Archivio 2011 88 seminari

Si dice che una permutazione contiene un motivo π se possiede una sottosequenza isomorfa a π (nel senso dell'ordine). I risultati di natura combinatoria che riguardano gli insiemi di permutazioni che non contengono un determinato motivo (o che lo contengono un numero fissato di volte) trovano applicazione in molteplici aree, come lo studio delle singolarità delle varietà di Shuber, o la teoria dei polinomi di Chebyshev e di Kazhdan-Lustzig. Nonostante le numerose connessioni con questi problemi di natura algebrica, lo studio delle permutazioni a motivo escluso (pattern avoiding permutations) ha avuto inizio nell'ambito della teoria degli algoritmi di ordinamento: già nel primo volume di "The art of computer programming", D.E. Knuth descrisse l'insieme delle permutazioni che possono essere ordinate mediante l'utilizzo di una pila (stack sortable permutations) in termini di mancato contenimento di una sottosequenza proibita. Più recentemente sono stati caratterizzati in modo analogo alcuni insiemi di permutazioni che possono essere trasformate nell'identità dopo un numero fissato di applicazioni di alcuni tra i più celebri algoritmi di ordinamento che hanno prestazioni variabili a seconda del dato di input (come il Bubble Sort, lo Stack Sort, e le loro composizioni). In questo seminario si prende in esame il caso delle permutazioni che possono essere ordinate con una sola applicazione dell'algoritmo Cocktail Sort (che consiste nella composizione di due varianti del Bubble Sort), e si studiano le distribuzioni dei punti fissi e delle discese su tale insieme. In seguito, vengono enunciate alcune proprietà degli algoritmi di ordinamento ottenuti componendo il Cocktail Sort con lo Stack Sort.
Coupled nonlinear mathematical models are essential in describing most natural phenomena, processes, and man-made systems. From large scale mathematical models of climate to modelling of quantum mechanical effects coupling and nonlinearity go often hand and hand. Coupled dynamic systems of partial differential equations (PDEs) provide a foundation for the description of many such systems, processes, and phenomena. In majority of cases, however, their solutions are not amenable to analytical treatments and the development, analysis, and applications of effective numerical approximations for such models become a core element in their studies. In this talk we will focus on mathematical models that are based on the Landau framework of phase transformations based on non-monotone free energy functions. Phase transformations are universal phenomena, and one specific example that we will consider in this talk is motivated by mesoscopic mathematical models for the description of multi-phase solid materials. Such models provide an intermediate length scale description between the atomistic level and the level that is usually used for bulk materials. In particular, we will discuss several classes of problems where non-equilibrium phenomena such as phase transformations are important, focusing on the dynamics of materials with shape memory. The talk will provide further insight into their application areas, the development of computationally efficient reduction procedures for their 3D modelling, and the construction of fully conservative schemes for solving the associated problems.