I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazioneall’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso o al relatore
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Appunti di Ingegneria dell'informazione - Politecnico di Milano

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Intelligenza artificiale - algoritmi evolutivi Premium

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. A. Bonarini

Università Politecnico di Milano

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Appunti di intelligenza artificiale per l'esame del professor Bonarini. Gli algoritmi evolutivi sono una famiglia di tecniche stocastiche per la risoluzione di problemi che fa parte della più ampia categoria dei "modelli a metafora naturale". Essi trovano la loro ispirazione in biologia e, in particolare, si basano sull'imitazione dei meccanismi della cosiddetta "evoluzione naturale". Questi algoritmi si basano sul rendere artificiale i concetti della biologia reale e modellando attraverso opportuni operatori e funzioni un modello evolutivo biologico. La metafora che guida il gli algoritmi evolutivi si basa sulla teoria sull’evoluzione di C. Darwin.
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Analisi matematica - il differenziale di una funzione di due o piu variabili Premium

Esame Analisi matematica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. C. Citrini

Università Politecnico di Milano

Appunto
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Appunti di Analisi matematica per l'esame del professor Citrini. Siamo nel piano tridimensionale, dove oltre alle ormai classiche funzioni nelle variabili x e y, viene ad aggiungersi una terza, la variabile di quota z. In questo contesto vengono usate come variabili indipendenti la x e la y e come variabile dipendente, cioè come risultato di una funzione di due variabili, la z. Graficamente vedremo l’insieme dei valori che la variabile z assume a seconda dei vari punti nella quale è definita, come un grafico della funzione nello spazio della terna di assi cartesiani x, y e z; questo grafico lo chiameremo S. Possiamo vedere una funzione di due variabili come f A->B dove A(dominio) è la proiezione di S sul piano e B (codominio) è la proiezione di S sull’asse Z.
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Fondamenti di informatica - Raccolta di esercizi svolti e commentati sul linguaggio di programmazione C Premium

Esame Fondamenti di informatica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Matera

Università Politecnico di Milano

Esercitazione
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aRaccolta di esercizi svolti e commentati per l'esame di Fondamenti di informatica dela professoressa Matera sul linguaggio di programmazione C. Gli argomenti trattati sono i seguenti: Cicli, strutture dati, array, matrici, gestione file, input\output e puntatori.
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Fondamenti di chimica per l'elettronica - Appunti Premium

Esame Fondamenti di chimica per l'elettronica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. P. Metrangolo

Università Politecnico di Milano

Appunto
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Appunti di Fondamenti di chimica per l'elettronica per l’esame del professor Metrangolo. Gli argomenti trattati sono i seguenti: l'equilibrio chimico, una piccola quantità di reagente, il valore della reazione inversa, Soluzioni, la termodinamica, l'entropia.
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Insiemi, Analisi matematica Premium

Esame Analisi matematica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. R. Salvi

Università Politecnico di Milano

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Appunti di Analisi matematica per l’esame del professor Salvi. Gli argomenti trattati sono i seguenti: gli insiemi, gli elementi della teoria intuitiva degli insiemi, la definizione di insieme, le proprietà, il prodotto cartesiano, le varie rappresentazioni.
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Lezioni, Statistica e Calcolo delle Probabilità Premium

Esame Statistica e calcolo delle probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. L. Ladelli

