Basi di Dati Multimediali

Docente                        Danilo Montesi

e-mail                        danilo.montesi@unicam.it

Orario di ricevimento                        2 ore settimanali da concordare con gli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa 

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Dati strutturati, semi strutturati, non strutturati (o multimediali)

o      Modelli e metodi per l'information retrieval

o      Linguaggio di interrogazione e di ricerca

o      Sofware per l'information retrieval

o      XML per esprimere dati semistrutturati

o      Linguaggio di interrogazione per XML: XQUERY

o      XML e le basi di dati relazionali, archiviare e reperire dati XML

o      Software per dati gestire dati XML

 

Esame finale

Testi consigliati

Orario delle lezioni                        III periodo didattico, I anno

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estivo, Dipartimento di Matematica e Informatica

 


Calcolo Distribuito e di Coordinazione

Docente                   Emanuela Merelli

e-mail                        emanuela.merelli@unicam.it

Orario di ricevimento                        2 ore settimanali da concordare con gli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa 

o      Progettare applicazioni software in moderni ambienti distribuiti.

o      Utilizzare i concetti fondamentali che caratterizzano i vari modelli di calcolo distribuito e di coordinazione.

o      Classificare, valutare e applicare alcuni linguaggi per la coordinazione.

o      Affrontare in modo autonomo la progettazione di sistemi distribuiti.

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Sistemi distribuiti

o      Modelli di calcolo distribuito e di coordinazione

o      Architetture software e coordinazione

o      Linguaggi di coordinazione

o      Middleware per applicazioni distribuite

o      Tecnologie ad Agenti software per il coordinamento

  

Esame finale                        Sviluppo di un progetto e prova orale

Testi consigliati

o      Andrew Tanenbaum, Distributed Systems, Prentice Hall, 2002

o      Andrea Omicini, Franco Zambonelli, et al., Coordination of Intenet Agents, Springer, 2001

o      Mark d’Inverno, Michael Luck, Understanding Agent Systems, Springer, 2003

Orario delle lezioni                        I periodo didattico, I anno

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estiov, Dipartimento di Matematica e Informatica


Codici e crittografia

Docente                   Carlo Toffalori     

e-mail                        carlo.toffalori@unicam.it

Orario di ricevimento                        Da fissare in ragione dell'orario delle lezioni

 

Obiettivi dell’attività formativa   

o      Introdurre i problemi della crittografia classica e di quella a chiave pubblica.

o      Presentare i principali criptosistemi a chiave pubblica ed i relativi fondamenti teorici, sia in Teoria dei Numeri che in Complessità.

o      Elencare possibili attacchi e relative tecniche di sicurezza.

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa 

o      Crittografia classica: Giulio Cesare, Vigenère, Enigma. Criptosistemi perfetti. Cenni sul teorema di Shannon. Crittografia a chiave pubblica. Funzioni a senso unico. Possibili sorgenti di funzioni a senso unico dalla Teoria dei Numeri e dalla Informatica Teorica.

o      Richiami sul problema P = NP e sui linguaggi NP-completi. Il problema dello zaino.

o      I problemi di primalità e fattorizzazione in Teoria dei Numeri.

o      Algoritmi di primalità: i procedimenti probabilistici di Miller-Rabin e Solovay-Strassen, il procedimento deterministico polinomiale di Agrawal-Kayal-Saxena; cenni sull’algoritmo quantistico di Shor.

o      Algoritmi di fattorizzazione: il metodo rho di Pollard, fattorizzazione alla Fermat.

o      Ancora sulla crittografia a chiave pubblica: il criptosistema di Diffie-Hellman, criptosistemi basati sul problema dello zaino, il criptosistema RSA, protocolli a conoscenza zero, metodi di firma digitale.

o      Possibili attacchi al criptosistema RSA: errori casuali di hardware e software, accelerazione dei tempi di codifica e decodifica, uso di smartcards, errori casuati da un pirata.

 

Esame finale                        La prova finale consiste di un unico colloquio orale

Testi consigliati

o      N. Koblitz, A course in Number Theory and Cryptography, Springer

o      C. Toffalori, Appunti di Codici e Crittografia, dispense disponibili presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università

Orario delle lezioni                        II periodo didattico,  II anno

Calendario esami

Un appello dopo ogni periodo di lezione, un appello a metà luglio, un appello a metà settembre

 

 

 


Computazione Quantistica

Docente                        Stefano Mancini

e-mail                        stefano.mancini@unicam.it

Orario di ricevimento                        2 ore settimanali da concordare con gli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa

o      Fornire un nuovo paradigma per la computazione basato sulla rivisitazione in termini “fisici” del principio di Church-Turing

o      Presentare i principali algoritmi quantistici

o      Valutare la potenzialità dell’approccio quantistico alla computazione rispetto a quello classico

