A partire dal terzo anno della Laurea Triennale e soprattutto durante la Laurea Magistrale, una parte importante del percorso consiste nella scelta degli insegnamenti non obbligatori.
Questa pagina non vuole replicare informazioni che trovano già una sede più adatta altrove: la programmazione didattica dice quali insegnamenti sono attivati nei diversi anni accademici, Programmi e syllabus [in costruzione] raccoglie in forma sinottica le informazioni ufficiali del Course Catalogue, mentre le pagine dedicate al piano di studi spiegano regole e modalità con cui costruire il proprio percorso.
Qui il punto di vista è diverso: vogliamo aiutare a capire come gli insegnamenti possono combinarsi fra loro, quali direzioni di approfondimento aprono e quali possibili percorsi si possono costruire, senza pretendere che esista un unico percorso giusto.
Per questo il Corso di Studio affianca una presentazione in presenza degli insegnamenti a una presentazione web permanente, organizzata per aree disciplinari.
Presentazione in presenza 2026/27
La presentazione si svolgerà nell’Aula Magna del Dipartimento in due giornate, articolate in quattro sessioni. A seguire ogni sessione ci sarà un rinfresco e tempo per incontrare informalmente i docenti e approfondire domande sui singoli insegnamenti. I programmi delle singole sessioni vengono aggiornati progressivamente man mano che sono definiti.
Lunedì 21 settembre · mattina
Opportunità trasversali e informazioni generali
9:00–12:30 · a seguire rinfresco
- 9:00 — Stages e tirocini
- 9:40 — Mobilità internazionale
- 10:30 — Corsi della Scuola Normale Superiore
- 11:00 — Corsi del dottorato UniPi
- 11:30 — Presentazione del corso di studi
Lunedì 21 settembre · pomeriggio
Analisi matematica e Probabilità
14:00–17:30 · a seguire rinfresco
Presentazione delle tre aree — Equazioni alle derivate parziali, Calcolo delle variazioni e Probabilità — con panoramica ragionata degli insegnamenti e brevi presentazioni dei singoli corsi.
Programma dettagliato
- 15:00 — Inizio e presentazione generale della sessione
- 15:10 — Presentazione delle tre sottoaree: Equazioni alle derivate parziali (PDE), Calcolo delle variazioni (CdV) e Probabilità, con uno schema ragionato degli insegnamenti proposti
- 15:45 — Presentazione dei singoli insegnamenti, affidata ai rispettivi docenti (circa 5 minuti per ciascun corso)
- 17:15 — Domande degli studenti
Martedì 22 settembre · mattina
Algebra, Geometria e Logica matematica
9:00–13:15 · a seguire rinfresco
Una sequenza di brevi presentazioni degli insegnamenti dell’area.
Programma dettagliato
| Orario | Insegnamento | Chi presenta |
|---|---|---|
| 09:00 | Elementi di analisi complessa | Fabrizio Bianchi |
| 09:15 | Geometria e analisi complessa | Fabrizio Bianchi |
| 09:30 | Algebre e gruppi di Lie | Giovanni Gaiffi |
| 09:45 | Elementi di topologia algebrica | Filippo Callegaro |
| 10:00 | Topologia algebrica B | Luis Ferroni |
| 10:15 | Elementi di teoria degli insiemi | Mauro Di Nasso |
| 10:30 | Logica matematica | da definire |
| 10:45 | Teoria dei modelli | Alessandro Berarducci |
| 11:00 | Algebra 2 | Leonardo Patimo |
| 11:15 | Istituzioni di algebra | Davide Lombardo |
| 11:30 | Teoria algebrica dei numeri 2 | Andrea Bandini |
| 11:45 | Geometria e topologia differenziale | Paolo Lisca |
| 12:00 | Geometria riemanniana | Diego Conti |
| 12:15 | Istituzioni di geometria | Bruno Martelli |
| 12:30 | Elementi di geometria algebrica | Marco Franciosi |
| 12:45 | Geometria algebrica complessa | Sandro Manfredini |
| 13:00 | Teoria degli schemi | Andrea Di Lorenzo |
Teoria algebrica dei numeri 3: non è prevista una presentazione.
Martedì 22 settembre · pomeriggio
Analisi numerica, Ricerca operativa, Fisica matematica e Didattica della matematica
14:00–17:30 · a seguire rinfresco
- 14:00 — Analisi numerica
- 14:45 — Ricerca operativa
- 15:20 — Fisica matematica
- 16:45 — Didattica della matematica
Presentazione web per area disciplinare
Le schede che seguono offrono una panoramica dei diversi ambiti della matematica presenti nella nostra offerta formativa. L’idea è aiutare a capire non solo quali corsi esistono, ma anche come si collegano tra loro, quali conoscenze richiedono e quali percorsi possono suggerire.
