Insegnamento
MATHEMATICAL METHODS FOR INFORMATION ENGINEERING - METODI MATEMATICI PER L'INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
INP6075417, A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA DELL'AUTOMAZIONE
IN0527, ordinamento 2008/09, A.A. 2016/17
1145277
Crediti formativi 9.0
Denominazione inglese MATHEMATICAL METHODS FOR INFORMATION ENGINEERING
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2016-IN0527-000ZZ-2016-INP6075417-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile MICHELE PAVON ING-INF/04

Mutuazioni

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative MAT/05 6.0
CARATTERIZZANTE Ingegneria dell'automazione ING-INF/04 3.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 9.0 72 153.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 27/02/2017
Fine attività didattiche 09/06/2017

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
1 A.A. 2016/2017 01/10/2016 15/03/2018 PAVON MICHELE (Presidente)
FERRANTE AUGUSTO (Membro Effettivo)
TICOZZI FRANCESCO (Supplente)
ZORZI MATTIA (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenze di base di analisi, algebra lineare e probabilità.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Strumenti rigorosi per l'analisi armonica e gli operatori su spazio di Hilbert. Loro applicazione al trattamento dei segnali.
Modalita' di esame: Homework e prove scritte.
Criteri di valutazione: Comprensione e capacità di impiegare gli strumenti matematici sviluppati nel corso.
Contenuti: Elementi di teoria della misura e integrazione astratta. Elementi di Teoria delle Funzioni. Spazi di Banach e di Hilbert. Operatori su spazio di Hilbert. Catene di Markov. Trasporto sulle reti.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Dispense del docente.
Testi di riferimento: