Curriculum

Fabio Durastante
Dottorando in Informatica e Matematica del Calcolo presso Università dell'Insubria
Rome Area, Italy | Research
Esperienza
Dottorando in Informatica e Matematica del Calcolo (2014 - Presente)
Università degli Studi dell'Insubria
Educational, 501-1000, Ricerca

Il Dottorato in Informatica e Matematica del Calcolo ha come scopo primario la formazione post-laurea di studiosi e ricercatori che fornisca loro competenze di frontiera su specifici temi di ricerca. Questi soggetti saranno in grado di condurre, gestire e divulgare attività di ricerca teorica e/o applicata a livello internazionale, saranno in grado di elaborare complessi modelli matematici orientati alla definizione e allo sviluppo di sistemi di Information Technology (IT), di sviluppare applicazioni IT innovative e trasferirne le tecnologie coinvolte al settore privato, contribuendo anche a rafforzare il ruolo delle imprese italiane nel contesto economico globale. Il dottorato enfatizza un approccio interdisciplinare che al giorno d'oggi permea la maggior parte delle ricerche avanzate. Particolare attenzione è riservata alla formazione non solo specialistica ma anche interdisciplinare dei dottorandi, in considerazione dell'enorme pervasività dell'Informatica e della Matematica del Calcolo in tutti i settori produttivi e sociali, ma anche delle particolari competenze ed esperienze di ricerca che costituiscono altrettanti punti di forza del suo Collegio Docenti.

Certificazioni
Certificazione Ente Da A
1 First Certificate in English University of Cambridge (ESOL Examinations) Giugno 2008 presente logo
2 Game Theory Stanford University & The University of British Columbia Febbraio 2013 presente 0d64519
3 Linear and Discrete Optimization École Polytechnique Fédérale de Lausanne Aprile 2013 presente 0d64519
4 Computing for data analysis Johns Hopkins University Ottobre 2013 presente 0d64519
5 Gamification  University of Pennsylvania Marzo 2015 presente  0d64519
6 University Teaching 101 Johns Hopkins University Maggio 2015 presente  0d64519
7 Getting Started With Python University of Michigan Novembre 2015 presente 0d64519
8 Quantitative Biology Workshop MITx Maggio 2016 presente  logoedx
Esami e Corsi
Laurea Magistrale in Matematica
Esame Voto Esame Voto
Complementi di Analisi Matematica 1 (Teoria della Misura) 27 Complementi di Analisi Numerica 1 (Metodi Numerici per l'Approssimazione) 30
Teoria delle Rappresentazioni 1 30 Laboratorio di Calcolo 30
Metodi Numerici per le PDE 30L Lingua Inglese E3 Idoneo
Complementi di Analisi Numerica 2 30 Codifica e Compressione di Segnali e Immagini 29
Complementi di Probabilità 27 Meccanica Analitica e Celeste 30
Complementi di Analisi Matematica 2 (Analisi Funzionale) 30 Metodi Numerici per l'Ottimizzazione 30L
Storia della Scienza 28

Dottorato in Informatica e Matematica del Calcolo

  • Deterministic/probabilistic Dynamical systems with applications to extreme events theory, Prof. Vaienti
  • Joint spectral radius and optimization for subdivision, Prof. M. Charina
  • Introduction to Multigrid, Prof. M. Donatelli
  • Krylov subspace methods for discrete ill-posed problem, Prof. P. Novati
  • Macroscopic and Kinetic Models of Vehicular Traffic Flows, Prof. A. Tosin
  • Exploiting Hidden Structure in Matrix Computations. Algorithms and Applications
    CIME-EMS Summer School in applied mathematics
    June 22 – June 26, 2015 – Cetraro (CS)
    (Scuola seguita con borsa Full Board del CIME)
  • Computational Finance, Prof.dr. Cornelis W. Oosterlee
  • Toeplitz e Localmente Toeplitz come strumenti di indagine spettrale per EDP approssimate, Prof. S. Serra-Capizzano
  • Introduction to Isogeometric Analysis, Prof. C. Manni, Dr. F. Pelosi, Dr. H. Speleers
  • Network analysis, orthogonal polynomials, and Gauss quadrature – L. Reichel
  • Frontiers in Partial Differential Equations Analysis and Solvers
    Summer school supported by the Department of Mathematics F. Casorati (Pavia) and by Fondazione Alma Mater Ticinenis.
    May 22 – 25, 2017
  • Splines and PDEs: Recent Advances from Approximation Theory to Structured Numerical Linear Algebra
    CIME-EMS Summer School in applied mathematics
    July 3 – Jult 7, 2017 – Cetraro (CS)
    (Scuola seguita con borsa PARTIAL GRANT del CIME)

