PHYSICS OF COMPLEX SYSTEMS (FISICA DEI SISTEMI COMPLESSI)

Politecnico di Torino
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Laurea Magistrale

A Torino

6001-7000 €

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Descrizione

  • Tipologia

    Laurea Magistrale

  • Luogo

    Torino

Motivazioni
Al giorno d'oggi chi punta ad innovare in un contesto scientifico e tecnologico di frontiera (come la biologia dei sistemi, le neuroscienze, la computazione, l'ingegneria delle reti, la web economy, la modellizzazione dei mercato finanziari, i materiali innovativi), deve saper padroneggiare i concetti e le metodologie più avanzate per trattare con sistemi complessi. Per questo abbiamo creato un corso di laurea, articolato in due percorsi paralleli, che mira ad offrire il meglio delle tecniche necessarie ad affrontare lo studio di problemi di natura interdisciplinare. 




Argomenti

Il percorso di studi è strutturato in modo da fornire conoscenze e competenze nelle seguenti aree disciplinari:

Fisica Moderna

una solida formazione sui più moderni concetti e metodi della fisica statistica e della fisica quantistica della materia condensata
connessioni con la teoria dell'informazione (classica e quantistica) e con la biofisica
un prospetto delle più avanzate tecniche sperimentali per la fisica e per l'analisi dei dati;
Tecnologia dell'informazione

i più moderni metodi numerici e di simulazione, deterministici e stocastici, evidenziando le loro relazioni con la fisica statistica
principali algoritmi per l'ottimizzazione combinatoria, l'inferenza statistica, il machine learning e le loro applicazioni alla bioinformatica;
Applicazioni ingegneristiche

problemi di dinamica non lineare e dei fluidi

modelli di materia soffice (cristalli liquidi, polimeri, membrane, gel, materiali granulari);
Sistemi biologici

problemi  negli ambiti della biologia molecolare e cellulare, delle neuroscienze, inquadrati alla luce delle metodologie fisico-statistiche e computazionali.


Molti corsi sono caratterizzati da una sostanziale trattazione di metodi matematici avanzati, per i quali sono anche previsti corsi specifici. Il quarto semestre offre vari corsi brevi su argomenti avanzati interdisciplinari




Finalità
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Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Torino
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Corso Duca degli Abruzzi, 24, 10129

Inizio del corso

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16/03/2022
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Francesca Martinelli

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14/03/2022
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Materie

  • E-learning
  • Statistica

Programma

Insegnamento


Introduction to numerical methods and computational neuroscience
ING-INF/06 (4); FIS/03 (4)


Oppure


Numerical methods and simulation techniques
FIS/03 (8)


Introduction to quantum mechanics, quantum statistics and field theory
FIS/02 (8)


Probability and Information Theory
ING-INF/05 (8)


Advanced experimental physics
FIS/01 (6)


Algorithms for optimization, inference and learning
ING-INF/05 (8)


Condensed matter theory
FIS/03 (10)


Statistical physics and biophysics
FIS/02 (6); FIS/02 (6)

  • Statistical physics (A.Pelizzola)

  • Biophysics (A.Pelizzola)


Insegnamento


Complex systems: computational aspects and interdisciplinary applications
ING-INF/05 (12)


Non linear physics, dynamical systems and computational science
FIS/02 (6)


Statistical field theory
FIS/02 (6)


Stochastic processes in physics
FIS/02 (6)


Final project work

  • Internship ()

  • Spring school ()


Insegnamento


Advanced quantum mechanics and quantum statistics
FIS/03 (4); FIS/02 (4)


Fluidodinamica
ING-IND/06 (8)


Stochastic simulation methods in physics
FIS/02 (3); FIS/03 (3); MAT/06 (2)


Insegnamento a scelta da Tabella B


Algorithms for optimization, inference and learning
ING-INF/05 (8)


Condensed matter theory
FIS/03 (10)


Statistical physics and biophysics
FIS/02 (6); FIS/02 (6)

  • Statistical physics (A.Pelizzola)

  • Biophysics (A.Pelizzola)


Insegnamento


Field theory and critical phenomena
FIS/02 (6)


Inference in biological systems
ING-INF/05 (6)


Insegnamento a scelta da Tabella 1


Optimal control and game theory
ING-INF/04 (6)


Out of equilibrium physics
FIS/02 (3); FIS/03 (3)


Final project work


Insegnamento


Finite element modelling
MAT/08 (6)


Materials and characterizations for Micro and Nanotechnologies
FIS/03 (6)


Modelli statistici
SECS-S/01 (6)


Statistical learning and neural networks
ING-INF/03 (6)


Advanced experimental physics
FIS/01 (6)


Insegnamento


Dinamiche su Network
MAT/05 (6)


Finite element modelling
MAT/08 (6)


Modelli di sistemi fisiologici
ING-INF/06 (6)


Modelli statistici
SECS-S/01 (6)


Optimization for machine learning
ING-INF/04 (6)


Optimization for machine learning
ING-INF/04 (6)


Insegnamento


Challenge@CLIK - CLEAR - miCro pLastic freE wAteR
ING-IND/13 (2); ING-IND/32 (2); ING-IND/06 (1); ING-IND/22 (1); ING-IND/35 (1); ING-INF/05 (1)


Challenge@CLIK - PeopleFlowing
ICAR/21 (1); ING-IND/17 (1); ING-INF/03 (1); ING-INF/04 (1); ING-INF/05 (1); MAT/09 (1); SPS/08 (1); ICAR/05 (1)


Challenge@CLIK - e-Mobility
ING-IND/10 (2); ING-IND/14 (1); ING-IND/16 (2); ING-IND/31 (2); ING-INF/05 (1)


Challenge@CLIK - performANCE
ICAR/17 (2); ICAR/09 (1); ICAR/10 (1); ICAR/11 (1); ICAR/22 (1); ING-IND/17 (1); ING-INF/05 (1)


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