I contenuti sono in corso di preparazione e saranno completati progressivamente dai docenti delle diverse aree.
Logica matematica (MATH-01/A · ex MAT/01)
🚧 Work in progress.
La presentazione di questa area è in preparazione.
Algebra (MATH-02/A · ex MAT/02)
Algebra commutativa
L’algebra commutativa prende le mosse da esempi relativamente concreti (aritmetica di base, polinomi, anelli commutativi classici) per costruire il linguaggio astratto che permette di affrontare lo studio generale degli anelli, incluse le loro proprietà di integralità, fattorialità e dimensione.
Nel corso Algebra 2 si ampliano le nozioni di base sugli anelli viste ad Aritmetica e Algebra 1, introducendo moduli, prodotti tensoriali, localizzazione nel contesto più generale e successioni esatte, senza trascurare l’importante strumento applicativo fornito dalle basi di Gröbner. Il corso di Istituzioni di Algebra prosegue nel medesimo solco, approfondendo queste nozioni e avvicinandole a varie altre aree della matematica: lo studio di valutazioni e domini di Dedekind, ad esempio, è fondamentale tanto in teoria dei numeri (nello studio degli anelli degli interi dei campi di numeri) quanto in geometria algebrica (nello studio delle curve algebriche); il linguaggio dell’algebra omologica si applica sia alla teoria dei gruppi che alla geometria, offrendo un quadro generale in cui interpretare varie teorie coomologiche.
Questi corsi forniscono così una base teorica per la ricerca in algebra commutativa, teoria algebrica dei numeri, geometria algebrica ed aree affini.
Per lo studente interessato a quest’area di ricerca può essere utile frequentare anche i corsi di Teoria algebrica dei numeri, Teoria di Galois, ed Elementi di geometria algebrica, in cui molte delle nozioni introdotte in questi corsi trovano applicazione.
Combinatoria
Combinatorics studies mainly the existence, construction, enumeration and structural properties of discrete mathematical structures such as graphs, posets, simplicial complexes, matroids, to just name a few.
While rooted in ancient mathematics, Combinatorics became a mature subject relatively recently. Starting with its “Renaissance” in the 1960’s, this discipline experienced an amazing growth, acquiring more and more recognition thanks to its flourishing connections with the other topics of Mathematics, but also with other sciences like Biology, Computer Science and Physics.
Next to the traditional research lines in Topological Combinatorics and in Nonstandard Methods in Extremal Combinatorics, at the mathematics department of the University of Pisa there is now active research in Algebraic Combinatorics as well.
We list here the main courses in these areas that have been offered in Pisa in recent years.
- Algebraic combinatorics
- Algebraic topology B
- Coxeter groups
- Discrete mathematics
- Elements of representation theory
- Groups and representations
- Ultrafilters and nonstandard methods
Other courses with an important combinatorial content are:
- Discrete and continuous models in probability (offered at Scuola Normale Superiore)
- Lie algebras and Lie groups (Algebre e gruppi di Lie)
- Linear Algebraic Groups (Gruppi Algebrici Lineari)
- Probability on graphs (offered at Scuola Normale Superiore)
We list also some (sometimes shorter) courses offered at the graduate and PhD level in the last few years (unlikely to be reoffered any time soon):
- Algebraic and Combinatorial aspects of Tropical Geometry
- Chromatic symmetric functions: recent advances
- Combinatorics and representations of 0-Hecke algebras
- Combinatorial methods in topology
- Combinatorial topology and group theory
- Combinatorics of diagonal coinvariants
- Combinatorics of the flag variety
- Mutually enhancing connections between Ergodic Theory, Combinatorics, and Number Theory
- Polyhedral geometry: at the intersection of combinatorics, geometry, algebra and optimization
- The Geometry and Topology of Matroids
Algebraic topology B is a master course in discrete methods in algebraic topology. In this course fundamental combinatorial structures like posets, simplicial complexes, hyperplane arrangements and matroids are studied.
Lie algebras and Lie groups is an introductory course of Lie theory. The root systems, whose combinatorics determines the structure of both algebras and groups, are one of the fundamental discrete objects in algebraic combinatorics.
