Scheda programma d'esame
METODI MONTECARLO NELLA FISICA SPERIMENTALE
SERGIO GIUDICI
Anno accademico2020/21
CdSFISICA
Codice185BB
CFU6
PeriodoSecondo semestre
LinguaItaliano

ModuliSettore/iTipoOreDocente/i
METODI MONTECARLO NELLA FISICA SPERIMENTALEFIS/01LEZIONI36
SERGIO GIUDICI unimap
Programma non disponibile nella lingua selezionata
Obiettivi di apprendimento
Conoscenze

Fondamenti  del metodo Montecarlo 

Tecniche di simulazione che impiegano i numeri pseudo-casuali

Affrontare un problema di Fisica Sperimentale utilizzando la Simulazione.

Modalità di verifica delle conoscenze

Durante le lezioni il docente anima discussioni su casi specifici 

coinvolgendo gli studenti. Sono proposti esercizi da svolgersi a casa 

e che poi vengono discussi a lezione

Capacità

Progettare e Realizzare una simulazione numerica utilizzando i linguaggi python, C, C++ (a scelta dello studente).  Presentare e interpretare i risultati della simulazione

 

Modalità di verifica delle capacità

Discussione in aula coinvolgendo gli studenti

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Analisi 1 e 2, Statistica Elementare, Fisica 1 e 2,  

 

Indicazioni metodologiche

Si alternano lezioni teoriche con esercitazioni in cui gli studenti mettono a punto dei semplici algoritmi. 

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Fondamenti del Metodo Montecarlo

Numeri pseudo-casuali e campionamento secondo distribuzioni assegnate

Tecniche di ottimizzazione e riduzione della varianza 

Architettura di una simulazione: Generazione e Ricostruzione

 

Discussione di esempi tratti dalla Fisica delle Alte Energie, Fisica Medica e altri settori tenendo conto degli interessi degli studenti partecipanti al corso 

- Funzione di risposta di un detector

- Fit cinematici e algoritmi di ricostruzione

- Simulazione della interazione radiazione-materia 

- Incertezze epistemiche e sistematiche nelle simulazioni Montecarlo

- Simulazioni correlate, condensate, validazione, etc...  

- cenni alle simulazioni Hamiltoniane con effetti stocastici

Bibliografia e materiale didattico

Rotondi A. et al.  "Probabilità Statistica e Simulazioni" , Springer, 2004  (i 3 capitoli relativi alla simulazione)

 

Esempi di articoli utilizzati in passato

Pia M.G. et al. "Epistemic and systematic uncertainties in Montecarlo Simulation: an investigation in proton Bragg peak simulation",  arXiv , 2010

Levin C.S. "Calculation of positron range and its effect on the fundamental limit of positron emission tomography system spatial resolution", Phys. Med. Biol. 44 (1999) 781–799.

 

 

Indicazioni per non frequentanti

Nessuna indicazione particolare. Durante l'esame il docente verifica più approfonditamente la comprensione degli aspetti teorici e dei materiali didattici indicati.

Modalità d'esame

L'esame orale consiste in un colloquio in cui lo studente deve dimostrare di conoscere i fondamenti teorici dei Metodi Montecarlo e presentare una simulazione originale su un argomento concordato col docente.

 

Esempi di simulazioni originali svolte dagli studenti in passato: 

- Risoluzione spaziale del sistema GPS ed effetti dovuti alla ionosfera  

- Simulazione di uno spettrometro per un esperimento di Fisica delle Alte Energie

- Simulazione della tracciatura PET di un fascio di protoni incidente su un target d’acqua

- Tecniche di ricostruzione di campo stellare tramite l’algoritmo STARFIND

 

 

Ultimo aggiornamento 29/01/2021 08:28