Laura Lea Sacerdote

Professore/Professoressa emerito/a

Curriculum Vitae (0.5 MB)

Calcolo delle Probabilità 2 (MFN0344)
Corso di laurea in matematica
Stochastic processes (MAT0037)
Laurea Magistrale (M.Sc.) in Stochastics and Data Science

Temi di ricerche presenti e passate in Probabilità e Statistica:

Equazioni differenziali stocastiche, eventualmente con limiti sule barriere;
Approssimazioni diffusive di processi Markoviani multivariati e dei rispetti tempi di I passaggio;
Trasformazioni spazio-temporali tra processi di diffusione;
Sviluppo di metodi statistci per riconoscere dipendenze ra processi di punto;
Utilizzo delle copule per descrivere proprietà di dipendenza in reti;
Metodi numerici per la soluzione di equazioni differenziali stocastiche e i rispettivi funzionali(funzioni di sopravvivanza, tempi di I passaggio...);
Tempi di I passaggio: problema diretto e inverso( unidimensionale e bidimensionale; singola barriera o striscia);
Stime dei parameti diprocessi di diffusione costretti da bariere;
Processi di diramazione, rispettivi limiti continui e relative estensioni frazionarie;
Modelli neuronali e modelli di reti nervose;
Misure di informazione e rispettivi stimatori.

Study of Stochastic Differential Equations eventually constrained by boundaries;
Diffusion approximations of Multivariate Markov processes and of their first Passage times;
Space time transformations between diffusion processes ;
Development of statistical method to detect dependencies between point processes;
Use of the copulas to describe dependencies properties of networks;
Numerical methods for the solution of stochastic differential equations and of the study of their functional (survival times, first passage times,…);
Direct and inverse first passage time (one-dimensional or two dimensional; single boundary or exit from a strip); Non Markov extension
Estimation problem for the parameters of diffusion processes constrained by boundaries;
Branching processes, their continuous limits and their fractional extensions;
Neuronal models and neural network models;
Information measures and their estimators.
Preferential attachment models; heavy tails features

- Director of the Ph D program in Modeling and Data Science.
- Diractor of the section of Torino of INDAM

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