Teoria dei numeri
La teoria dei numeri è un’area molto vasta, all’interno della quale ci si può muovere in direzioni diverse: a fianco dei classici approcci algebrici ed analitici, nella seconda metà del secolo scorso si sono sviluppate connessioni sempre più strette con la geometria algebrica.
Fra le applicazioni principali della teoria dei numeri rivestono poi una particolare importanza quelle legate alla crittografia.
Elenchiamo qui sotto i principali corsi offerti dal dipartimento nell’area della teoria dei numeri e della crittografia. Sono indicati fra parentesi quadre i corsi ad attivazione meno regolare.
I corsi di Teoria algebrica dei numeri 1 e 2 e di Teoria di Galois costituiscono percorsi interconnessi, ma sostanzialmente indipendenti. Possono essere seguiti in qualsiasi ordine, e nel loro insieme offrono una visione coerente della comprensione attuale dell’aritmetica in domini diversi da quello dei numeri interi.
Il corso di teoria di Galois amplia e approfondisce i concetti introdotti nel corso di Algebra 1, concentrandosi in particolare sulla teoria di Galois nel contesto delle estensioni algebriche di grado infinito. Il corso di Teoria algebrica dei numeri 1 si concentra sullo studio delle proprietà aritmetiche dei campi di numeri (estensioni finite del campo dei numeri razionali), esaminando in particolare le generalizzazioni appropriate del concetto di fattorizzazione unica in questo contesto.
Il corso di Teoria algebrica dei numeri 2 si focalizza invece sull’aritmetica dei campi p-adici, strutture ottenute mediante una procedura di passaggio al limite di congruenze modulo potenze di un numero primo p. Nonostante la loro struttura risulti più semplice rispetto a quella dei campi di numeri, l’aritmetica dei campi p-adici fornisce informazioni rilevanti anche per lo studio di questi ultimi.
Il corso Teoria algebrica dei numeri 3 è più avanzato rispetto ai corsi 1 e 2 ma può essere seguito in modo indipendente da chi è pronto ad accettare qualche fatto dimostrato negli altri corsi. L’obbiettivo principale è lo studio degli estensioni di Galois di campi di numeri o p-adici con gruppo di Galois abeliano. Queste estensioni sono molto rilevanti dal punto di vista aritmetico e hanno legami sia a problemi di aritmetica classici che direzioni di ricerca attuali.
Infine, il corso di Curve ellittiche introduce questi oggetti (particolari curve algebriche proiettive) ed esamina le interazioni fra le loro proprietà aritmetiche e geometriche. Le curve ellittiche figurano prominentemente anche nel corso di Metodi matematici della crittografia, nel quale viene analizzata in particolare l’interazione fra l’aritmetica delle curve ellittiche e quella dei campi finiti.
Per lo studente interessato a quest’area di ricerca può essere utile frequentare i corsi di Algebra 2 e Istituzioni di algebra, che, pur non essendo prerequisiti stringenti per alcuno dei corsi elencati sotto, forniscono certamente delle solide basi teoriche che possono facilitare la comprensione di altri argomenti.
=== Teoria dei numeri algebrica ===
Teoria dei campi e teoria di Galois
Teoria algebrica dei numeri 1
Teoria algebrica dei numeri 2
Curve ellittiche
[Rappresentazioni di Galois p-adiche]
[Campi ciclotomici]
Teoria algebrica dei numeri 3
=== Teoria dei numeri analitica ===
Teoria dei numeri elementare
Teoria analitica dei numeri A
Teoria analitica dei numeri B
[Funzioni L]
[Forme modulari]
=== Applicazioni alla crittografia ===
Metodi matematici della crittografia
[Crittografia post-quantistica]
[Teoria dei codici / Teoria dei codici e crittografia]
Teoria di Lie
Alcuni temi di ricerca sviluppati in Dipartimento riguardano la Teoria di Lie. Con questa denominazione indichiamo sia argomenti che riguardano la teoria delle rappresentazioni di strutture algebriche quali, per esempio, le algebre di Lie o i gruppi, sia la manifestazione di queste strutture in altre aree della Matematica. In questa accezione, sia i problemi affrontati, che le tecniche usate in Teoria di Lie, possono avere differenti sfumature a seconda della struttura algebrica studiata o degli ambiti in cui essa appare. D’altro canto, l’idea unificante di questa area di ricerca è come la presenza di una simmetria in un dato problema matematico possa essere una chiave fondamentale per la sua soluzione o per una sua migliore comprensione. Per l’anno 2026 sarà attivato il corso:
- Algebre e gruppi di Lie
Algebre e gruppi di Lie è un corso introduttivo alla teoria delle algebre di Lie. In particolare ci concentreremo sulla classificazione delle algebre semisemplici e sulle loro rappresentazioni.
