Diary

L’impronta culturale che fa da palcoscenico a questo dialogo è carica di vecchi retaggi, ma anche aperta, se solo lo vogliamo, a una nuova comprensione. È facile cadere nella trappola della semplificazione quando si affrontano temi complicati come la sicurezza personale e l’abuso. Ma dare consigli per evitare il pericolo, soprattutto in un contesto pubblico e mediatico, spesso si trasforma in una subdola forma di colpevolizzazione della vittima.
Nel dibattito pubblico, dobbiamo alzare il livello della conversazione. Non possiamo più permetterci di sfuggire alla responsabilità collettiva in favore di consigli individualistici. La sicurezza non è un onere che grava sulle spalle delle singole persone; è una responsabilità condivisa, radicata nella tessitura stessa della nostra società. In uno spazio mediatico, come quello occupato da Giambruno, il linguaggio e le idee non sono neutri. Essi contribuiscono a plasmare la percezione pubblica, ad alimentare stereotipi, a rafforzare pregiudizi. Parlando di “ubriachezza” come fattore di rischio, per esempio, si passa il messaggio implicito che chi si trova in stato di vulnerabilità è in qualche modo colpevole di quella stessa vulnerabilità. E veniamo al nocciolo del discorso: la temporalità delle parole. Esiste un tempo e un luogo per ogni conversazione. Quando il tessuto sociale è straziato da un crimine orribile come uno stupro di gruppo, la sensibilità e la responsabilità dovrebbero guidare ogni dichiarazione pubblica. Parole sbagliate in un momento così delicato possono infliggere ulteriore dolore alle vittime e deviare l’attenzione dai reali problemi.
Ecco la questione: la sicurezza non è solo un dovere personale, è un imperativo sociale. Non si tratta di individuare modi per far sì che le vittime si proteggano meglio, ma di lavorare insieme per creare una cultura in cui l’abuso non possa trovare terreno fertile. È un obiettivo ambizioso, certo, ma ne vale la pena. E come in ogni grande sforzo, la prima pietra da posare è l’empatia, seguita dalla consapevolezza e dalla responsabilità.

L’esperienza di generare immagini attraverso l’intelligenza artificiale è come avere a disposizione un intero mondo di possibilità creative, pronto a prendere forma secondo i propri desideri. Basta chiudere gli occhi e in un attimo ecco schiudersi scenari mai visti, figure e luci che danzano nell’immaginazione. Poi, affidandosi alla magia di poche parole sapientemente intrecciate, quel mondo interiore prende vita sulla pagina. Ogni frase dipinge un nuovo dettaglio, ogni aggettivo modifica luce e profondità. Le parole creano ombre e volumi con la precisione di un artigiano. Si resta incantati nel vedere quelle visioni trasformarsi in realtà, emergendo linea dopo linea dal foglio prima bianco. È un’esperienza che spinge al limite la creatività, portandola dove non avrebbe mai osato. L’unico confine è la fantasia di chi scrive. Si prova l’ebbrezza di plasmare mondi sconosciuti con la semplice forza dell’immaginazione. Ogni scena che prende forma è una sorpresa. Ogni dettaglio aggiunto apre nuovi sentieri da esplorare. È un viaggio che regala continue scoperte. Basta chiudere gli occhi e immaginare, fiduciosi che le parole sapranno dare vita ai sogni.

1. Equazione delle Onde

L’equazione delle onde unidimensionale è una seconda equazione differenziale parziale (PDE) data da:

\(
\frac{{\partial^2 u}}{{\partial t^2}} = c^2 \nabla^2 u
\)

dove \( u \) è l’ampiezza dell’onda, \( t \) è il tempo, \( c \) è la velocità della propagazione dell’onda e \( \nabla^2 \) è l’operatore laplaciano. In due dimensioni, l’operatore laplaciano \( \nabla^2 \) diventa:

\(
\nabla^2 u = \frac{{\partial^2 u}}{{\partial x^2}} + \frac{{\partial^2 u}}{{\partial y^2}}
\)

2. Metodo delle Differenze Finite

Per risolvere questa equazione, utilizziamo il metodo delle differenze finite. La griglia è composta da nodi puntiformi separati da \( \Delta x \) nello spazio e \( \Delta t \) nel tempo. Applichiamo differenze finite centrate per approssimare le derivate seconde nello spazio e nel tempo:

\(
\nabla^2 u \approx \frac{{u^n_{i+1, j} + u^n_{i, j+1} – 4u^n_{i,j} + u^n_{i-1, j} + u^n_{i, j-1}}}{{\Delta x^2}}
\)

Dove \( u^n_{i,j} \) rappresenta l’ampiezza dell’onda al nodo \( (i, j) \) al tempo \( n \).

