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Esperimentazioni I A

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Physics Laboratory I A

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Anno accademico 2023/2024

Codice dell'attività didattica
FIS0108
Docenti
Mario Edoardo Bertaina (Titolare del corso)
Raffaella Bonino (Titolare del corso)
Davide Gandolfi (Titolare del corso)
Paolo Giuseppe Rumerio (Titolare del corso)
Carlo Francesco Vigorito (Titolare del corso)
Corso di studi
008703 Laurea in Fisica
Anno
1° anno
Periodo didattico
Annuale
Tipologia
B=Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD dell'attività didattica
FIS/01 - fisica sperimentale
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Obbligatoria
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti
L'insegnamento si sviluppa in parallelo a quello di "Fisica I", i cui contenuti sono importanti per la comprensione delle esperienze di laboratorio.
E' utile aver assimilato le tecniche di utilizzo dei Python notebook presentati nell'insegnamento "Tecniche Informatiche per la Fisica" e la capacità di utilizzare gli strumenti matematici presentati negli insegnamenti del I semestre.

The teaching takes place in parallel to Physics I, whose contents are important to understand the physics of the laboratory experiments.
It is useful to have mastered the use of Python notebooks, learnt in the I didactic period; the mathematical tools introduced in the mathematics classes might be useful as well.
Propedeutico a
L'insegnamento è propedeutico a tutti i successivi corsi di Laboratorio
The teaching is preparatory to all the Laboratory classes of the following years.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

a) Comprensione del carattere sperimentale della Fisica e della sua metodologia.

b) Apprendimento dei metodi per la trattazione dei dati sperimentali, valutazione degli errori di misura per misure dirette ed indirette e verifica empirica di dipendenza funzionale tra due osservabili fisiche.

c) Capacità di effettuare semplici misure di laboratorio nell’ambito della Fisica Classica (meccanica, termodinamica,fluidi, onde), di elaborare i dati ottenuti e di stendere la relativa relazione. 

L'attività di laboratorio permette di imparare ad affrontare i problemi in nuovi contesti  e di comprendere nuovi problemi riconoscendone gli aspetti essenziali; permette inoltre di progettare studi sperimentali e di analizzarne i risultati.

a) Comprehension of the experimental essence of Physics and its methodology.

b) Learning the analysis methods of experimental data, the estimation of direct and indirect uncertainties and the verification of the functional relationship between two physical observables.

c) Capability of performing simple laboratory measurements of Classical Physics (mechanics, thermodynamics, fluids, waves) and data processing, capability of writing a report on the methodology of analysis and on the obtained results.  

The experimental work in the laboratory is meant to learn how to deal with new or unknown problems, identifying the main issues to be treated and solved. This work has the objective to learn how to design experiments and analyze their results.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

L'insegnamento, rivisitando argomenti di Fisica di base per presentarne poi la verifica sperimentale, permette di approfondire la conoscenza dei principi della Fisica Classica (meccanica, termodinamica, fluidi, onde). Permette inoltre di comprendere le modalita' di funzionamento delle strumentazioni di Laboratorio tipicamente utilizzate nelle misure fisiche e i metodi statistici elementari per l'analisi dei dati sperimentali

Inoltre la necessità di analizzare i dati sperimentali e di redigere una relazione di laboratorio rafforza le competenze computazionali e informatiche

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

L’attività di laboratorio richiede innanzitutto la capacità di effettuare misure di Laboratorio e la capacità di interpretare i dati sperimentali attraverso una corretta trattazione statistica.

Soprattutto l'attività di laboratorio permette di imparare ad affrontare i problemi in nuovi contesti e di comprendere nuovi problemi riconoscendone gli aspetti essenziali; permette inoltre di progettare studi sperimentali e di analizzarne i risultati. L'insegnamento, rivisitando argomenti di Fisica di base per presentarne poi la verifica sperimentale, permette di conoscere meglio il metodo scientifico. Inoltre la necessità di analizzare i dati sperimentali rafforza le competenze computazionali e informatiche.

Il modulo didattico sviluppa  altresì  esperienza di organizzazione del proprio impegno personale e attitudine al lavoro di gruppo, anche  attraverso l'assunzione di responsabilità organizzative.

La necessità di scrivere la relazione dell'attività svolta, discutendo i risultati raggiunti, sviluppa la capacità di argomentare  e di trarre conclusioni con chiarezza e accuratezza,  sia in forma scritta che orale

L'attività di laboratorio, svolta anche in gruppo e con la necessità di adattarsi alle problematiche sperimentali, sviluppa  una mentalità flessibile, capace di affrontare problematiche sempre un po' diverse, che favorisce l'inserimento negli ambienti di lavoro.

Knowledge and understanding

The teaching proposes an experimental verification of physics arguments already introduced in other classes, with the goal of enhancing the comprehension of the basic principles of the Classical Physics (mechanics, thermodynamics, fluids, waves).

