1 - Scrivere un programma che calcoli e stampi in ordine crescente
i numeri primi compresi tra 1 e 100.


 
2 - Realizzare una funzione "gauss" che generi numeri casuali con funzione di distribuzione gaussiana.
Con questa funzione generare due variabili x e y con valore aspettato=10 e sigma=1 e calcolare
il loro rapporto r=x/y. r dovrebbe avere un valore aspettato=1 e sigma=0.141. Per verificarlo
generare 1000 valori di r, immagazzinarli in un array, e calcolarne la media 
e lo scarto quadratico medio tramite due opportune  funzioni. 

NOTA: Per generare numeri casuali con funzione di distribuzione gaussiana potete utilizzare il 
seguente algoritmo approssimato: 
chiamando 12 volte la funzione rand()/(RAND_MAX+1.) si generino 12 numeri, 
i quali avranno una funzione di distribuzione uniforme fra 0 e 1;
Sommando i 12 numeri si otterra' un numero con funzione di 
distribuzione approssimativamente gaussiana con  valore aspettato 6 e sigma 1. 
Sottraendo 6 a questo numero si ha un generatore di numeri con funzione di distribuzione di gauss, 
valore aspettato 0 e  sigma 1.
Da questo si puo' ottenere un numero casuale x  con valore aspettato=mu e sigma=s 
mediante la trasformazione : x=g*s+mu dove g e' il numero casuale con mu=0 e sigma=1.

 
3 - Si consideri un punto materiale di massa m, in grado di muoversi
lungo una guida orizzontale con velocita' iniziale v_0.
Il punto perde velocita' a causa dell'attrito e, dopo un certo tempo,
si arresta. Considerando che F_a = - mu*m*g = m*a e che
il moto e' uniformemente ritardato, scrivere un programma che
acquisisca dall'utente i valori m, v_0, mu (si assuma g = 9.81) 
e l'ampiezza dell'intervallo temporale dt su cui integrare,
e che quindi visualizzi la posizione e la velocita' del punto
per successivi intervalli dt, fino all'arresto del punto stesso.