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@ -492,6 +492,46 @@
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9
1 - Algebra lineare/★ algebra lineare.md Normal file
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@ -0,0 +1,9 @@
Appunti del corso di **_Algebra lineare_**, tenuto da [[Arrigo Bonisoli]] nel primo semestre dell'anno accademico 2018/2019.
## Indice
> [!Warning] Appunti parziali
> Questi appunti non includono l'intero programma, e sono solo le note che ho preso con me all'esame, visto che era permesso dal regolamento.
1. [[1 - Basi di algebra lineare.pdf]]
2. [[2 - Cheatsheet per l'esame.pdf]]

26
1 - Analisi matematica/★ analisi matematica.md Normal file
View file

@ -0,0 +1,26 @@
Appunti del corso di **_Analisi matematica_**, tenuto da [[Michela Eleuteri]] nel primo semestre dell'anno accademico 2018/2019.
## Indice
> [!Warning] Appunti parziali
> Questi appunti non includono l'intero programma, e sono solo note a caso che ho preso a lezione.
> [!Warning] Ordine mancante
> L'ordine originale in cui sono state prese queste note è andato perso; sono riportate qui in ordine alfabetico.
- [[X - Asintoti.pdf]]
- [[X - Complessi.pdf]]
- [[X - Derivate.pdf]]
- [[X - Equazioni con complessi.pdf]]
- [[X - Integrali.pdf]]
- [[X - Integrazione.pdf]]
- [[X - Limiti.pdf]]
- [[X - Primitive.pdf]]
- [[X - Punti di estremo.pdf]]
- [[X - Serie.pdf]]
- [[X - Sottosuccessioni.pdf]]
- [[X - Studi di funzione.pdf]]
- [[X - Successioni]]
- [[X - Successioni per ricorrenza.pdf]]
- [[X - Teoremi principali.pdf]]
- [[X - Weierstrass.pdf]]

50
2 - Algoritmi e strutture dati/★ algoritmi e strutture dati.md Normal file
View file

@ -0,0 +1,50 @@
Appunti del corso di **_Algoritmi e strutture dati_**, tenuto da [[Manuela Montangero]] nel secondo semestre dell'anno accademico 2018/2019.
## Indice
> [!Note] Appunti importati
> Questi appunti sono stati importati da un formato Markdown diverso da quello di Obsidian, pertanto potrebbero non venire visualizzati perfettamente.
0. [[2 - Algoritmi e strutture dati/1 - Appunti/00 - Informazioni sul corso|00 - Informazioni sul corso]]
1. [[01 - Il nome del corso]]
2. [[02 - Efficienza degli algoritmi]]
3. [[03 - Modelli algoritmici]]
4. [[04 - Notazione asintotica]]
5. [[05 - Problemi algoritmici]]
6. [[06 - Ricerca binaria]]
7. [[07 - Divide et Impera]]
8. [[08 - Master Theorem]]
9. [[09 - Master Theorem Subset]]
10. [[10 - Ordinamento]]
11. [[11 - Insertion Sort]]
12. [[11 - Merge Sort]]
13. [[11 - Quick Sort]]
14. [[12 - CountingSort]]
15. [[13 - Introduzione alle strutture dati]]
16. [[14 - Array]]
17. [[14 - Lista]]
18. [[15 - Coda]]
19. [[15 - Pila]]
20. [[16 - Albero radicato]]
21. [[17 - Breadth-first search]]
22. [[17 - Depth-first search]]
23. [[18 - Binary search tree]]
24. [[19 - Heap binario]]
25. [[20 - Coda con priorità]]
26. [[20 - Heap sort]]
27. [[21 - Grafo]]
28. [[22 - Visitare un grafo]]
29. [[23 - Algoritmi greedy]]
30. [[24 - Percorso più breve]]
31. [[25 - Algoritmo di Dijkstra]]
32. [[26 - Algoritmo di Bellman-Ford]]
33. [[27 - Disjoint set]]
34. [[28 - Trovare il minimum spanning tree]]
35. [[29 - Algoritmo di Kruskal]]
36. [[29 - Algoritmo di Prim]]
37. [[30 - Compressione]]
38. [[31 - Algoritmo di Huffman]]
39. [[32 - Dizionari]]
40. [[33 - Programmazione dinamica]]
41. [[34 - Problema dello zaino]]
42. [[35 - Problemi intrattabili]]

