Dati Personali
Nome: Gaetano Zanghirati
Cittadinanza: Italiana
Indirizzo: Università di Ferrara, Dipartimento di Matematica e Informatica,
via Maciavelli, 30, 44121 Ferrara, Italy
Phone: +39 0532 974784
Fax: +39 0532 974787
E-mail: g.zanghirati@unife.it

Posizioni

2010-oggi
Professore Associato di Analisi Numerica (SSD MAT/08) presso Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università di Ferrara.

1999-2010
Ricercatore di Analisi Numerica (SSD MAT/08) presso Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università di Ferrara.

1998-1999
Post-Doc di Analisi Numerica presso il Dipartmento di Matematica dell'Università di Ferrara.

1996-1998
Due borse di studio del Consorzio Ferrara Ricerche su Metodi matematici per la ricostruzione di immagini mediche da dati SPECT e MRI

1993-1996
Dottorando di Ricerca in Matematica Computazionale e Informatica Matematica presso il Dipartimento di Matematica Pura ed Applicata dell'Università di Padova.
Vincitore della borsa di dottorato (punteggio: 58/60; posizionamento: 2/23).

1991-1992
Allilevo interno presso il Dipartimento di Matematica, dell'Università di Ferrara.

Formazione

1997
Dottore di Ricerca in Matematica Computazionale e Informatica Matematica (esame sostenuto presso l'Università di Napoli).

1991
Laurea in Matematica (110/100 e lode) presso l'Università di Ferrara (Italy)
(tesi: "Congruenze, classi di resti e test probabilistici di primalità")

Scuole estive

1996
Mathematical Models and Inverse Problems, 30 Giugno - 16 Luglio:
Mathematical models and Inverse problems, Prof. I. Galligani, Università di Bologna (Italy).
The Dirichelet to Neumann map and inverse problems, Prof. G. Uhlmann, University of Washington in Seattle (USA).

1994
Numerical Analysis, 3 - 23 Luglio:
Numerical solution of differential equations, Prof. A. Iserles, Cambridge University (UK).
Boundary value methods, Prof. D. Trigiante, Università di Firenze (Italy).

Esperienze

1997-1998
Responsabile del team di sviluppo del software parallelo per il progetto europeo Esprit-PST HPCN (High Performance Computing and Networking) denominato "PALMA" (Parallel Assets and Liabilities MAnagement), in collaborazione con Prometeia Calcolo s.p.a. (Bologna) e SMART s.r.l. (Bologna)

1989-1991
Docente di Matematica e Fisica presso alcune scuole superiori dei Provveditorati agli Studi di Ferrara e Rovigo.


Attività di ricerca

Interessi di ricerca

Metodi e algoritmi numerici per problemi di regolarizzazione liscia, con applicazioni all'ambito della ricostruzione di immagini e dell'apprendimento statistico supervisionato. Algoritmi per problemi di Ottimizzazione Numerica non lineare di grandi dimensioni. Problemi di Ottimizzazione in Apprendimento Statistico. Algoritmi paralleli per problemi di programmazione quadratica di grandi dimensioni. Metodi di proiezione del gradiente per problemi di programmazione quadratica di grandi dimensioni. Metodi paralleli del punto interno per problemi quadratici di grandi dimensioni. Algoritmi paralleli per sistemi non lineari con struttura speciale.

Principali contributi di ricerca

Analisi di algoritmi numerici:
programmazione matematica non lineare (NLP) e applicazione a problemi di intelligenza artificiale; metodi di regolarizzazione per problemi inversi e applicazioni a problemi di ricostruzione di immagini in Medicina, Geofisica e Astronomia.

  • Regolarizzazione liscia e non liscia mediante shearlets multidimensionali per problemi di ottimo vincolato, con applicazioni a problemi inversi provedinenbti dalla ricostruzione di immagini in tomografia computerizzata a regione di interesse (ROI-CT). In collaborazione con Demetrio Labate (Houston University, Texas), Tatiana Bubba (University of Helsinki, FI, e Univ. of Bath, UK), Silvia Bonettini (Univ. Modena e Reggio Emilia).
  • Metodi numerici di proiezione del gradiente scalato, anche a memoria limitata, e algoritmi paralleli del prim'ordine, con applicazioni a problemi di deconvoluyzione e di imaging in microscopia elettronica e implementazione su architetture massicciamente parallele basate su GPU. In collaborazione con R. Zanella (Univ. Ferrara), M. Bertero, P. Boccacci, G. Vicidomini (Univ. di Genova), L. Zanni, F. Porta, R. Cavicchioli (Univ. Modena e Reggio Emilia).
  • Una nuova formulazione del problema primale di addestramento di support vector machines (SVMs) e un nuovo metodo di tipo SQP per la soluzione del problema NLP che ne deriva (collaborazione con il prof. Roger Fletcher, University of Dundee, UK). I risultati sono pubboicati su Acta Numerica 19 (2010). Gli avanzamenti della ricerca sono stati presentati ai congressi internazionali Optimization Techniques for Inverse Problems (Modena, Aprile 2008) e EURO2009 (Bonn, Germania, Luglio 2009).
  • Metodi di inversione congiunta per problemi inversi tridimensionali e applicazioni a problemi di esplorazione Geofisica (relatore di tesi di dottorato di Ambra Giovannini, in collaborazione con Giulio Vignoli, Dipartimento di Geoscienze dell'Università di Padova, e con la prof. Hong Zhang, Argonne National Laboratory - Mathematics and Computer Science Division e Illinois Institute of Technology - Department of Computer Science, Chicago, USA). Alcuni avanzamenti sono stati presentati al congresso mondiale AIP2009 (Vienna, Austria, Luglio 2009).
  • Tecniche di ricostruzione di immagini da dati astronomici per l'osservazione del centro galattico (collaborazione con il Dipartimento di Fisica dell'Università di Ferrara, gruppo di Studi Astronomici del prof. Filippo Frontera). I risultati preliminari sono pubblicati in e sono stati presentati al congresso internazionale Extremesky 2009 (Otranto, Lecce, Ottobre 2009).

Calcolo parallelo:
studio e implementazione di un approccio parallelo alla simulazione Monte Carlo per la modellazione della dinamica molecolare e applicazione a problemi di inquinamento atmosferico; studio e implementazione di un nuovo approccio parallelo alla simulazione stocastica.