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Introduzione e cenni storici:

o      Cenni di meccanica quantistica: meccanica classica e sistemi probabilistici, spazi di Hilbert,

o      postulati della meccanica quantistica, sovrapposizione e separabilità degli stati, matrici di Pauli.

o      Cenni sulla teoria classica della computazione:

o      macchine di Turing deterministiche e non, modelli circuitali, complessità computazionale, reversibilità.

o      Teoria quantistica della computazione: Macchine di Turing quantistiche, classi di complessità quantistiche, circuiti quantistici, universalità di porte logiche, operazioni logiche quantistiche e valutazione di funzioni, generazione di numeri random.

o      Trasformata di Fourier Quantistica e sue applicazioni: trasformata di Fourier quantistica, probelma dell'order-finding, problema del period-finding, algoritmo di Shor, il problema generale dell’hidden subgroup.

o      Algoritmi di ricerca: algoritmo di Deutsch, algoritmo di Grover, ricerca e simulazione quantistica, conteggio quantistico, ricerca e problemi NP-complete, limiti della quantum computation.

o      Possibili implementazioni di processori quantistici e limiti fisici alla computazione: dispositivi fotonici, trappole ioniche, risonanza magnetico-nucleare, dispositivi a stato solido, il limite di Bekenstein.

Esame finale                        Prova scritta e/o orale

Testi consigliati

o      C. P. Williams and S. H. Clearwater, Explorations in Quantum Computing, (Springer, New York, 1998);

o      M. A. Nielsen and I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information (Cambridge University Press, Cambridge, 2000);

o      M. Hirvensalo, Quantum Computing (Springer, Berlin, 2001);

Orario delle lezioni                        II periodo didattico, I anno

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estivo, Dipartimento di Matematica e Informatica

 


Fisica della Tecnologia dell’Informazione

Docente                        David Neilson

e-mail                        david.neilson@unicam.it

Orario di ricevimento                        2 ore settimanali da concordare con gli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa 

o      Illustrare la Tecnologia dell’Informazione e i processi fisici che ne regolano il flusso.

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Fisica del trattamento dell’informazione (transistors, convertitori, giunzioni PN)

o      Fisica dell’accumulazione dell’informazione (magnetismo, lettori CD, memoria MOS)

o      Fisica della comunicazione dell’informazione (strumentazione, schermatura, rivelatori ed emettitori di luce, display, stampanti)

 

Esame finale                        Modalità da concordare con gli studenti

Testi consigliati

o      Appunti del docente

Orario delle lezioni                        III periodo didattico, I anno

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estivo, Dipartimento di Matematica e Informatica

 


Geometria computazionale

Docente                        Riccardo Piergallini  

e-mail                         riccardo.piergallini@unicam.it

Orario di ricevimento                        da fissare in ragione dell’orario delle lezioni

                            

Obiettivi dell’attività formativa

o      Applicare le conoscenze geometriche di base a problemi di tipo applicativo

o      Definire e analizzare e implementare algoritmi di carattere geometrico

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

Il corso è finalizzato a fornire una panoramica delle principali tecniche di geometria computazionale caratterizzate da un ampio spettro di applicazioni, partendo da quelle combinatorie “classiche” ma spaziando anche tra quelle più innovative di tipo analitico o digitale, coinvolgendo gli studenti in attività “sperimentali” al computer. Gli argomenti specifici, scelti anche in base degli interessi degli studenti, possono includere:

o      Algoritmi classici (involucri convessi, triangolazioni, diagrammi di Voronoi);

o      Interpolazione geometrica (parametrizzazioni polinomiali e spline, curve e superfici di Bezier e B-spline);

o      Modellazione geometrica (rappresentazione e manipolazione di curve, superfici, solidi);

o      Generazione di mesh (strutturate e non strutturate, per regioni piane e superfici nello spazio);

o      Ottimizzazione di configurazioni (distribuzioni di punti, grafi, curve, superfici, mesh).

 

Esame finale                   Realizzazione di un progetto e una prova orale.

Testi consigliati

o      M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. Schwarzkopf, Computational Geometry, Springer 2000

o      F.P. Preparata, M.I. Shamos, Computational Geometry: An introduction,  Springer 1985

o      J. O'Rourke, Computational Geometry in C, Cambridge University Press 1998

o      J.D. Foley, A. van Dan, S.K. Feiner, J.F. Hughes, Computer graphics, principles and practice, Addison-Wesley 1997

 

Orario delle lezioni                        II periodo didattico, II anno               

Calendario esami

Appelli al termine di ogni periodo di lezione ed estivi.