18
2 - Architettura dei calcolatori/★ architettura dei calcolatori.md Normal file
View file

@ -0,0 +1,18 @@
Appunti del corso di **_Architettura dei Calcolatori_**, tenuto da [[Andrea Marongiu]] nel secondo semestre dell'anno accademico 2018/2019.
## Indice
> [!Note] Appunti importati
> Questi appunti sono stati importati da un formato Markdown diverso da quello di Obsidian, pertanto potrebbero non venire visualizzati perfettamente.
0. [[2 - Architettura dei calcolatori/1 - Appunti/00 - Informazioni sul corso]]
1. [[01 - Principi]]
2. [[02 - Dentro il processore]]
3. [[03 - Assembly]]
4. [[04 - Hello world.riscv]]
5. [[05 - Primo programma.riscv]]
6. [[06 - Stack.riscv]]
7. [[07 - Prodotto scalare.riscv]]
8. [[08 - Appunti e deduzioni]]
9. [[09 - Memorie]]
10. [[10 - Meltdown]]

7
3 - Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali/★ apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali.md Normal file
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@ -0,0 +1,7 @@
Appunti del corso di **_Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali_**, tenuto da [[Marco Villani]] nel primo semestre dell'anno accademico 2019/2020.
## Collegamento
Gli appunti non sono ancora stati migrati da Unisteffo, pertanto sono accessibili solo da lì.
***[→ Apprendimento su Unisteffo](https://uni.steffo.eu/year2/apprendimento)***

36
3 - Fisica/1 - Appunti generali/00 - Informazioni sul corso.md
View file

@ -1,36 +0,0 @@
# Fisica
Docente: **Rossella Brunetti** ([email](mailto:rossella.brunetti@unimore.it), [telefono](tel:+390592058371))
Crediti: **6 CFU** (48 ore di lezione)
Orario di ricevimento: _su richiesta via email_
Tutorato: **Mercoledì dalle 16:00 alle 18:00** (Dott. Paolo Rosi)
## Materiale
[Sito web del corso](https://dolly.fim.unimore.it/2019/course/view.php?id=84)
Libri:
- Fisica Generale: principi e applicazioni, McCarthy Richardson, R.C. Richardson ([sito](https://www.ateneonline.it/giambattista2e))
## Esame
Ci sono due possibilità per dare l'esame: con due **parziali scritti** oppure con un **esame orale**.
Si possono usare tutti i libri possibili per dare l'esame.
Non c'è salto d'appello.
### Parziali scritti
E' possibile dare l'esame velocemente completando due parziali scritti: il primo dopo il 2 Novembre, il secondo intorno all'8 Gennaio.
Nel caso non si riesca a passarle, si è costretti a dare l'orale finale.
### Orale
Consiste in un esercizio da svolgere e due domande a scelta della Commissione.
Se si è dato almeno uno dei due scritti, si ha la possibilità di essere esaminati solo sulla parte non ancora data.

