Laboratorio di Dinamica

Indicazioni per la orale (aggiornato per AA 2012/2013)

Orgomento della prova orale sarà tutto il contenuto del corso,

con le indicazioni riportate sulla parte teorica:

collegamento al materiale didattico, parte teorica. .

L’esame orale, dopo il superamento della prova pratica, si svolge nei seguenti modi:

a) Chiarimenti sulla prova pratica, ove necessario.

b) Svolgere un esercizio tra quelli proposti a lezione (portare la calcolatrice), per chiarezza si presentano alcuni

esempi di esercizi,

ma possono essercene altri e loro combinazioni tra quelli assegnati durante il corso.

c) come si conduce una delle esperienze (Esperienze di laboratorio ), procedure, misure ed errori.

d) DOMANDE TIPO TEORICHE:

· la misura: le incertezze in fisica (sistematiche, statistiche), loro presentazione e propagazione.

· Incertezze statistiche o casuali, descrizione e distribuzione attesa (Gaussiana), deviazioni standard e loro importanza nella presentazione del valore atteso. La verifica del chi²–ridotto per tale distribuzione e significatività.

· La regressione lineare con il metodo dei minimi quadrati, il coefficiente di correlazione e sua verifica di significatività, verifica del chi²–ridotto e sua verifica di significatività.

· Dalla correlazione alla covarianza, un modo per giustificare la somma in quadratura.

· La distribuzione binomiale, utilizzo, verifica del chi²–ridotto e significatività. Tendenza della binomiale ad una gaussiana.

· La distribuzione di Poisson, utilizzo, verifica del chi ²–ridotto e significatività. Tendenza della poissoniana ad una gaussiana.

· Descrivere l’esperienza di .... errori a priori, conduzione dell’esperienza, misura ed incertezze.

· Il criterio di massima verosimiglianza, suo utilizzo nella teoria degli errori.

· Forniti i seguenti risultati sperimentalti verificare quale distribuzione si adatta, e fare la verifica del chi ²–ridotto.

· Dimostrare che la media è la miglior stima per il valore atteso di una distribuzione gaussiana.

· Ricavare le equazioni normali per la regressione lineare.

· Dimostrare mediante il principio di massima verosimiglianza, che nel caso di misure appartenenti alle stessa popolazione è possibile usare per la migliore stima la media pesata.

· Dimostrare che il numero medio di successi per una binomiale è pari a np.

· Dimostrare che il numero medio atteso di conteggi per una Poissoniana è proprio μ.

· Il teorema del limite centrale e le sue implicazione nelle misure fisiche: un modo per combinare i vari tipi di errore.

· Il teorema del limite centrale e le sue implicazioni: un modo per giustificare nel caso di una variabile gaussiana l’utilizzo della deviazione standard della media per l’incertezza.