Aggiungiamo un breve commento su come si colloca l’offerta di quest’anno con l’offerta didattica potenziale del dipartimento su questo argomento.
Insieme al corso Algebre e gruppi di Lie, i corsi, Gruppi e rappresentazioni e Gruppi Algebrici Lineari costituiscono l’ossatura fondamentale dell’offerta didattica per questi temi di ricerca. Cercheremo di attivare questi corsi con una discreta regolarità. Altri corsi riguardanti questo tema di ricerca che potrebbero essere attivati sono i seguenti:
- Teoria delle rappresentazioni A
- Gruppi di Coxeter
- D-moduli
- Forme modulari
Inoltre, relativamente a questo tema di ricerca, nell’anno 2023/2024 è stato attivato anche un corso di lettura sulla categoria O, nell’anno 2024/2025 un corso di lettura di teoria dei fasci e durante l’anno 2025/2026 una serie di seminari sulle congetture di Serre (in collaborazione con il gruppo di teoria dei numeri) e un corso di letture sulle basi cristalline (in collaborazione con il gruppo di Combinatoria). Una simile attività sarà svolta anche nell’anno 2026/2027.
Geometria (MATH-02/B · ex MAT/03)
Combinatoria
Combinatorics studies mainly the existence, construction, enumeration and structural properties of discrete mathematical structures such as graphs, posets, simplicial complexes, matroids, to just name a few.
While rooted in ancient mathematics, Combinatorics became a mature subject relatively recently. Starting with its “Renaissance” in the 1960’s, this discipline experienced an amazing growth, acquiring more and more recognition thanks to its flourishing connections with the other topics of Mathematics, but also with other sciences like Biology, Computer Science and Physics.
Next to the traditional research lines in Topological Combinatorics and in Nonstandard Methods in Extremal Combinatorics, at the mathematics department of the University of Pisa there is now active research in Algebraic Combinatorics as well.
We list here the main courses in these areas that have been offered in Pisa in recent years.
- Algebraic combinatorics
- Algebraic topology B
- Coxeter groups
- Discrete mathematics
- Elements of representation theory
- Groups and representations
- Ultrafilters and nonstandard methods
Other courses with an important combinatorial content are:
- Discrete and continuous models in probability (offered at Scuola Normale Superiore)
- Lie algebras and Lie groups (Algebre e gruppi di Lie)
- Linear Algebraic Groups (Gruppi Algebrici Lineari)
- Probability on graphs (offered at Scuola Normale Superiore)
We list also some (sometimes shorter) courses offered at the graduate and PhD level in the last few years (unlikely to be reoffered any time soon):
- Algebraic and Combinatorial aspects of Tropical Geometry
- Chromatic symmetric functions: recent advances
- Combinatorics and representations of 0-Hecke algebras
- Combinatorial methods in topology
- Combinatorial topology and group theory
- Combinatorics of diagonal coinvariants
- Combinatorics of the flag variety
- Mutually enhancing connections between Ergodic Theory, Combinatorics, and Number Theory
- Polyhedral geometry: at the intersection of combinatorics, geometry, algebra and optimization
- The Geometry and Topology of Matroids
Algebraic topology B is a master course in discrete methods in algebraic topology. In this course fundamental combinatorial structures like posets, simplicial complexes, hyperplane arrangements and matroids are studied.
Lie algebras and Lie groups is an introductory course of Lie theory. The root systems, whose combinatorics determines the structure of both algebras and groups, are one of the fundamental discrete objects in algebraic combinatorics.
Dinamica olomorfa e geometria complessa
Gli insegnamenti principali suggeriti nell’a.a. 26/27 per questo percorso sono:
- Elementi di Analisi Complessa (a cavallo fra laurea triennale e laurea magistrale)
- Geometria e Analisi Complessa (laurea magistrale)
L’insegnamento di Elementi di Analisi Complessa si innesta sull’insegnamento di Geometria 2 fornendo una presentazione accurata dei principali risultati classici di geometria e analisi complessa di una variabile e un’introduzione all’analisi complessa di più variabili; è un insegnamento obbligatorio per chi sceglie il piano di studi in Geometria nella laurea magistrale.