Università Politecnico di Milano

Appunto
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Appunti di Statistica e calcolo delle probabilità per l'esame della professoressa Ladelli. Obbiettivi Scopo del corso e' quello di fornire all'allievo i modelli matematici e le tecniche statistiche di base per affrontare problemi ingegneristici inerenti ai fenomeni casuali. Programma 1. Probabilita'. Definizione assiomatica di probabilita'; spazio dei campioni, eventi, probabilita'. Proprieta' della funzione di probabilita'. Probabilita' condizionata e indipendenza stocastica. Formule delle probabilita' totali e di Bayes, regola del prodotto. Prove di Bernoulli. Esempi ed applicazioni. 2. Variabili aleatorie. Variabili aleatorie e funzione di ripartizione. Variabili aleatorie discrete e assolutamente continue e loro funzioni di densita'. Valore atteso e varianza; deviazione standard. ``Failure rate''. Esempi di distribuzioni notevoli: distribuzione uniforme discreta, di Bernoulli, binomiale, geometrica, di Poisson, ipergeometrica, uniforme continua, esponenziale, gamma, normale; loro principali proprieta' e applicazioni. Funzione di una variabile aleatoria: metodo della funzione di ripartizione. Proprieta' di valore atteso e varianza. Momenti di una distribuzione. Disuguaglianza di Chebichev. Trasformazioni affini di variabili aleatorie; loro effetto su media, varianza e densita'; standardizzazione di una variabile aleatoria. Funzione generatrice dei momenti e sue proprieta'. Esempi e applicazioni. 3. Vettori aleatori. Vettore aleatorio; funzione di ripartizione congiunta e funzioni di ripartizione marginali. Densita' assolutamente continue e densita' discrete congiunte e marginali. Indipendenza di variabili aleatorie; vettori aleatori indipendenti. Cenni alle funzioni di vettori aleatori. Funzioni di vettori aleatori discreti e congiuntamente continui: metodo della funzione di ripartizione. Trasformazioni affini. Somma di variabili aleatorie; convoluzione discreta e continua. Somma di variabili aleatorie di Poisson indipendenti, di gamma indipendenti, di normali indipendenti. Valore atteso di una funzione di variabili aleatorie. Valore atteso della somma di variabili aleatorie. Media della binomiale e dell'ipergeometrica. Valore atteso del prodotto di due variabili aleatorie indipendenti. Covarianza e coefficiente di correlazione lineare; loro proprieta'. Varianza della somma di variabili aleatorie. Applicazione: calcolo della varianza della distribuzione binomiale. Media campionaria, suo valore atteso e sua varianza; varianza campionaria e suo valore atteso. Legge debole dei grandi numeri. Teorema centrale del limite; esempi, conseguenze, approssimazione normale. Matrice di covarianza. Cenni alle normali multivariate. Esempi e applicazioni. 4. Distribuzioni campionarie per popolazioni gaussiane. Distribuzione congiunta di media e varianza campionarie per un campione gaussiano. Distribuzioni chi-quadrato, t di Student, F di Fisher. 5. Teoria della stima. Statistiche e stimatori. Metodo dei momenti e metodo di massima verosimiglianza per la costruzione di stimatori puntuali. Errore quadratico medio. Proprieta' esatte e asintotiche degli stimatori: non distorsione, non distorsione asintotica, consistenza, normalita' asintotica. Intervalli di confidenza e metodo della quantita' pivotale. Intervalli di confidenza per media e varianza di popolazioni gaussiane. Esempi ed applicazioni. 6. Verifica delle ipotesi. Ipotesi statistiche, semplici e composte; errori di primo e secondo tipo; regione critica, statistica test, livello di significativita' del test, funzione potenza, p-value. Test z, t, chi-quadro e F; altri esempi di test parametrici. Connessioni fra prova delle ipotesi e intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza e test di ipotesi per la media di popolazioni non gaussiane nel caso di grandi campioni. Esempi ed applicazioni: inferenza asintotica per popolazioni bernoulliane. 7. Metodi non parametrici. Test chi-quadro di buon adattamento e di indipendenza. Test di Kolmogorov-Smirnov; test di normalita'.
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Risposte alle domande, Statistica Premium