  • Studio di un approccio parallelo alla simulazione Monte Carlo per la modellazione della dinamica molecolare, implementazione basata su tecniche di parallelizzazione di tipo MIMD/MPI e applicazione a problemi di inquinamento atmosferico (collaborazione con l'ing. Maurizio Bottoni e il dott. Simone Mantovani, MEEO s.r.l., Ferrara). I risultati sono pubblicati e sono stati presentati al congresso internazionale IIAS 2008 (Baden-Baden, Germania, Ottobre 2008). Il software parallelo ParTHERCONF è utilizzato da MEEO s.r.l. per progetti finanziati da ESA (European Space Agency) e ASI (Agenzia Spaziale Italiana).
  • Un nuovo approccio parallelo al problema della stima stocastica della mescolanza in Genetica delle Popolazioni e parallelizzazione MPI di un codice di simulazione basato sul criterio della verosimiglianza (collaborazione con la dott.ssa Ambra Giovannini, Dipartimento di Matematica dell'Università di Ferrara, con il prof. Guido Barbujani, Sezione di Biologia Evolutiva del Dipartimento di Biologia ed Evoluzione dell'Università di Ferrara, con il prof. Mark Beaumont, University of Reading, UK, e con il dott. Lounés Chikhi, Université Paul Sabatier, Toulouse, France). I risultati sono pubblicati. Il software parallelo ParLEA è liberamente disponibile alla pagina http://dm.unife.it/parlea.

Sviluppo di software matematico:
studio di tecniche in dinamica delle popolazioni.

  • Metodi di simulazione discreta per problemi di diffusione delle epidemie in popolazioni di animali selvatici, basati su automi cellulari o su grafi pesati e programmazione orientata agli oggetti (collaborazione con il dott. Enrico Ganzaroli e il prof. Andrea Corli, Dipartimento di Matematica dell'Università di Ferrara, con il dott. Vittorio Guberti, Food and Agricolture Organization (FAO) sede di Roma, e con il dott. Massimo Fenati, Istituto Nazionale per la Fauna Selvatica del CNR sede di Bologna). Alcuni avanzamenti sono stati presentati al congresso internazionale wANPE08 (Udine, Dicembre 2008). Sono stati sviluppati il codice Matlab EpidemicS, basato sugli automi cellulari, e il codice Java JEpidemicS, basato su grafi pesati.

Altre attività di ricerca:
attività fortemente interdisciplinari, in collaborazione con colleghi italiani e stranieri.

  • Metodi branch-and-cut per il problema bi-obiettivo del commesso viaggiatore con profitti (relatore di tesi di dottorato di Elisa Stevanato, in collaborazione con il prof. Carlo Filippi, Università di Brescia, e con il prof. Juan José Salazar, Università "La Laguna", Tenerife, Spagna).
  • Metodi numerici per sistemi di equazioni differenziali stocastiche e applicazioni nell'ambito della salute dell'uomo (co-relatore di tesi di dottorato di Girolama Notarangelo, in collaborazione con la dott.ssa Margherita Carletti, Università di Urbino, e con la dott.ssa Evelyn Buckwar, Heriot-Watt University, Edinburgh, UK). Sviluppi preliminari sono stati presentati al congresso internazionale wANPE08 (Udine, Dicembre 2008).


Periodi di visita all'estero

2007, da Aprile a Luglio
University of Dundee (UK), Department of Mathematics and Computer Science.
Inviting: Prof. Roger Fletcher

2006, Novembre
University of Groningen (The Netherlands), Neuro-Imaging Center.
Inviting: Prof. Christian Keysers

2006, Novembre
University of Chicago (USA), Toyota Technological Institute.
Inviting: Dr. A. Caponnetto

2006, Gennaio
Agricultural University of China, Beijing (China), Department of Mathematics
Inviting: Prof. Y. Deng

2005, Luglio
University of Dundee (UK), Department of Mathematics and Computer Science.
Inviting: Prof. Roger Fletcher

2005, Maggio
University of Dundee (UK), Department of Mathematics and Computer Science.
Inviting: Prof. Roger Fletcher


Articoli su rivista

  • T.A. Bubba, D. Labate, G. Zanghirati, S. Bonettini,
    Shearlet-based regularized reconstruction in region-of-interest computed tomography,
    Mathematical Modelling of Natural Phenomena 13(4) (2018), pp. 34-52.

  • F. Porta, R. Zanella, G. Zanghirati, L. Zanni,
    Limited-memory scaled gradient projection methods for real-time image deconvolution in microscopy
    Communications in Nonlinear Science and Nmerical Simulation 21(1-3) (2015), pp. 112-127.

  • R. Zanella, G. Zanghirati, R. Cavicchioli, L., Zanni, P., Boccacci, M., Bertero, G. Vicidomini,
    Towards real-time image deconvolution: application to confocal and STED microscopy
    Scientific Reports 3(1) (2013), pp. 2523-1-2523-8.

  • R. Cavicchioli, A. Prearo, R. Zanella, G. Zanghirati, L. Zanni,
    Optimization methods for digital image restoration on MPP multicore architectures,
    Quaderni di Matematica 27 (2012), 93-116. Special issue:
    "Recent Advances in Nonlinear Optimization and Equilibrium Problems: A Tribute to Marco D'Apuzzo",
    a cura di V. De Simone, D. di Serafino, G. Toraldo, Aracne Editrice.

  • R. Fletcher, G. Zanghirati,
    Binary separation and training support vector machines,
    Acta Numerica 19 (2010), Cambridge University Press, UK, pp. 121-158.

  • M.C. Pietrogrande, D. Bacco, N. Marchetti, M. Mercuriali, G. Zanghirati,
    2D autocovariance function for comprehensive analysis of two-way GC-MS data matrix: Application to environmental samples,
    Talanta (2011), pp. 1125-1232.

  • L. Sambo, J.B. Stephen, S. Bonettini, G. Zanghirati, F. Frontera,
    Improving the angular resolution of coded aperture instruments using a modified Lucy-Richardson algorithm for deconvolution,
    Proceedings of Science, vol. PoS(extremesky2009)099 (2009), SISSA, Trieste (Italy), pp. 1-6.

  • A. Giovannini, G. Zanghirati, M.A. Beaumont, L. Chikhi, G. Barbujani,
    A Novel Parallel Approach to the Likelihood-based Estimation of Admixture in Population Genetics,
    Bioinformatics 25(11)(2009), pp. 1440-1441.

  • M. Bottoni, S. Mantovani, G. Zanghirati,
    Numerical Simulations Of Thermal Confinement of Particles in Rarefied Gases with Molecular Dynamics,
    Computational Fluid Dynamics Journal 18(1) (2009), pp. 116-134.

  • G. Frassoldati, L. Zanni, G. Zanghirati,
    New adaptive stepsize selections in gradient methods,
    Journal of Industrial and Management Optimization 4(2) (2008), pp. 299-312.
    Also available at Optimization Online 2007.

  • G. Zanghirati, R. Fletcher,
    Parallel gradient methods for some classes of large-scale nonlinear programming methods,
    Science and Supercomputing in Europe (2008), (P. Alberigo, G. Erbacci, F. Garofalo, S. Monfardini, Eds.), pp. 842-846.

