Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
MATHEMATICS
Insegnamento
OPTIMIZATION
SCQ2101560, A.A. 2022/23

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2022/23

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
MATHEMATICS
SC2651, ordinamento 2022/23, A.A. 2022/23
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Curriculum Mathematics [002PD]
Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese OPTIMIZATION
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Matematica
Sito E-Learning https://stem.elearning.unipd.it/course/view.php?idnumber=2022-SC2651-002PD-2022-SCQ2101560-N0-MATH
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta
Corso per studenti Erasmus Gli studenti Erasmus+ o di altri programmi di mobilità possono frequentare l'insegnamento

Docenti
Responsabile MARCO DI SUMMA MATH-06/A

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative MAT/09 3.0
CARATTERIZZANTE Formazione modellistico-applicativa MAT/09 3.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
erogata
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 27/02/2023
Fine attività didattiche 17/06/2023
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2024/25 Ord.2022

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
2 OPTIMIZATION - A.A. 2023/2024 01/10/2023 28/02/2025 DI SUMMA MARCO (Presidente)
DE GIOVANNI LUIGI (Membro Effettivo)
DE FRANCESCO CARLA (Supplente)
RINALDI FRANCESCO (Supplente)
1 OPTIMIZATION - A.A. 2022/2023 01/10/2022 24/02/2024 DI SUMMA MARCO (Presidente)
DE FRANCESCO CARLA (Membro Effettivo)
DE GIOVANNI LUIGI (Supplente)
RINALDI FRANCESCO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Programmazione lineare.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Nozioni di ottimizzazione vincolata, con enfasi sulla Programmazione lineare intera.
Modalita' di esame: Scritto.
Criteri di valutazione: Il docente verificherà che lo studente abbia appreso le nozioni teoriche presentare durante il corso e che sia in grado di rielaborarle autonomamente nella risoluzione di problemi.
Contenuti: Disuguaglianze e poliedri:
- metodo di eliminazione di Fourier;
- teorema di Minkowski-Weyl;
- cono di recessione;
- facce e unicità della rappresentazione;
- proiezioni.

Formulazioni ideali:
- totale unimodularità;
- flussi, cammini, circolazioni in grafi orientati;
- matching;
- alberi di peso minimo;
- teorema di Meyer;
- unione di poliedri.

Disuguaglianze valide per problemi di ottimizzazione intera:
- disuguaglianze di Chvátal-Gomory;
- disuguaglianze split.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni ed esercizi svolti in classe.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
Testi di riferimento:
  • M. Conforti, M. Cornuéjols, G. Zambelli, Integer Programming. --: Springer, 2014. Cerca nel catalogo