Il materiale didattico è disponibile al seguente link

http://dmi.unicam.it/~pierg/home/corsi/geom_comp/

 

 


Informatica Teorica

Docente                        Carlo Toffalori

e-mail                        carlo.toffalori@unicam.it

Orario di ricevimento                        2 ore settimanali da concordare con gli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa 

o      Misurare le minime risorse necessarie (per tempo, spazio, memoria, casualità) per risolvere un problema.

o      Ordinare i problemi secondo la loro complessità.

o      Introdurre le principali classi di complessità di problemi e discutere le loro relazioni.

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Richiami di computabilità. Il modello di Turing.

o      Valutazione della complessità di un problema, possibili criteri di misura. Riduzioni tra problemi.

o      Classi di complessità temporali. P e la tesi di Edmonds-Cook-Karp, NP. Il problema P = NP. Problemi NP-completi. Teorema di Cook sulla NP-completezza di SAT. Esempi di problemi NP-completi. Discussione del problema P = NP: co-NP, problemi NP-intermedi, la gerarchia polinomiale e la classe PH.

o      Classi di complessità spaziali: LOGSPACE, NLOGSPACE, PSPACE, NPSPACE. Teorema di Savitch.

o      Classi di complessità probabilistiche: BPP, RP, ZPP.

o      Complessità e circuiti booleani.

o      Algoritmi interattivi, la classe IP, la classe AM (Artù - Merlino). Il teorema di Shamir.

 

Esame finale                        Colloquio orale

Testi consigliati

o      D. Bovet-P. Crescenzi, Teoria della Complessità Computazionale, Franco Angeli, 1991

o      S. Leonesi-C. Toffalori, Appunti di Informatica Teorica, dispense disponibili presso il Dipartimento di Matematica e Informatica.

Orario delle lezioni                        I periodo didattico, I anno

                       

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estivo, Dipartimento di Matematica e Informatica

 


Informazione Quantistica

Docente                        Stefano Mancini

e-mail                        stefano.mancini@unicam.it

Orario di ricevimento                        2 ore settimanali da concordare con gli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa 

o      Presentare un approccio “fisico” al concetto di informazione

o      Fornire le conoscenze di base, sia nell’ambito della teoria classica che nell’ambito della teoria quantistica, in merito alla manipolazione di informazione

o      Comprendere potenzialità e limiti dei processi di informazione legati alle attuali teorie

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Introduzione e cenni storici

o      Cenni di meccanica quantistica: spazi di Hilbert, rappresentazione degli stati come operatori, postulati della meccanica quantistica, matrici di Pauli, sovrapposizione e separabilità, decomposizione di Schmidt e purificazione.

o      Teoria del rumore quantistico: superoperatori e mappe quantistiche, mappe per i diversi tipi di canali rumorosi, relazione con altri approcci.

o      Cenni sulla teoria della correzione degli errori: la ridondanza, cenni di teoria classica di correzione degli errori, misure di distanza, condizioni per la correzione degli errori, codici lineari, discretizzazione degli errori quantistici, teoria degli stabilizzatori, cenni alla fault-tolerance.

o      Entropia ed informazione: entropia di Shannon e sue proprietà, entropia di von Neumann e sue proprietà, distinguibilità di stati quantistici ed informazione accessibile, compressione di dati e teoremi di Shannon, teorema di Schumacher, teorema di Holevo-Schumacher-Westmoreland, codifica densa, teletrasporto.

o      Trasformazioni di entanglement: distillazione e diluizione di entanglement, quantificazione di entanglement.

o      Criptografia: cenni storici, chiavi private e chiavi pubbliche, Vernam cipher e sistema RSA, distribuzione quantistica delle chiavi, amplificazione privata, riconciliazione dell’informazione e relazione con codici di correzione degli errori, sicurezza dei protocolli.

 

 

Esame finale

Prova scritta e/o orale

Testi consigliati

o      M. A. Nielsen and I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information (Cambridge University Press, Cambridge, 2000);

o      Dispense del docente

Orario delle lezioni                        III periodo didattico, I anno

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estivo, Dipartimento di Matematica e Informatica

 

 


Ingegneria del Software 2

Docente                        Flavio Corradini

e-mail                        flavio.corradini@unicam.it

Orario di ricevimento                   2 ore settimanali da concordare con gli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa

o      Studiare le principali metodologie per la progettazione di sistemi concorrenti e distribuiti, real-time ed embedded.

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Introduzione ai sistemi complessi e loro ambiti applicativi

o      Linguaggi di specifica e modellizzazione di sistemi 

o      Notazioni grafiche e testuali per la modellizzazione ad alto livello

o      Verifica e Validazione di requisiti funzionali e non funzionali

 

Esame finale                        Sviluppo di un progetto e prova orale

Testi consigliati

o      Titolo. Embedded System Design: A Unified Hardware/Software Introduction Autori. Frank Vahid, Tony Givargis Casa Editrice: John Wiley & Sons, Inc.

o      Titolo. Concurrency: State Models and Java Programs Autori. Jeff Kramer and Jeff Magee. Casa Editrice: Wiley.

