Notes

Introduzione a OOP Per la definizione di classe andare a guardare Object orientation, però lo ripeto in questa occasione, è solamente un modello su cui andare a costruire degli oggetti. Capisaldi🟩 Incapsulazione Astrazione Ereditarietà Dispatch dinamico Costruttori 🟩- Il costruttore è un codice utilizzato per inizializzare correttamente lo stato interno. Le regole sono le stesse dei metodi sovraccaricati (dinamica per la chiamata, statica per il numero dei parametri che prende in input). ...

Origini di sfocatura <img src="/images/notes/image/universita/ex-notion/Immagini/Untitled.png" style="width: 100%" class="center" alt="image/universita/ex-notion/Immagini/Untitled"> Rumore causata da problemi fisici che sono errori di lettura del segnale analogico Questo si indica anche come errore gaussiano bianco e si può considerare additivo. Rumore causato dalla digitalizzazione, quindi dalla discretizzazione di essa. Slide formalizzazione errori per sfocatura Point spread function Un unico pixel bianco sembra influenzare il suo ambiente nero, come in immagine Vorremmo utilizzare delle funzioni ce siano in grado di approssimare questa funzione. ...

Memoria statica Elementi in memoria statica (4) 🟩- Variabili globali Istruzioni macchina Costanti (Variabili locali, paramentri e ritorno di funzione?) Le primi tre elementi descritti di sopra sono sicuramente presenti dopo la fase di compilazione, infatti sono allocati dal compilatore in una zona presente nell’eseguibile (un esempio è il READONLY per le stringhe in C). Quindi se vogliamo Avere funzioni ricorsive Potere allocare e deallocare variabili in modo dinamico Abbiamo bisogno di far uso di Pila o Heap, che riescano a cresere e restringersi in modo dinamico. ...

Introduzione Metodi alternativi di gestione degli errori (3) 🟩 A volte le computazioni falliscono. Potremmo gestirle con i result come accennato in Polimorfismo, però diventa molto macchinoso fare tutte le funzioni che debbano inoltrare solamente delle results. bisogna trovare un modo più naturale. Ecco che arriva una gestione delle eccezioni direttamente nel linguaggio. Si tratta un sistema di comunicazione degli errori. ALTRI METODI Results, stile monadico, vedi sopra. definire dei valori eccezionali (questo si va spesso in C) Il chiamato dice al chiamante una cosa da chiamare quando fallisce. Diciamo inversione del controllo perché in questo caso è il chiamato che dice cosa fare. Ma rende il codice poco composizionale, quindi difficile da seguire. (Questa è la soluzione molto più simile alla gestione effettiva degli errori). Ma nelle eccezioni vere non è il chiamato che ritorn al’indirizzo da eseguire ma è il runtime che decide cosa andare ad eseguire. Questa cosa non interrompe il flusso del calcolo Con le eccezioni vogliamo trasferire il controllo a un gestore delle eccezioni questo gestore solitamente si trova sulla stack (va a risalire tutta la stack di chiamata fino a raggiungere questo gestore). ...

Note: Questo corso è troppo astratto. Più che probabilità tratta di teoria della Misura. Quindi affossato… Link della serie: https://www.youtube.com/watch?v=172m7qVy_FQ&list=PLrb6X_RiBI94b6dzCx-QwM-r0aZpJyPxS Campo (di probabilità) Nota: 2 e 3 ⇒ 4 2 e 4 ⇒ 3 Quindi 3 e 4 sono interscambiabili, e si potrebbe eliminare uno dei due. Anche il fatto che il vuoto sia presente in F si può omettere. combinando 1 e 2 ottengo il vuoto (complementare dell’insieme che prenda tutto). ...

1 Calcolo dei numeri finiti Il calcolo è numerico perché si differenzia rispetto a un calcolo normale perché è finito. 1.1 Errore nei calcoli 1.1.1 Tipologie di errore (5) 🟩 Errore di misura, dovuto alle imperfezioni dello strumento di misura dei dati del problema. Errore di troncamento, quando un procedimento infinito viene realizzato come procedimento finito. (esempio: calcolo del valore di una funzione tramite sviluppo in serie, perché dato che l’algoritmo deve essere finito, devo prima o poi interrompere il calcolo, ecco qui l’errore). Errore inerente, dovuto al fatto che i dati di un problema non sono in una forma buona diciamo Errore di rappresentazione (simil troncamento) non sempre appartengono all’insieme $\mathbb{F}$ dei numeri rappresentabili e quindi vengono approssimati. Errore algoritmico, dovuto al propagarsi degli errori di arrotondamento sulle singole operazioni in un procedimento complesso. 1.1.2 Misura dell’accuratezza 🟩 Anche per l’accuratezza di una misura utilizziamo degli errori (questi tipi di errori li hai anche studiati in fisica durante il liceo). ...

