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Modelli Matematici per le Applicazioni (DM 270) - a.a. 2013/14

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Mathematical models

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Anno accademico 2013/2014

Codice dell'attività didattica
MFN0363
Docente
Prof. Paolo Cermelli (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea in Matematica
Anno
3° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
D.M. 270 TAF B - Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
MAT/07 - fisica matematica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti
Calcolo per funzioni di più variabili, elementi di sistemi dinamici, elementi di calcolo delle probabilità e catene di Markov a stati finiti.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è fornire un’introduzione alle tecniche di base per la modellizzazione dei fenomeni sociali e di teoria delle reti.  

In particolare, esamineremo prima di tutto  le basi della teoria delle decisioni interattive, la cosidetta teoria dei giochi, che è  lo strumento fondamentale per formulare e testare modelli di interazione tra individui, ad esempio in competizione per una risorsa.  Estenderemo poi i concetti di base al caso in cui il gioco, e quindi l'interazione, sia ripetuta nel tempo, studiando due famiglie di modelli: quelli che fanno capo alla cosiddetta teoria dei giochi evolutivi, che permette di analizzare sotto quali condizioni gli equuilibri di Nash vengono effettivamente raggiunti da giocatori 'miopi', e la teoria degli automi decisionali, ad esempio Tit for Tat, win-stay/lose shift, e così via.

La seconda parte del corso tratta degli elementi di teoria delle reti: introdurremo le basi di teoria dei grafi direzionati, e studieremo le relazioni tra le proprietà topologiche dei grafi e le proprietà algebriche della matrice di adiacenza. Questo permette di introdurre la nozione di camminatore casuale su un grafo, e di descriverlo come una catena di Markov a stati finiti. Come applicazione studieremo l'algoritmo di Brin e Page per il Page Rank di Google. Come seconda applicazione, studieremo successioni di grafi casuali, e descriveremo i principali modelli generativi per il grafo Web, mostrando come la note distribuzione a legge di potenza delle pagine web implichi una legge di attaccamento preferenziale: il web si aggrega in modo che pagine più popolari attirano più link delle altre. Infine, discuteremo l'importanza relativa di alcune misure di clustering e connessione di grafi, con applicazioni alle reti sociali.

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Risultati dell'apprendimento attesi


In uscita lo studente dovrebbe avere le basi su cui fondare lo studio ulteriore dei sistemi complessi formati da agenti in mutua interazione, con i metodi più sofisticati forniti in corsi successivi, ad esempio basati su tecniche di meccanica statistica (non trattata in questo corso).

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame orale con risoluzione di esercizi.

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Programma

Teoria dei giochi. Forma strategica e forma estesa. Equilibri di Nash, equilibri perfetti e subgame perfect.

Teoria evolutiva dei giochi: dinamica del replicatore e dinamiche di apprendimento.

Il dilemma del prigioniero iterato: automi e teoremi folk di Nash.

Teoria delle reti, cenni su teoria dei grafi casuali. L'algoritmo Page Rank.  I principali modelli generativi per il web, e applicazioni alla autoorganizzazione di reti sociali e web. Misure di clustering e connessione.

 

Game theory: strategic and extended form. Nash Equilibria, perfect  and subgame perfect equilibria.

Evolutionary game theory: replicator dynamics and learning dynamics.

The Iterated Prisoner's Dilemma: automata and Nash folk theorems.

Network theory: some notions of random graphs. generative models for random networks, with applications to the web and social networks.

 

 

 

Testi consigliati e bibliografia

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- Dispense a cura del docente disponibili sul sito web.

- R. B. Myerson. Game theory: analysis of conflict. Harvard University Press

- H. Gintis. Game theory evolving. Princeton University Press

- D. Easley and J. Kleinberg.  Metworks, crowds and markets. Cambridge University Press

- A. Bonato. A course on the Web graph. American Mathematical Society


 

 

 



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Note

MODELLI MATEMATICI PER LE APPLICAZIONI, MFN0363 (DM 270) , 6 CFU: 6 CFU, MAT/07, TAF B (caratt.), Ambito formazione modellistico-applicativa.

Modalità di verifica/esame: Esame orale con voto.

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Ultimo aggiornamento: 26/03/2015 12:47

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