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README.md

@@ -8,7 +8,7 @@ Guida directory:
 ├── code
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 ```
 
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teoria/01-TreCarte.md

@@ -1,3 +1,5 @@
+# Problema delle 3 carte
+
 Per iniziare a familiarizzare con il termine *simulazione*, si consideri il famoso [Problema di Monty Hall](https://it.wikipedia.org/wiki/Problema_di_Monty_Hall), rappresentato in questo caso da 3 carte, di cui una sola vincente.
 
 Dopo una prima scelta del giocatore a carte coperte, il mazziere scopre una carta NON vincente tra le carte NON scelte. A questo punto al giocatore viene chiesto se vuole mantenere la sua scelta o cambiarla con l'altra carta rimasta. Quale scelta conviene prendere al giocatore per vincere?

teoria/02-Ehrenfest.md

@@ -1,3 +1,5 @@
+# Modello di Ehrenfest
+
 Tante volte un problema può essere troppo complicato per una diretta simulazione: vuoi per il gran numero di gradi di libertà coinvolti, vuoi per la intrinseca difficoltà della sua dinamica (ad esempio, instabilità numeriche).
 
 In molti casi, questo fatto ci spinge a risolvere un problema più semplice e quindi formulare un _modello_ che ci lasci speranza di arrivare ad una soluzione.
@@ -101,6 +103,6 @@ $$ \rho(x) = 2^{-N} \sum_{n=0}^N \binom{N}{n} x^n = \sum_{n=0}^N p_n \, x^n
 Possiamo riscrivere le probabilità $p_n$ in questo modo:
 $$ p_n = \binom{N}{n} \left(\frac{1}{2}\right)^n \left(1 - \frac{1}{2}\right)^{N-n}$$
 Convincendosi di questo, ci si accorge che la formula corrisponde alla _funzione di densità probabilistica_ della [distribuzione binomiale](https://it.wikipedia.org/wiki/Distribuzione_binomiale), ovvero:
-$$\mathcal{B}_{N,\,p}(n) , \; p=\frac{1}{2} $$
-Negli appunti a seguire verrà studiata più nel dettaglio questa distribuzione, con particolare attenzione ai [momenti](https://it.wikipedia.org/wiki/Momento_(probabilit%C3%A0)) e alla relazione con la [matrice stocastica](https://it.wikipedia.org/wiki/Matrice_stocastica) del processo.
+$$ \mathcal{B}_{N,\,p}(n) , \; p=\frac{1}{2} $$
+Negli appunti successivi verrà studiata più nel dettaglio questa distribuzione, con particolare attenzione ai [momenti](https://it.wikipedia.org/wiki/Momento_(probabilit%C3%A0)) e alla relazione con la [matrice stocastica](https://it.wikipedia.org/wiki/Matrice_stocastica) del processo.