1 ) Introduzione

- cosa è un sistema complesso, cosa è l’incertezza e da quali diverse fonti deriva

- ripasso di logica proposizionale classica, insiemi parzialmente ordinati e algebra booleana

2) Automi Cellulari come modelli di sistemi complessi:

- proprietà formali associate a raggiungibilità, reversibilità, stabilità, instabilità e caos. Relative classificazioni.

- algoritmi di decisione/indecidibilità di proprietà formali

- esempi di Automi Cellulari significativi

3) Tiling:

- Tile set, tiling, simulazione di una macchina di Turing e Domino Problem

- proprietà indecidibili in Automi Cellulari

- cenni al self-assembly (DNA computing)

4) Dinamica simbolica:

- subshifts e linguaggi

- subshifts di tipo finito e sofici con relative rappresentazioni

- entropia di un subshift, Teorema di Perron Frobenius, schemi di codifica/decodifica di dati basati su subshift

5) Applicazioni (Sistemi Complessi):

- crittografia (secret sharing schemes e generazione di numeri pseudo-casuali) mediante Automi Cellulari

- simulazione di un fluido, del traffico veicolare, ... mediante Automi Cellulari

- l'algoritmo PageRank di Google e data storage (subshifts)

- Reaction Systems come modello per simulare reazioni biochimiche

6) Logiche Multivalore e Fuzzy Sets

- Logiche a tre valori e loro applicazioni (valore NULL in database)

- Logiche a valori di verità nell'intervallo [0,1]: t-norme, t-conorme, reticoli residuati.

- Fuzzy sets, variabili linguistiche e controllo fuzzy

7)Introduzione alle rappresentazione della conoscenza con logiche modali ed epistemiche

8) Rough Sets:

- Approssimazione di concetti

- Apprendimento di regole, feature selection e applicazione al data mining

- Legame con logiche modali e multivalore