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Gli algoritmi di Markov e il problema della parola
Get PDFAlla base dell’informatica si trovano alcune domande fondamentali riguardanti la natura del concetto di algoritmo e i limiti di ciò che può essere calcolato. Le nozioni di algoritmo e di funzione effettivamente calcolabile sono state a lungo definite solo in maniera intuitiva. La presente tesi introduce due diversi formalismi nel tentativo di fornire una definizione rigorosa: gli algoritmi di Markov e le macchine di Turing. L’idea intuitiva di calcolabilità effettiva si identifica prima con la nozione di “Markov-calcolabilità”, successivamente con quella di “Turing-calcolabilità”. I due approcci risultano equivalenti: si dimostra infatti che la classe delle funzioni Markov-calcolabili coincide con quella delle funzioni Turing-calcolabili. Tale risultato supporta la validità della tesi di Church-Turing, che permette di indagare i limiti degli algoritmi sfruttando le macchine di Turing. Nella seconda parte della tesi queste vengono utilizzate per formalizzare il problema della parola per semigruppi e gruppi e dimostrarne l’indecidibilità. Nel caso dei semigruppi si dimostra il teorema di Markov-Post, che stabilisce l’esistenza di un semigruppo finitamente presentato con problema della parola indecidibile. Infine, utilizzando la teoria delle estensioni HNN e il lemma di Britton, si dimostra il teorema di Novikov-Boone-Britton, che assicura l’esistenza di un gruppo finitamente presentato con problema della parola indecidibile. La validità di tale risultato si fonda sul lemma di Boone, la cui dimostrazione richiede diversi lemmi ausiliari e sarà presentata nei paragrafi finali della tesi
Caratterizzazione fisico-chimica e compositiva di estratti di soia
No full textQuesta tesi è stata focalizzata sulle bevande vegetali a base soia, considerando che rappresentano un settore in costante crescita, grazie a caratteristiche d’interesse, come l’assenza di colesterolo, lattosio e glutine, la diffusione di stili dietetici vegani e vegetariani ed il contenuto di composti che possono apportare benefici alla salute.
Il progetto di tesi è stato sviluppato in collaborazione con Unigrà S.p.a., un’importante azienda che opera nel settore della trasformazione e vendita di oli e grassi alimentari, margarine e semilavorati destinati a varie produzioni alimentari soprattutto in ambito dolciario.
Lo scopo della sperimentazione è incentrato sulla valutazione delle possibili differenze esistenti tra diverse varietà di soia relativamente, in particolare, al contenuto proteico e alle caratteristiche aromatiche.
Lo studio è partito dalla produzione di estratti acquosi ottenuti da 13 varietà di soia, applicando un processo ed una ricetta standardizzati dall’azienda. Gli estratti sono stati caratterizzati per i seguenti parametri: pH, °Brix, umidità, analisi del colore e composizione nutrizionale. Inoltre, presso i laboratori di ricerca del DISTAL, sede di Cesena, aliquote di alcuni estratti sono state sottoposte ad analisi SPME-GC-MS (Solid Phase Micro Extraction-Gas Chromatography-Mass Spectrometry) dei composti volatili dello spazio di testa, anche con applicazione esplorativa della porta ODP (Olactory Detection Port) per l’ottenimento in via preliminare dei relativi olfattogrammi
Serie di Fourier e fenomeno di Gibbs
No full textIl primo capitolo tratta le basi teoriche delle serie di Fourier: vengono introdotti i polinomi trigonometrici, i coefficienti di Fourier, il nucleo di Dirichlet e la sua rappresentazione integrale. Si studiano poi i principali risultati di convergenza: lemma di Riemann–Lebesgue, principio di localizzazione di Riemann e i criteri di Dini, Jordan e Hölder per la convergenza puntuale. Seguono la convergenza in media quadratica (disuguaglianza di Bessel, teorema di Riesz, identità di Parseval) e la convergenza uniforme per funzioni continue a tratti o assolutamente continue.
