The aim of the course is to consolidate and deepen the mathematical method as a fundamental investigation tool for economic, financial and business disciplines. In particular, problems of function optimization will be studied. To this end the course is divided into two parts. The first part will introduce the fundamental concepts of the analysis of functions in several real variables and developed the tools to recognize and study free and constrained static optimization problems, both the local and global problem. The second part deals with dynamical models, studying in particular problems of dynamic optimization in discrete time.
scheda docente
materiale didattico
Topologia di . Successioni di R. Lo spazio metrico . Successioni di . Topologia di : insiemi aperti. Insiemi chiusi. Insiemi compatti.
Funzioni di più variabili reali. Definizione ed esempi. Curve di livello. Funzioni lineari e forme quadratiche. Funzioni continue e teorema di Weierstrass (c.d.).
Calcolo differenziale per funzioni a più variabili. Derivate parziali. Differenziale e piano tangente. Gradiente e matrice Jacobiana. Approssimazioni mediante differenziali. Derivata lungo una curva. Derivata direzionale. Derivata di funzione composta. Derivate di ordine superiore e matrice Hessiana.
Teorema della funzione implicita: Caso di una funzione in due variabili. Interpretazione geometrica. Caso di una funzione in più variabili. Caso lineare: m equazioni, n+m incognite. Caso generale dei sistemi di m equazioni ed n+m incognite. Teorema della funzione inversa.
Ottimizzazione statica. Ottimizzazione libera. CN per l’esistenza di massimi e minimi locali (c.d.). Punti stazionari. Forme quadratiche definite e semidefinite. Criterio per 2 o 3 variabili. CS del secondo ordine per l’esistenza di massimi e minimi liberi locali. Ottimizzazione vincolata. Vincoli bilaterali. CN per l’esistenza di massimi e minimi locali. Vincoli unilaterali: CN per l’esistenza di massimi e minimi locali. Condizioni di Kuhn-Tucker per variabili non negative. Interpretazione del moltiplicatore di Lagrange (c.d.).
Funzioni omogenee. Definizione e proprietà geometriche. Teorema di Eulero. Funzioni omotetiche
Funzioni concave e convesse. Definizioni e proprietà geometriche. Proprietà e caratterizzazione. Concavità e segno della matrice Hessiana. Funzioni quasi concave e quasi convesse. Funzioni di Cobb-Douglas. Funzioni pseudoconcave Ottimizzazione libera e vincolata in ipotesi di quasi convessità e quasi concavità.
Modelli dinamici: Modello di Malthus a tempo discreto e continuo. Modelli dinamici a tempo continuo e discreto. Definizione di equazione differenziale e alle differenze. Equazioni alle differenze di passo uno: esistenza e unicità delle soluzioni.
Calcolo delle variazioni. Problema di calcolo delle variazioni. Equazione di Eulero in forma integrale (c.d.). Equazione di Eulero-Lagrange. Condizioni di trasversalità. Condizioni sufficienti in ipotesi di concavità o convessità.
Introduzione alla teoria del controllo ottimo. Problema di controllo ottimo (tempo discreto e continuo). Principio di massimo di Pontryagin. Condizioni sufficienti in ipotesi di concavità.
Programmazione dinamica. Orizzonte finito e tempo discreto: Principio di ottimalità di Bellman. Principio della programmazione dinamica. Equazione di Bellman e condizioni di ottimalità. Orizzonte infinito.
(c.d.) = ”con dimostrazione”
• Simon & Blume “Matematica per le scienze economiche” ed Egea.
• Salsa & Squellati “Modelli dinamici e controllo ottimo” ed. Egea.
