Theoretical And Quantum Physics For Ai – prof. Marco Gherardi

Artificial Intelligence – sede di Pavia · Università degli Studi di Pavia · 2º anno · annuale · 12 CFU · canale unico

Testi d'esame di Theoretical And Quantum Physics For Ai del prof. Marco Gherardi, canale unico, corso di laurea in Artificial Intelligence – sede di Pavia (Laurea triennale (L-31)), Università degli Studi di Pavia, 2º anno · annuale · 12 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Cencini – Chaos; Hamill – A student's guide to Lagrangians and Hamiltonians; Shankar – Fundamentals of physics I; Westmoreland – Quantum Processes Systems.

Theoretical And Quantum Physics For Ai – Prof. Marco Gherardi Canale unico

Corso di laurea: Artificial Intelligence – sede di Pavia · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · annuale · 12 CFU

Pavia · Dipartimento di Matematica 'felice Casorati' · 12 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Cencini – Chaos Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Hamill – A student's guide to Lagrangians and Hamiltonians Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Shankar – Fundamentals of physics I Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Westmoreland – Quantum Processes Systems Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Note: Some of these books are quite advanced: only excerpts from them will be used. Additional reading material will be provided during the course.

Argomenti del programma: Module #1: Theoretical Physics • INTRODUCTION. A map of theoretical physics. The role of theoretical physics for AI. • DIMENSIONAL ANALYSIS AND SCALING ARGUMENTS Dimensions and units. Dimensional analysis for checking results and for guessing results. Scaling arguments. Power laws, scale invariance, characteristic scales. Scaling arguments to predict the existence of bounds and to validate models.

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Text Mining And Natural Language Processing · 2º semestre · Alessandro Raganato

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