Syllabus
Indicazioni-guida per le sezioni di Federica “il corso” e “la cattedra”
NOME INSEGNAMENTO codice INSEGNAMENTO
TECNOLOGIE ASTRONOMICHE 22987
FACOLTA’, CORSO DI LAUREA E ANNO DI CORSO
Scienze Matematiche Fisiche e Naturali, Corso di Laurea Magistrale in Astrofisica e Scienze dello Spazio, II anno
NOME DOCENTE Massimo Brescia
BIO Docente (max 1200 caratteri spazi compresi) FOTO DOCENTE M. Brescia, nato a Catanzaro nel 1968, conseguita la maturità
classica, si è laureato in Informatica presso l’Università di Salerno, specializzandosi in Intelligenza Artificiale e Cibernetica.
Dal 1999 è ricercatore astronomo presso l’INAF - Osservatorio Astronomico di Capodimonte di Napoli, dove ha contribuito a diversi progetti internazionali (TNG, VIMOS, VLT Survey Telescope, Data Mining per l’astrofisica) ed a progetti di divulgazione in ambito astrofisico tecnologico e informatico. Dal 2002 al 2007 ha insegnato Architettura degli Elaboratori presso il corso di laurea in Informatica della Federico II di Napoli, dove dal 2007 insegna Tecnologie Astronomiche presso il corso di laurea magistrale in Astrofisica e Scienza dello Spazio. Dal 2005 collabora con il Dipartimento di Fisica della Federico II, come consulente scientifico e project manager del gruppo di sviluppo di sistemi ITC per l’astrofisica su piattaforma SCoPE. E’ autore di una monografia sull’Intelligenza Artificiale, di diversi articoli su riviste specializzate di Astrofisica e Informatica, di articoli di divulgazione in Informatica e Astrofisica e di numerose comunicazioni a congressi e conferenze pubbliche.
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DESCRIZIONE ANALITICA del corso (max 1200 caratteri spazi compresi)
Tecnologie Astronomiche è uno dei corsi caratterizzanti del Corso di Laurea magistrale in Astrofisica e Scienze dello Spazio, della Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali dell'Università degli Studi Federico II di Napoli. Il corso, attivo dal 2007, intende fornire una conoscenza a largo spettro delle problematiche legate alla progettazione, realizzazione e integrazione in sito di telescopi da terra e strumenti di piano focale, partendo dalle specifiche scientifico-osservative, fino alla verifica qualitativa mediante tecniche base di riduzione dei dati e tecniche innovative basate su piattaforme di calcolo distribuito e su algoritmi di intelligenza artificiale per il data analysis e data mining di grossi archivi astronomici. Particolari approfondimenti sono dedicati alla modellazione dell'atmosfera terrestre per valutarne l'impatto sulle osservazioni da terra, alla progettazione ed ottimizzazione dei sistemi ottici, alla meccatronica ed ai sistemi di controllo per ottimizzarne la qualità ottica finale dello strumento osservativo completo, in tutte le sue parti, meccaniche, ottiche, elettroniche e software.
INDICE delle LEZIONI
Lezione n. 1 Programmazione in Matlab (parte I) Lezione n. 2 Programmazione in Matlab (parte II)
Caratterizzazione dell’atmosfera per le osservazioni (parte I) Lezione n. 3 Caratterizzazione dell’atmosfera per le osservazioni (parte II) Lezione n. 4 Caratterizzazione dell’atmosfera per le osservazioni (parte III) Lezione n. 5 Caratterizzazione dell’atmosfera per le osservazioni (parte IV)
Principi di fotometria e spettroscopia (parte I) Lezione n. 6 Principi di fotometria e spettroscopia (parte II) Lezione n. 7 Principi di fotometria e spettroscopia (parte III) Lezione n. 8 Principi di fotometria e spettroscopia (parte IV) Lezione n. 9 Principi di fotometria e spettroscopia (parte V) Lezione n.
10 Principi di fotometria e spettroscopia (parte VI) Lezione n.
11 Ottica dei telescopi (parte I) Lezione n.
12 Ottica dei telescopi (parte II) Lezione n.
13 Principi di Ray Tracing (parte I) Lezione n.
14
Principi di Ray Tracing (parte II) Ottica attiva e adattiva (parte I) Lezione n.
