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Matematica per l'Ambiente

L'interesse di questo gruppo è prevalentemente orientato all'osservazione dell'ambiente e degli elementi caratterizzanti il clima e allo studio diagnostico e prognostico di processi naturali e antropici ad essi connessi.

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Modelli e metodi computazionali per l'elaborazione di segnali, immagini e metodi statistici per l’analisi di dati complessi ad alta dimensione

Il progetto si focalizza verso aspetti teorici e applicativi dell'analisi e elaborazione matematico-statistica di segnali, immagini, video e dati multidimensionali e verso lo sviluppo di nuovi metodi statistici e del relativo software per la data science.

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Analisi qualitativa e numerica di modelli differenziali e stocastici per le applicazioni

Questa linea di ricerca si occupa di modellistica, analisi qualitativa e analisi numerica di sistemi di equazioni alle derivate parziali che intervengono nelle applicazioni: fluidi reagenti in mezzi porosi (danneggiamento dei monumenti), flussi biologici, controllo e ottimizzazione di sistemi complessi, analisi di sistemi caratterizzati da un gran numero di individui (dinamica delle folle, traffico veicolare, sistemi sociali, sistemi biologici).

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Ottimizzazione, Matematica Discreta e Scienza delle Decisioni.

Il progetto si interessa della Teoria, dei Metodi e delle Applicazioni Reali dell'Ottimizzazione Discreta, dell' Ottimizzazione Finito-Dimensionale e della Matematica Discreta e del modo in cui quest'ultima interagisce con le prime.

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Modelli matematici e simulazione numerica della materia fluida, classica e quanto-relativistica

Questa linea di ricerca si occupa di modelli matematici e simulazione numerica per sistemi particellari e fluidi in condizioni classiche, quantistiche e relativistiche. In particolare la dinamica dei fluidi (ideali, viscosi, non-Newtoniani, etc.) e' studiata a tutte le scale di interesse applicativo: dalla cosmologia, all'ingegneria e all'ambiente, dalla bio-fluidica alle scale elettroniche, nucleari e subnucleari.

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Bioinformatica e biologia computazionale

Usiamo tecniche matematiche, statistiche e computazionali come supporto alla comprensione di fenomeni biologici complessi. Gli studi possono essere fini alla conoscenza in se oppure essere legati ad una o più patologie dell'organismo umano nel qual caso la modellistica spesso si pone come obiettivo quello di individuare un nuovo metodo diagnostico oppure di ottimizzare il protocollo di un regime terapeutico esistente.

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