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| Scuola di Scienze | ||
| MATHEMATICS | ||
Insegnamento
OPTIMIZATION
SCQ2101560, A.A. 2023/24
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2023/24
OPTIMIZATION
SCQ2101560, A.A. 2023/24
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2023/24
Principali informazioni sull'insegnamento
| Corso di studio |
Corso di laurea magistrale in MATHEMATICS SC2651, ordinamento 2022/23, A.A. 2023/24 |
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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=2023-SC2651-002PD-2023-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 | in presenza |
| Tipo ore | Crediti | Ore di didattica erogata |
Ore Studio Individuale |
|---|---|---|---|
| LEZIONE | 6.0 | 48 | 102.0 |
| Inizio attività didattiche | 26/02/2024 |
|---|---|
| Fine attività didattiche | 15/06/2024 |
| 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) |
| Prerequisiti: | Programmazione lineare. |
| Conoscenze e abilita' da acquisire: | Nozioni di ottimizzazione vincolata, con enfasi sulla Programmazione lineare intera. |
| Modalita' di esame: | tradizionale |
| 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: |
|