MODELLIZZAZIONE GEOLOGICA
GEOLOGICAL MODELING
A.A. | CFU |
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2019/2020 | 6 |
Docente | Ricevimento studentesse e studenti | |
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Luca Lanci | Riceve l’ora precedente le lezioni e quella successiva al termine delle lezioni o su appuntamento |
Didattica in lingue straniere |
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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
Giorno | Orario | Aula |
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Giorno | Orario | Aula |
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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 dalla/dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni della/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.
- Disabilità e DSA
Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.
A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.
Informazioni aggiuntive per studentesse e 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
- Disabilità e DSA
Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.
A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.
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 |