Durante la laurea magistrale, ogni anno viene proposto un insieme diverso di insegnamenti fra cui scegliere, in modo che nel corso dei due anni lo studente possa crearsi un fondamento solido in dinamica olomorfa o in geometria complessa (o in entrambi gli argomenti). Oltre ovviamente a Istituzioni di geometria (che è obbligatorio per tutti i piani di studi in Geometria) per l’a.a. 26/27, è attivato l’insegnamento di Geometria e Analisi Complessa, che prosegue lo studio dell’analisi complessa a più variabili, presenta un’introduzione alle varietà complesse, e introduce elementi della teoria del potenziale.
Anche l’offerta di insegnamenti correlati cambia ogni anno. Nell’a.a. 26/27 altri insegnamenti potenzialmente di interesse sono
- Geometria algebrica complessa, in cui viene mostrato come strumenti di analisi complessa possono essere utilizzati per affrontare problemi di geometria algebrica;
- Geometria Riemanniana, che, pur se in un contesto reale, introduce strumenti indispensabili per lo studio delle varietà complesse, hermitiane e kähleriane.
La Dinamica olomorfa è parte integrante del percorso di specializzazione. Per quanto il corso relativo non sia attivato quest’anno, presenta un’altra importante direzione anche per chi volesse indirizzarsi alla geometria complessa. Per chi volesse iniziare a dirigersi in questa direzione, si segnala il corso di Teoria ergodica.
Geometria algebrica
Algebraic geometry began as the branch of mathematics focused on studying the geometry of the zero loci of systems of multivariate polynomials, known as algebraic varieties, in affine or projective space. From the outset, it was evident that a deep understanding of these topics requires analyzing the intrinsic properties of the objects, adopting a geometric perspective, and employing a robust algebraic formalism.
Today, algebraic geometry is not primarily concerned with the specific equations describing these spaces. Instead, the focus has shifted to the study of abstract properties and the classification of algebraic varieties (and related objects). This is often achieved by associating suitable algebraic structures or invariants to geometric objects, much like in algebraic topology. The field has strong connections to other areas of mathematics, such as commutative algebra (often seen as a “local” version of algebraic geometry), complex geometry, number theory, representation theory, and mathematical physics.
Key tools for this study include several theories and frameworks developed in the 20th century, such as category theory, the language of schemes, sheaf theory, and vector bundle techniques, among others.
At the University of Pisa, we offer an introductory course on the Foundations of Algebraic Geometry (Elementi di Geometria Algebrica) along with several courses (some of which are not offered every year) covering different aspects of the field:
- Scheme Theory (Teoria degli schemi) – offered this year
- Transcendental methods in complex algebraic geometry (Metodi trascendenti in geometria algebrica complessa)
- Riemann Surfaces and Algebraic curves (Superfici di Riemann e curve algebriche)
- Abelian varieties (Varietà abeliane)
- Complex Algebraic surfaces (Superfici algebriche complesse)
- Complex Algebraic Geometry (Geometria algebrica complessa) – offered this year
- Toric geometry (Geometria Torica)
- Hodge theory (Teoria di Hodge)
- Complex differential geometry (Geometria differenziale complessa)
- Elliptic curves (Curve ellittiche)
Topologia algebrica
La topologia algebrica si occupa dello studio delle proprietà degli spazi topologici attraverso l’analisi di invarianti descritti da oggetti algebrici.
Corsi suggeriti in questo contesto sono:
- Elementi di Topologia Algebrica (terzo anno della laurea triennale)
- Topologia Algebrica A (laurea magistrale – NON attivato per l’AA. 2026/27)
- Topologia Algebrica B (laurea magistrale)
Mentre il corso di Elementi di Topologia Algebrica offre una prima introduzione generale, il corso Topologia Algebrica A offre un approfondimento rivolto verso la teoria dell’omotopia, e il corso Topologia Algebrica B offre un approfondimento rivolto verso la combinatoria. I due corsi avanzati vengono di solito attivati ad anni alterni.
Molto spesso gli argomenti di topologia algebrica tradizionalmente studiati presso l’Università di Pisa si affacciano verso la combinatoria e la teoria delle rappresentazioni. Infatti è frequente studiare oggetti topologici nati dalla combinatoria o dalla teoria delle rappresentazioni, così come la combinatoria e le rappresentazioni possono illuminare con un nuovo punto di vista lo studio degli invarianti di oggetti topologici.
