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MODELLIZZAZIONE GEOLOGICA
GEOLOGICAL MODELING

A.A. CFU
2019/2020 6
Docente Email Ricevimento studenti
Luca Lanci Riceve l’ora precedente le lezioni e quella successiva al termine delle lezioni o su appuntamento
Didattica in lingue straniere
Insegnamento con materiali opzionali in lingua straniera Inglese
La didattica è svolta interamente in lingua italiana. I materiali di studio e l'esame possono essere in lingua straniera.

Assegnato al Corso di Studio

Informatica Applicata (L-31)
Curriculum: Curriculum per la gestione digitale del territorio
Giorno Orario Aula
Giorno Orario Aula

Obiettivi Formativi

Il corso è finalizzato all’acquisizione dei principi di analisi di variabili regionalizzate e di serie temporali discrete, indirizzato ad una contesto geologico-stratigrafico e paleoclimatico. Il corso mira altresì alla padronanza dei principali strumenti di analisi numerica e prevede numerosi esempi pratici con l’ausilio di un linguaggio standard per l’analisi dei dati (Matlab). I principi di analisi numerica appresi in questo corso hanno potenziali applicazioni in numerosi altri campi e costituiscono un importante strumento per l’analisi quantitativa

Programma

L’insegnamento affronterà i seguenti argomenti da un punto di vista prevalentemente pratico, con l’ausilio del calcolatore.

1.     Principi di geostatistica

1.1.  Semivariogramma.

1.2.  Anisotropia

1.3.  Kriging ordinario

1.4.  Kriging universale

2.     Principi di analisi delle serie temporali discrete.

2.1.  Trasformata di Fourier.

2.2.  Power Spectrum e Multi Taper Method.

2.3.  Filtri in frequenza.

2.4.  Spettro evolutivo.

2.5.  Wavelets.

Eventuali Propedeuticità

Nessuna propedeuticità obbilgatoria tuttavia affinché gli studenti possano  seguire proficuamente il corso sono richieste le seguenti conoscenze preliminari:

1. Padronanza dell’algebra dei vettori e delle matrici.

2. Conoscenze di base di programmazione.

3. Conoscenza di base nell’uso di personal computer.

Risultati di Apprendimento (Descrittori di Dublino)

·  Lo studente dovrà mostrare la padronanza delle conoscenze di base relative ai tipi di analisi numerica previsti dal programma del corso.

·  Lo studente dovrà mostrare la comprensione dei concetti e delle teorie previsti dal corso; essere in grado di analizzare autonomamente serie di dati complessi scegliendo gli strumenti appropriati ai casi specifici; essere in grado di scrivere brevi programmi per l’analisi di dati; essere in grado di valutare la significatività dei risultati.

·  Lo studente dovrà mostrare il possesso della capacità di usare conoscenze e concetti che consentano di ragionare secondo la specifica logica della disciplina. Dovrà essere in grado, in particolare, di individuare i metodi di analisi adeguati ai contesti e prospettare ipotesi di analisi di fronte a casi non banali.

·  Lo studente dovrà mostrare di essere in grado di comunicare le sue conoscenze, le idee e la eventuali problematiche, in modo chiaro e usando proprietà di linguaggio.

Materiale Didattico

Il materiale didattico predisposto dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it

Modalità Didattiche, Obblighi, Testi di Studio e Modalità di Accertamento

Modalità didattiche

Lezioni frontali ed esercitazioni al computer.

Realizzazione autonoma di progetti di simulazione.

Obblighi

Consigliata, ma non obbligatoria

Testi di studio

1) Handbook of spatial statistics / [edited by] Alan E. Gelfand ... [et al.].
p. cm. -- (Chapman & Hall/CRC handbooks of modern statistical methods)

Altro materiale di studio fornito tramite la piattaforma Moodle.

Modalità di
accertamento

Realizzazione di un progetto di simulazione, concordato con il docente.
Il progetto deve venire realizzato e consegnato nell'arco massimo di due settimane. I criteri di valutazione sono:

1) il numero di requisiti effettivamente implementati

2) la correttezza dell'analisi di validità dei risultati.

3) la qualità dell'implementazione


Successiva prova orale, che parte dalla discussione del progetto ma è volta all'accertamento, delle competenze su tutti altri aspetti del programma.

Informazioni Aggiuntive per Studenti Non Frequentanti

Modalità didattiche

Le stesse degli studenti frequentanti, grazie alla disponibilità delle lezioni e del software per le esercitazioni su piattaforma Moodle.

Obblighi

Gli stessi degli studenti frequentanti

Testi di studio

Gli stessi degli studenti frequentanti

Modalità di
accertamento

Gli stessi degli studenti frequentanti

Note

Affinché gli studenti possano  seguire proficuamente il corso sono richieste le seguenti conoscenze preliminari:

1. Padronanza dell’algebra dei vettori e delle matrici.

2. Conoscenze di base di programmazione.

3. Una conoscenza di base nell’uso di personal computer.

« torna indietro Ultimo aggiornamento: 22/07/2019


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