15 Ottica attiva e adattiva (parte II)
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Lezione n.
16 Ottica attiva e adattiva (parte III) Lezione n.
17 Ottica attiva e adattiva (parte IV) Lezione n.
18 Rivelatori per l’Astrofisica (parte I) Lezione n.
19 Rivelatori per l’Astrofisica (parte II) Lezione n.
20 Telescopi per raggi cosmici (parte I) Lezione n.
21
Telescopi per raggi cosmici (parte II) Sistemi di Controllo di telescopi (parte I) Lezione n.
22 Sistemi di Controllo di telescopi (parte II) Lezione n.
23 Sistemi di Controllo di telescopi (parte III) Lezione n.
24 Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte I) Lezione n.
25 Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte II) Lezione n.
26 Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte III) Lezione n.
27 Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte IV) Lezione n.
28 Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte V) Lezione n.
29 Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte VI) Lezione n.
30 Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte VII) Lezione n.
31 Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte VIII) TESTI d’esame
Pierre Y. Bely, The Design and Construction of Large Optical telescopes, New York, Springer, 2002
ZEMAX Development Corporation, DEMO program Manual, Bellevue WA USA, ZEMAX, 2009, http://www.zemax.com/
The MathWorks, MATLAB User Manual, Torino, The MathWorks, 2009, http://www.mathworks.it/products/matlab/
(Autore, titolo, città, editore, anno)
IRAF Programming Group, IRAF Programmer’s Guide, Tucson Arizona USA, NOAO, 2009, http://iraf.noao.edu/iraf/web/iraf-homepage.html
Barry A. Bodhaine et al., On Rayleigh Optical Depth Calculations, Boulder CO USA, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, American Meteorological Society, Vol. 16, 1999
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L. Noethe and S. Guisard, Analytical expressions for field astigmatism in decentered two mirror telescopes and application to the collimation of the ESO VLT, Astronomy & Astrophysics Supplement Series, Vol. 144, 2000
M. Brescia et al., A Neural Tool for Ground-Based Telescope Tracking control, Periodico dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale AIIA-Notizie, Anno X Nr. 2, Giugno 1997
M. Brescia et al., The VST Axes control software, Proceedings of SPIE’s International Symposium on Astronomical Telescopes and Instrumentation, Conference on Advanced Software and Control for Astronomy, Vol. 6274, paper N°
48, Orlando Florida, May 24-26 2006
Brescia M. et al., The Atmospheric Dispersion Corrector Software for the VST”, Memorie SAIT, Supplement, Vol. 9, p.436 (2006), XLIX Congresso della Società Astronomica Italiana, 2-7 Maggio 2005
Ian H. Witten, E. Frank, Data Mining, San Francisco CA USA, Morgan Kaufmann Publishers, 2004
Giovanni Naldi e Lorenzo Pareschi, Matlab concetti e Programmi, Milano, APOGEO, 2002
P. Queen et al., Toward An International Virtual Observatory, New York, Springer, 2003
Melanie Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithms, Cambridge CA USA, MIT Press, 1998
Bart Kosko, Neural Networks and Fuzzy Systems, Englewood Cliffs New Jersey USA, Prentice Hall, 1992
J.M. Rodriguez Espinosa et al., Instrumentation for Large Telescopes, VII Canary Islands Winter School of Astrophysics, Cambridge University Press, 1997
M. Brescia et al., The DAME/VO-Neural infrastructure: an integrated data mining system support for the science community, Catania, Italy , FINAL WORKSHOP OF GRID PROJECTS, ”PON RICERCA 2000-2006, AVVISO 1575” , 2009
R. Tagliaferri, G. Longo et al., Neural Networks in Astronomy, in the Special Issue on "Neural Network Analysis of Complex Scientific Data: Astronomy and
Geosciences, Neural Networks, 16, pp. 297-321, 2003 Calendario
Data di inizio corso: 05 Ottobre 2009 Semestre: primo
Numero studenti frequentanti 10
Utilizzo di audio
(Precisare se si intende integrare le lezioni con dell’audio, al fine di realizzare podcast)
PODCAST: NO
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