Esame Statistica e calcolo delle probabilità

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. L. Ladelli

Università Politecnico di Milano

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Appunti di Statistica per l'esame della professoressa Ladelli Obbiettivi Scopo del corso e' quello di fornire all'allievo i modelli matematici e le tecniche statistiche di base per affrontare problemi ingegneristici inerenti ai fenomeni casuali. Programma 1. Probabilita'. Definizione assiomatica di probabilita'; spazio dei campioni, eventi, probabilita'. Proprieta' della funzione di probabilita'. Probabilita' condizionata e indipendenza stocastica. Formule delle probabilita' totali e di Bayes, regola del prodotto. Prove di Bernoulli. Esempi ed applicazioni. 2. Variabili aleatorie. Variabili aleatorie e funzione di ripartizione. Variabili aleatorie discrete e assolutamente continue e loro funzioni di densita'. Valore atteso e varianza; deviazione standard. ``Failure rate''. Esempi di distribuzioni notevoli: distribuzione uniforme discreta, di Bernoulli, binomiale, geometrica, di Poisson, ipergeometrica, uniforme continua, esponenziale, gamma, normale; loro principali proprieta' e applicazioni. Funzione di una variabile aleatoria: metodo della funzione di ripartizione. Proprieta' di valore atteso e varianza. Momenti di una distribuzione. Disuguaglianza di Chebichev. Trasformazioni affini di variabili aleatorie; loro effetto su media, varianza e densita'; standardizzazione di una variabile aleatoria. Funzione generatrice dei momenti e sue proprieta'. Esempi e applicazioni. 3. Vettori aleatori. Vettore aleatorio; funzione di ripartizione congiunta e funzioni di ripartizione marginali. Densita' assolutamente continue e densita' discrete congiunte e marginali. Indipendenza di variabili aleatorie; vettori aleatori indipendenti. Cenni alle funzioni di vettori aleatori. Funzioni di vettori aleatori discreti e congiuntamente continui: metodo della funzione di ripartizione. Trasformazioni affini. Somma di variabili aleatorie; convoluzione discreta e continua. Somma di variabili aleatorie di Poisson indipendenti, di gamma indipendenti, di normali indipendenti. Valore atteso di una funzione di variabili aleatorie. Valore atteso della somma di variabili aleatorie. Media della binomiale e dell'ipergeometrica. Valore atteso del prodotto di due variabili aleatorie indipendenti. Covarianza e coefficiente di correlazione lineare; loro proprieta'. Varianza della somma di variabili aleatorie. Applicazione: calcolo della varianza della distribuzione binomiale. Media campionaria, suo valore atteso e sua varianza; varianza campionaria e suo valore atteso. Legge debole dei grandi numeri. Teorema centrale del limite; esempi, conseguenze, approssimazione normale. Matrice di covarianza. Cenni alle normali multivariate. Esempi e applicazioni. 4. Distribuzioni campionarie per popolazioni gaussiane. Distribuzione congiunta di media e varianza campionarie per un campione gaussiano. Distribuzioni chi-quadrato, t di Student, F di Fisher. 5. Teoria della stima. Statistiche e stimatori. Metodo dei momenti e metodo di massima verosimiglianza per la costruzione di stimatori puntuali. Errore quadratico medio. Proprieta' esatte e asintotiche degli stimatori: non distorsione, non distorsione asintotica, consistenza, normalita' asintotica. Intervalli di confidenza e metodo della quantita' pivotale. Intervalli di confidenza per media e varianza di popolazioni gaussiane. Esempi ed applicazioni. 6. Verifica delle ipotesi. Ipotesi statistiche, semplici e composte; errori di primo e secondo tipo; regione critica, statistica test, livello di significativita' del test, funzione potenza, p-value. Test z, t, chi-quadro e F; altri esempi di test parametrici. Connessioni fra prova delle ipotesi e intervalli di confidenza. Intervalli di confidenza e test di ipotesi per la media di popolazioni non gaussiane nel caso di grandi campioni. Esempi ed applicazioni: inferenza asintotica per popolazioni bernoulliane. 7. Metodi non parametrici. Test chi-quadro di buon adattamento e di indipendenza. Test di Kolmogorov-Smirnov; test di normalita'.
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lezioni per l'esame di fisica 1 Premium

