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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,
Astrofisica e Scienze dello Spazio, II anno
Corso
di
Laurea
Magistrale
in
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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Syllabus
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
10
Lezione
11
Lezione
12
Lezione
13
n.
Lezione
14
n. Principi di Ray Tracing (parte II)
Ottica attiva e adattiva (parte I)
n.
Ottica attiva e adattiva (parte II)
Lezione
15
n.
n.
n.
Principi di fotometria e spettroscopia (parte VI)
Ottica dei telescopi (parte I)
Ottica dei telescopi (parte II)
Principi di Ray Tracing (parte I)
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Syllabus
Lezione
16
Lezione
17
Lezione
18
Lezione
19
Lezione
20
n.
Lezione
21
n. Telescopi per raggi cosmici (parte II)
Sistemi di Controllo di telescopi (parte I)
n.
Sistemi di Controllo di telescopi (parte II)
Lezione
22
Lezione
23
Lezione
24
Lezione
25
Lezione
26
Lezione
27
Lezione
28
Lezione
29
Lezione
30
Lezione
31
n.
n.
n.
n.
n.
n.
n.
n.
n.
n.
n.
n.
n.
Ottica attiva e adattiva (parte III)
Ottica attiva e adattiva (parte IV)
Rivelatori per l’Astrofisica (parte I)
Rivelatori per l’Astrofisica (parte II)
Telescopi per raggi cosmici (parte I)
Sistemi di Controllo di telescopi (parte III)
Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte I)
Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte II)
Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte III)
Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte IV)
Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte V)
Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte VI)
Tecnologie d’indagine scientifica in Astrofisica (parte VII)
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 AIIANotizie, 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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