  • M. Bottoni, S. Mantovani, G. Zanghirati,
    Review of Ongoing Developments for Molecular Dynamics Simulation of Thermophoretic Problems,
    Proceedings of the 20th International Conference on Systems Research, Informatics and Cybernetics (July 24-30, 2008, Baden-Baden, Germany),
    IIAS Transactions on Systems Research and Cybernetics 8(1) (2008), pp. 33-42.

  • M. Prato, L. Zanni, G. Zanghirati,
    On Recent Machine Learning Algorithms for Brain Activity Interpretation,
    Proceedings of the 23rd Annual Review of Progress in Applied Computational Electromagnetics, Verona (Italy), March 19-23, 2007,
    Applied Computational Electromagnetics Society Journal 22 (2007), pp. 1939-1946.

  • L. Zanni, T. Serafini, G. Zanghirati,
    Parallel Software for Training Large-Scale Support Vector Machines on Multiprocessor Systems,
    Journal of Machine Learning Research 7 (2006), pp. 1467-1492.

  • T. Serafini, L. Zanni, G. Zanghirati,
    Some improvements to a parallel decomposition technique for training support vector machines,
    Lecture Notes in Computer Science 3666 (2005), pp. 9-17.

  • T. Serafini, G. Zanghirati, L. Zanni,
    Gradient projection methods for quadratic programs and applications in training support vector machines,
    Optimization Methods and Software 20 (2005), pp. 353-378.
    Also available at Optimization Online 2003.

  • T. Serafini, G. Zanghirati, L. Zanni,
    Parallel Decomposition Approaches for Training Support Vector Machines,
    in "Parallel Computing: Software Technology, Algorithms, Architectures and Applications", G.R. Joubert, W.E. Nagel, F.J. Peters and W.V. Walter, Eds.,
    Advances in Parallel Computing 13, Amsterdam, The Netherlands, 2004, pp. 259-266.

  • T. Serafini, G. Zanghirati, L. Zanni,
    Large quadratic programs in training Gaussian support vector machines,
    Rendiconti di Matematica e delle sue Applicazioni, University "La Sapienza", Rome, Series VII, Vol. 23 (2003), pp. 257-275.

  • G. Zanghirati, L. Zanni,
    A parallel solver for large quadratic programs in training support vector machines,
    Parallel Computing 29(4) (2003), pp. 535-551.

  • E. Loli Piccolomini, F. Zama, G. Zanghirati, A.R. Formiconi,
    Regularization methods in dynamic MRI,
    Applied Mathematics and Computation 132 (2002), pp. 325-339.

  • C. Durazzi, V. Ruggiero, G. Zanghirati,
    Solving a special class of discrete optimal control problems via a parallel interior-point method,
    in "Equilibrium Problems and Variational Models" (P. Daniele, F. Giannessi, A. Maugeri, Eds.),
    Kluwer Academic Publishers, Dordrect, The Netherlands, 2003, pp. 141-161.

  • C. Durazzi, V. Ruggiero, G. Zanghirati,
    A Parallel Interior-Point Method for Linear and Quadratic Programs with Special Structure,
    Journal of Optimization Theory and Applications 110(2) (2001), pp. 289-313.

  • A.R. Formiconi, E. Loli Piccolomini, S. Martini, F. Zama, G. Zanghirati,
    Numerical methods and software for functional magnetic resonance images reconstruction,
    Annals of the University of Ferrara 46(suppl.) (2000), pp. 87-102.

  • G. Zanghirati, F. Cocco, G. Paruolo, F. Taddei,
    A Cray T3E implementation of a parallel stochastic dynamic assets and liabilities management model,
    Parallel Computing 26(2000), pp. 539-567.

  • G. Zanghirati,
    Global convergence of nonmonotone strategies in parallel methods for block-bordered nonlinear systems,
    Applied Mathematics and Computation 107 (2000), pp. 137-168.

  • G. Zanghirati, F. Cocco, F. Taddei, G. Paruolo,
    Cray T3E performance of a parallel code for a stochastic dynamic ALM model,
    Lecture Notes in Computer Science 1685, Euro-Par '99 Parallel Processing, Springer, 1999, pp. 1176-1186.

  • G. Zanghirati,
    Some theoretical properties of Feng-Schnabel algorithm for block-bordered nonlinear systems,
    Optimization Methods and Software 10(6) (1999), pp. 783-801.

  • G. Zanghirati,
    Parallel computational experience and dynamic scaling for a class of nonlinear systems,
    in "Numerical Methods in Optimization" (A. Maugeri, E. Galligani, Eds),
    Rendiconti del Circolo Matematico di Palermo 58 (1999), serie II (suppl.),
    pp. 229-246.

  • P. Codecà, L. Biasini, G. Zanghirati,
    Implementazione di tests probabilistici di primalità,
    Annals of the University of Ferrara, Sec. VII, Mathematical Sciences, Vol. XXXVIII (1992), pp. 117-132.


Proceedings

  • T.A. Bubba, F. Porta, G. Zanghirati, S. Bonettini,
    A nonsmooth regularization approach based on shearlets for Poisson noise removal in ROI tomography,
    Elsevier, Recent Trends in Numerical Computations: Theory and Algorithms
    318(1) (2018), pp. 131-152.

  • T.A. Bubba, F. Porta, G. Zanghirati, S. Bonettini,
    The ROI CT problem: a shearlet-based regularization approach,
    IOP Publishing, Proceedings of the 6th International Workshop on New Computational Methods for Inverse Problems 756(1) (2016), pp. 012009-1-012009-6.

  • T.A. Bubba, D. Labate, G. Zanghirati, S. Bonettini, B. Goossens,
    Shearlet-based regularized ROI reconstruction in fan beam computed tomography,
    SPIE, Wavelets and Sparsity XVI 9597(1) (2015), pp. 95970K-1-95970K-11.

  • M. Bottoni, S., Mantovani, G. Zanghirati,
    Review of Ongoing Developments for Dynamics Simulations of Thermophoretic Problems,
    IIAS-Transactions on Systems Rresearch and Cybernetics 8(1) (2008), pp. 33-42.


Altri articoli

  • T.A. Bubba, D. Labate, G. Zanghirati,
    Numerical assessment of the ROI CT problem in fan-beam geometries,
    Applied Inverse Problems, Finnish Inverse Problems Society, Book of abstracts (2015), pp. 202-202.

  • M.C. Pietrogrande, M. Mercuriali, N. Marchetti, L. Pasti, D. Bacco, G. Zanghirati, F. Dondi,
    A chemometric approach based on the AutoCoVariance Function for handling complex signals from environmental monitoring,
    TIES, International Environmetrics Society, University of Bologna, Book of Abstracts 2009, pp. 83-93.

