dipersio
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Curriculum Vitae (English)
(pdf, en, 825 KB, 27/02/25)
Curriculum Vitae (Italiano)
(pdf, it, 825 KB, 27/02/25)
Luca Di Persio si occupa di:
Le sue pubblicazioni si collocano su riviste dedicate all'analisi stocastica: tanto da punto di vista esclusivamente teorico, quanto in relazione a possibili applicazioni in ambiti eterogenei. Nel medesimo ambiente si inserisce la sua attività congressuale, dal punto di vista dell'organizzazione, così come in riferimento alla partecipazione come invited speaker, in consessi di rilievo internazionale. La sua attività didattica, che si esplica anche nell'organizzazione di mini corsi tematici in ambito stocastico, è principalmente rivolta alla Teoria
della Probabilità, ivi compresi i metodi statistici per l'analisi di serie storiche. In particolare Luca Di Persio è responsabile del percorso didattico in Finanza Matematica ( Laurea Magistrale in Matematica ) e ha tenuto/tiene i corsi di Probabilità, Sistemi Stocastici, Equazioni Differenziali Stocastiche, Finanza Matematica. Nel novero degli interessi e degli insegnamenti del docente, vi sono gli aspetti, tanto teorici quanto applicativi, caratterizzanti l'apprendimento automatico e la modellistica via reti neurali.
Il docente è:
Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 43.
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Di seguito sono elencati gli eventi e gli insegnamenti di Terza Missione collegati al docente:
| Argomento | Descrizione | Area di ricerca |
|---|---|---|
| Agenti intelligenti | L'area di ricerca degli agenti intelligenti si occupa di progettare e sviluppare entita' autonome in grado di percepire, comprendere ed interagire con l'ambiente in cui gli agenti operano. Alcuni degli argomenti di tale area di ricerca sono: pianificazione delle azioni, apprendimento, ragionamento in condizioni di incertezza. |
Intelligenza Artificiale
Distributed artificial intelligence |
| Analisi stocastica | Analisi stocastica, teoria delle equazioni differenziali stocastiche finito/infinito dimensionali, sistemistocastici di particelle interagenti, con applicazioni alla Finanza Matematica. |
Metodi e modelli matematici
Stochastic analysis |
| Previsioni stocastiche alimentati dai dati | La "Previsione Stocastica Guidata dai Dati" si concentra sull'integrazione dell'analisi stocastica con metodi data-driven per migliorare la precisione predittiva in sistemi governati da processi casuali. Utilizzando modelli stocastici, come equazioni differenziali stocastiche e serie temporali con componenti di rumore, e calibrandoli attraverso il machine learning su dati osservati, questo campo mira a produrre previsioni probabilistiche robuste. Le applicazioni includono sistemi dinamici in finanza, climatologia ed energia, dove una quantificazione accurata dell’incertezza è essenziale per l'affidabilità delle previsioni e la valutazione del rischio. |
Sistemi informativi ed analisi dei dati
Stochastic Differential Equations |
| Sistemi Multiagente | L'area di ricerca dei sistemi multiagente si occupa di progettare e sviluppare sistemi in cui agenti intelligenti interagiscono tra loro, con l'ambiente e con persone. Questa area di ricerca si folalizza sull'interazione ed integrazione di tecniche di soluzione relative a pianificazione per sistemi multi-agente, apprendimento statistico, apprendimento per rinforzo in sistemi multi-agente e teoria dei giochi. |
Intelligenza Artificiale
Distributed artificial intelligence |
| Carica | Organo collegiale |
|---|---|
| componente | Collegio dei Docenti del Dottorato Interateneo in Matematica - Dipartimento Informatica |
| componente | Collegio Didattico di Informatica - Dipartimento Informatica |
| componente | Collegio didattico di Matematica e Data Science - Dipartimento Informatica |
| Comitato scientifico del corso di aggiornamento in informatica ambientale - Dipartimento Informatica | |
| componente | Consiglio del Dipartimento di Informatica - Dipartimento Informatica |
| componente senza diritto di voto | Consiglio della Scuola di Dottorato di Ateneo |
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