C7679 - FROM REDUCTIONIST MODELS TO AGENT-BASED MODELS

Anno Accademico 2025/2026

  • Docente Armando Bazzani

  • Crediti formativi 1

  • SSD MAT/07

  • Lingua di insegnamento Inglese

  • Modalità di erogazione In presenza (Convenzionale)

Conoscenze e abilità da conseguire

Lo studente acquisisce dei concetti di base della teoria dei sistemi dinamici e della teoria della probabilità per studiare i limiti della predicibilità nei modelli fisici. 

La nozione di modello ad agenti sarà presentata come approccio computazionale alla fisica dei sistemi complessi.

Programma/Contenuti

Il seminario tratterà di come la modellistica fisica si è evoluta per affrontare la complessità partendo da un approccio riduzionistico per arrivare ai modelli ad agenti.
Il seminario vuole discutere la problematica di cosa serve un modello da un punto di vista fisico.
Verrà inizialmente discusso come si definisce un modello riduzionista per un sistema fisico, caratterizzando le sue proprietà generali tramite concetti matematici, e definendo il concetto di predittività nell'ambito del metodo teorico-sperimentale della Fisica.
Si presenterà il concetto di caos classico nell'ambito dei sistemi dinamici e le sue implicazioni per l'utilizzo di modelli per prevedere l'evoluzione dei sistemi fisici.
Si discuterà dell'uso di un approccio probabilistico alla predicibilità attraverso i concetti di teoria dell'informazione, entropia e definizione 'soggettiva' di probabilità.
Infine si discuterà di come la nascita dei Big-Data abbia influenzato il concetto di modello in fisica portando alla definizione dei modelli ad agenti, di come il concetto di predicibilità venga applicato in questo caso e dei problemi dell'utilizzo o di tali modelli su problemi concreti.

Testi/Bibliografia

Appunti forniti dal docente

Metodi didattici

Lezione in presenza ed uso del computer

Modalità di verifica dell'apprendimento

Breve relazione su un tema presentato nel seminario

Strumenti a supporto della didattica

simulazioni al computer

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Armando Bazzani