Convegni e Workshop

  1. 17th International Conference on Mathematical Methods, Comptutational Techniques and Intelligent Systems (MAMECTIS ’15), Tenerife, Canary Islands, Spain – January 10-12, 2015
    • Tenuto il talk dal titolo “Interpolant update of preconditioners for sequences of large linear systems
  2. 13th EUROPT Workshop on Advances in Continuous Optimization, 8-10 July, 2015: Edinburgh
    • Tenuto il talk dal titolo “The update of sequences of some incomplete decompositions matrices for preconditioning
  3. Innovation & Growth, a process entangling public and private sectors
    September 17-18, 2015: Auditorium Spazio Como – Como IT
  4. 9th Workshop SDS2016 – Structural Dynamical Systems: Computational Aspects, 14-17 June, 2016: Capitolo, Monopoli, Italy.
    • Presentato il poster dal titolo “Solving mixed classical and fractional partial differential equations Short-memory principle and approximate inverses
  5. Due Giorni di Algebra Lineare Numerica, 16-17 Febbraio, 2016, Como (CO), Italia
    • Tenuto il talk dal titolo “Solving mixed classical and fractional partial differential equations Short-memory principle and approximate inverses
  6. Numerical methods for optimal control problems: algorithms, analysis and applications, Roma, June, 19-23, 2017, Istituto Nazionale di Alta Matematica – INdAM

Pubblicazioni

[1] Durastante, F. Interpolant Update of Preconditioners for Sequences of Large Linear Systems, Mathematical Methods, Computational Techniques and Intelligent Systems (MAMECTIS ’15), (41), pg. 40–47, WSEAS Press (2015).

[2] D. Bertaccini and F. Durastante. “Interpolating preconditioners for the solution of sequence of linear systems”. In: Computers & Mathematics with Applications 72.4 (2016), pp. 1118–1130. issn: 0898-1221. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.camwa.2016.06.023. url: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0898122116303558.

[3]D. Bertaccini and F. Durastante (2017). Solving mixed classical and fractional partial differential equations using short-memory principle and approximate inverses. Numerical Algorithms, 74(4), 1061–1082. https://doi.org/10.1007/s11075-016-0186-8

[4] D. Bertaccini, M. Donatelli, F. Durastante, S. Serra-Capizzano. “Optimizing a multigrid Runge-Kutta smoother for variable-coefficient convection-diffusion equations.” (2016), submitted

[5] D. Bertaccini, M. Popolizio, F. Durastante. “Adaptive updating techniques for the approximation of functions of large matrices” (2016), submitted

[6] S. Cipolla, F. Durastante. “Fractional PDEs Constrained Optimization An optimize-then-discretize approach with L-BFGS and Approximate Inverse Preconditioning” (2017), submitted

[7] D. Bertaccini, F. Durastante. “Limited memory block preconditioners for fast solution of fractional PDEs” (2017), submitted

Libri

[1] D. Bertaccini, F. Durastante. “Iterative Methods and Preconditioning for Large and Sparse Linear Systems with Applications”, Taylor and Francis, 2017, in preparation.

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