti dovranno essere in grado di risolvere problemi utilizzando gli algoritmi appresi e applicando concetti teorici.

Introduction to Operations Research, 9/e
Frederick S Hillier, Stanford University
Gerald J Lieberman, Late of Stanford University
ISBN: 0073376299
McGraw-Hill Higher Education, 2010
Convex Analysis
Stephan Boyd, Lieven Vandenberghe
Cambridge University Presso, 20204
Amir Beck
Introduction to Nonlinear Optimization -Theory, Algorithms and Applications with Python and Matlab
MOS-SIAM Series on Optimization. SIAM. 2023
Materiale fornito dai docenti.

L'insegnamento introduce alla struttura dei sistemi operativi, le funzioni dei moduli in cui sono organizzati, gli algoritmi e le strutture software utilizzati.

Il corso fornisce un'introduzione alla struttura e all'organizzazione dei sistemi operativi moderni.

Esame scritto basato su domande a risposta aperta.

La prova scritta accerterà
la comprensione del funzionamento e dell’interdipendenza delle principali funzionalità offerte da un sistema operativo moderno,
la capacità di valutare criticamente le caratteristiche delle varie soluzioni ai problemi classici dei sistemi operativi (ad es. gestione della memoria, schedulazione, sincronizzazione dei processi),
la capacità di risolvere problemi legati alla progettazione e utilizzo dei sistemi operativi.
Gli studenti con certificazione di Disturbi Specifici dell'Apprendimento (DSA), disabilità o altri bisogni educativi speciali devono contattare il docente all'inizio del corso per concordare modalità di insegnamento e di esame che, nel rispetto degli obiettivi del corso, tengano conto degli stili di apprendimento e delle esigenze individuali. prevedere adeguati strumenti compensativi. Si ricorda che la richiesta di misure compensative/dispensative per gli esami deve essere indirizzata al docente del corso, al rappresentante della Scuola e all'ufficio “Settore servizi per l'inclusione degli studenti con disabilità e con DSA” ([email protected]<e-mail:[email protected]>) almeno 10 giorni lavorativi prima della prova, come da linee guida disponibili al link: https://unige.it/disabilita-ds

Slides utilizzate a lezione verranno messe a disposizione degli studenti
Operating Systems: Internals and Design Principles. 8th edition di W. Stallings, Pearson

Obiettivo dell'insegnamento è quello di presentare i metodi della statistica come strumenti fondamentali per produrre, selezionare ed elaborare informazioni. Si vuole dotare gli studenti di logiche e metodologie statistiche utilizzabili per la pianificazione delle prove e l'analisi dei dati, tali da poter essere utilizzati in numerosi contesti applicativi. L'abilità acquisita consentirà di trattare problemi pratici di frequente ricorrenza.

L'insegnamento si propone di introdurre le nozioni base di statistica descrittiva e di probabilità, necessarie per poter fare inferenza statistica.

L'esame consiste di una prova scritta della durata di due ore e connsiste nella risoluzione di tre/quattro esercizi sugli argomenti svolti durante l'annno . Per partecipare alla prova scritta occorre iscriversi entro la scadenza sul sito https://servizionline.unige.it/studenti/esami/prenotazione.
Si ricorda alle studentesse e agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell'apprendimento (DSA) che per poter richiedere adattamenti in sede d'esame occorre prima inserire la certificazione sul sito web di Ateneo alla pagina servizionline.unige.it nella sezione “Studenti”. La documentazione sarà verificata dal Settore servizi per l’inclusione degli studenti con disabilità e con DSA dell’Ateneo (https://rubrica.unige.it/strutture/struttura/100111).
Successivamente, con significativo anticipo (almeno 10 giorni) rispetto alla data di esame occorre inviare una e-mail al/alla docente con cui si sosterrà la prova di esame, inserendo in copia conoscenza sia il docente Referente di Scuola per l'inclusione degli studenti con disabilità e con DSA sia il Settore sopra indicato. Nella e-mail occorre specificare:

• la denominazione dell’insegnamento
• la data dell'appello
• il cognome, nome e numero di matricola dello studente
• gli strumenti compensativi e le misure dispensative ritenuti funzionali e richiesti.
  Il/la referente confermerà al/alla docente che il/la richiedente ha diritto a fare richiesta di adattamenti in sede d'esame e che tali adattamenti devono essere concordati con il/la docente. Il/la docente risponderà comunicando se sia possibile utilizzare gli adattamenti richiesti.
  Le richieste devono essere inviate almeno 10 giorni prima della data dell’appello al fine di consentire al/alla docente di valutarne il contenuto. In particolare, nel caso in cui si intenda usufruire di mappe concettuali per l’esame (che devono essere molto più sintetiche rispetto alle mappe usate per lo studio) se l’invio non rispetta i tempi previsti non vi sarà il tempo tecnico necessario per apportare eventuali modifiche.
  Per ulteriori informazioni in merito alla richiesta di servizi e adattamenti consultare il documento: Linee guida per la richiesta di servizi, di strumenti compensativi e/o di misure dispensative e di ausili specifici.