  • T. Serafini, L. Zanni, G. Zanghirati,
    Parallel training of Large-Scale Kernel Machines,
    in "Science and Supercomputing at CINECA", Report 2005 (2006), Bologna, Italy, pp. 415-419.

  • T. Serafini, L. Zanni, G. Zanghirati,
    Training Support Vector Machines on Parallel Architectures,
    in "Science and Supercomputing at CINECA", Report 2003 (2004), Bologna, Italy, pp. 391-394.

  • C. Durazzi, V. Ruggiero, G. Zanghirati,
    Some Applications via a Parallel Interior-Point Method,
    in "Science and Supercomputing at CINECA", Report 2001 (2002), Bologna, Italy, pp. 418-424.

  • E. Loli Piccolomini, F. Zama, G. Zanghirati, A. R. Formiconi, S. Martini,
    MRItool: a MATLAB tool for functional Magnetic Resonance Images reconstruction,
    Monograph n. 2, COFIN '97 MURST Project "Numerical Analysis: Methods and Mathematical Software", Monograf, Bologna, Italy, 2000, 40pp..

  • G. Zanghirati,
    Uso della decomposizione ai valori singolari nella compressione di immagini digitali,
    Quaderni di Matematica Applicata 11 (1993), University of Ferrara, Ferrara, Italy, pp. 1-11.

  • G. Zanghirati,
    Metodi paralleli per problemi di programmazione quadratica con vincoli di uguaglianza,
    Quaderni di Matematica Applicata 12 (1995), University of Ferrara, Ferrara, Italy, pp. 27-43.

  • G. Zanghirati,
    Convergenza quadratica locale di metodi paralleli quasi-Newton per sistemi di equazioni non lineari bordati a blocchi,
    Atti dell'Accademia delle Scienze dell'Istituto di Bologna, Classe di Scienze Fisiche, anno 283, serie V, n. 7 (1996), pp. 41-66.

  • G. Zanghirati,
    Metodi paralleli per sistemi di equazioni non lineari bordati a blocchi,
    Ph.D. Thesis (in Italian), Department of Pure and Applied Mathematics, University of Padua (1997), Padua, Italy.

  • G. Zanghirati,
    Metodi paralleli per sistemi di equazioni non lineari bordati a blocchi,
    Bollettino U.M.I. 8(suppl.) (1998), pp. 205-208.

  • G. Zanghirati, V. Ruggiero,
    A Cray T3D numerical experience on block bordered nonlinear systems,
    Science and Supercomputing at CINECA, Report '97 (1998), pp. 570-586.

  • A. Guizzardi, P. Paruolo, G. Zanghirati,
    Stochastic simulation of models for expected asset returns based on neural networks: a parallel experience,
    Science and Supercomputing at CINECA, Report '97 (1998), pp. 225-227.


Libri

Monografie

  • E. Loli Piccolomini, F. Zama, G. Zanghirati, A. R. Formiconi, S. Martini,
    MRItool: a MATLAB tool for functional Magnetic Resonance Images reconstruction,
    Monograph n. 2, MURST COFIN '97 Project "Numerical Analysis: Methods and Mathematical Software", Ferrara, Italy, 2000.


Rapporti tecnici

  • R. Cavicchioli, A. Prearo, R. Zanella, G. Zanghirati, L. Zanni,
    Iterative optimization methods for efficient image restoration on multicore architectures, Technical Report 373, Department of Mathematics, University of Ferrara, Italy (2011)

  • G. Frassoldati, L. Zanni, G. Zanghirati,
    New Adaptive Stepsize Selections in Gradient Methods,
    Technical Report 77, Department of Pure and Applied Mathematics "G. Vitali", University of Modena and Reggio Emilia, Italy (2007).

  • E. Galligani, V. Ruggiero, G. Zanghirati,
    Splitting methods for nonlinear diffusion filtering,
    Technical Report 73, Department of Pure and Applied Mathematics "G. Vitali", University of Modena and Reggio Emilia, Italy (2005).

  • T. Serafini, G. Zanghirati, L. Zanni,
    Gradient Projection Methods for Quadratic Programs and Applications in Training Support Vector Machines,
    Technical Report 48, Department of Pure and Applied Mathematics "G. Vitali", University of Modena and Reggio Emilia, Italy (2005).

  • G. Zanghirati, L. Zanni,
    Variable Projection Methods for Large Quadratic Programs in Training Support Vector Machines,
    Technical Report 339, Department of Mathematics, University of Ferrara, Italy (2003).

  • G. Zanghirati, L. Zanni,
    Large Quadratic Programs in Training Gaussian Support Vector Machines,
    Technical Report 320, Department of Mathematics, University of Ferrara, Italy (2002).

  • A.R. Formiconi, E. Piccolomini, F. Zama, G. Zanghirati,
    Regularization of constrained dynamic magnetic resonance imaging.
    Technical Report 270, Department of Mathematics, University of Ferrara, Italy (1998).



Software


  • SGP-dec - Scaled Gradient Projection technique for image deconvolution v. 1.0 (2011)
    R. Cavicchioli, R. Zanella, G. Zanghirati, L. Zanni
    Disponibile all'indirizzo www.unife.it/prisma/software
    Descrizione. SGP-dec è un pacchetto Matlab per la deconvoluzione di immagini bi- e tri-dimensionali affette da rumore poissoniano. Seguendo un approccio di massima verosimiglianza, SGP-dec calcola un'immagine deconvoluta arrestando precocemente l'algoritmo SGP di proiezione del gradiente scalato per la soluzione del problema di ottimizzazione proveniente dalla minimizzazione della divergenza di Kullback-Liebler generalizzata fra l'immagine disturbata e l'immagine osservata.

  • PGPDT - Parallel Gradient-Projection-based Decomposition Technique (2006)
    T. Serafini, L. Zanni, G. Zanghirati
    Disponibile all'indirizzo dm.unife.it/gpdt
    Descrizione. PGPDT è la versione parallela del software GPDT scritto in C++. Questa versione è progettata per architetture multiprocessore a memoria distribuita e condivide con la versione scalare la metodologia di soluzione, basata sulla decomposizione del problema e sui metodi di proiezione del gradiente.