76
3 - Fisica/1 - Appunti generali/01 - Grandezze fisiche.md
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@ -1,76 +0,0 @@
# Grandezze fisiche
Una _grandezza fisica_ è una proprietà misurabile di un fenomeno, **distinguibile qualitativamente** (grande, piccolo, etc) e **determinabile quanititativamente** (1 m³, 1 cm³, etc).
### Grandezze fondamentali
Sono _grandezze fondamentali_ quelle grandezze che sono definite attraverso delle costanti fondamentali della fisica.
Esse sono:
- Lunghezza (metro)
- Tempo (secondo)
- Massa (kilogrammo)
- Temperatura (kelvin)
- Intensità elettrica (ampere)
- Intensità luminosa (candela)
- Quantità di sostanza (mole)
### Grandezze derivate
Sono _grandezze derivate_ quelle grandezze che sono ricavate da operazioni matematiche tra le grandezze fondamentali.
Sono innumerevoli, alcuni esempi sono:
- Velocità (lunghezza / tempo)
- Accelerazione (lunghezza / tempo²)
- Forza (accelerazione * massa)
- ...
## Grandezze vettoriali
Le _grandezze vettoriali_ sono grandezze definite da un insieme di:
- intensità
- direzione
- verso
Vettori bidimensionali si possono descrivere anche con 2 scalari indicanti l'intensità nelle due direzioni cardinali:
- intensità x
- intensità y
Si potrebbero considerare come una struct in qualche linguaggio di programmazione:
```cs
public struct Vector2 {
public double x;
public double y;
}
```
### Scomposizione di vettore
Possiamo scomporre un vettore nelle sue componenti con l'ausilio del seno e del coseno:
```latex
\vec{v_x} = |v| \sin(\alpha)
\vec{v_y} = |v| \cos(\alpha)
\vec{v} = \vec{v_x} + \vec{v_y}
```
### Versore
Un _versore_ è un vettore con modulo unitario (è anche detto un **vettore normalizzato**).
### Somma di vettori
La _somma di vettori_ si effettua facendo la somma delle loro componenti cartesiane.
### Differenza di vettori
La _differenza di vettori_ si effettua sommando il sottraendo al vettore sottratto **con verso opposto**.
Rappresenta geometricamente il vettore che va da [todo...]

13
3 - Fisica/1 - Appunti generali/02 - Cifre significative.md
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@ -1,13 +0,0 @@
# Cifre significative
Se misuriamo qualcosa con un righello con solo tacche dei centimetri, possiamo stimare la cifra dei millimetri e metterci l'imprecisione sopra: `12.3 cm`
Se il righello ha le tacche dei millimetri, possiamo stimare la cifra successiva ai millimetri, mettendoci l'imprecisione sopra: `12.34 cm`
## Operazioni
Somme e sottrazioni tengono la precisione minore dei due termini.
Moltiplicazioni e divisioni tengono il numero minore di cifre significative.
> bla bla bla

28
3 - Fisica/1 - Appunti generali/03 - Le forze.md
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@ -1,28 +0,0 @@
# Le forze
Le forze sono create dall'interazione tra due corpi, che interagendo esercitano ciascuno una forza sull'altro.
## Tipi di forze
Dividiamo le forze in due tipi:
- Forze a lungo raggio
- Forze a contatto
### Forze a contatto
Le _forze a contatto_ sono forze dovute all'interazione a lungo raggio tra atomi alla superficie dei corpi.
> Ad esempio, la _nanotribologia_ studia **a livello atomico** le interazioni tra corpi che causano forze di attrito.
## Forze fondamentali
Le forze si dividono anche in:
- Forze fondamentali
- **Forza gravitazionale** (meccanica)
- **Forza elettrica** (elettromagnetica)
- Forza debole (nucleare)
- Forza forte (nucleare)
- Forze derivate
- Sono composte da multiple forze fondamentali

7
3 - Fisica/1 - Appunti generali/04 - Forza gravitazionale.md
View file

@ -1,7 +0,0 @@
# Forza gravitazionale
> Newton ha scoperto che le forze che si applicano ai corpi terrestri si applicano anche ai corpi celesti.
La _forza gravitazionale_ è una forza **sempre attrattiva** tra due masse.
È descritta dalla legge: `F = \frac{G M_1 M_2}{r^2}`, dove `G` è la **costante di gravitazione universale** `6.67 * 10^-11 N*m^2/kg^2`, `M_1` e `M_2` le due masse e `r^2` la distanza presente fra loro.

22
3 - Fisica/1 - Appunti generali/05 - Meccanica classica.md
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@ -1,22 +0,0 @@
# Meccanica classica
La _meccanica classica_ è composta da quattro **postulati**:
tre leggi dette di Newton più la legge della gravitazione universale.
E' valida solo per corpi con velocità molto inferiori alla velocità della luce nel vuoto (3·10^8 m/s); a velocità più vicine ad essa, i corpi si comportano in modi diversi.
## Prima legge della dinamica (**principio di inerzia**)
> Scoperto da: **Galileo Galilei**
**Se un corpo puntiforme non è soggetto a forze (o forze con risultante nulla), allora la sua velocità non cambia nel tempo.**
### Corpo puntiforme
Un _corpo puntiforme_ è un'astrazione che rappresenta un **corpo molto più piccolo rispetto alla distanza che percorre**.
## Terza legge della dinamica (**principio di azione e reazione**)
**Quando due corpi interagiscono, le forze esercitate l'uno sull'altro sono sempre di direzione e modulo uguale e verso opposto.**
Le forze, quindi, sono sempre accoppiate.

