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Direttore Vicario: Prof. Gabriele Grillo
Responsabile Gestionale: Dr.ssa Franca Di Censo

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Prossimi Seminari

  • Deep Learning meets Parametric Partial Differential Equations
    Gitta Kutyniok, Institute of Mathematics, Technische Universität Berlin (DE)
    giovedì 16 luglio 2020 alle ore 14:00, Online seminar: https://mox.polimi.it/elenco-seminari/?id_evento=1977&t=763724

Seminari Passati

  • Quantum Feynman-Kac formula using Boolean quantum stochastic calculus
    Anis Ben Ghorbal, Greifswald University and Politecnico di Milano
    martedì 6 aprile 2004 alle ore 14:30, Aula seminari III piano
    ABSTRACT
    R. L. Hudson, P. D. F. Ion and K. R. Parthasarathy in an earlier paper 1982 construct a dilation of a self adjoint contraction semigroup which consists of a unitary evolution. Using Boson and Fermion second
    quantization respectively on Boson and Fermion Fock space they obtain a quantum Feynman-Kac formula. In this talk we shall describe a new method constructing such unitary evolutions having the same properties.
  • Equivalenza tra una formulazione variazionale via Monge-Kantorovich e la ricerca di misure minimali invarianti
    Maria Stella Gelli, Università di Pisa
    martedì 6 aprile 2004
  • Uniqueness as a generic property for some one-dimensional segmentation problem
    Tommaso Boccellari, Politecnico di Milano
    martedì 6 aprile 2004
  • UNO SCHEMA SEMI-LAGRANGIANO PER IL MOVIMENTO SECONDO CURVATURA MEDIA
    Maurizio Falcone, Univ. Roma 1
    lunedì 5 aprile 2004 alle ore 14:30, Aula Seminari MOX - 6° piano dip. di Matematica
    ABSTRACT
    Gli schemi semi-Lagrangiani sono delle interessanti estensioni del metodo di Courant--Isaacson--Rees per le leggi di conservazione che permettono di utilizzare grandi passi in tempo pur mantenendo una buona accuratezza della approssimazione. L'idea di fondo di questi metodi è quella di integrare numericamente l'equazione lungo le caratteristiche a partire da ogni nodo di una griglia spaziale per un passo in tempo $\Delta t$. La soluzione viene allora calcolata accoppiando un metodo numerico per le equazioni differenziali ordinarie (per localizzare il piede della caratteristica) con una formula di interpolazione (per calcolare il valore nel piede della caratteristica che, in generale, non coinciderà con un nodo della griglia). Anche se questi metodi sono generalmente usati per i problemi del primo ordine, possono anche essere utilizzati nello studio di problemi del secondo ordine attraverso una interpretazione probabilistica basata sulla formula di Feynman-Kac. In questa interpretazione le caratteristiche sono traiettorie di processi di diffusione degeneri.
    Il seminario presenterà le principali proprietà di questi metodi nella approssimazione del movimento secondo curvatura media mostrando come l'approssimazione semi-Lagrangiana sia consistente, monotona e produca soluzioni accurate anche per grandi passi in tempo. Verranno presentati test in $R^2$ ed in $R^3$.
  • On Highly Dispersive Partial Differential Equations
    Peter Markowich, Universität Wien (Vienna, Austria)
    lunedì 5 aprile 2004 alle ore 17:00, Dipartimento di Matematica - Politecnico di Milano - Via Bonardi 9 - Milano - Aula Seminari VI piano
    ABSTRACT
    Partial differential equations with highly oscillatory solutions occur in many areas of science like quantum mechanics and acoustics, with important spin-offs to semiconductors, nanotechnology and low-temperature physics. These equations pose a great challenge to mathematical and numerical analysis. Recently a new mathematical technique has been developed to treat highly oscillatory PDEs, namely Wigner transforms. They allow deep new insights into high-frequency asymptotics. The state-of-the-art is reported in the lecture, with emphasis on applications in Bose­Einstein condensation.
  • Viaggi nel tempo: le nuove frontiere della fisica
    F. De Felice, Univ. di Padova
    venerdì 2 aprile 2004 alle ore 12:30, Aula B.21
  • Il processo gaussiano inverso normalizzato nei processi di mistura
    Dott. Antonio Lijoi, dell Universita degli Studi di Pavia
    giovedì 1 aprile 2004 alle ore 11:00, Aula B55
    ABSTRACT
    Nel seminario viene presentata una particolare misura di probabilita'aleatoria ottenuta normalizzando gli incrementi di un processo gaussiano inverso. Tale misura di probabilita' aleatoria definisce una distribuzione iniziale per l'inferenza bayesiana nonparametrica. Si
    dimostra che essa gode di proprieta' analoghe a quelle del processo di Dirichlet e vengono evidenziati i vantaggi derivanti dal suo
    impiego nei modelli mistura gerarchici. Nell'ipotesi che le osservazioni
    siano scambiabili, e' possibile ottenere una rappresentazione delle
    leggi predittiva ed una caratterizzazione della distribuzione finale del
    processo gaussiano inverso normalizzato. Infine vengono illustrate due
    applicazioni a misture di normali allo scopo di effettuare un confronto
    diretto con il processo di Dirichlet: la prima fa riferimento a dati
    simulati e la seconda riguarda il ben noto data set sulle velocita'
    relative delle galassie.
  • Algorithms for Reconstructing Shapes from Support-Type Function
    Richard Gardner, Western Washington University
    lunedì 29 marzo 2004 alle ore 17:00, Dipartimento di Matematica - Politecnico di Milano