  • GPDT - Gradient-Projection-based Decomposition Technique (2005)
    T. Serafini, L. Zanni, G. Zanghirati
    Disponibile all'indirizzo dm.unife.it/gpdt
    Descrizione. GPDT è un codice C++ progettato per addestrare Support Vector Machines (SVMs) di grandi dimensioni per la classificazione binaria in ambienti scalari. Esso utilizza una nota tecnica di decomposizione del problema per separare il problema di programmazione quadratica (QP) delle SVM in una successione di sottoproblemi QP più piccoli, ognuno di quali può essere risolto mediante opportuni metodi di proiezione del gradiente (GPM). I metodi GPM attualmente implementati sono il Metodo a Proiezione Variabile Generalizzato (GVPM) ed il Metodo di Dai-Fletcher (DFGPM).
    Il software è disponibile anche nel sito ufficiale dei pacchetti per di Machine Learning mloss.org ed è stato selezionato per l'inclusione in altri pacchetti software ampiamente diffusi, quali il toolbox Matlab SHOGUN.

  • ParLEA - Parallel Likelihood-based Estimation of Admixture. Version 0.2 (2008)
    A. Giovannini, G. Zanghirati, M. Beaumont, L. Chikki, G. Barbujani
    Disponibile all'indirizzo dm.unife.it/parlea
    Descrizione. Stimare la mescolanza genetica delle popolazioni è un compito difficile, che però si è dimostrato di notevole rilevanza in molte applicazioni nel campo della Biologia evolutiva e di conservazione. Sfortunatamente, allo stato attuale, gli approcci probabilistici sono computazionalmente molto pesanti. La capacità di sfruttare efficacemente la potenza dei moderni sistemi multiprocessore può quindi avere un impatto positivo sulle simulazioni basate su metodi Monte Calro per la modellazione della mescolanza. Parallel LEA, scritto in C++ e basato su MPI, è un nuovo approccio parallelo per stimare la mescolanza genetica sulla base della funzione di verosimiglianza.

  • JEpidemicS - a Java tool for epidemic spread simulation through distance-dependent probabilities. Version 0.9beta (2010)
    E. Ganzaroli, A. Corli, G. Zanghirati.
    Descrizione. Il software è progettato principalmente per la simulazione della diffusione di epidemie di febbre suina africana (ASF) in ampie zone geografiche e a medio-lunghe distanze. Esso utilizza una struttura multistrato basata su grafi e segue il paradigma di programmazione orientato agli oggetti, allo scopo di ottenere la massima flessibilità estendibilità facilità di manutenzione e connettività con al tri pacchetti software già disponibili. Il codice è implementato in linguaggio Java per assicurare la massima portabilità su un ampio numero di differenti piattaforme hardware/software, senza la necessità di alcun adattamento del codice stesso. L'intero progetto è sviluppato usando librerie open-source e database di pubblico dominio di mappe terrestri. Esso permette all'utente di impostare manualmente l'insieme dei dati o di caricarli da file esterni. Le simulazioni sono basate su un modello studiato a fondo e permettono all'utente di salvare i risultati in file esterni a scopo di successive analisi statistiche. Il pacchetto differisce da altri strumenti di simulazione per il modello sottostante e per le caratteristiche offerte.
    Questo software è parte di un progetto congiunto per lo studio della diffusione di epidemie e lo sviluppo del codice è stato eseguito in stretta collaborazione con il Dr. V. Guberti. Il progetto è uno sforzo congiunto del Centro di Ateneo "Mathematics for Technology" dell'Università di Ferrara e della Food and Agricolture Organization (FAO) delle Nazioni Unite (UN).

  • EpidemicS - Epidemic Simulator. Version 1.0 (2009).
    E. Ganzaroli, A. Corli, G. Zanghirati.
    Descrizione. Si tratta di un codice Matlab basato su automi cellulari per la simulazione della diffusione di malattie infettive in animali selvatici, come per esempio la febbre suina nei cinghiali. Il progetto è stato sviluppato in stretta cooperazione con il Dr. V. Guberti e il Dr. M. Fenati dell'Istituto Nazionale per la Fauna Selvatica del CNR (INFS-CNR) e con il Centro di Ateneo "Mathematics for Technology" dell'Università di Ferrara.

  • ParTHERCONF - Parallel THERmal CONFinement. Version 0.8 (2008)
    M. Bottoni, S. Mantovani, G. Berdondini, G. Zanghirati.
    Description. È un codice parallelo che descrive lo spostamento, dovuto a forze termoforetiche, di piccole particelle immerse in un dominio pieno di gas e soggetto ad un gradiente di temperatura. Il comportamento delle molecole del gas e la loro interazione con le superfici materiali e con le particelle fluttuanti nel gas sono modellati con metodi statistici di dinamica molecolare, basati sulla "simulazione Monte Carlo diretta" (DSMC). Il caso di molecole poliatomiche che condividono energia fra i modi traslazionali e rotazionali è simulato con il modello Larsen-Borgnakke. Le interazioni di molecole poliatomiche con le pareti materiali è calcolata sulla base del modello di Cercignani-Lampis-Lord. Il codice ha ampie capacità di post-elaborazione per la visualizzazione dei risultati ottenuti.
    Il software è scritto in Fortran 77 con direttive di comunicazione MPI. La versione seriale si chiama THERCONF-2D. Il software non è distribuito gratuitamente: si prega di contattare il Dr. Ing. Maurizio Bottoni per ulteriori informazioni.

  • MRItool - A Matlab tool for functional Magnetic Resonance Image reconstruction. Version 1.0 (2000)
    E. Loli Piccolomini, M. Romagnoli, F. Zama, G. Zanghirati, A.R. Formiconi, S. Martini
    Disponibile all'indirizzo dm.unife.it/mritool
    Descrizione. Questo pacchetto Matlab effettua la ricostruzione di sequenze di immagini di Risonanza Magnetica Funzionale mediante l'approccio delle serie generalizzate. Esso è stato sviluppato nel contesto del progetto Italiano MURST "Analisi Numerica: Metodi e Software Matematico".

  • PALMA - Parallel Assets and Liabilities MAnagement
    by G. Zanghirati and Prometeia Calcolo s.r.l. (1998)
    Descrizione. Si tratta di un codice C++ paralleo sviluppato congiuntamente con SMART s.r.l. e Prometeia Calcolo s.r.l. come progetto Esprit dell'Unione Europea ne ambito dell'azione High-Performance Computing and Networking (HPCN).
    Il pacchetto ha lo scopo di simulare e analizzare la dinamica dei guadagni e delle perdite (assets and liabilities) di bance e altri istituti finanziari, considerando una molteplicità dipossibili impostazioni dei parametri ad un gran numero di scenari temporali indipendenti.


Presentazioni a congressi e conferenze

  • On CT forward operator approximation and applications to limited data CT (with T.A. Bubba),
    SI2018 – SIAM Conference on Imaging Science 2018, International Conference, Bologna (Italy), June 5–8, 2018.

  • Reconstruction from limited data: nonsmooth shearlet regularization in ROI CT (with T.A. Bubba, F. Porta, S. Bonettini),
    22nd Inverse Days, International Conference, Kuopio (Finland), Dec. 14, 2016.