Il secondo capitolo analizza il fenomeno di Gibbs: dopo aver introdotto la funzione seno integrale e la costante di Gibbs, si studiano esempi come l’onda quadra e l’onda semitriangolare. Si mostra come le somme parziali di Fourier presentino oscillazioni vicino ai punti di discontinuità, la cui ampiezza dipende dal salto della funzione. Il risultato viene poi generalizzato a funzioni con discontinuità di prima specie.
Il terzo capitolo introduce la convergenza secondo Cesàro come metodo per migliorare l’approssimazione delle serie di Fourier. Si definiscono i polinomi e il nucleo di Fejér, confrontandoli con il nucleo di Dirichlet. Viene dimostrato il teorema di Fejér, che garantisce la convergenza uniforme per funzioni continue, e si mostra graficamente come tale metodo attenui le oscillazioni tipiche del fenomeno di Gibbs
Indagine sul surface burnback nei booster a propellente solido
No full textQuesto lavoro presenta lo sviluppo di un software per lo studio del fenomeno di regressione nei propellenti solidi con geometrie che presentano elevata spigolosità. Un modello physics-based è stato implementato a tale scopo, permettendo la raccolta di dati. In particolare, lo studio si concentra sull’evoluzione del raggio di raccordo durante la combustione, affrontando il problema attraverso due approcci differenti: simulazioni statiche e simulazioni domain-dependent. Ai fini del lavoro, vengono presentati i risultati ottenuti, evidenziando come essi varino in funzione dei parametri utilizzati per impostare la simulazione e della geometria. Studi futuri saranno condotti per analizzare accuratamente i dati prodotti, comparandoli con dati sperimentali, in modo da validare il modello numerico
Squacquerone di Romagna DOP: tradizione, identità e valorizzazione attraverso il Caseificio Mambelli
No full textLa seguente tesi di laurea indaga il prodotto Squacquerone di Romagna DOP per approfondirne il significato quale espressione autentica di un territorio e della tradizione contadina romagnola, capace di rinnovarsi nel tempo. Attraverso un approccio multidisciplinare di tipo storico, linguistico, gastronomico e tecnologico, il lavoro intende mettere in evidenza non solo le caratteristiche organolettiche del prodotto, ma anche il suo valore simbolico e identitario all’interno della cultura alimentare della Romagna. Il lavoro si articola in una prima parte di inquadramento storico e letterario, in cui vengono analizzate testimonianze scritte, lessicali e folkloriche che attestano la presenza e il consumo dello Squacquerone sin dall’inizio dell’Ottocento. In questo percorso, particolare attenzione è riservata anche alle testimonianze dialettali, ai modi di dire e alle citazioni letterarie che restituiscono il legame profondo tra il prodotto e la comunità che lo ha generato. La seconda parte della tesi è dedicata al percorso di riconoscimento della denominazione europea, all’esame del disciplinare DOP e alle trasformazioni tecnologiche e organizzative introdotte con la produzione industriale moderna. Il caso di studio del Caseificio Mambelli, reso possibile grazie al tirocinio svolto all’interno dell’azienda, offre l’opportunità di osservare concretamente come una realtà aziendale locale possa coniugare la salvaguardia della tradizione con le esigenze del mercato contemporaneo. L’obiettivo finale è evidenziare come lo Squacquerone di Romagna DOP trascenda la dimensione di semplice prodotto caseario, configurandosi come un patrimonio culturale e identitario da preservare e promuovere
Applicazione dell’Intelligenza Artificiale nella Risonanza Magnetica Cardiaca: tecniche, vantaggi clinici e prospettive future
No full textLa Risonanza Magnetica Cardiaca è, ad oggi, considerata la metodica di riferimento per uno studio completo del cuore, fornisce immagini dettagliate e non utilizza radiazioni ionizzanti. Questa metodica presenta però ancora molti limiti rilevanti, lunghi tempi di acquisizione, necessita di collaborazione del paziente, problemi legati al rumore e agli artefatti.