La prova scritta è finalizzata alla verifica della padronanza delle tecniche di calcolo e della conoscenza dei principali strumenti della probabilità e della statistica introdotti nell'insegnamento (variabili aleatorie, vettori aleatori, funzioni di variabile aleatoria, teoremi del limite, stimatori, verifica di ipotesi) ed è costituita da tre/quattro esercizi articolati in più quesiti di diversa difficoltà. Lo studente dovrà essere in grado di risolvere correttamente gli esercizi e di saper giustificare i passaggi necessari per ottenere il risultato finale e di usare il corretto formalismo.

Sheldon M. Ross, Introduzione alla statistica, Apogeo Formulario e Soluzioni ad esercizi dispari in http://www.apogeoeducation.com/9788891602671-introduzione-alla-statistica.html
Jay L. Devore, Probability and Statistics for Engineering and the sciences,
Duxbury P. Newbold, W.L. Carlson, B. Thorne, Statistica, Pearson
Si valuterà di consegnare materiale aggiuntivo in casi particolari (studenti lavoratori e DSA)

The teaching unit aims to provide students with the theoretical and methodological tools for modelling, analysing, and controlling linear dynamic systems. The topics covered are presented to students in a way that helps them become familiar with essential tools from mathematics and geometry needed for systems modelling and control.

Systems' Theory is one of the first discipline where mathematical and real aspects of engineering meet. Different skills are integrated to build and analyze mathematical models representing actual systems, in order to understand, foresee and control their behaviour.

Oral examination. Students with learning disorders ("disturbi specifici di apprendimento", DSA) will be allowed to use specific modalities and supports that will be determined on a case-by-case basis in agreement with the delegate of the Engineering courses in the Committee for the Inclusion of Students with Disabilities.

Analysis of the properties of a dynamic system. Starting from an exercise students are required to show theircomprehension about the behavior of dynamical systems and the characterizing properties.

All teaching materials will be available on Aulaweb. Generally, notes taken during lessons and the slides provided on Aulaweb are sufficient to meet the learning objectives.
Potential books for comprehensive analysis are the following:
Rinaldi Piccardi: I sistemi lineari: teoria ed applicazioni. CLUP
Bolzern, Scattolini, Schiavoni: Fondamenti di Controlli Automatici, McGraw Hill
Antsaklis Michell: Linear Systems

L'insegnamento fornisce concetti e metodi per l'analisi del comportamento di sistemi dinamici lineari, stazionari ed a tempo continuo. In particolare lo studio delle proprietà è svolto sia nel dominio del tempo sia in relazione alle matrici di trasferimento. Vengono anche trattati in modo semplificato i sistemi non lineari.

La Teoria dei Sistemi costituisce il primo punto di incontro fra gli aspetti matematici e quelli applicativi nel campo dell'ingegneria. Vengono integrate conoscenze di diversa natura per costruire ed analizzare modelli matematici che rappresentino sistemi reali in modo da prevederne e controllarne il comportamento.

L'esame consiste in una prova orale. Per gli studenti portatori di DSA verranno concordati, per ogni singolo caso, e con la collaborazione del delegato di scuola per l'inclusione e le disabilità.

Durante la prova orale lo studente, partendo da un esercizio, dovrà mostrare la comprensione degli argomenti del corso giustificando il procedimento scelto ed analizzando da diversi punti di vista il risultato ottenuto

Appunti sul corso:URL AULA WEB, TEORIA DEI SISTEM: https://dibris.aulaweb.unige.it/
Rinaldi Piccardi: I sistemi lineari: teoria ed applicazioni. CLUP
Bolzern, Scattolini, Schiavoni: Fondamenti di Controlli Automatici, McGraw Hill
Collana Schaum: Regolazione Automatica
Schaum Outlines: Feedback and Control Systems
Antsaklis Michell: Linear Systems