3. Condizioni Iniziali e al Contorno

Nel codice, utilizziamo una griglia quadrata \( N \times N \) con \( N = 256 \). La condizione iniziale è \( u = 0 \) su tutta la griglia. Le condizioni al contorno sono:

1. \( u = 0 \) sui bordi della griglia.
2. \( u \) è fissato a 0 in una “barriera” posta all’interno della griglia.
3. \( u = \sin(20\pi t) \cdot \sin^2(\pi x) \) lungo il bordo superiore della griglia.

4. Commenti sul Codice Python

# Importazione delle librerie
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

def main():
    # Parametri di simulazione
    N = 256                 # Dimensione della griglia
    boxsize = 1.            # Dimensione del dominio
    c = 1.                  # Velocità dell'onda
    t = 0                   # Tempo iniziale
    tEnd = 2.               # Tempo finale
    plotRealTime = True     # Opzione per il plotting in tempo reale

    # Inizializzazione della mesh e dei parametri temporali e spaziali
    dx = boxsize / N        # Spaziatura della griglia
    dt = (np.sqrt(2)/2) * dx / c  # Passo temporale
    aX = 0                  # Indice asse X
    aY = 1                  # Indice asse Y
    R = -1                  # Rotazione a destra
    L = 1                   # Rotazione a sinistra
    fac = dt**2 * c**2 / dx**2  # Fattore comune nella formula delle differenze finite

    # Altri dettagli iniziali
    # ...

    while t < tEnd:
        # Calcolo del laplaciano
        # ...

        # Aggiornamento di U usando il metodo delle differenze finite
        # ...

        # Applicazione delle condizioni al contorno
        # ...

        # Plot e salvataggio delle immagini
        # ...

    return 0

if __name__ == "__main__":
    main()

Nel codice, l’array U rappresenta l’ampiezza dell’onda \( u \) su ogni punto della griglia. Utilizziamo un ciclo while per avanzare la simulazione nel tempo fino a tEnd.

Nota:

• Per conservare le informazioni sul colore nell’animazione GIF, utilizziamo la mappa dei colori di Matplotlib (cmap) per convertire i dati normalizzati in un array RGBA. Poi, creiamo un’immagine PIL RGBA da questo array.

Questo approccio fornisce un metodo numerico per simulare la propagazione delle onde in un dominio bidimensionale soggetto a varie condizioni iniziali e al contorno.

Scriviamo come atto di ribellione contro l’oblio, come se ogni parola fosse un granello di sabbia che ostacola la marea crescente dell’indifferenza e dell’oblio. Si scrive per fermare il tempo, per incapsulare un momento o un’emozione in un frammento di eternità, reso immortale dalla permanenza della scrittura.
Si scrive, certo, per lasciare una traccia, un’eredità, una mano tesa verso il futuro che dice: “Ero qui, ho vissuto, ho amato, ho sofferto”. Si scrive per preservare l’identità, non solo la nostra ma anche quella delle persone di cui scriviamo, affinché il loro respiro, il loro sguardo, la loro voce non svaniscano nel vento del tempo. E poi si scrive per sparire. Paradossalmente, nell’atto di rendere permanente la memoria, vi è anche la possibilità di divenire irriconoscibili. Il narratore si dissolve nella trama, diventa ogni personaggio e nessuno, elude il giudizio e la definizione. In una storia, possiamo essere chiunque e, quindi, sfuggire a ogni tentativo di controllo o ricatto.
Nell’atto di scrivere, ci rifugiamo in una realtà parallela dove le leggi del mondo esterno perdono la loro presa, dove l’anima può librarsi libera dalle catene del quotidiano. Così, tra la paura della scomparsa e il desiderio di eternità, tra il bisogno di essere visti e la voglia di scomparire, si colloca la nostra urgenza di scrivere. E in questo spazio contraddittorio e sublime, troviamo una sorta di redenzione, una comprensione più profonda della nostra complicata umanità.