Risulta quindi naturale suggerire alcuni corsi da affiancare a questo percorso:
- Elementi di teoria delle rappresentazioni (terzo anno della laurea triennale – NON attivato per l’AA. 2026/27)
- Algebre e gruppi di Lie (laurea magistrale)
- Gruppi di Coxeter (laurea magistrale – NON attivato per l’AA. 2026/27)
Topologia e geometria differenziale
L’area raccoglie insegnamenti dedicati allo studio delle varietà differenziabili, della loro topologia e delle strutture geometriche che esse possono portare. I corsi attivati offrono un percorso che parte dalla geometria differenziale classica di curve e superfici e dalle nozioni fondamentali di topologia differenziale, prosegue con uno studio sistematico delle varietà lisce, delle forme differenziali e della geometria riemanniana, e arriva ai teoremi di confronto della geometria riemanniana e alle loro conseguenze topologiche.
Nell’a.a. 2026/27 i corsi riconducibili all’area sono:
- Geometria e Topologia Differenziale;
- Istituzioni di Geometria;
- Geometria Riemanniana.
Per chi intenda seguire tutti e tre gli insegnamenti, l’ordine naturale è Geometria e Topologia Differenziale, Istituzioni di Geometria, Geometria Riemanniana. Il primo corso è comunque accessibile con i prerequisiti dei corsi obbligatori della laurea triennale, mentre i successivi sviluppano progressivamente gli strumenti introdotti nei corsi precedenti.
Didattica della matematica (MATH-01/B · ex MAT/04)
All’interno del piano di studi in Didattica della Matematica, si evidenziano i seguenti corsi:
- Matematiche Elementari da un Punto di Vista Superiore – Aritmetica (laurea triennale / laurea magistrale)
- Matematiche Elementari da un Punto di Vista Superiore – Geometria (laurea triennale / laurea magistrale)
- Istituzioni di didattica della matematica (laurea magistrale, obbligatorio)
- Problemi e metodi della ricerca in didattica della matematica (laurea magistrale)
- Problem Solving (laurea magistrale)
- Tecnologie per la didattica (laurea triennale / laurea magistrale)
- Teorie in didattica della matematica (laurea magistrale)
- Tirocinio didattico (laurea magistrale, esperienza di tirocinio nelle scuole)
I due corsi di Matematiche Elementari da un punto di vista superiore intendono offrire una prima prospettiva epistemologica e storica di alcuni concetti di base della Matematica, con qualche spunto di ambito didattico.
Istituzioni di didattica della matematica è il corso base del curriculum didattico che intende condividere gli aspetti di base degli studi in didattica in matematica declinati per i due distinti interessi: ricerca in didattica e insegnamento.
Problemi e metodi della ricerca in didattica della matematica e Teorie in didattica della matematica sono i due corsi specifici per chi è interessato a costruirsi delle competenze specialistiche per la ricerca in didattica della matematica: studiando i problemi, le teorie e gli approcci classici e più innovativi della ricerca in Mathematics Education a livello internazionale.
Tecnologie per la didattica intende mostrare e discutere le potenzialità dell’uso delle tecnologie per l’insegnamento e l’apprendimento della matematica.
Problem solving intende offrire uno specifico approfondimento dei risultati di ricerca sul problem solving in Mathematics Education.
Il Tirocinio didattico è l’opportunità offerta agli studenti e alle studentesse del curriculum didattico di provare un’esperienza formativa all’interno di scuole secondarie di primo e secondo grado.
Analisi matematica (MATH-03/A · ex MAT/05)
Probabilità e statistica matematica (MATH-03/B · ex MAT/06)
🚧 Work in progress.
La presentazione di questa area è in preparazione.
Fisica matematica (MATH-04/A · ex MAT/07)
I corsi suggeriti per questo percorso sono:
- Sistemi Dinamici (terzo anno della laurea triennale o laurea magistrale)
- Istituzioni di Fisica Matematica (laurea magistrale)
- Fisica Matematica (laurea magistrale)
- Dinamica Iperbolica (laurea magistrale)
- Teoria Ergodica (laurea magistrale)
- Meccanica Superiore (laurea magistrale)
- Sistemi Dinamici Aleatori (laurea magistrale)
La teoria dei sistemi dinamici studia l’evoluzione nel tempo di un sistema matematico. Due esempi fondamentali sono il flusso di un sistema di equazioni differenziali, che descrive un’evoluzione a tempo continuo, e l’iterazione di una funzione, che descrive un’evoluzione a tempo discreto. Questo quadro comprende modelli provenienti dalla meccanica, dalla fisica, dalla biologia e da altre discipline, ma anche sistemi più astratti legati alla geometria e all’algebra.