Esame Fisica I

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. A. Torricelli

Università Politecnico di Milano

Appunto
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Appunti completi e dettagliati del corso di Fisica 1 del prof. Alessandro Torricelli, del Politecnico di Milano. Sono trattati in modo molto ampio vari argomenti tra cui: vettori, dinamica del punto materiale e dei sistemi di punti materiali, urti, termodinamica, statica dei fluidi, moti piani e molto altro ancora; per una lista più dettagliata e completa guardare l'anteprima del documento (nella seconda pagina c'è infatti l'indice dettagliato degli argomenti).
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Cardiofrequenzimetro fatto in casa funzionante, Laboratorio tesi di laurea Premium

Esame Laboratorio di tesi di laurea

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Codegone

Università Politecnico di Milano

Tesi
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La relazione che vi propongo è completa di tutto. é stato progettato un cardiofrequenzimetro per rilevare il battito cardiaco di una persona. si possono utilizzare vari dispositivi. Arduino lilypad, arduino uno sono ideali per questo tipo di progetto. inoltre è stato utilizzato il software di labview per riuscire ad analizzare i dati ricevuti dal trasmettitore e per poi visualizzarli sullo schermo. Nella relazione che vi propongo è presente tutto, sia il programma arduino sia il programma di labview ed è spiegato dettagliatamente come procedere per riuscire a realizzare il prototipo. Inizialmente si voleva fare una cosa senza fili con gli xbee collegati al lilypad ma per mancanza di tempo è stato optato per un semplice caridofrequenzimetro collegato a fili. con meno di 100€ ri riesce ad comprare tutta l'attrezzatura necessaria per fare un figurone all'orale. se non si vuole spendere basta fare la relazione teorica avendo già pronto anche la grafica perfetta in labview. Nel display sono presente dei dati da compilare da colui a cui viene fatto il rilevamento per rendere la cosa molto più credibile e reale. si chiedono appunto il sesso, l'età e si pratica attività fisica per segnalare un punto di sforzo massimo. il battito cardiaco viene visualizzato in un led a forma di cuore che lampeggia a ritmo del battito. è tutto pronto per essere studiato e preparato per l'orale. non perdete tempo!!!!
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Lezioni, Economia e organizzazione aziendale Premium

Esame Economia e organizzazione aziendale

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. G. Toletti

Università Politecnico di Milano

Appunto
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Appunti di Economia e organizzazione aziendale per l'esame del professor Toletti. Gli argomenti trattati sono i seguenti: impresa, società, analisi interna, analisi esterna, investimenti, strategia, organizzazione, break even, scostamenti, bilancio, etc...
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Esercizi con soluzioni, Economia e organizzazione aziendale Premium

Esame Economia e organizzazione aziendale

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. G. Toletti

Università Politecnico di Milano

Esercitazione
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Esercizi con soluzione di Economia e organizzazione aziendale per l'esame del professor Toletti. Gli argomenti trattati sono i seguenti: impresa, società, analisi interna, analisi esterna, investimenti, strategia, organizzazione, break even, scostamenti, bilancio.
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Nozioni, Analisi matematica Premium

Esame Analisi matematica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. L. Curcio

Università Politecnico di Milano

Appunto
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Appunti per l'orale di Analisi matematica della professoressa Curcio. Gli argomenti trattati sono i seguenti: insiemi, numeri, funzioni, successioni, serie, numeri complessi, complessi, limiti, derivate, integrali, calcolo integrale, calcolo differenziale, teoremi, dimostrazioni.
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Studio e sviluppo di un sistema CSCW per una azienda di consulenza multimediale Premium