Quick introduction Si assume che la descrizione più intelligente di un qualcosa è la stringa più corta che descrive quella, un po’ forse è arbitrario, perché minore complessità, non è detto che sia direttamente relazionata con la difficoltà di descriverla. Nel caso di AIT, diciamo che una cosa random non è compressibile, altrimenti posso scriverla in modo più compatto. È importante stabilire che l’alfabeto che abbiamo per rappresentare qualcosa è fissato a priori. Qualunque cosa che possiamo codare si può analizzare da questo punto di vista della complessità. ...

The human ability of making analogies proceeds in such a way as to keep complexity minimal. Perché facciamo questo? Perché è la cosa più semplice da fare! Anche su Vapnik’s dimensions è simile questa idea! Occam razor, Epicuro, con Solomonoff che ha risolto problema dell’induzione che Hume pensava di fare con abitudini. Attualmente IQ tests provano a misurare la capacità di estendere questo. Analogia Studiamo l’analogia come oggetto matematico perché sembra essere una capacità molto difficile da generalizzare e utilizzare nelle macchine. ...

introduzione ai dielettrici Esperimenti metalli e dielettrici 🟩 $$ V_{s} = (h - s) E_{0} $$ Questo è vero perché semplicemente in mezzo al conduttore il campo elettrico è nullo, come spiegato in Conduttori elettrici, quindi durante l’integrale, il percorso è semplicemente minore, esattamente di quella quantità. $$ k = \frac{V_{0}}{V_{k}} < 1 $$Costante dielettrica relativa 🟩 $$ E_{k} = \frac{V_{k}}{h} = \frac{V_{0}}{kh} = \frac{E_{0}}{k} = \frac{\sigma_{0}}{k\varepsilon_{0}} = \frac{\sigma_{k}}{\varepsilon_{0}} = \frac{\sigma_{0}}{\varepsilon} $$$$ E_{k} = \frac{\sigma_{0}}{\varepsilon_{0}} - \frac{\sigma_{p}}{\varepsilon_{0}} $$$$ \sigma_{p} = \frac{k - 1}{k} \sigma_{0} $$$$ \sigma_{k} = \sigma_{0} - \sigma_{p} = \frac{\sigma_{0}}{k} $$ Qui si può giocare un po’ senza nessun problema! ...

Introduzione ai condensatori Analisi introduttiva condensatori: tubi di flusso 🟩 Consideriamo un **tubo di flusso infinitesimo** come in immagine. abbiamo che $dQ$ è la carica totale dentro al cubo. Tale che segua le linee di campo. Il flusso totale sarebbe $$ \oint_{\Sigma} \vec{E} \cdot d\vec{s} = \frac{Q_{T}}{\varepsilon_{0}} $$ Sappiamo anche che $$ \vec{E}_{1}d\vec{s}_{1} + \vec{E}_{2}d\vec{s}_{2} = \frac{dQ_{T}}{\varepsilon_{0}} $$ Ma scegliamo il cubo di flusso in modo che le superfici siano **perpendicolari al nostro campo**, e così posso considerare il problema da un puro punto di vista **scalare**. Sapendo che nell'esempio sott il campo non è esistente, allora posso scrivere il campo elettrico che va fuori, semplicemente in punto di vista scalare: $$ E_{2} = \frac{dQ}{\varepsilon_{0}ds_{2}} $$ esChe è molto molto simile alla forma $\frac{\sigma}{\varepsilon_{0}}$. il parametro di nostro interesse in questo esempio (almeno la cosa di nostro interesse) è *il concetto di distanza*, se ci allontaniamo dalla nostra superficie, $dS_{2}$ diventa più larga Introduzione ai condensatori 🟩 Poniamo di avere due armature metalliche qualsiasi, che abbiamo cariche uguali ed opposte in segno di una forma qualunque a distanza qualunque, in questo setting teorico. La cosa interessante è che suppongo di avere #Induzione completa in questo caso. È una necessità per l’analisi dei condensatori. ...