The students should learn the basic working principles of the instruments typically employed in physics measurements in the Laboratories, as well as the basic statistical methods used to process experimental data.

Both the activities of performing the analysis of experimental data and of writing a report improve informatics and computational skills.

Applying knowledge and understanding

The laboratory activity requires the capability of performing measurements and of interpreting the experimental results by means of a correct statistical analysis.

Especially the laboratory activity helps to learn how to deal with problems presented in a new situation and to understand the essential aspects of unknown problems. It helps moreover in designing experimental studies and performing data processing. By proposing an experimental verification of physics knowledges already acquired, the teaching allows the students to understand more deeply the scientific methodology. Both the activities of performing the analysis of experimental data and of writing a report improve informatics and computational skills.

The students develop also the expertise in organizing the employment of their own time and the group activities, by distributing properly the responsibilities among the group members. 

The production of a written report on the performed work, develops the capability of elaborating and defining conclusions in a clear and accurate way, both in written and oral ways.

The laboratory activity, being performed in collaboration with other students and asking to deal with always varying experimental problems, helps to develop a flexible mentality and problem-solving skills. This situation is a good training in view of a future work.

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento è costituito di lezioni frontali in aula e di esperienze di laboratorio, per le quali la frequenza è obbligatoria. Si svolgerà interamente in presenza.

Il primo modulo, erogato nel primo semestre, prevede:

  • 24 ore di lezioni frontali in aula;
  • 2 ore di esercitazioni pratiche;
  • 8 ore per studente di analisi dati in aula informatica;
  • 8 ore di tutorato.

Il secondo modulo, erogato nel secondo semestre, prevede:

  • 44 ore di lezioni frontali in aula;
  • 19 ore di laboratorio, da svolgere in gruppo;
  • 6 ore per studente di analisi dati in aula informatica;
  • 8 ore di tutorato.

Le modalità di erogazione includono anche:

Teaching is based on lessons in the classroom and experiments in the laboratory, whose presence is mandatory.

The first module is taught in the first semeste and consists of:

  • 24 hours of lessons face to face in the classroom;
  • 2 hours of practice;
  • 8 hours per student of data analysis.

The second module is taught in the second semester and includes:

  • 44 hours of face to face lessons
  • 19 hours of laboratory organized in groups of students
  • 6 hours per student of data analysis

The teaching program offers also the following opportunities:

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'apprendimento viene verificato progressivamene durante tutto l'erogazione attraverso le consegne delle esercitazioni, le relazioni delle esperienze di laboratorio e i test di auto-valutazione. Le relazioni del I semestre, che hanno l'obiettivo di utilizzare in forma semplificata gli strumenti di analisi introdotti a lezione, vengono corrette e restituite. Le relazioni del II semestre sono due e hanno come oggetto le esperienze di laboratorio: la prima viene corretta e restituita; la seconda viene invece consegnata dallo studente in prossimità dell'esame finale e poi discussa in sede d'esame. La sua valutazione e la relativa discussione saranno parte integrante dell'esame finale. 

ESAME: l'esame è orale e richiede la capacità di presentare e caratterizzare i metodi di analisi dei dati sperimentali, a partire dalla discussione delle relazioni sulle esperienze di laboratorio. E' richiesta anche la conoscenza delle Fisica relativa alle esperienze sviluppate in laboratorio.

L'esame si svolgerà in presenza.

The level of knowledge of the concepts and tools acquired during the teaching is evaluated continuously during the entire teaching period. Different methods are used: a) written tests on specific topics; b) reports related to the data reduction and analysis of experiments performed in the laboratory. The first reports, whose objective is to apply in a simplified way the analysis tools described during the lessons, are checked and returned with feedbacks. The first report of the last didactic period should approach the level of the final report, which is evaluated as part of the final vote.

The final level of knowledge is evaluated on the basis of: the report on one experiment performed in the laboratory, the oral discussion of its content, the oral verification of the knowledge of the physics behind the experiments and of the theoretical aspects of data analysis and reduction described during the different classes.

EXAM: It is an oral exam and requires the capability to present and discuss the analysis methods of experimental data, starting from the defence of the report on a laboratory experiment. The knowledge of the physics related to the experiments is required as well.

The exams will take place in person.

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Attività di supporto

Lezioni video-registrate disponibili on-line sulla piattaforma “moodle” e questionari di autovalutazione in itinere.

Video-registered lessons, that are available on the web-based platform “moodle”, and self-valutation tests to be performed during the teaching.

