894 resultados para Grafi di condivisione, lambda calcolo, reti di prova, riduzione ottimale, logica lineare, complessità.


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Trent’anni or sono il concetto di ottimalità venne formulato in senso teorico da Lévy, ma solo un decennio dopo Lamping riesce a darne elegante implementazione algoritmica. Realizza un sistema di riduzione su grafi che si scoprirà poi avere interessanti analogie con la logica lineare presentata nello stesso periodo da Girard. Ma l’ottimalità è davvero ottimale? In altre parole, l’implementazione ottimale del λ calcolo realizzata attraverso i grafi di condivisione, è davvero la migliore strategia di riduzione, in termini di complessità? Dopo anni di infondati dubbi e di immeritato oblìo, alla conferenza LICS del 2007, Baillot, Coppola e Dal Lago, danno una prima risposta positiva, seppur parziale. Considerano infatti il caso particolare delle logiche affini elementare e leggera, che possiedono interessanti proprietà a livello di complessità intrinseca e semplificano l’arduo problema. La prima parte di questa tesi presenta, in sintesi, la teoria dell’ottimalità e la sua implementazione condivisa. La seconda parte affronta il tema della sua complessità, a cominciare da una panoramica dei più importanti risultati ad essa legati. La successiva introduzione alle logiche affini, e alle relative caratteristiche, costituisce la necessaria premessa ai due capitoli successivi, che presentano una dimostrazione alternativa ed originale degli ultimi risultati basati appunto su EAL e LAL. Nel primo dei due capitoli viene definito un sistema intermedio fra le reti di prova delle logiche e la riduzione dei grafi, nel secondo sono dimostrate correttezza ed ottimalità dell’implementazione condivisa per mezzo di una simulazione. Lungo la trattazione sono offerti alcuni spunti di riflessione sulla dinamica interna della β riduzione riduzione e sui suoi legami con le reti di prova della logica lineare.

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Studio e progetto dell'attrezzatura di prova per l'omologazione di un sedile di classe M1.

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Joseph Nicolas Cugnot built the first primitive car in 1769 and approximately one hundred year later the first automotive race took place. Thanks to this, for the first time the aerodynamics principles began to be applied to cars. The aerodynamic study of a car is important to improve the performance on the road, or on the track. It purposely enhances the stability in the turns and increases the maximum velocity. However, it is also useful, decrease the fuel consumption, in order to reduce the pollution. Given that cars are a very complex body, the aerodynamic study cannot be conducted following an analytical method, but it is possible, in general, to choose between two different approaches: the numerical or the experimental one. The results of numerical studies depend on the computers’ potential and on the method use to implement the mathematical model. Today, the best way to perform an aerodynamic study is still experimental, which means that in the first phase of the design process the study is performed in a wind tunnel and in later phases directly on track. The automotive wind tunnels are singular mainly due to the test chamber, which typically contains a ground simulation system. The test chamber can have different types of walls: open walls, closed walls, adaptive walls or slotted walls. The best solution is to use the slotted walls because they minimize the interference between the walls and the streamlines, the interaction between the flow and the environment, and also to contain the overall costs. Furthermore, is necessary minimize the boundary layer at the walls, without accelerating the flow, in order to provide the maximum section of homogeneous flow. This thesis aims at redefining the divergent angle of the Dallara Automobili S.P.A. wind tunnel’s walls, in order to improve the overall homogeneity. To perform this study it was necessary to acquire the pressure data of the boundary layer, than it was created the profile of the boundary layer velocity and, to minimize the experimental errors, it was calculated the displacement thickness. The results obtained shows, even if the instrument used to the experiment was not the best one, that the boundary layer thickness could be minor in case of a low diffusion angle. So it is convenient to perform another experiment with a most sensitive instrument to verified what is the better wall configuration.

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Breve introduzione sui radar, sistemi Ultra WideBand, controlli non distruttivi e progettazione di un banco di prova per radar UWB per l'analisi non distruttiva dei danni sui materiali compositi.

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Progettazione di dettaglio di un banco di prova per testare sistemi ADCS per CubeSat: Alma Test-Bed. Ci si è concentrati sul progetto di un primo nucleo di AlmaTB in grado di testare il controllo di tipo magnetico. Fanno parte di AlmaTB una gabbia di Helmholtz, un air-bearing system, un CubeSat di test, un metrology system. La gabbia di Helmholtz è un apparato costituito da tre coppie di bobine, una per ogni asse spaziale, che serve ad annullare il campo magnetico locale e simulare quello che si troverà in orbita attorno alla Terra. Un software ricava i dati del campo magnetico terrestre da modello IGRF a determinate coordinate e quota e fornisce agli alimentatori del set di bobine l'indicazione della corrente da distribuire. L'air-bearing system è un cuscinetto d'aria generato da un compressore che serve a ricreare le caratteristiche condizioni dell'ambiente spaziale di microgravità e attrito quasi-zero. Il CubeSat di test sarà montato su questo sistema. Il CubeSat di test, nella prima versione di AlmaTB, contiene i sensori e gli attuatori di tipo magnetico per determinare e controllare l'assetto di un nanosatellite. Il magnetometro presente all'interno è utilizzato anche come controllo del funzionamento della gabbia di Helmholtz. Il metrology system traccia i movimenti e l'inclinazione del CubeSat. Questo fornisce il riferimento di assetto vero, in modo da capire se il sistema ADCS lavora correttamente. Una volta che il banco di prova sarà completato e operativo sarà possibile testare algoritmi di determinazione e controllo di assetto che utilizzano diversi dispositivi tra sensori e attuatori disponibili nel mock-up. Su una workstation sono installati i software di controllo ed elaborazione dati. Si è scelto di procedere con un approccio di tipo "chiavi in mano", cioè scegliendo, quando disponibile, sistemi già completi e disponibili sul mercato. La prima versione di AlmaTB nasce dall'importante, vasto lavoro di matching tra i diversi apparati.

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Gli ammassi di galassie sono le strutture più grandi che possiamo osservare nell’Universo. La loro formazione deriva direttamente dalla crescita delle perturbazioni primordiali di densità e dal loro conseguente collasso gravitazionale indotto appunto dalla gravità. Gli ammassi di galassie sono molto importanti in Astrofisica in quanto possono essere considerati come dei laboratori per lo studio di molti aspetti fisici legati al gas, all’ICM e all’evoluzione delle galassie. Lo studio degli ammassi di galassie è molto importante anche per la Cosmologia in quanto è possibile effettuare delle stime sui parametri cosmologici ed ottenere dei vincoli sulla geometria dell’Universo andando a valutare la loro massa e la loro distribuzione nell’Universo. Diventa quindi fondamentale l’utilizzo di algoritmi che ci permettano di utilizzare i dati ottenuti dalle osservazioni per cercare ed individuare gli ammassi di galassie in modo tale da definire meglio la loro distribuzione nell’Universo. Le più recenti survey di galassie ci forniscono molteplici informazioni a riguardo delle galassie, come ad esempio la loro magnitudine in varie bande osservative, il loro colore, la loro velocità ecc. In questo lavoro abbiamo voluto testare la performance di un algoritmo Optimal Filtering nella ricerca degli ammassi di galassie utilizzando prima solo l’informazione della magnitudine delle galassie e successivamente anche l’informazione sul loro colore. Quello che abbiamo voluto fare, quindi, è stato valutare se l’utilizzo combinato della magnitudine delle galassie e del loro colore permette all’algoritmo di individuare più facilmente, e in numero maggiore, gli ammassi di galassie.