Prof. Carmela Lardo

• Materiale necessario per la preparazione dell'esame
• Tutto il materiale necessario alla preparazione del corso e dell’esame è reso disponibile sulla piattaforma Virtuale . Il materiale si compone di:
• Slides delle lezioni con la parte teorica sviluppata durante il corso
• Notebook Jupyter contenenti esempi di codice Python, esercizi guidati e applicazioni pratiche dei concetti trattati (statistica, errori, distribuzioni, regressioni, ecc.).

Argomenti del programma: Prerequisiti consigliati: per affrontare al meglio il corso, si raccomandano conoscenze di base di matematica (calcolo algebrico, funzioni elementari), fisica (grandezze fisiche, unità di misura) e informatica (uso del computer, concetti base di programmazione).

• Materiale necessario per la preparazione dell'esame
• Tutto il materiale indispensabile per la preparazione del corso e dell’esame è disponibile sulla piattaforma Virtuale dell’Ateneo.
• Slide delle lezioni , contenenti la parte teorica trattata a lezione
• Notebook Jupyter con esempi di codice Python, esercizi guidati e applicazioni pratiche dei concetti chiave (polarizzazione, interferenza, diffrazione)
• Il materiale è organizzato per unità tematiche, coerenti con i moduli del programma, ed è aggiornato regolarmente durante il corso.

Argomenti del programma: Prerequisiti consigliati: si raccomandano conoscenze di base di fisica (meccanica, onde, elettromagnetismo) e di matematica (calcolo differenziale e integrale, algebra lineare, numeri complessi, trigonometria). Il corso prevede un totale di 7 CFU, di cui 5 dedicati alle lezioni frontali e 2 alle attività di laboratorio. Le lezioni frontali sono articolate in tre moduli distinti ma complementari. 1.