  • The ROI CT problem: a shearlet-based regularization approach (with T.A. Bubba, F. Porta, S. Bonettni),
    NCMIP2016 – 6th International Workshop on New Computational Methods for Inverse Problems, Cachan (France), May 20, 2016.

  • Limited memory scaled gradient projection methods for real-time image deconvolution in microscopy (with F. Porta, R. Zanella, L. Zanni),
    NUMTA2016 – Numerical Computations: Theory and Algorithms, 2nd International Conference, Pizzo Calabro (Vibo Valentia, Italy), June 19–25, 2016.

  • Numerical assessment of the ROI-CT problem in fan-beam geometries (with
    T.A. Bubba, D. Labate),
    AIP2015 - Applied Inverse Problems 2015, Helsinki (Finland), May 25-29, 2015.

  • Shearlets-based regularization in fan-beam ROI-CT problems (with T.A. Bubba, D. Labate, S. Bonettini),
    SPIE2015 - Wavelets and Sparsity XVI, San Diego (California, USA), August 10–12, 2015.

  • Numerical assessment of ROI-CT problem with shearlets-based regularization (with T.A. Bubba, D. Labate, S. Bonettini),
    NETNA2015 – New Trends in Numerical Analysis. Theory, Methods, Algorithms and Applications, Falerna (Cosenza, Italy), June 18–21, 2015.

  • Optimization methods for large-scale deconvolution on HPC architectures with applications in Microscopy (with R. Zanella, F. Porta, L. Zanni),
    SIAM2014 – Numerical methods for inverse problems and image processing, International conference, Taormina (Italy), July 7-10, 2014.

  • Optimization methods for real-time image deconvolution on GPU architectures (with R. Zanella, G. Vicidomini, M. Bertero, P. Boccacci),
    SIAMOPT2014 – SIAM Conference on Optimization 2014, San Diego (California, USA), May 19-22, 2014.

  • First Order Methods for Image Deconvolution in Microscopy (with R. Zanella, G. Vicidomini, L. Zanni),
    SIAMOPT2014 – SIAM Conference on Optimization 2014, San Diego (CA), May 19-22, 2014.

  • Step-length selection in gradient projection methods for large-scale optimization in image processing (with F. Porta, R. Zanella, L. Zanni),
    First Workshop on Optimization for Image and Signal Processing,
    Palaiseau (Paris, FR), November 18-20, 2013.

  • Limited memory scaled gradient projection methods for real-time image deconvolution in microscopy (with F. Porta, R. Zanella, L. Zanni),
    NUMTA2013 – Numerical Computations: Theory and Algorithms, International Conference, Falerna (Cosenza, Italy), June 17–23, 2013.

  • A joint inversion algorithm for image reconstruction (with A. Giovannini),
    SC2011 – Scientific Computing 2011, International Conference, Cagliari (Italy), October 19–23, 2011.

  • Constrained optimization methods for image reconstruction on multicore systems (with R. Zanella, R. Cavicchioli, L. Zanni),
    AFG11 – Austrian-French-German Conference on Optimization 2011, Toulouse (France), September 19–23, 2011.

  • An HPC joint inversion code for image reconstruction (with A. Giovannini),
    AFG11 – Austrian-French-German Conference on Optimization 2011, Toulouse (France), September 19–23, 2011.

  • A novel approach to the joint inversion of loosely connected data (with A. Giovannini, G. Vignoli),
    AIP2009 - International Conference on Applied Inverse Problems, Wien (Austria), July 20-24, 2009.

  • A new look to the primal problem in SVM training (with R. Fletcher),
    EURO2009 - 23rd International Conference on Operational Research, Bonn (Germany), July 5-8, 2009.

  • Improving the angular resolution of coded aperture instruments using a modified Lucy-Richardson algorithm for deconvolution (with L. Sambo, J.B. Stephen, S. Bonettini, F. Frontera),
    Intn. Conf. "The Extreme Sky: Sampling the Universe above 10 keV", poster session, Otranto (Lecce, Italy), October 13-17, 2009.

  • A fully flexible, agent-based model for epidemic spreading in wild animals (with E. Ganzaroli, A. Corli),
    wANPE08 - Intn. Workshop on Analysis and Numerics of Population dynamics and Epidemics models, Udine (Italy), December 15-17, 2008.

  • Modelling external noise in epidemics models of bacteriophage infection (with M. Carletti, G. Notarangelo),
    wANPE08 - Intn. Workshop on Analysis and Numerics of Population dynamics and Epidemics models, Udine (Italy), December 15-17, 2008.

  • Review of ongoing developments for molecular dynamics simulations of thermophoretic problems (with M. Bottoni, S. Mantovani),
    20th Meeting of the IIAS (International Institute for Advanced Studies in Systems Research and Cybernetics), Baden-Baden (Germany), July 24-30, 2008.

  • Separating clusters of points and training SVMs
    (with R. Fletcher),
    International workshop on Optimization Techniques for Inverse Problems, Modena (Italy), April 28-29, 2008.

  • Separating clusters of points (with R. Fletcher),
    plenary opening talk, NA07 - 22nd Biennial Conference on Numerical Analysis, Dundee (UK), June 26-29, 2007.

  • On Adaptive Step-Size Selections in Gradient Methods (with G. Frassoldati, L. Zanni),
    invited talk, ICIAM07 - 6th International Conference on Industrial and Applied Mathematics, Zurich (Switzerland), July 16-20, 2007.

  • On Recent Machine Learning Algorithms for Brain Activity Interpretation (with M. Prato, L. Zanni),
    23rd International Review of Progress in Applied Computational Electromagnetics, Verona (Italy), March 2--5, 2007.

  • Effective large-scale optimization techniques for support vector machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    invited talk, 8th Workshop of the ECRIM Working Group on Matrix Computations and Statistics, Salerno (Italy), September 2-3, 2006.

  • Some properties of gradient-based methods with application to machine learning (with T. Serafini, L. Zanni),
    invited talk, EuroXXI - 21st European Conference on Operational Research, Reykjavik (Iceland), July 2-5, 2006.

  • Large-scale Support Vector Machines: Decomposition and Cascade Approaches (with T. Serafini, L. Zanni),
    invited talk, EuroXXI - 21st European Conference on Operational Research, Reykjavik (Iceland), July 2-5, 2006.

  • On gradient projection-based and other techniques for SVMs training
    invited seminar, China Agricultural University, Beijing (China), January 13, 2006.

  • Splitting methods for nonlinear diffusion filtering (with E.~Galligani, V.~Ruggiero),
    3rd IASC World Conference on "Computational Statistics and Data Analysis", Limassol (Cyprus), October 28-31, 2005.