7
3 - Fisica/★ fisica.md Normal file
View file

@ -0,0 +1,7 @@
Appunti del corso di **_Fisica_**, tenuto da [[Rossella Brunetti]] nel primo semestre dell'anno accademico 2019/2020.
## Collegamento
Gli appunti non sono ancora stati migrati da Unisteffo, pertanto sono accessibili solo da lì.
***[→ Fisica su Unisteffo](https://uni.steffo.eu/year2/fisica)***

14
3 - Programmazione ad oggetti/★ programmazione ad oggetti.md Normal file
View file

@ -0,0 +1,14 @@
Appunti del corso di **_Programmazione ad oggetti_**, tenuto da [[Rossella Brunetti]] nel primo semestre dell'anno accademico 2019/2020.
## Indice
> [!Warning] Appunti parziali
> Questi appunti non includono l'intero programma, e sono solo note a caso che ho preso a lezione.
> [!Note] Appunti importati
> Questi appunti sono stati importati da un formato Markdown diverso da quello di Obsidian, pertanto potrebbero non venire visualizzati perfettamente.
0. [[3 - Programmazione ad oggetti/1 - Appunti/0 - Informazioni sul corso]]
1. [[1 - Introduzione agli oggetti]]
2. [[2 - Java Development Kit]]
3. [[3 - Tipi di Java]]

16
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/0 - Informazioni sul corso.md
View file

@ -1,16 +0,0 @@
# Statistica e Probabilità
Docente: [**Luca La Rocca**](http://personale.unimore.it/rubrica/dettaglio/llarocca) ([email](luca.larocca@unimore.it), [pagina del corso](http://www-dimat.unipv.it/luca/sep1920.htm))
Crediti: **6 CFU**
Orario di ricevimento: **Lunedì dalle 14:00 alle 16:00** o _su appuntamento_
## Materiale
Libri:
- [Probabilità e Statistica per ingegneria e scienze, M. Boella](www.pearson.it/opera/pearson/21-4121-probabilita_e_statistica_per_ingegneria_e_scienze) (ISBN: 9788871926186)
## Esame
Orale

80
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/1 - Introduzione a R.md
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@ -1,80 +0,0 @@
# Un'introduzione a R
> ![](https://i.imgur.com/1CBjvkf.jpg)
## Caricare file su R
Innanzitutto, carichiamo il file `.csv` su R con la funzione `read.csv2(filename)`:
```r
# Numeri con il punto, separato da virgola
X = read.csv("01_Dati.csv")
# Numeri con la virgola, separato da punto e virgola
X = read.csv2("01_Dati.csv")
```
In questo modo, avremo creato una nuova tabella chiamata `X` con all'interno tutti i valori.
## Stampare testo
Possiamo stampare testo con la funzione `cat(string)`:
```r
cat("Hello world!")
```
Tutti gli argomenti saranno automaticamente concatenati e convertiti appropriatamente in stringhe:
```r
cat("2+5=", 2+5);
```
## Operazioni sulle colonne
Possiamo selezionare una colonna con l'operatore `$`:
```r
# Seleziona la colonna A della tabella X
X$A
```
Aggiungiamo una nuova colonna contenente la differenza tra ogni valore di X$A e X$B:
```r
X$D = X$A - X$B
```
## Riassunto di una tabella
Possiamo visualizzare velocemente informazioni su una tabella con la funzione `summary(table)`:
```r
summary(X)
```
## Deviazione standard
Possiamo calcolare la deviazione standard su una colonna con la funzione `SD(column)`:
```r
# Trova lo scarto quadratico medio/deviazione standard dei valori nella colonna A di X
SD(X$A)
# Trova lo scarto quadratico medio/deviazione standard dei valori nella colonna B di X
SD(X$B)
# Trova lo scarto quadratico medio/deviazione standard dei valori della differenza di X
SD(X$D)
```
## Generazione di `.pdf`
Possiamo generare un `.pdf` con tutti i dati del workspace con la funzione `pdf(filename)`:
```r
pdf("01_Risultato.pdf")
```
## Creazione di grafici
TODO: funzioni `hist()`, `boxplot()`, `t.test()`