L’applicazione sviluppata serve per monitorare e registrare il peso di un utente in un dato giorno. Offre la possibilità di aggiungere nuovi dati, modificarli ed eliminarli. Inoltre, per garantire la privacy dell’utente, si è integrato un sistema di autenticazione biometrica o tramite codice di sblocco del dispositivo.
Il codice sorgente, completo, può essere prelevato qui.

Struttura del Progetto

Il progetto è realizzato interamente in SwiftUI e sfrutta la persistenza dei dati attraverso UserDefaults. La struttura principale è basata su due View: ContentView e EditView.

Modello dei Dati: WeightEntry

Prima di tutto, definiamo un modello per i nostri dati. Utilizziamo una struttura chiamata WeightEntry, che aderisce ai protocolli Identifiable e Codable. Questo ci permette di avere un ID univoco per ogni entry e la possibilità di codificare e decodificare i dati per la memorizzazione.

struct WeightEntry: Identifiable, Codable {
    var id = UUID()
    var date: Date
    var weight: Double
}

ContentView

La ContentView è il cuore dell’app. Questa view gestisce la visualizzazione dei dati, l’aggiunta di nuovi dati, e l’autenticazione dell’utente.

@State private var data: [WeightEntry] = []
@State private var currentDate = Date()
@State private var currentWeight: String = ""
@State private var weightDifference: Double = 0.0
@State private var showingForm = false
@State private var authenticated = false

• data: conserva tutte le entry del peso.
• currentDate e currentWeight: utilizzati per l’aggiunta di nuovi dati.
• weightDifference: mostra la differenza di peso tra la prima e l’ultima entry.
• showingForm: gestisce la visualizzazione del modulo per l’aggiunta di nuovi dati.
• authenticated: tiene traccia dello stato di autenticazione dell’utente.

Autenticazione

Per l’autenticazione, utilizziamo la classe LocalAuthentication. Questo viene fatto nel metodo authenticate(), che viene chiamato quando la ContentView viene caricata.

Salvataggio e Caricamento dei Dati

Utilizziamo UserDefaults per salvare e caricare i dati. I metodi saveData() e loadData() si occupano di questa parte. Poiché il nostro modello dei dati è conforme al protocollo Codable, possiamo facilmente codificare i nostri dati in un oggetto Data e decodificarli.

Calcolo della Differenza di Peso

La funzione calculateWeightDifference() calcola la differenza di peso tra la prima e l’ultima entry e la memorizza nella variabile weightDifference.

EditView

Questa view è responsabile della modifica delle entry esistenti. Riceve un WeightEntry e una closure updateAction da ContentView, che viene chiamata quando l’utente modifica i dati.

L’app, in sintesi, è un esempio di come si possono utilizzare le potenti funzionalità di SwiftUI e LocalAuthentication per creare un’applicazione utile e sicura. Le scelte progettuali, come l’utilizzo di UserDefaults per la persistenza dei dati e l’adozione della programmazione reattiva, rendono l’app facilmente estensibile e manutenibile.

Nella terra del vedere, dove l’occhio è regnante, c’è un cammino poco battuto, un sentiero dove le imperfezioni diventano oracoli, e la distanza diventa un abbraccio. Ecco, nel cuore di questo territorio sconfinato, si posiziona Mark van den Brink con la sua opera “The Minox Files“.

Il fotografo non vede soltanto attraverso la lente, ma anche attraverso le membrane della pellicola di poliestere, tagliata con le proprie mani, carica di intenzione e di fallo. La Minox, quella macchina fotografica di dimensioni tascabili, diventa così un estensione organica del suo corpo, quasi fosse un quinto arto. Con essa, van den Brink fotografa non soltanto l’esterno, ma rende visibile un interno, l’intimità dell’osservazione, come un voyeur che ruba momenti dall’eternità. E c’è il suo viaggio attraverso le Alpi, una terra dove cielo e terra si stringono in un abbraccio così stretto che sembra quasi soffocante. Lì, l’artista sperimenta ancorando la sua Minox a binocoli o telescopi. Le montagne, così vicine da poterle toccare, diventano nel contempo inaccessibili, come una verità che sfugge proprio quando sembra a portata di mano. Questo è il paradosso del vicino e del lontano, una metafora di tutte le cose che ci attraggono e ci sfuggono simultaneamente.

