Students

Bachelor degree

• Giovanni Acerbi: Studio delle analogie fra somma e minimo di variabili aleatorie

• Sara Ambrosi: Alcune applicazioni di modelli di Markov nascosti

• Eleonora Basilico: Stimatori della dimensione intrinseca a confronto

• Giulio Benigni: Approssimazione di Cox-Ross-Rubinstein alle formule di Black e Scholes ed alcune conseguenze

• Samuele Biscaro: A Non-commutative Extension of the Sewing Lemma with Applications to Quantum Mechanics

• Giuseppe Bruno: La curva di Peano come Rough Path e applicazioni

• Francesco Caporali: Reti neurali profonde:capacità di approssimazione e convergenza a processi gaussiani

• Arianna Carelli: Dal problema di massimo accoppiamento al problema di trasporto ottimo: due generalizzazioni del problema di assegnamento

• Leonardo Cito: Metodi di stima dell’indice di Hurst del moto browniano frazionario

• Mario Correddu: The random Euclidean minimum spanning tree

• Riccardo Daluiso: Quantum Walk e applicazioni

• Vittorio D’Onofrio: Sinkhorn’s algorithm for optimal transport problem

• Giacomo Lagomarsini: Algoritmi per il problema di assegnamento ottimo nel caso di costo concavo su un intervallo

• Federico Lazzeri: Algorithms for manifold learning and analysis of their stability

• Cecilia Marchi: Un metodo Markov Chain Monte Carlo: il campionamento di Gibbs

• Vincenzo Mariani: Γ−convergence and large deviations

• Francesco Mattesini: Regularity Problems for Young Differential Equations

• Davide Orecchioni: Il problema del matching aleatorio per potenze negative della distanza euclidea

• Emanuele Pardini: Il problema dei momenti e una sua applicazione statistica

• Alessandro Pinzi: Random optimal transport problems: two and three marginal distributions

• Potito Sgarro: Dinamica delle cellule tumorali

• Massimo Sorella: Convergenza per p-mediane di variabili aleatorie

Master degree

• Francesco Caporali: Student-t processes as infinite-width limits of posterior Bayesian Neural Networks

• Arianna Carelli: Primal and dual representations for systemic risk measures: a theoretical and a deep learning approach

• Vittorio D’Onofrio: Kernel convergence theorems and Graph Neural Networks in the infinite width limit

• Cosimo Martini: Legami tra ResNet ed equazioni differenziali di Young

• Andrea Basteri: Quantitative Convergence of Randomly Initialized Wide Deep Neural Networks Towards Gaussian Processes

• Mattia Francesco Cimorelli: Random Forests and Applications

• Gabriele Bocchi: Concentration inequalities for empirical measures of mean field problems and weak convergence of their oscillations

• Filippo Quattrocchi: Quantization of Probability Measures and the Import-Export Problem

• Federico Dragoni: Stochastic Optimal Control and Machine Learning Techniques for Portfolio Optimization problems

• Davide La Manna: Neural Tangent kernel for approximate binarized neural network architecture

• Dario La Torre: Groupmax neural network and their wide limit at random initialization

• Francesco Mattesini: Asymptotics of Transportation Cost for Occupation Measures of Fractional Brownian Motion

• Simone Rotundo: Teorema di Hörmander in versione infinito-dimensionale e applicazioni ai tassi di interesse

• Umberto Corti: Metodi per la community detection e applicazioni

• Sara Golfieri: An approach to detect fair prices of exotic options: the optimal transport under marginal martingale constraints

• Eni Musta: Malliavin Calculus with Applications to Statistical Inference

Collaborators