92
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/2 - Fenomeni aleatori.md
View file

@ -1,92 +0,0 @@
# Fenomeni aleatori
Un fenomeno aleatorio è un qualcosa che ha una certa possibilità di avvenire, e se l'evento viene ripetuto all'infinito, avverrà sempre almeno una volta.
Chiamiamo un fenome aleatorio con la terna (\omega, \corsivo{f}, \mathbb{P}).
## \omega ("omegone", alfabeto)
**\omega** rappresenta l'insieme non vuoto dei possibili risultati dell'evento.
> In un lancio di dado a 6 facce, `\omega = {1, 2, 3, 4, 5, 6}`.
I risultati sono anche detti _esiti sperimentali_.
> **Esercizio 1**
>
> Lanciando un dado, a quale parte di \omega corrispondono gli eventi:
>
> - ...il numero ottenuto è primo: `A = {2, 3, 5}`
> - ...il numero ottenuto è divisibile per due: `B = {2, 4, 6}`
> - ...il numero ottenuto è dispari: `C = {1, 3, 5}`
> - ...il numero ottenuto è divisibile per tre: `D = {3, 6}`
>
> Abbiamo creato dei sottoinsiemi di \omega: `\omega \contains A, B, C, D`
### Negazione
Possiamo anche negare un sottoinsieme di eventi, aggiungendo ¬ prima del nome del sottoinsieme:
> - ...il numero ottenuto **non** è primo: `¬A = {1, 4, 6}`
> - ...il numero ottenuto **non** è divisibile per due: `¬B = {1, 3, 5}`
> - ...il numero ottenuto **non** è dispari: `¬C = B = {2, 4, 6}`
Due negazioni di sottoinsieme si annullano: `¬¬\omeghino = \omeghino`
La definizione matematica è:
```latex
¬A = {\omeghino \in \omega | \omeghino \not \in A}
```
### Intersezioni
Possiamo intersecare due sottoinsiemi per ottenere gli eventi che soddisfano entrambe le condizioni:
> - ...il numero ottenuto è primo **e** divisibile per due: `A \cap B = {2}`
> - ...il numero ottenuto è divisibile per due **e** per tre: `B \cap D = {6}`
> - ...il numero ottenuto è divisibile per due **e** dispari: `B \cap C = {}`
Due sottoinsiemi la cui intersezione è nulla sono **mutualmente esclusivi**.
La definizione matematica è:
```latex
A \cup B = {\omeghino \in \omega | \omeghino \in A\ and\ \omeghino \in B}
```
### Unioni
Possiamo unire due sottoinsiemi per ottenere gli eventi che soddisfano una delle due condizioni:
> - ...il numero ottenuto è primo **o** divisibile per due: `A \cup B = {2, 3, 4, 5, 6}`
> - ...il numero ottenuto è divisibile per due **o** è dispari: `C \cup D = \omega`
La definizione matematica è:
```latex
A \cap B = {\omeghino \in \omega | \omeghino \in A\ or\ \omeghino \in B}
```
### Differenza
Possiamo effettuare la differenza tra due sottoinsiemi, ma non ci è molto utile, in quanto si può comporre con intersezioni e negazioni: `A \ D = A \cap ¬D = {2, 5}`
## \corsivo{f} (sigma-algebra, famiglia degli eventi)
\corsivo{f} è detta la _sigma-algebra_, ed è l'insieme di tutti i risultati di operazioni effettuabili tra gli eventi: sono presenti in questo insieme l'insieme vuoto, l'insieme pieno e gli insiemi dati da qualsiasi combinazione di negazione, unione e intersezione di due sottoinsiemi.
E' quello che in algebra lineare abbiamo chiamato uno **spazio chiuso** rispetto alle operazioni di negazione, intersezione e unione.
E' lo **spazio generato dall'alfabeto \omega**.
> In un lancio di moneta:
> - `\omega = {"testa", "croce"}
> - `\corsivo{f} = {\empty, {"testa"}, {"croce"}, \omega}
Tutti i sottoinsiemi dati da operazioni su insiemi \in \corsivo{f} sono a loro volta \in \corsivo{f}.
Possiamo generare ulteriori sigma-algebre da elementi di \corsivo{f}:
> `\sigmino (B)` è la sigma-algebra generata da B, ovvero la più piccola f contenente `B`, ovvero `{\empty, B}`.
## \mathbb{P} (Probabilità)
\mathbb{P} = \corsivo{f} → \mathbb{R}+

