Matematica

«Io non mi pento

Vi siete chiesti anche voi perché i numeri sono disposti in quella sequenza nella ruota della roulette? Giocate al Lotto ogni

Per le esigenze del calcolo digitale i modelli matematici devono essere approssimati con «procedure puramente aritmetiche» gra

Quest'anno ricorrono i 150 anni dalla nascita di Corrado Segre, nato a Saluzzo il 20 agosto 1863. Fondatore della Scuola italiana di geometria algebrica, Segre ha lasciato un'impronta duratura sulla matematica italiana attraverso la sua opera e quella dei suoi allievi, matematici tutti di alta levatura scientifica. Per celebrare la ricorrenza l'Accademia delle Scienze e l'Università e il Politecnico di Torino organizzano due esposizioni di documenti, una presso l'Archivio Storico dell'Università di Torino sulla carriera accademica di Segre, e una presso l'Accademia delle Scienze dedicata ai più importanti fra i 40 quaderni di lezione manoscritti conservati presso la Biblioteca Matematica Giuseppe Peano, di cui il presente libro rappresenta il catalogo.

È difficile pensare alla matematica come a una disciplina in continua evoluzione

"Advanced students and professionals are snapping up this paperback text on linear and quasilinear partial differential equations. Whether you use their book as textbook or reference, the authors give you plenty to think about and work on, including an epilogue summarizing the latest research." --Amazon.com delivers Mathematics and Statistics e-bulletin, July 2001 L'autore Biography of David Gilbarg David Gilbarg was born in New York in 1918, and was educated there through udergraduate school. He received his Ph.D. degree at Indiana University in 1941. His work in fluid dynamics during the war years motivated much of his later research on flows with free boundaries. He was on the Mathematics faculty at Indiana University from 1946 to 1957 and at Stanford University from 1957 on. His principal interests and contributions have been in mathematical fluid dynamics and the theory of elliptic partial differential equations. Biography of Neil S. Trudinger Neil S. Trudinger was born in Ballarat, Australia in 1942. After schooling and undergraduate education in Australia, he completed his PhD at Stanford University, USA in 1966. He has been a Professor of Mathematics at the Australian National University, Canberra since 1973. His research contributions, while largely focussed on non-linear elliptic partial differential equations, have also spread into geometry, functional analysis and computational mathematics. Among honours received are Fellowships of the Australian Academy of Science and of the Royal Society of London.

Fare previsioni non è affatto semplice. Anche se la mole di informazioni disponibili aumenta a ritmo vertiginoso, la quantità di verità e segnali utili alla nostra conoscenza del mondo non tiene lo stesso passo. La maggior parte è solo interferenza e il rumore sta crescendo molto più che il segnale. Nate Silver, statistico, uno dei pensatori più originali dell'ultima generazione, affronta un tema centrale nella vita di tutti poter basare le proprie scelte su previsioni che si riveleranno affidabili nel tempo con uno stile brillante, trasformando anche le questioni più teoriche in qualcosa di divertente, interessante e necessario. Dalla politica all'economia, passando per i tanti campi di applicazione della statistica nella vita quotidiana, dal poker alla meteorologia, dai terremoti al gioco degli scacchi, fino alla possibilità di scoprire il tradimento di un partner ritrovando un indumento sospetto in giro per casa. Dopo aver letto "Il Segnale e il Rumore" imparerete a prestare attenzione alle previsioni del meteo per i giorni seguenti ma a diffidare da quelle che vanno oltre la settimana. Darete un peso diverso ai sondaggi politici e a come investite il denaro in borsa. Capirete che non è possibile prevedere quando ci sarà il prossimo devastante terremoto ma che potreste mettervi in salvo in caso di uragano.

I dati longitudinali, cioè organizzati per seguire i soggetti analizzati nel corso del tempo, sono oggi di prima rilevanza per le scienze sociali (sociologia, demografia e economia). Ambiti quali la formazione delle famiglie, gli eventi di fecondità, i percorsi lavorativi, le carriere occupazionali, i rischi di disoccupazione, i circuiti fra precariato e non lavoro sono solo alcuni fra i molti campi di studio in cui l'analisi dei dati longitudinali costituisce ormai un approccio standard. A questo approccio metodologico e tecnico il presente volume fornisce un'esauriente introduzione basata su esempi pratici.

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Non vi è campo della scienza contemporanea (né della nostra vita quotidiana) in cui il calcolo delle probabilità non giochi, d

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