Carlo SABBARESE
Insegnamento di LABORATORIO DI FISICA MODERNA
Corso di laurea magistrale in MATEMATICA
SSD: FIS/01
CFU: 8,00
ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 80,00
Periodo di Erogazione: Secondo Semestre
Italiano
Lingua di insegnamento | ITALIANO |
Contenuti | I principali argomenti trattati riguardano i fenomeni che hanno determinato la crisi della fisica classica, gli elementi essenziali della fisica quantistica, della fisica atomica e nucleare, l'analisi dei dati e delle incertezze di misure applicati ad attività di laboratorio di fisica moderna. |
Testi di riferimento | Filatrella G., Romano P., Elaborazione statistica dei dati sperimentali con elementi di laboratorio, EdiSES |
Obiettivi formativi | Acquisire una conoscenza basilare della teoria della crisi della fisica classica e della nascita e dei principi della fisica quantistica nonché approfondire la conoscenza sull’analisi dei dati sperimentali ottenuti da sistemi più complessi che applicano i principi di fisica moderna. |
Prerequisiti | Fisica generale 1 e Fisica generale 2 che sono previsti obbligatori nel corso di laurea triennale in Matematica. |
Metodologie didattiche | Lezioni frontali con alcune esercitazioni numeriche. Attività di laboratorio su diversi argomenti trattati nel corso che hanno sia lo scopo di sperimentare che di migliorare le capacità nell'analisi dei dati e nel trattamento delle incertezze di misura. |
Metodi di valutazione | La modalità di verifica sarà basata sulle relazioni relative alle attività di laboratorio svolte durante il corso, su un test a risposta chiusa eseguito a fine corso e su un colloquio orale di verifica dell’acquisizione dei contenuti del corso. La valutazione di ogni prova sarà espressa con voti in trentesimi ed il voto finale sarà ottenuto dalla media pesata dei voti nelle tre prove; il peso sarà 0.30 per le relazioni, 0.30 per il test e 0,40 per il colloquio. |
Altre informazioni | Appunti e diapositive del docente sono disponibili per molti argomenti. |
Programma del corso | 1.Analisi statistica dei dati sperimentali. Misure e incertezze. Distribuzione dei dati e rappresentazione con errori. Fit dei dati. Stima dei parametri di una distribuzione. Test delle ipotesi statistiche. |
English
Teaching language | Italian |
Contents | The main topics covered concern the phenomena that led to the crisis of classical physics, the essential elements of quantum physics, atomic and nuclear physics, the analysis of data and the uncertainties of measures applied to modern physics laboratory activities. |
Textbook and course materials | Filatrella G., Romano P., Elaborazione statistica dei dati sperimentali con elementi di laboratorio, EdiSES |
Course objectives | Acquire a basic understanding of the theory of the crisis of classical physics and the birth and principles of quantum physics as well as deepen knowledge on the analysis of experimental data obtained from more complex systems that apply the principles of modern physics. |
Prerequisites | General Physics 1 and General Physics 2 which are mandatory in the undergraduate degree program in Mathematics. |
Teaching methods | Lectures with some numerical exercises. Laboratory activities on various topics dealt with in the course that have both the purpose of experimenting and improving the skills in data analysis and in the treatment of measurement uncertainties. |
Evaluation methods | The verification method will be based on the reports relating to the laboratory activities carried out during the course, on a closed-ended test carried out at the end of the course and on an oral interview to verify the acquisition of the course contents. The evaluation of each test will be expressed in marks out of thirty and the final grade will be obtained from the weighted average of the votes in the three tests; the weight will be 0.30 for the reports, 0.30 for the test and 0.40 for the interview. |
Other information | Lecturers' notes and slides are available for many topics. |
Course Syllabus | 1. Statistical analysis of experimental data. Measures and uncertainties. Data distribution, Data fit. Parameter estimation of a distribution. Testing statistical hypotheses. |