Mutuazione: 21210233 Mathematical Methods for Economics in Scienze Economiche LM-56 GUIZZI VALENTINA
Programma
Riepilogo funzioni reali di una variabile reale. Proprietà e definizioni principali, funzioni elementari, derivate e regole di derivazione. Derivate successive, derivata di funzione composta, derivata e monotonia, derivata seconda e convessità, CNeS per l’esistenza di massimi e minimi locali. Max e min globali. T. di Weierstrass.Topologia di . Successioni di R. Lo spazio metrico . Successioni di . Topologia di : insiemi aperti. Insiemi chiusi. Insiemi compatti.
Funzioni di più variabili reali. Definizione ed esempi. Curve di livello. Funzioni lineari e forme quadratiche. Funzioni continue e teorema di Weierstrass (c.d.).
Calcolo differenziale per funzioni a più variabili. Derivate parziali. Differenziale e piano tangente. Gradiente e matrice Jacobiana. Approssimazioni mediante differenziali. Derivata lungo una curva. Derivata direzionale. Derivata di funzione composta. Derivate di ordine superiore e matrice Hessiana.
Teorema della funzione implicita: Caso di una funzione in due variabili. Interpretazione geometrica. Caso di una funzione in più variabili. Caso lineare: m equazioni, n+m incognite. Caso generale dei sistemi di m equazioni ed n+m incognite. Teorema della funzione inversa.
Ottimizzazione statica. Ottimizzazione libera. CN per l’esistenza di massimi e minimi locali (c.d.). Punti stazionari. Forme quadratiche definite e semidefinite. Criterio per 2 o 3 variabili. CS del secondo ordine per l’esistenza di massimi e minimi liberi locali. Ottimizzazione vincolata. Vincoli bilaterali. CN per l’esistenza di massimi e minimi locali. Vincoli unilaterali: CN per l’esistenza di massimi e minimi locali. Condizioni di Kuhn-Tucker per variabili non negative. Interpretazione del moltiplicatore di Lagrange (c.d.).
Funzioni omogenee. Definizione e proprietà geometriche. Teorema di Eulero. Funzioni omotetiche
Funzioni concave e convesse. Definizioni e proprietà geometriche. Proprietà e caratterizzazione. Concavità e segno della matrice Hessiana. Funzioni quasi concave e quasi convesse. Funzioni di Cobb-Douglas. Funzioni pseudoconcave Ottimizzazione libera e vincolata in ipotesi di quasi convessità e quasi concavità.
Modelli dinamici: Modello di Malthus a tempo discreto e continuo. Modelli dinamici a tempo continuo e discreto. Definizione di equazione differenziale e alle differenze. Equazioni alle differenze di passo uno: esistenza e unicità delle soluzioni.
Calcolo delle variazioni. Problema di calcolo delle variazioni. Equazione di Eulero in forma integrale (c.d.). Equazione di Eulero-Lagrange. Condizioni di trasversalità. Condizioni sufficienti in ipotesi di concavità o convessità.
Introduzione alla teoria del controllo ottimo. Problema di controllo ottimo (tempo discreto e continuo). Principio di massimo di Pontryagin. Condizioni sufficienti in ipotesi di concavità.
Programmazione dinamica. Orizzonte finito e tempo discreto: Principio di ottimalità di Bellman. Principio della programmazione dinamica. Equazione di Bellman e condizioni di ottimalità. Orizzonte infinito.
(c.d.) = ”con dimostrazione”
Testi Adottati
Libri di testo:• Simon & Blume “Matematica per le scienze economiche” ed Egea.
• Salsa & Squellati “Modelli dinamici e controllo ottimo” ed. Egea.
Modalità Erogazione
Lezione frontale. Esercizitazioni. Uso della lavagna grafica e registrazioni delle lezioni disponibili dopo la fine del corso.Modalità Valutazione
L'esame sarà costituito da una prova scritta ed una prova orale. La prova scritta sarà composta da esercizi riguardanti tutto il programma del corso. La prova orale consisterà in una o più domande su tutto il programma svolto nel corso comprese le dimostrazioni dei risultati indicati nel programma con "(c.d.)”.