Poiché solo in casi particolari le soluzioni di un sistema possono essere calcolate esplicitamente, la teoria moderna dei sistemi dinamici si concentra soprattutto sulle loro proprietà qualitative e asintotiche. Le domande principali riguardano, per esempio, l’esistenza e la stabilità degli equilibri e delle orbite periodiche, il comportamento delle traiettorie per tempi lunghi, la ricorrenza, la presenza di caos e la possibilità di descrivere statisticamente l’evoluzione del sistema.
I corsi dell’area hanno lo scopo di fornire, a partire dalle basi, un’ampia panoramica delle moderne tecniche di studio dei sistemi dinamici, con particolare interesse alla caratterizzazione, anche quantitativa, dei fenomeni di natura caotica attraverso lo studio di esempi espliciti, ma anche con uno sguardo alle applicazioni al “mondo reale”.
Diamo una breve descrizione dei corsi propri dell’area. Per maggiori dettagli si rimanda alle schede dei corsi attivati annualmente.
- Sistemi Dinamici può essere seguito al terzo anno della laurea triennale oppure durante la laurea magistrale. È il corso introduttivo dell’area e presenta la teoria qualitativa delle equazioni differenziali ordinarie e della dinamica discreta dal punto di vista topologico. Fornisce il linguaggio di base per tutti i corsi successivi.
- Fisica Matematica approfondisce lo studio topologico dei sistemi dinamici discreti, con particolare attenzione ai sistemi vicini all’integrabilità. In particolare, il corso mostra come dalle perturbazioni di sistemi integrabili possano emergere fenomeni caotici. Avere seguito Istituzioni di Fisica Matematica è utile ma non indispensabile.
- Dinamica Iperbolica studia uno dei principali meccanismi geometrici responsabili del caos. A partire da esempi come lo horseshoe e gli automorfismi iperbolici del toro, introduce la persistenza dell’iperbolicità, le varietà stabili e instabili, lo shadowing e la decomposizione spettrale. Richiede conoscenze di sistemi dinamici, analisi reale e algebra lineare.
- Teoria Ergodica studia il comportamento statistico delle orbite mediante la teoria della misura. I principali argomenti sono misure invarianti, ricorrenza, ergodicità, mescolamento e teoremi ergodici. Il corso fornisce una base naturale per Meccanica Superiore e Sistemi Dinamici Aleatori e richiede conoscenze di analisi reale, teoria della misura e nozioni di base di analisi funzionale.
- Meccanica Superiore è dedicato allo studio quantitativo delle proprietà statistiche dei sistemi caotici. Introduce i concetti di entropia, esponenti di Lyapunov e operatori di trasferimento, e si studiano le proprietà di decadimento delle correlazioni dei sistemi caotici e altre proprietà probabilistiche. Sono richieste nozioni di sistemi dinamici, teoria della misura e nozioni di base di analisi funzionale. È consigliabile avere seguito Teoria Ergodica, anche se le nozioni fondamentali vengono richiamate all’inizio del corso.
- Sistemi Dinamici Aleatori studia sistemi nei quali la legge di evoluzione varia casualmente nel tempo. Il corso introduce cocicli, prodotti skew, misure stazionarie, collegamenti con le catene di Markov e metodi basati sugli operatori di trasferimento. Costituisce un’estensione aleatoria della teoria deterministica e utilizza strumenti provenienti dalla probabilità, dalla teoria ergodica e dall’analisi funzionale. È consigliabile aver seguito Teoria Ergodica, anche se le nozioni fondamentali vengono richiamate all’inizio del corso.
I corsi Sistemi Dinamici e Fisica Matematica sono attivati ogni anno. I corsi Dinamica Iperbolica, Teoria Ergodica, Meccanica Superiore e Sistemi Dinamici Aleatori vengono invece attivati almeno una volta ogni biennio, in modo da garantire a tutti gli studenti di poterli seguire una volta durante il percorso della laurea magistrale.
Inoltre, non esiste un unico ordine nel quale seguire tutti gli insegnamenti. La raccomandazione generale è iniziare da Sistemi Dinamici; le altre propedeuticità sono soprattutto di carattere matematico e orientativo.
Analisi numerica (MATH-05/A · ex MAT/08)
L’analisi numerica riguarda lo sviluppo e lo studio di algoritmi per la risoluzione di ogni tipo di problema della matematica del continuo; è una disciplina strettamente connessa alla modellistica, all’informatica e all’analisi di dati.
