Prof. Stefano Giagu: i libri dei suoi insegnamenti

1. Quali metodi statistici sono utili per analizzare grandi insiemi di dati sperimentali in fisica?
2. Come si costruisce un modello predittivo a partire da misure fisiche?
3. Che cosa si intende per regressione e in quali problemi fisici trova applicazione?
4. Come si valuta la qualità di un modello di classificazione applicato a dati di fisica?
5. Quali tecniche di riduzione della dimensionalità aiutano l'analisi di dati sperimentali?
6. Che cosa si intende per overfitting e come si può evitarlo?
7. Come si utilizzano le reti neurali per approssimare funzioni complesse?
8. Quali differenze esistono tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?
9. Come si stimano i parametri di un modello tramite massima verosimiglianza?
10. Che cosa si intende per simulazione Monte Carlo e quali vantaggi offre?
11. Come si applicano i metodi bayesiani all'analisi dei dati di fisica?
12. Quali strumenti numerici risolvono equazioni differenziali alle derivate parziali?
13. Come si gestisce l'incertezza nelle misure sperimentali?
14. Che cosa si intende per funzione di costo nell'ottimizzazione di un modello?
15. Come si costruiscono simulazioni di sistemi fisici su calcolatore?
16. In che modo la visualizzazione dei dati aiuta a interpretare i risultati fisici?
17. Quali strategie si adottano per il calcolo parallelo su grandi insiemi di dati?
18. Che cosa si intende per campionamento casuale in un'analisi statistica?
19. Come si confronta un modello teorico con i dati sperimentali?
20. Quali sono i limiti dei metodi computazionali nello studio di sistemi complessi?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.