Portale di Ateneo - Unibs.it Portale di Ateneo - Unibs.it

•Introduzione alla modellistica di sistemi complessi. Come si costruisce un modello matematico: il ruolo della fenomenologia e il ruolo dei dati. Definizione di scenari di simulazione. Modelli di simulazione e di previsione.
•Sistemi dinamici lineari discreti. Sistemi lineari e stazionari a tempo discreto. Analisi di stabilità e proprietà strutturali. Simulazione di sistemi dinamici lineari.
•Sistemi dinamici non lineari. Analisi e simulazione di sistemi non lineari. Punti di equilibrio. Analisi di stabilità alla Lyapunov.
•Analisi di stabilità strutturale. Attrattori, biforcazioni e catastrofi. Il fenomeno dell'isteresi.
•Identificazione dei modelli  a partire dai dati in condizioni di  incertezza.
•Proprietà degli stimatori. Minimi quadrati e massima verosimiglianza. Stima parametrica in linea e fuori linea. Criteri di validazione di un modello. Caratterizzazione dell'incertezza. Modelli statici di regressione.
•Richiami alle distribuzioni gaussiane a più variabili. Modelli di regressione lineare semplice e multipla.
•Modelli stocastici previsionali. Richiami ai processi stocastici. Serie temporali discrete. Identificazione di modelli ARX stazionari, ciclostazionari e non lineari. Utilizzo previsionale dei modelli e stima dell'affidabilità delle previsioni.
•Sistemi di supporto alle decisioni per sistemi complessi.
•Le esercitazioni verranno svolte dallo studente in modo interattivo in laboratorio informatico.