Una possibile soluzione la sta portando negli ultimi anni l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale, introducendo nuove tecniche con l’obbiettivo di superare le criticità attuali. Questa tesi analizza le principali applicazioni degli algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, partendo da ricostruzione e ottimizzazione delle immagini, riduzione del rumore e degli artefatti fino alla segmentazione automatica e alla radiomica. Sono inoltre presentati nuovi modelli innovativi, introdotti dali maggiori vendor MRI, come AIR Recon DL, REGAIN e SmartSpeed, che dimostrano gli effettivi miglioramenti portati da queste nuove tecnologie.
I risultati dimostrano come l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale in Risonanza stia portando ad una vera e propria rivoluzione della metodica, rendendola più veloce, precisa e accessibile. Una diretta conseguenza sarà anche un cambiamento del ruolo del tecnico che dovrà andare di pari passo con l’evoluzione tecnologica
Applicazione di metodologie DOE alla produzione additiva di componenti aerospaziali
No full textLa tesi analizza le fasi iniziali della progettazione basata sulla produzione additiva di componenti per il settore aerospaziale, con focus sull’ottimizzazione dei processi produttivi tramite esperimenti su parametri di macchina. Il settore aerospaziale, caratterizzato da elevati standard normativi di qualità, sicurezza e tracciabilità, richiede materiali performanti e procedure certificate. Lo studio si concentra sull’utilizzo della lega di alluminio AlSi10Mg prodotta mediante tecnologia Direct Metal Laser Sintering (DMLS), apprezzata per le sue proprietà meccaniche e termiche ideali per applicazioni aerospaziali. Vengono approfondite le normative di riferimento, con particolare attenzione agli standard emanati dall’EASA (European Union Aviation Safety Agency), che regolano la progettazione, certificazione e qualificazione dei componenti prodotti con manifattura additiva. Si descrivono i materiali impiegati, con focus sul polimero ULTEM™ 9085 e sulla lega AlSi10Mg, rappresentativi rispettivamente delle tecnologie di Filament Fusion Fabrication e DMLS. L’importanza del controllo dei parametri di processo per ridurre difetti come porosità, rugosità e anisotropia meccanica viene evidenziata come cruciale per garantire la sicurezza strutturale. La tesi include inoltre la descrizione dei provini per prove meccaniche, analisi microstrutturali e test di conformità secondo le normative ASTM per materiali metallici e polimerici. La parte sperimentale utilizza la metodologia Design of Experiment (DoE) per ottimizzare parametri chiave quali potenza, velocità di scansione e diametro del fuoco, valutandone l’impatto sulla qualità dei componenti DMLS. La tesi integra aspetti progettuali, normativi e sperimentali per definire una procedura sicura, controllata e certificabile di produzione additiva in ambito aerospaziale, sostenendo l’innovazione tecnologica, la riduzione degli scarti per il ridimensionamento dell'impatto ambientale e la competitività industriale
Propagation of Ultra High Energy Cosmic Rays in Cosmic Magnetic Fields
No full textThe origin of Ultra High Energy Cosmic Rays (UHECRs) constitutes an open question in Astrophysics, since the presence of Extragalactic Magnetic Fields (EGMFs), that permeate our Universe, can interfere with their propagation by deflecting their trajectories, leading them into a diffusive regime of propagation. This effect, the so-called magnetic horizon, limits the distance that those particles can travel and impacts on the observed spectrum of UHECRs by reducing the detected flux. Hence, the aim of this Thesis is to quantify the influence of the magnetic horizon studying the propagation of a population of ultra high energy cosmic protons. This is done by the Julia-based code UMAREL,
specifically designed for this research, which injects protons in a simulated portion of the Universe recreated by the ENZO cosmological simulation which exploits the latest LOFAR observations of the Residual Rotation Measure (RRM). In this way, UMAREL has at its disposal realistic values for the magnetic field strengths and, taking into account the energy loss mechanisms that the protons experience, it can trace hypothetical and feasible trajectories of UHECRs in moving through cosmic magnetic fields. In such manner, it is possible to concretely observe the impact of the magnetic fields on the motion of the particles and to test which propagation regime, among the ones proposed by literature, best reproduces our measurements
Utilizzo dell'Intelligenza Artificiale nella Tomografia Computerizzata per la valutazione dell'ictus ischemico acuto
No full textIntroduzione. Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale (IA) ha acquisito un ruolo sempre più rilevante in ambito medico, in particolare nella neuroradiologia, dove il suo impiego a supporto degli specialisti offre vantaggi significativi. Tra le patologie che traggono maggior beneficio da queste applicazioni, l’ictus ischemico acuto rappresenta un ambito di grande interesse clinico, data la sua elevata incidenza e gravità.
