Gruppo di lavoro su Mathematica


Gli orari qui riportati sono quelli del 2016. Gli orari definitivi per il 2017 verranno pubblicati dopo averli definiti con i partecipanti.



Il lavoro di questo gruppo sarà organizzato nel seguente modo.

data

argomento

orario

aula

3 marzo 2016

programmazione avanzata

9.30-12.30

Lab. Calcolo

4 marzo 2016

programmazione avanzata

8.30-11.30

Lab. Calcolo

10 marzo 2016

Dirac, SU(N))

8.30-11.30

Lab. Calcolo

28 aprile 2016

Clebsch-Gordan

14-17

Lab. Calcolo

4 maggio 2016

algoritmi genetici

14-17

Lab. Calcolo

5 maggio 2016

Sand piles applet

14-17

Lab. Calcolo

17 maggio 2016

generazione grafi

14-17

Lab. Calcolo

18 maggio 2016

generazione ampiezze

14-17

Lab. Calcolo

30 maggio 2016

sviluppo progetti

14-17

Lab. Calcolo

31 maggio 2016

sviluppo progetti

14-17

Lab. Calcolo


I temi proposti quest'anno come progetti da realizzare con l'ausilio di Mathematica sono di due gruppi:

  1. Problemi di ottimizzazione da risolversi con l'utilizzo di algoritmi genetici.
  2. Scrittura automatizzata di programmi.
  3. Algoritmi per la generazione di grafi.


1. Gli algoritmi genetici rappresentano un approccio estremamente flessibile, generale ed efficiente per affrontare problemi il cui grado di complessità computazionale risulta non sostenibile tramite un approccio procedurale tradizionale.
Un esempio standard è rappresentato dal Dilemma del prigioniero,
ma di notevole interesse è la possibilità di scrivere programmi che risolvono un dato compito, sulla base di un set di regole assegnate.
Infine, l'allenamento di reti neurali è una tipica applicazione di questi algoritmi.


2. La manipolazione di espressioni simboliche è probabilmente uno dei settori in cui Mathematica mostra al meglio l'efficacia del proprio linguaggio di programmazione.

Esistono diversi settori della Fisica (e non solo) in cui è necessario scrivere in modo automatizzato delle espressioni simboliche, secondo un certo insieme di regole date.

Spesso si tratta di espressioni lunghe e ponderose, in cui è necessario avere il controllo perfetto di tutti i segni e coefficienti algebrici. Ciò che risulta quasi impossibile a mano, può essere efficacemente automatizzato.

Un esempio che viene dalla Fisica Teorica sono i diagrammi di Feynman, rilevanti nella scrittura delle ampiezze di probabilità dei processi di diffusione.

Considereremo due tipi di problemi: 1) la generazione delle ampiezze di probabilità e 2) la scrittura in programmi numerici di queste espressioni, sfruttando Mathematica per un'efficiente operazione di "parsing" delle espressioni.