Per gli studenti interessati ad acquisire una formazione avanzata in Analisi Numerica è consigliabile seguire il corso di Calcolo Scientifico (Corso della LT/LM, 60 ore, 6 CFU) e il corso di Istituzioni di Analisi Numerica (Corso della LM, 72 ore, 11 CFU), che completano la formazione di base conseguita nel corso di Analisi Numerica con Laboratorio.
Successivamente, a seconda degli interessi, è possibile scegliere uno o più corsi specialistici.
Per un percorso orientato alla risoluzione numerica di equazioni differenziali e alle loro applicazioni, si consiglia di seguire i corsi:
- Metodi numerici per equazioni differenziali ordinarie (LT/LM, 48 ore, 6 CFU)
- Metodi numerici per equazioni alle derivate parziali (LM, 42 ore, 6 CFU)
Per un percorso orientato a specifiche applicazioni dell’algebra lineare numerica a problemi del mondo reale, è possibile scegliere tra i seguenti corsi:
- Metodi numerici per catene di Markov e reti complesse (LM, 42 ore, 6 CFU)
- Metodi numerici per funzioni di matrici (LM, 42 ore, 6 CFU)
- Metodi numerici per la grafica (LM, 42 ore, 6 CFU)
- Modelli matematici e loro simulazione numerica (LM, 42 ore, 6 CFU)
Indicazioni più dettagliate si trovano sul sito del gruppo:
- Consigli per piani di studio di Analisi Numerica: https://numpi.dm.unipi.it/teaching/piani-di-studio-suggeriti/
- Panoramica di tutti i corsi e attivazione nei prossimi anni: https://numpi.dm.unipi.it/teaching/corsi-di-analisi-numerica/
Ricerca operativa (MATH-06/A · ex MAT/09)
La ricerca operativa è un ambito multidisciplinare che si occupa di sviluppare e analizzare modelli e metodi matematici per la risoluzione di complessi problemi decisionali di natura quantitativa. Da un lato richiede la capacità di sviluppare modelli adeguati ai problemi oggetto di studio, dall’altro richiede lo studio delle proprietà matematiche di classi di modelli e lo sviluppo di metodi computazionali per la loro risoluzione. Poiché l’obiettivo è generalmente quello di individuare soluzioni in qualche senso ottimali per il problema, i modelli più utilizzati prendono la forma di problemi di ottimizzazione: si tratta pertanto di massimizzare una funzione che rappresenti ad esempio guadagni, rendimenti, prestazioni (od altri benefici), oppure di minimizzare una funzione che rappresenti, ad esempio, spese, perdite, rischi (od altri costi); in entrambi i casi lo studio della funzione è ristretto ad una opportuna regione del suo dominio che viene individuata da opportuni vincoli che descrivono l’insieme delle soluzioni ammissibili per il problema.
Oltre alle applicazioni in campi molto diversi che spaziano, ad esempio, dalla logistica ai trasporti, dalle telecomunicazioni e dalla ricostruzione di segnali alla medicina, dall’economia e dalla finanza alla biologia, la ricerca operativa e l’ottimizzazione hanno forti legami con altre aree della matematica (ad esempio: analisi numerica, calcolo delle variazioni, controllo ottimo, statistica) e dell’informatica (ad esempio: intelligenza artificiale, apprendimento automatico, analisi dei dati, grafica computerizzata).
Sebbene l’ottimizzazione rappresenti una delle aree più antiche della matematica e sia stata codificata e studiata in termini più moderni dagli stessi pionieri del calcolo differenziale, lo studio della teoria e lo sviluppo di metodi risolutivi hanno ricevuto forti impulsi dalle applicazioni in campo industriale, militare ed economico soprattutto a partire degli anni 40 del ventesimo secolo fino a delineare ai giorni nostri una disciplina molto ampia e consolidata.
Il principale obiettivo dei corsi in questa area è fornire un’estesa introduzione alle principali tecniche modellistiche tipiche della ricerca operativa e alle principali classi di problemi di ottimizzazione sia dal punto di vista teorico che algoritmico, nell’ottica di mettere in grado gli studenti di affrontare ulteriori studi in materia. L’offerta didattica si articola nei seguenti tre insegnamenti (per una descrizione dettagliata si rimanda alle loro schede di presentazione).
- Ottimizzazione nonlineare: teoria, metodi ed algoritmi.
- Ricerca operativa: tecniche di modellazione; ottimizzazione su reti; ottimizzazione lineare e lineare intera.
- Teoria dei giochi: problemi decisionali con più decisori (sistemi multiagente), problemi di ottimizzazione interdipendenti ed equilibri.