  • Gradient Projection-Type Quadratic Solvers in Parallel Decomposition Techniques for Support Vector Machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    3rd IASC World Conference on "Computational Statistics and Data Analysis", Limassol (Cyprus), October 28-31, 2005.

  • Some Improvements to a Parallel Decomposition Technique for Training Support Vector Machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    EURO PVM-MPI 2005, 12th European Parallel Virtual Machine and Message Passing Interface Conference, Sorrento (Italy), September 18--21, 2005.

  • Numerical Topics on SVMs Classification (with T. Serafini, L. Zanni),
    workshop "ASTAA Project Meeting 2005", Genova (Italy), May 9-10, 2005.

  • Decomposition techniques and gradient projection methods in training Support Vector Machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    "SIAM Conference on Optimization 2005", Stocholm (Sveden), May 15--19, 2005.

  • On gradient projection-based decomposition techniques for training SVMs on parallel architectures (with T. Serafini, L. Zanni),
    "PASCAL Workshop", Thurnau (Germany), March 16-18, 2005.


Prima del 2005

  • Recent improvements to gradient projection-based decomposition techniques for Support Vector Machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    International Congress "MML04 - Mathematical Methods for Learning 2004", Villa Geno (Como, Italy), June 21-24, 2004.

  • Recent Advances in Parallel Approaches to Large-Scale Support Vector Machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    International Congress ``Scicomp9'', Bologna (Italy), March 23-26, 2004.

  • Nonstandard Training techniques for SVMs (with T. Serafini, L. Zanni),
    workshop "ASTAA Project Meeting 2004", Sestri Levante (Genova, Italy), February 6-7, 2004.

  • Accelerazione della convergenza in metodi del gradiente proiettato per problemi di programmazione quadratica (with T. Serafini, L. Zanni),
    XVII Convegno Nazionale dell'Unione Matematica Italiana, Milano (Italy), September 8-13, 2003.

  • Steplength selections in gradient projection methods for large-scale quadratic programs (with T. Serafini, L. Zanni),
    AIRO Conference 2003, Venezia (Italy), September 2-5, 2003.

  • Parallel Decomposition Approaches for Training Support Vector Machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    International Conference "ParCo2003 - Parallel Computing 2003", Dresda (Germany), September 2-5, 2003.

  • Parallel Training of Support Vector Machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    INdAM International Workshop "OPT2003 – Numerical Methods for Local and Global Optimization", Cortona (italy), July 14-20, 2003.

  • Adaptive Steplength Selections in Gradient Projection Methods for Quadratic Programs (with T. Serafini, L. Zanni),
    NA03 – 20th Biennial Conference on Numerical Analysis, Dundee (UK), June 24-27, 2003.

  • Variable Projection Decomposition Techniques for Large-Scale Support Vector Machines (with T. Serafini, L. Zanni),
    National Congress "CNAN2002 - Analisi Numerica: Stato dell'Arte", Rende (Cosenza, Italy), September 2002.

  • Parallel Solution of Large Quadratic Programs in Training Support Vector Machines (with L. Zanni),
    NATO-ASI Conference on $quot;Learning Theory and Practice", Loeven (Belgium), July 8-19, 2002.

  • Decomposition techniques in training support vector machines: inner QP solvers and parallel approaches (with L. Zanni),
    International Workshop on "Mathematical Diagnostics", Erice (Trapani, Italy), June 17-26, 2002.

  • Decomposition Techniques for Large Quadratic Programs in Training Support Vector Machines (with L. Zanni),
    invited talk at the International Conference APMOD 2002, Milano (Italy), June 17-21, 2002.

  • A Parallel Solver for Large Quadratic Programs in Training Support Vector Machines (with L. Zanni),
    invited talk at the 2002 SIMAI National Conference, Chia (Cagliari, Italy), May 26-31, 2002.

  • Variable Projection Methods for Quadratic Programs in Training Support Vector Machines with Gaussian Kernels (with L. Zanni),
    International Conference "SIAM Meeting on Optimization 2002", Toronto (Canada), May 20-22, 2002.

  • Programmazione quadratica di grandi dimensioni in problemi di apprendimento da esempi (with L. Zanni),
    National Workshop "GNCS2002, Scientific Computing National Group Annual Conference", Ferrara (Italy), February 12-13 2002.

  • Tecniche di decomposizione per l'Ottimizzazione nell'addestramento di SVMs (with L. Zanni),
    National Workshop "Alcune applicazioni e questioni aperte in ottimizzazione non lineare", Modena (Italy), January 23-24, 2002.

  • Large Quadratic Programs in Training Support Vector Machines (with L. Zanni),
    International Workshop on "Numercial Methods for Evolutionary Problems", Peschici (Foggia), September 17-21, 2001.

  • Training Support Vector Machines: a Parallel Approach (with L. Zanni),
    International Conference "Parallel Computing 2001", Napoli (Italy), September 4-7, 2001.

  • Numerical solution of large quadratic programs in training support vector machines with Gaussian kernels (with L. Zanni),
    20th IFIP TC7 Conference on "System Modelling and Optimization", Trier (Germany), July 23-27, 2001.

  • Parallel solution of quadratic programs in training support vector machines (with A. Verri, L. Zanni),
    33rd International Workshop on "High Performance Algorithms and Software for Nonlinear Optimization", Erice (Trapani, Italy), June 30 - July 8, 2001.


(Co)Organizzazione di scuole e conferenze nazionali ed internazionali

  • OIP2016 - Optimization Techniques for Inverse Problems III,
    International Workshop, Modena (Italy), 19-21 Settembre 2016 (con M. Prato, L. Zanni, V. Ruggiero, S. Bonettini).

  • OIP2012 - Optimization Techniques for Inverse Problems II,
    International Workshop, Modena (Italy), 20-21 Settembre 2012 (con M. Prato, L. Zanni, V. Ruggiero, R. Zanella).

  • OIP2008 - Optimization Techniques for Inverse Problems,
    International Workshop, Modena (Italy), 28-29 Aprile 2008 (con E. Galligani, V. Ruggiero, L. Zanni).

  • <>Linear and Nonlinear Programming, a PhD course,
    Prof. R. Fletcher, University of Dundee (UK), Ferrara (Italy), 15-24 Aprile 2008.

  • SCCB2006 - Second International School on Computational Cell Biology,
    Computational Methods in Multiscale Processes for Protein Interaction, Modena (Italy), 4-6 Settembre 2006 (con M. Carletti, M. Prato).

  • Unconstrained and Constrained Optimization, corso di Dottorato,
    Prof. R. Fletcher, University of Dundee (UK), Ferrara (Italy), 16-26 Maggio 2006.

  • SCCB2005 - First International School on Computational Cell Biology,
    The role of stochasticity in the modelling and simulation of biological processes, Urbino (Italy), 7-9 Novembre 2005 (con M. Carletti).