Ma la quintessenza dell’opera è forse nel processo di sviluppo in camera oscura. Qui, l’artista diventa alchimista, e le imperfezioni diventano non soltanto accettabili, ma necessarie. Esse sono la firma dello sguardo, la traccia del respiro sulla lente. In un mondo dove la chiarezza è spesso confusa con la verità, le distorsioni e le asperità di van den Brink diventano un atto di ribellione, una dichiarazione che la bellezza risiede anche, e forse soprattutto, nel difetto, nel frammento, nel dettaglio trascurato.

“The Minox Files” non è semplicemente una raccolta di fotografie; è un diario visivo, una mappa dell’anima che si svela attraverso il click di un’otturatore e l’ombra di una camera oscura. In questo universo, la curiosità è l’unica bussola che conta, una stella polare che illumina anche la notte più buia.

In un oceano di pellicole che ben di rado osano sfidare l’immensità degli interrogativi umani, “Heart of the Sea – Le origini di Moby Dick” si staglia come un faro nel mezzo della tempesta. Non è una mera caccia, né una semplice lotta tra uomo e natura. È, piuttosto, una sorta di mappa nautica che traccia i contorni del cuore umano, nei suoi abissi e nelle sue vette.
L’occhio di Ron Howard afferra le tonalità blu del mare come fossero pennellate su una tela, ma non si tratta solamente di estetica. Quel blu rappresenta le varie sfaccettature dell’anima umana: la bellezza, la crudeltà, il mistero. Ognuno a bordo della baleniera Essex è un naufrago ancor prima che la nave affondi, disperso nel mare della propria interiorità, combattendo battaglie che riecheggiano quelle di Ahab e della sua ossessione, ma senza una balena bianca su cui focalizzare la propria furia.
Brendan Gleeson, nei panni del vecchio Thomas Nickerson, funge da bussola emotiva, da chiave di volta tra il passato e il presente. E’ attraverso il suo racconto che il film inanella le tre grandi prove: l’uomo contro l’uomo, l’uomo contro la natura, l’uomo contro sé stesso. È un viaggio che affronta il tema del cannibalismo non come tabù, ma come estremo confronto con la fragilità umana.
La colonna sonora di Roque Baños è come il canto di un marinaio: non esiste per ornare la scena, ma per trasportare lo spettatore nell’infinito dell’oceano e nel finito del cuore umano. Lì, tra gli accenti strumentali, riecheggia il vero messaggio del film: la resistenza dello spirito umano, quella forza primordiale che ci spinge a cercare la verità, anche quando la menzogna è più comoda e lusinghiera.
Nel suo insieme, il film è un inno alla sfida, ma anche un monito sulla corsa sconsiderata verso il potere e la ricchezza, spesso costruiti sulle spoglie delle nostre stesse anime. La baleniera Essex, come l’industria petrolifera del nostro tempo, è un’arca che naviga su un mare di ambiguità morali, ma è anche una nave in cerca di un porto dove poter finalmente gettare l’ancora della sua umanità.

This article melds symbolic math and data visualization to make the complex subject of derivatives more approachable. Leveraging Python’s SymPy for analytical solutions and Matplotlib for graphical insights, this comprehensive guide offers a dual lens on calculus. Step-by-step coding walkthroughs demystify the underlying calculations, while plots vividly illustrate how derivatives function as slopes of tangent lines. Tailored for learners, educators, and tech-savvy professionals, this article bridges analytical rigor with visual intuition in the world of calculus.

Il seguente codice Python è stato sviluppato per calcolare e visualizzare la derivata di una funzione data in un punto specifico. L’obiettivo è sia di fornire un approccio computazionale alla derivazione, sia di mostrare graficamente come la derivata rappresenti la pendenza della retta tangente al grafico della funzione in quel punto.

Per farlo, il codice utilizza la libreria SymPy per calcolare l’espressione della derivata e la libreria Matplotlib per la rappresentazione grafica.