11
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/3 - Valutazioni classiche.md
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@ -1,11 +0,0 @@
# Valutazioni classiche di probabilità
La _valutazione classica di probabilità_ è `\mathbb{P}(E) = \frac{casi\ favorevoli}{casi\ totali} = \frac{|E|}{|\Omega|}, E \in \corsivo{F}`
> La probabilità di trovare una carta di picche in un mazzo di carte francesi è `\mathbb{P}(picche) = \frac{13}{52} = \frac{1}{4} = 0.25 = 25%`.
> La probabilità di trovare il 2 di picche in un mazzo di carte è `\mathbb{P}(2\ di\ picche) = \frac{1}{52} = \mathbb{P}(picche \cap 2)`.
Nella probabilità classica, ogni singoletto ha la stessa probabilità di essere estratto, ed essa è uguale a: `\mathbb{P}\{\omega\} = \mathbb{P}(\{omega\}) = \frac{1}{|\Omega|}`.
Per effettuare una valutazione classica, è obbligatorio che `|\Omega| < +\inf`, e dobbiamo implicare l'**equiprobabilità di ciascun singoletto**.

7
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/4 - Valutazioni frequentiste.md
View file

@ -1,7 +0,0 @@
# Valutazioni frequentiste di probabilità
La _valutazione frequentista di probabilità_ è `\mathbb{P}(E) = \frac{successi}{ripetizioni}`: ripetendo lo stesso evento `ripetizioni` volte, è uscito il risultato desiderato `successi` volte.
Effettuando questo calcolo, assumiamo che `\lim_{n \to +\inf} \frac{S_n}{n} = \mathbb{P}(E)`, ovvero che ripetendo all'infinito l'evento, otterremo un successo `\mathbb{P}(E)` volte.
Per effettuare una valutazione frequentista, è obbligatorio che `|\corsivo{F}| < +\inf` e che l'**evento `E` sia ripetibile**.

10
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/5 - Valutazioni soggettive.md
View file

@ -1,10 +0,0 @@
# Valutazioni soggettive di probabilità
La _valutazione soggettiva di probabilità_ è il **prezzo equo di un ricavo unitario** a cui è subordinata la verificabilità di E.
Per esistere, richiede un soggetto che assegni questa probabilità: è a tutti gli effetti una **scommessa**.
> Un amico ci vende un biglietto che vale € 1 se l'Inter vince la partita e € 0 se la perde.
>
> A quanto siamo disposti a comprarlo?

25
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/6 - Definizione assiomatica.md
View file

@ -1,25 +0,0 @@
# Definizione assiomatica della probabilità
`\mathbb{P} : \corsivo{F} \to \mathbb{R}_+`
- La probabilità deve essere **normalizzata**: `\mathbb{P}(\Omega) = 1`
- La probabilità deve essere **additiva**: `\mathbb{P}(E \cup F) = \mathbb{P}(E) + \mathbb{P}(F)` se `E \cap F = \empty`
- La probabilità deve essere **continua da sotto**: `\mathbb{P}(\UNION_{n=1}^{+\inf} E_n) = \lim_{N -> +\inf} \mathbb{P}(\UNION_{n=1}^N E_n)`, dove [cose]
## Conseguenze dell'assioma
- `\mathbb{P}(\empty) = \mathbb{P}(\empty \cup \empty) = \mathbb{P}(\empty) + \mathbb{P}(\empty) = 2 \mathbb{P}(\empty) = \empty`
> L'elemento impossibile ha probabilità 0.
- Se `E \contains_or_equal F`, allora `\P(F \ E) = \P(F) - \P(E) \implies \P(E) \leq \P(F)`
> La probabilità è monotona.
- `\P(not\ E) = 1 - \P(E)` (**proprietà della negazione**)
> La probabilità negata è `1 - \P(E)`
- Se `E_1, E_2, \dots \qquad \forall i \neq j, E_i \cap E_j = \empty`, allora `\P (\UNION_{n=1}^{+\inf} E_n) = \lim_{N \to +\inf} \P(\UNION_{i = 1}^{N} E_n) = \lim_{N \to +\inf} \SUM_{n=1}^N \P(E_n) = \SUM_{n=1}^+\inf \P(E_n)`
> Probabilità disgiunte possono essere sommate per effettuarne l'unione.