Scopo. Questo elaborato si propone di analizzare lo stato dell’arte delle applicazioni di Intelligenza Artificiale nella tomografia computerizzata per la valutazione dell’ictus ischemico acuto. L’attenzione è focalizzata agli algoritmi sviluppati per l’automatizzazione del punteggio ASPECTS e per l’identificazione delle occlusioni dei grandi vasi (LVO). Viene inoltre analizzato il livello di maturità clinica di questi strumenti e il loro impatto economico.
Metodi. La ricerca è stata condotta mediante una revisione narrativa della letteratura a partire dalle banche dati PubMed e Google Scholar, utilizzando stringhe di ricerca specifiche e selezionando articoli pubblicati tra il 2020 e il 2025 che descrivono software di IA validati su TC cerebrale senza contrasto (NCCT), Angio-TC (CTA) e perfusione (CTP).
Risultati e conclusioni. I risultati hanno evidenziato che ci sono strumenti come e-ASPECTS, Rapid ASPECTS, Viz LVO e Rapid CTA che offrono performance diagnostiche promettenti, spesso comparabili a quelle dei neuroradiologi esperti, migliorando l’accuratezza e la tempestività della diagnosi. Tuttavia, rimangono criticità per l’adozione diffusa, come la disomogeneità dei dati, le discrepanze nei protocolli di imaging e le preoccupazioni etiche e normative. A livello organizzativo ed economico, l’IA promette maggiore efficienza e migliore gestione delle risorse, nonostante i notevoli costi iniziali
The Effect of Body Mass Index on Atrial Fibrillation in a Patient-Level Computational Model
No full textAtrial fibrillation (AF) is the most common sustained cardiac arrhythmia and a leading cause of stroke and mortality. Its growing prevalence is linked to ageing and modifiable factors such as obesity. This thesis quantifies the impact of body mass index (BMI) and weight loss on AF by integrating BMI as a dynamic risk factor into a validated patient-level stochastic model of AF progression.
Based on European epidemiological data, a demographic model was first developed to generate realistic height, weight, and BMI trajectories for adults. These synthetic profiles were coupled with a lifetime AF patient-level model describing transitions between sinus rhythm, AF, stroke states, and death. Within this framework, BMI dynamically modified AF risk, allowing simulation of how obesity accelerates AF onset. The model was calibrated and validated against published clinical cohorts, reproducing the characteristic rise in AF incidence with advancing age and increasing BMI.
Simulation results showed that higher BMI led to earlier and more frequent AF, while sustained weight reduction markedly lowered risk. The model reproduces known epidemiological trends and demonstrates the preventive benefit of stable weight control.
This work provides both scientific and clinical value: it advances computational cardiology by embedding a modifiable metabolic factor within a mechanistic model and supports precision-medicine approaches to AF prevention. The framework can be extended to other lifestyle and metabolic determinants, offering a quantitative tool for evaluating public-health strategies and personalised risk reduction