# Importiamo le librerie necessarie
import sympy as sym
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Definiamo una variabile simbolica 'x'
x = sym.Symbol('x')

# Definiamo la funzione da derivare
func = x**3 + 3*x - 2

# Calcoliamo la derivata della funzione
# Due metodi sono utilizzati qui per dimostrazione. Entrambi danno lo stesso risultato.
derivative_expr = sym.Derivative(func, x).doit()  # Metodo 1
derivative_func = func.diff(x)  # Metodo 2

# Convertiamo le espressioni simboliche in funzioni utilizzabili
expr = sym.lambdify(x, func)
expr_der = sym.lambdify(x, derivative_func)

# Visualizziamo il valore della funzione e della sua derivata in un punto specifico (x = 5)
print(f"Valore della funzione in x=5: {expr(5)}")
print(f"Derivata della funzione in x=5: {expr_der(5)}")

# Creiamo una gamma di valori per 'x' per il grafico
values = np.linspace(-10, 10, 100)

# Tracciamo la funzione originale
plt.plot(values, expr(values), label='Funzione Originale')

# Selezioniamo un punto specifico (x = -5) per tracciare la retta tangente
x1 = -5
y1 = expr(x1)

# Definiamo la gamma di valori per 'x' intorno a x1 per la retta tangente
xrange = np.linspace(x1 - 5, x1 + 5, 10)

# Definiamo l'equazione della retta tangente
def line(x, x1, y1): return expr_der(x1) * (x - x1) + y1

# Tracciamo la retta tangente e il punto in cui tocca la curva
plt.plot(xrange, line(xrange, x1, y1), '--', label='Retta Tangente')
plt.scatter(x1, y1, s=50, c='red', label='Punto di Tangenza')

# Aggiungiamo le etichette e mostrare il grafico
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Visualizzazione della Derivata')
plt.grid(True)
plt.show()

Spiegazione del codice

1. Import delle librerie: Importiamo SymPy per calcoli simbolici, Numpy per manipolazioni numeriche e Matplotlib per il grafico.
2. Definizione della variabile e della funzione: Usiamo SymPy per definire una variabile simbolica (x) e una funzione \(f(x) = x^3 + 3x – 2\).
3. Calcolo della derivata: Utilizziamo SymPy per trovare la derivata \(f'(x)\) della funzione \(f(x)\).
4. Lambdify: Convertiamo le espressioni simboliche in funzioni Python utilizzabili, in modo da poterle valutare numericamente.
5. Valutazione in un punto: Valutiamo \(f(x)\) e \(f'(x)\) in \(x = 5\) come esempio.
6. Creazione della gamma di valori: Usiamo Numpy per creare un array di valori di \(x\) da \(-10\) a \(10\).
7. Grafico della funzione: Utilizziamo Matplotlib per tracciare \(f(x)\).
8. Retta Tangente: Calcoliamo e tracciamo la retta tangente alla funzione \(f(x)\) in \(x = -5\).
9. Visualizzazione: Infine, visualizziamo il grafico completo con la funzione originale, la retta tangente e il punto di tangenza.

Con questo codice, non solo otteniamo una comprensione analitica della derivata, ma anche una rappresentazione grafica che aiuta a visualizzare il concetto geometrico dietro la derivata.

L’estate cede, non senza un rombo che sembra una puntualizzazione, un punto finale. Eppure, sappiamo che verranno altri giorni di calore e luce. Ma la pioggia d’ora sembra più un saluto, una carezza d’addio. In questi mesi, ci siamo immersi in discussioni effimere: politica, spese, scontrini, tutto incartato in parole che avranno breve vita.
Hanno occupato spazio i libri, le serie tv, le strade vuote per chi è rimasto a casa. Molti hanno lavorato senza tregua, perché per alcuni, estate non significa pausa ma fatica. I giovani hanno raccolto esperienze come conchiglie sulla spiaggia, mentre altri hanno scoperto o riscoperto l’amore, spesso sotto un velo di crema solare e incertezza. E poi c’è settembre. Non solo il cambio di calendario, ma una resa dei conti con noi stessi. L’estate è stata un intermezzo, una pausa anche per chi non si è fermato. Ora settembre torna con il suo incedere, come un debitore alla porta. Si fa strada il freddo, non ancora visibile ma palpabile, nelle ossa, nel pensiero. E il cuore, ah, il cuore. È lì che sentiamo il freddo più di tutto. Puoi costruire muri, ma il dolore ha già il suo piano di accesso, tracciato e inesorabile, per colpire esattamente dove conta. È la stagione delle verità, e come ogni verità, penetra dove meno te lo aspetti.