Orario delle lezioni                        I periodo didattico, II anno

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estivo, Dipartimento di Matematica e Informatica


Ottimizzazione combinatoria

Docente                        Daniele Pretolani

e-mail                   daniele.pretolani@unicam.it

Orario di ricevimento                        Due ore settimanali. Gli orari verranno concordati dopo l'inizio del corso. Il docente è disponibile a rispondere via e-mail agli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa 

o      Acquisire i principali strumenti modellistici e algoritmici forniti dalla programmazione su reti.

o      Confrontare diversi approcci modellistici e algoritmici in base al loro costo computazionale e all’esattezza delle soluzioni fornite.

o      Valutare l’impatto delle diverse componenti strutturali di un algoritmo sia in termini di complessità computazionale teorica che in termini di efficienza pratica.

o      Individuare, selezionare e gestire le strutture dati necessarie per implementare  efficientemente algoritmi di ottimizzazione.

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Problemi ed algoritmi. Richiami di complessità computazionale.

o      Problemi classici di Ottimizzazione Combinatoria su reti. Classificazione di algoritmi per problemi su rete, e strutture dati efficienti per la loro implementazione. Valutazione della complessità computazionale e dell’efficienza pratica.

o      Classi di algoritmi esatti ed approssimati per problemi di Ottimizzazione Combinatoria “difficili”. Esempi basati su problemi classici.

Esame finale                        Prova teorica da sostenersi in forma scritta e/o orale.

Testi consigliati

o      Dispense distribuite dal docente (Il materiale didattico è disponibile al seguente link http://pretola.unicam.it/~pretola )

o      Sezioni specifiche di testi disponibili in biblioteca.

Orario delle lezioni                        I periodo didattico, 5-6 ore settimanali

Calendario esami

Fino ad un massimo di otto appelli nei periodi prestabiliti, con data da definire.

Reti degli Elaboratori 2

Docente                        Alberto Polzonetti

e-mail                        alberto.polzonetti@unicam.it

Orario di ricevimento                        Sempre previo appuntamento per e-mail

 

Obiettivi dell’attività formativa 

o      Il corso riprende i concetti generali delle reti degli elaboratori presentati durante la laurea triennale approfondendo alcuni argomenti attraverso esercizi di programmazione e proposte di ricerca

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      Strato dell’applicazione : HTTP, FTP, SMTP

o      Programmazione dei socket e costruzione di un server WEB

o      Strato di trasporto: principi dell’affidabile trasporto dei dati e del controllo della congestione

o      Strato della rete ed instradamento: algoritmi di instradamento, instradamento in Internet (sistemi autonomi), IPv6

o      Strato del link e reti di area locale: ricerca e correzione di errore, protocolli di accesso multiplo, trasferimento asincrono(ATM), X.25 e frame relay

o      Funzionamento delle reti con applicazioni multimediali

o      Gestione della rete

 

Esame finale                        Prova scritta e valutazione lavori di ricerca e programmazione

Testi consigliati

o      J.F. Kurose – K.W. Ross, Internet e Reti di Calcolatori, McGraw-Hill 2001

Orario delle lezioni                        II periodo didattico, I anno

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estivo, Dipartimento di Matematica e Informatica


Valutazione di Performance di Sistemi Complessi

Docente                        Leonardo Pasini

e-mail                        leonardo.pasini@unicam.it

Orario di ricevimento                        2 ore settimanali da concordare con gli studenti

 

Obiettivi dell’attività formativa 

o      Acquisire la capacità di modellizzare sistemi complessi mediante reti di code estese e di costruirne i relativi simulatori

Sequenza delle diverse fasi dell’attività formativa

o      An overview of queueing network modelling

o      Conducting a network study

o      Leggi Fondamentali

o      Queueing network model input and output

o      Bounds on Performance

o      Models with one job class

o      Models with multiple job classes

o      Flow equivalence and hierarchical modelling

 

Esame finale                        Realizzazione e discussione di un progetto specifico

Testi consigliati

o      E. D. Lazowska, Quantitative system performance – Computer system analysis using queueing network models, Prentice-Hall Inc.

o      Qnap2 V9.4, Queueing network analysis package: manuali d’uso

Orario delle lezioni                        III periodo didattico, I anno

Calendario esami

Appelli fissati ad ogni periodo di sospensione della didattica e nel periodo estivo, Dipartimento di Matematica e Informatica