Fisica statistica dei sistemi complessi
A.A. 2024/2025
Obiettivi formativi
L'insegnamento copre temi della meccanica statistica contemporanea utili
nell'ambito della scienza dei dati come metodi di campo medio, sistemi
disordinati e spin glass, problemi di ottimizzazione combinatoria,
meccanica statistica delle reti neurali, inferenza.
nell'ambito della scienza dei dati come metodi di campo medio, sistemi
disordinati e spin glass, problemi di ottimizzazione combinatoria,
meccanica statistica delle reti neurali, inferenza.
Risultati apprendimento attesi
Lo studente apprenderà ad utilizzare in modo indipendente i tool della
meccanica statistica interdisciplinare, con applicazioni a biologia,
computer science, ecologia etc.
meccanica statistica interdisciplinare, con applicazioni a biologia,
computer science, ecologia etc.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
Il contenuto puo' essere suddiviso in
(i) un core di argomenti centrali, che include i rapporti tra meccanica statistica e teoria delle probabilità, la comprensione e l'utilizzo dei metodi mean field, la dinamica fuori equilibrio e i sistemi complessi,
(ii) un set di moduli che presentano modelli e campi di applicazione svariati (e possono cambiare anno per anno, anche su richiesta degli studenti)
Una descrizione dettagliata del programma è messa a disposizione disponibile nello spazio slack del corso
(i) un core di argomenti centrali, che include i rapporti tra meccanica statistica e teoria delle probabilità, la comprensione e l'utilizzo dei metodi mean field, la dinamica fuori equilibrio e i sistemi complessi,
(ii) un set di moduli che presentano modelli e campi di applicazione svariati (e possono cambiare anno per anno, anche su richiesta degli studenti)
Una descrizione dettagliata del programma è messa a disposizione disponibile nello spazio slack del corso
Prerequisiti
È utile una previa esposizione alla Fisica Statistica
Metodi didattici
Lezioni frontali interattive / sessioni di esercizi (la frequenza è consigliata).
Materiale di riferimento
L'insegnamento non segue un libro specifico ma è utile reperire materiale da diversi libri, tra cui
Luca Peliti - Appunti di Meccanica Statistica / Statistical Mechanics in a Nutshell (Princeton University Press 2009)
Wolfgang Paul, Jorg Baschnagel. Stochastic Processes From Physics to Finance. Springer 2013.
Hidetoshi Nishimori. Statistical Physics of Spin Glasses and Information Processing: An Introduction, Clarendon Press 2001
L. Leuzzi, V Marinari e G Parisi, Calcolo delle Probabilità, Zanichelli 2023
James Sethna, Statistical Mechanics: Entropy, Order Parameters, and Complexity (Oxford, 1st ed. 2006, 2nd ed. 2021)
Si veda il Syllabus messo a disposizione nello spazio slack: statmech2.slack.com
Luca Peliti - Appunti di Meccanica Statistica / Statistical Mechanics in a Nutshell (Princeton University Press 2009)
Wolfgang Paul, Jorg Baschnagel. Stochastic Processes From Physics to Finance. Springer 2013.
Hidetoshi Nishimori. Statistical Physics of Spin Glasses and Information Processing: An Introduction, Clarendon Press 2001
L. Leuzzi, V Marinari e G Parisi, Calcolo delle Probabilità, Zanichelli 2023
James Sethna, Statistical Mechanics: Entropy, Order Parameters, and Complexity (Oxford, 1st ed. 2006, 2nd ed. 2021)
Si veda il Syllabus messo a disposizione nello spazio slack: statmech2.slack.com
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame consiste in una discussione orale che verte sugli argomenti trattati. Viene giudicata la capacità di rielaborare in modo sintetico il materiale trattato a lezione e di esplorare più in profondità un argomento a scelta.
FIS/02 - FISICA TEORICA, MODELLI E METODI MATEMATICI - CFU: 6
Lezioni: 42 ore
Docente:
Cosentino Lagomarsino Marco
Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento e via spazio slack dei corsi