Esame Applicazioni ipermediali

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. L. Minetti

Università Politecnico di Milano

Tesi
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Tesi per la Facoltà di Ingegneria dell'informazione dell'università degli Studi Politecnico di Milano - Polimi elaborata dall’autore nell’ambito del corso di Applicazioni ipermediali tenuto dal professore Minetti dal titolo Studio e sviluppo di un sistema CSCW per una azienda di consulenza multimediale. Scarica il file in formato PDF!
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Project Truss Bridge Frequency Analysis Premium

Esame Dynamics of Mechanical Systems

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. S. Bruni

Università Politecnico di Milano

Esercitazione
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Esercitazione di Dynamics of Mechanical Systems sull'analisi di un ponte (truss bridge) attraverso analisi a elementi finiti. Analisi della risposta in frequenza del ponte più cambiamento strutturale del ponte. Codice incluso, Università Politecnico di Milano - Polimi. Scarica il file in formato PDF!
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Informatica Teoria Premium

Esame Fondamenti di Informatica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. C. Bolchini

Università Politecnico di Milano

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Parte iniziale teorico del corso : fondamenti di informatica Primo scaglione presso il politecnico di milano con docente la professoressa Cristina Bolchini. Appunti basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. dell’università [nome università]. Scarica il file in formato PDF!
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Teoria Programmazione in C e esercizi Premium

Esame Fondamenti di Informatica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. C. Bolchini

Università Politecnico di Milano

Appunto
3,5 / 5
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Parte di programmazione del corso : fondamenti di informatica Primo scaglione presso il politecnico di milano con docente la professoressa Cristiana Bolchini. Appunti basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. dell’università Politecnico di Milano. Scarica il file in formato PDF!
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Esercizi sulla programmazione in C Premium

Esame Fondamenti di Informatica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. C. Bolchini

Università Politecnico di Milano

Esercitazione
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Esercizi sulla programmazione in C, Primo scaglione. Appunti basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni delal prof. Bolchini, Università Politecnico di Milano - Polimi, Facoltà di Ingegneria dell'informazione. Scarica il file in formato PDF!
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Appunti di Fisica Premium

Esame Fisica generale

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. A. Torricelli

Università Politecnico di Milano

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Appunti completi su tutto il corso, Primo scaglione. Appunti basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Torricelli, Università Politecnico di Milano - Polimi, Facoltà di Ingegneria dell'informazione. Scarica il file in formato PDF! Scarica il file in formato PDF!
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Appunti Analisi matematica 1 Ingegneria informatica Premium

Esame Analisi matematica 1

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. L. Curcio

Università Politecnico di Milano

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Appunti di Analisi matematica I basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof.ssa Curcio dell’università Politecnico di Milano - Polimi, Facoltà di Ingegneria dell'informazione, Corso di laurea in ingegneria informatica . Scarica il file in formato PDF!
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Appunti elettrotecnica Premium

Esame Elettrotecnica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. P. Maffezzoni

Università Politecnico di Milano

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Appunti teorici e pratici del corso di elettrotecnica, Primo scaglione. Appunti basati su appunti personali presi alle lezioni del prof. Maffezzoni, Università Politecnico di Milano - Polimi, Facoltà di Ingegneria dell'informazione. Scarica il file in formato PDF!
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Corsi di Ingegneria dell'informazione - Politecnico di Milano

Corso di laurea in ingegneria dell'automazione | Corso di laurea in ingegneria elettronica | Corso di laurea in ingegneria informatica (COMO - CREMONA - MILANO) | Corso di laurea in ingegneria informatica online (COMO) | Corso di laurea in ingegneria delle telecomunicazioni | Corso di laurea magistrale in ingegneria dell'automazione (corso erogato in lingua inglese) | Corso di laurea magistrale in ingegneria delle telecomunicazioni | Corso di laurea magistrale in ingegneria elettronica (corso erogato in lingua inglese) | Corso di laurea magistrale in ingegneria informatica (COMO - MILANO) (corso erogato in lingua inglese)

Altre facoltà dell'università Politecnico di Milano

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