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Programma

Parte Teorica

Primo semestre:

  • Valutazione dell’errore casuale nel caso di una singola misura.
  • Variabili stocastiche, misure ripetute e valor medio empirico.
  • Valutazione dell’errore nel caso di poche misure e di molte misure: errori statistici e sistematici.
  • Istogrammi e funzioni teoriche.
  • Parametri di una distribuzione (media, moda, mediana).
  • Distribuzioni discrete e continue.
  • Distribuzione gaussiana e sue proprietà, distribuzione della variabile valor medio empirico. Significato statistico dell’errore; cifre significative.
  • Test di confronto fra valore sperimentale e valore atteso e test di compatibilità fra misure sperimentali diverse nel caso di campioni piccoli e grandi.
  • Distribuzione binomiale e di Poisson.

Secondo Semestre:

  • Propagazione degli errori su variabili indirette
  • Correlazione fra grandezze fisiche e verifica dell’esistenza di una dipendenza funzionale: metodo dei minimi quadrati e test del Chi-quadro per una retta, parabola, polinomi di grado superiore e funzioni linearizzabili.
  • Coefficiente di correlazione lineare, covarianza e suo utilizzo.
  • Probabilita' e statistica: frequenza e probabilita' - teoremi sulla probabilita' condizionata e probabilita' totale.
  • Momenti di una distribuzione
  • Test di Student e di Fisher.
  • Metodo della massima verosimiglianza per stimare media e varianza di variabili casuali - media pesata e varianza della media.
  • Distribuzioni derivate.
  • Cenni all'analisi della varianza. 
  • Criterio di Chauvenet e teoria di Laplace degli errori.

Parte Sperimentale (svolta durante l'intero insegnamento):

  • Riduzione ed analisi dati con richiami di teoria in riferimento alle esercitazioni pratiche di laboratorio.
  • Congruo numero di esperienze di laboratorio su argomenti di meccanica, termodinamica, fluidi.

Theoretical part:

First Semester:

  • Parameters of a distribution (mean, median, moda, etc..)
  • Mean value and variance
  • Histograms and theoretical functions
  • Analysis of uncertainties: definition of error - Statistical and systematic errors
  • Distribution of statistical errors (introduction to the Gauss distribution) - Verification of hypotheses: Gaussian test
  • Discrete and continuous distributions
  • Gaussian distribution
  • Binomial distribution
  • Poisson distribution

Second Semester:

  • Propagation of statistical errors
  • Chi square test - Least square method for a line and a parabola
  • Covariance and correlation - the correlation coefficient
  • Probability and statistics: frequency and probability - Theorems for the conditioned and total probability
  • Momenta of a distribution
  • Derivation of the Gaussian distribution from the binomial one
  • Maximum likelihood method to estimate mean value and variance for random variables - variance of the mean value - Weighted mean
  • Student and Fisher tests
  • Chauvenet criteria - Laplace theory of uncertainties.

Experimental part (all along the course):

  • Data reduction and analysis. Revision of theoretical aspects of experiments
  • Consistent number of laboratory experiments about mechanics, thermodinamics, fluids 

Testi consigliati e bibliografia

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Testi di interesse per l'insegnamento:

  1. G. Cannelli - Metodologie sperimentali in Fisica - EdiSES
    ed anche
  2. Taylor - introduzione alla teoria dell'errore - Zanichelli
  3. Garfagnini - Appunti delle lezioni  di Esperimentazioni di Fisica IB (a.a.2001-2002) - CLU (reperibile anche nella Biblioteca di Fisica)
  4. Filatrella - Elaborazione statistica dei dati sperimentali - EdiSESR.
  5. Piazza - I capricci del caso -Springerv

All texts are in Italian except for:

Taylor - Introduction to error analysis - Zanichelli



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Note

Il materiale didattico viene reso disponibiledi anno in anno sulla pagina Moodle.

Frequenza: fortemente consigliata per le lezioni ed obbligatoria per i laboratori (con particolari accorgimenti per permettere la frequenza a lavoratori/lavoratrici)

AVVISO: e' obbligatorio iscriversi: selezionare Esperimentazioni I sulla pagina Campusnet. Per utilizzare il materiale didattico e' necessario iscriversi al modulo  sulla pagina Moodle. Attraverso Moodle verra' messo a disposizione il materiale presentato a lezione e verranno indicati i compiti da svolgere durante l'eorgazione; la loro valutazione contribuira' alla determinazione del voto finale.

All the didactic material becomes available every year on the Moodle webpage. 

The indications on the objectives and of the program of every module can be found on the dedicated webpages.

Attendance: it is strongly recommended for the theoretical classes and mandatory for the laboratory activities (with specific agreements with work-students to allow their attendance).

NOTES:

- it is mandatory to register to the ‘Esperimentazioni I’ webpage on Campusnet. To use the didactic material it is necessary to register on the dedicated Moodle webpage. The material shown during classes as well as the homework to be performed during the teaching will become available through the Moodle webpage. Their evaluation will be part of the final estimation of the score of the exam.

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Ultimo aggiornamento: 03/03/2024 15:10
Location: https://fisica.campusnet.unito.it/robots.html
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