peretti
univrit
lunedì,
Ore 14.30
- 16.00,
Complesso Universitario (Vicenza), piano 3, stanza 4
Le date dei ricevimenti durante le sessioni d'esame sono indicate nelle pagine web dei relativi insegnamenti.
CV [english]
(pdf, en, 197 KB, 28/03/23)
CV [italiano]
(pdf, it, 213 KB, 28/03/23)
Professore associato di Matematica all'Università di Verona dal 2007. In precedenza è stato professore associato all'Università di Milano-Bicocca dal 1998 al 2006 e ricercatore all'Università di Verona dal 1988 al 1998. Si è laureato in Matematica all'Università di Padova e ha svolto poi un periodo di studio presso il Numerical Optimization Centre dell'Hatfield Polytechnic (UK). Si è occupato inizialmente di metodi per la decomposizione di matrici e di metodi dell'ottimizzazione, con implementazione sul sistemi paralleli a memoria distribuita. Successivamente si è dedicato allo studio di teoria e metodi di ottimizzazione non differenziabile.
Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 2.
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| Corso | Nome | Crediti totali | Online | Crediti del docente | Moduli svolti da questo docente |
|---|---|---|---|---|---|
| Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] | Matematica (2024/2025) | 9 |
|
9 | |
| Laurea in Economia e innovazione aziendale [L-18] | Modelli matematici per le decisioni economico-aziendali (2024/2025) | 9 |
|
4,5 |
Di seguito sono elencati gli eventi e gli insegnamenti di Terza Missione collegati al docente:
| Argomento | Descrizione | Area di ricerca |
|---|---|---|
| JEL C61 - Metodi di ottimizzazione; Modelli di programmazione matematica; Analisi dinamica | Teoria e metodi per problemi di ottimizzazione. Programmazione lineare e programmazione matematica. Modelli di ottimizzazione vettoriale e dualità. Applicazioni economiche ai problemi di scelte di investimento ottimale in condizioni di incertezza. Ottimizzazione di portafoglio. Stima dei parametri di modelli finanziari in ottica risk-neutral e calibrazione dei modelli. Ottimizzazione stocastica per la ricerca di stimatori di volatilità di semimartingale con salti |
Metodi quantitativi per l’economia
Mathematical Methods; Programming Models; Mathematical and Simulation Modeling |
| MSC 49M37 - Metodi di programmazione non lineare | Metodi per la risoluzione di problemi di ottimo vincolato/non vincolato con funzioni non lineari. Metodi di tipo gradientale. Metodo del gradiente coniugato. Metodi Newton-type. Metodi quasi-Newton. Metodi di penalizzazione. Metodi Interior Point. Studio del caso differenziabile e del caso non differenziabile. Ottimizzazione multiobiettivo. Studio e sperimentazione numerica dei metodi in questione su problemi di test e problemi applicativi reali. |
Metodi quantitativi per l’economia
Numerical methods |
| MSC 65K05 - Modelli di programmazione matematica | Metodi e algoritmi, anche di natura numerica, per la risoluzione di un problema di massimizzazione/minimizzazione di una funzione scalare obiettivo in presenza di vincoli di uguaglianza/disuguaglianza. Oltre alle tecniche classiche che assumono la differenziabilità (prima e seconda) delle funzioni, studio di metodi in presenza di funzioni non differenziabili. |
Metodi quantitativi per l’economia
Mathematical programming, optimization and variational techniques |
| MSC 90C05 - Programmazione lineare | Metodi e algoritmi, anche di natura numerica, per la risoluzione di un problema di programmazione lineare, cioè un problema di programmazione matematica nell'ipotesi che le funzioni obiettivo e di vincolo siano lineari. Metodo del simplesso e sue generalizzazioni. |
Metodi quantitativi per l’economia
Mathematical programming |
| MSC 90C30 - Programmazione non lineare | Metodi e algoritmi, anche di natura numerica, per la risoluzione di un problema di programmazione matematica specificamente non lineare, cioè con funzioni obiettivo e di vincolo non lineari. |
Metodi quantitativi per l’economia
Mathematical programming |
| MSC 90C46 - Condizioni di ottimalità e dualità | Condizioni di ottimalità per problemi di estremo vincolato e non vincolato: condizioni sufficienti e condizioni necessarie nel caso differenziabile e relativamente a particolari tipologie di funzioni non differenziabili. Analisi nello spazio immagine: condizioni sufficienti e condizioni necessarie di ottimalità per problemi di ottimo vincolato non convessi e/o non differenziabili. Condizioni di regolarità e qualifica dei vincoli per problemi di ottimo scalare e vettoriale. |
Metodi quantitativi per l’economia
Mathematical programming |
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