28
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/7 - Il paradosso dei compleanni.md
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@ -1,28 +0,0 @@
# Il Paradosso dei Compleanni
> Un docente è in aula con `n` studenti.
>
> Supponendo per semplicità che i compleanni siano distribuiti uniformemente nel corso dell'anno e che nessuno dei presenti sia nato il 29 febbraio, quanto valuteremo, in funzione di `n`, la probabilità che vi sia in aula uno studente con il compleanno nello stesso giorno del docente?
>
> La probabilità che vi siano in aula due persone con il compleanno lo stesso giorno?
>
> Quanto valgono queste probabilità per `n` = 50?
>
> Quanto deve essere grande `n` affinchè ciascuna di queste probabilità risulti maggiore del 50%?
```latex
\Omega = \{(\omega_0, \omega_1, \dots, \omega_n | \omega_i \in {1, 2, \dots, 365}, i = 0, 1, \dots, n)\}
\corsivo{F} = \corsivo{p)(\Omega)
|\Omega| = 365^{n+1}
E = almeno\ una\ coincidenza\ con\ docente
F = almeno\ due\ compleanni\ uguali
\mathbb{P}(E) \leq \mathbb{P}(F)
\mathbb{P}(E) = 1 - \mathbb{P}(¬E) = 1 - \frac{365*364*364*\dots*364}{365^{n+1}} = 1 - \frac{364}{365}^n
\mathbb{P}(F) = 1 - \mathbb{P}(¬F) = 1 - \frac{364*363*362*361*\dots*(365-n)}{365^{n+1}} = 1 - \PRODUCT_{i=0}^n \frac{365-i}{365}
```

20
3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/8 - Spazi.md
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@ -1,20 +0,0 @@
# Spazi
## Spazi combinatori
Sono _spazi combinatori_:
- disposizioni
- disposizioni con ripetizione
- combinazioni
- permutazioni
### Disposizioni
### Disposizioni con ripetizione
### Combinazioni
I casi totali sono `n!`, mentre i casi favoreboli sono ``
### Permutazioni

7
3 - Statistica ed elementi di probabilità/★ statistica ed elementi di probabilità.md Normal file
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@ -0,0 +1,7 @@
Appunti del corso di **_Statistica ed elementi di probabilità_**, tenuto da [[Luca La Rocca]] nel primo semestre dell'anno accademico 2019/2020.
## Collegamento
Gli appunti non sono ancora stati migrati da Unisteffo, pertanto sono accessibili solo da lì.
***[→ Statistica su Unisteffo](https://uni.steffo.eu/year2/statistica)***

14
4 - Ottimizzazione lineare intera/★ ottimizzazione lineare intera.md Normal file
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@ -0,0 +1,14 @@
Appunti del corso di **_Ottimizzazione Lineare Intera_**, tenuto da ==chi?== nel secondo semestre dell'anno accademico 2019/2020.
## Collegamento
Gli appunti non sono ancora stati migrati da Unisteffo, pertanto sono accessibili solo da lì.
***[→ Ottimizzazione su Unisteffo](https://uni.steffo.eu/year2/ottimizzazione)***
## Allegati extra
1. [[Dispense - Esercizio 1.mod]]
2. [[Dispense - Esercizio 2.mod]]
3. [[Dispense - Esercizio giacenza.mod]]
4. [[Esame 2020-06-08 - Esercizio 2.mod]]

2
4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/00_InformazioniSulCorso.md → 4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/00 - Informazioni sul corso.md
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@ -1,5 +1,3 @@
# Sistemi Operativi
> Lasciate ogni speranza, voi ch'entrate. > Lasciate ogni speranza, voi ch'entrate.
> Siete appena entrati nella prima bolgia dell'inferno. > Siete appena entrati nella prima bolgia dell'inferno.

