mercoledì,
Ore 14.30
- 17.00,
Complesso Universitario (Vicenza), piano 3, stanza
Le date dei ricevimenti durante le sessioni d'esame sono indicate nelle pagine web dei relativi insegnamenti.
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: 63.
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Di seguito sono elencati gli eventi e gli insegnamenti di Terza Missione collegati al docente:
Argomento | Descrizione | Area di ricerca |
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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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