2
4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/01_SistemaOperativo.md → 4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/01 - Sistema operativo.md
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@ -1,5 +1,3 @@
# Sistema operativo
Un _sistema operativo_ è un software che fa da intermediario tra il software dell'utente e l'hardware, fornendo un ambiente di lavoro **comodo**, **performante** e **sicuro** e **mascherando i dettagli dell'hardware**. Un _sistema operativo_ è un software che fa da intermediario tra il software dell'utente e l'hardware, fornendo un ambiente di lavoro **comodo**, **performante** e **sicuro** e **mascherando i dettagli dell'hardware**.
## Allocamento risorse ## Allocamento risorse

0
4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/02_TimeSharing.md → 4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/02 - Time sharing.md
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2
4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/03_FormaDiBackusNaur.md → 4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/03 - Forma di Backus-Naur.md
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@ -1,5 +1,3 @@
# Forma di Backus Naur
La _forma di Backus Naur_ è una forma univoca di scrivere la sintassi di comandi. La _forma di Backus Naur_ è una forma univoca di scrivere la sintassi di comandi.
- `[stringhe]`: la stringa può comparire 0 o 1 volta (**opzionale**) - `[stringhe]`: la stringa può comparire 0 o 1 volta (**opzionale**)

18
4 - Sistemi operativi/★ sistemi operativi.md Normal file
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@ -0,0 +1,18 @@
Appunti del corso di **_Ottimizzazione Lineare Intera_**, tenuto da ==chi?== nel secondo semestre dell'anno accademico 2019/2020.
## Indice
> [!Warning] Appunti parziali
> Questi appunti non includono l'intero programma, e sono solo note a caso che ho preso a lezione.
1. [[4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/00 - Informazioni sul corso]]
2. [[01 - Sistema operativo]]
3. [[02 - Time sharing]]
4. [[03 - Forma di Backus-Naur]]
## Arzigogoli
Ho completato uno degli *arzigogoli*, le sfide proposte dal docente agli studenti più interessati.
- [[Arzigogolo 5 - Soluzione]]
- [[Arzigogolo 5 - ftrace.txt]]

67
file-index.json
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@ -1,5 +1,6 @@
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"basenames": { "basenames": {
"★ apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali": "3 - Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali/★ apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali.md",
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"readme": "7 - Big data analytics/A2 - Big data/README.md", "readme": "7 - Big data analytics/A2 - Big data/README.md",
"★ programmazione mobile": "9 - Programmazione mobile/★ programmazione mobile.md", "★ programmazione mobile": "9 - Programmazione mobile/★ programmazione mobile.md",
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"3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/5 - Valutazioni soggettive.md", "4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/02 - Time sharing.md",
"3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/6 - Definizione assiomatica.md", "4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/03 - Forma di Backus-Naur.md",
"3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/7 - Il paradosso dei compleanni.md",
"3 - Statistica ed elementi di probabilità/1 - Appunti/8 - Spazi.md",
"4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/00_InformazioniSulCorso.md",
"4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/01_SistemaOperativo.md",
"4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/02_TimeSharing.md",
"4 - Sistemi operativi/1 - Appunti/03_FormaDiBackusNaur.md",
"4 - Sistemi operativi/2 - Arzigogoli svolti/Arzigogolo 5 - Soluzione.md", "4 - Sistemi operativi/2 - Arzigogoli svolti/Arzigogolo 5 - Soluzione.md",
"4 - Sistemi operativi/★ sistemi operativi.md",
"7 - Big data analytics/A1 - MongoDB/README.md", "7 - Big data analytics/A1 - MongoDB/README.md",
"7 - Big data analytics/A2 - Big data/README.md", "7 - Big data analytics/A2 - Big data/README.md",
"7 - Big data analytics/A3 - Neo4J/README.md", "7 - Big data analytics/A3 - Neo4J/README.md",