  • Opt2003 - Numerical Methods for Local and Global Optimization: Sequential and Parallel Algorithms,
    INdAM International Workshop, Cortona (Italy), 14-20 Luglio 2003.

  • GNCS2002 - INdAM Scientific Computing National Group Annual Conference 2002,
    Ferrara (Italy), 12-13 Febbraio 2002.

  • Analisi Numerica: Metodi e Software Matematico,
    MURST Project CoFin97, Ferrara (Italy), 19-21 gennaio 2000.


Contributi a progetti di ricerca

  • Responsabilità scientifica di progetti internazionali di ricerca

    • Study and development of parallel gradient methods for some classes of large-scale nonlinear programming problems, EU FP VI project "HPC-Europa. Pan-European Research Infrastructure on High-Performance Computing", www.hpc-europa.org), contract n. R113-CT-2003-506079, 2007.

  • Responsabilità scientifica di progetti di ricerca nazionali e locali

    • LaSPIM - Large-scale parallel computing for inverse problems in imaging, progetto di ricerca ISCRA di classe C presso il CINECA, n. HP10C312GC, Aprile 2012 - Marzo 2013.

    • ParJoInv - Parallel Joint Inversion, progetto di ricerca ISCRA di classe C presso il CINECA, n. HP10CQOVYA, Novembre 2010 - Dicembre 2011.

    • NOCSiMA - Numerical Optimization, Scientific Computing and Simulation for Multidisciplinary Applications, progetto di ricerca FAR2011, Università di Ferrara, 2011 - 2014.

    • MultiNOPaC - Multidisciplinary issues of Numerical Optimization and Parallel Computing, progetto di ricerca FAR2010, Università di Ferrara, Dicembre 2010 - Dicembre 2013.

    • MultiNOPaC - Multidisciplinary issues of Numerical Optimization and Parallel Computing, progetto di ricerca FAR2009, Università di Ferrara, Novembre 2009 - Novembre 2012.


  • Partecipazione a progetti co-finanziati dal Ministero Italiano per l'Università e la Ricerca (MIUR)

    • PRIN 2022: STILE: Sustainable Tomographic Imaging with Learning and rEgularization
      Responsabile scientifico: Prof. M. Prato, Università di Modena e Reggio Emilia.

    • PRIN 2008: Optimization Methods and Software for Inverse Problems
      Responsabile scientifico: Prof. V. Ruggiero, Università di Ferrara.

    • PRIN 2006: Inverse Problems in Medicine and Astronomy
      Responsabile scientifico: Prof. M. Bertero, DISI, Università di Genova.

    • COFIN 2004: Numerical Methods and Mathematical Software for Applications
      Responsabile scientifico: Prof. L. Brugnano, Università di Firenze.

    • FIRB 2001: Parallel Algorithms and Numerical Nonlinear Optimization
      Responsabile scientifico: Prof. V. Ruggiero, Università di Ferrara.

    • FIRB 2001: Statistical Learning: Theory, Algorithms and Applications
      Responsabile scientifico: Prof. A. Verri, DISI, Università di Genova.

    • MURST 1997: Numerical Analysis: Methods and Mathematical Software
      Responsabile scientifico: Prof. V. Ruggiero, Università di Ferrara.


  • Partecipazione a progetti nazionali INdAM-GNCS

    • Metodi Numerici per l'Analisi di Immagini e Dati da Satellite (2005).
      Responsabile scientifico: Prof. M. Piana, Università di Verona.

    • Problemi Inversi in Astronomia: Modelli, Algoritmi, Applicazioni (2004).
      Responsabile scientifico: Prof. M. Bertero, Università di Genova.

    • Software Matematico in Ambienti di Calcolo Parallelo e/o Distribuito (2003).
      Responsabile scientifico: Prof. L. Brugnano, Università di Firenze.

    • Analisi e Sviluppo di Nuclei Computazionali Paralleli per la Soluzione di Sistemi (2002).
      Responsabile scientifico: Prof. E. Galligani, Università di Modena.

    • Metodi Iterativi per Sistemi di Equazioni Non Lineari e Problemi di Ottimizzazione di Dimensione Finita (2000/01).
      Responsabile scientifico: Prof. V. Ruggiero, Università di Ferrara.


  • Partecipazione a progetti nazionali CNR

    • Sistemi di Grandi Dimensioni e Calcolo Parallelo (1998/99)
      Responsabile scientifico: Prof. V. Ruggiero, University of Ferrara.



Collaborazioni con riviste internazionali del settore

Studenti di Dottorato e cooperazioni internazionali

Incarichi internazionali

  • Membro esterno della Commissione per la dissertazione finale di dottorato presso la School of Mathematics, dell'Università di Edimburgo (UK).
    Candidato: Dr. Kristian Woodsend. Titolo della tesi: Using Interior Point Methods in Large-Scale Support Vector Machine Training.
    Supervisor: Prof. Jacek Gondzio.
    Data: 2 Ottobre 2009.

Attività didattica


Interessi didattici
Analisi Numerica; metodi numerici per l'Ottimizzazione non lineare; Calcolo Parallelo; metodi matematici per l'Informatica; Programmazione orientata agli oggetti.

Lezioni

  • Presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università di Ferrara:

    Corso di Laurea Triennale in Informatica
    2017/18 - 2023/24
    Calcolo Numerico e Laboratorio, Corso di Laurea Triennale in Informatica (9 CFU)
    2016/17
    Matematica Discreta, Corso di Laurea Triennale in Informatica (6 CFU)
    2013/14 - 2015/16
    Istituzioni di Matematica (Secondo modulo), Corso di Laurea Triennale in Informatica (6/12 CFU)
    2011/12 - 2012/13
    Linguaggi di Programmazione e Laboratorio, Corso di Laurea Triennale in Informatica (9 CFU)
    1999/00 - 2006/07
    Linguaggi 2 e Laboratorio, Corso di Laurea Triennale in Informatica (6 CFU)
    2006/07 - 2009/10
    Metodi per la programmazione, la pianificazione ed il controllo, Corso di Laurea Specialistica in Informatica (6 CFU)


    Corso di Laurea in Matematica
    2022/23 - 2023/24
    Metodi e Algoritmi per il Machine Learning, Corso di Laurea Magistrale in Matematica (8 CFU)
    2023/24
    Ottimizzazione Numerica e Applicazioni all'elaborazione dei dati, Corso di Laurea Magistrale in Matematica (6 CFU)
    2021/22
    Probabilità e Statistica (modulo di Statistica), Corso di Laurea Magistrale in Matematica (3/9 CFU)
    2021/22
    Metodi numerici per la rappresentazione dei dati e la simulazione, Corso di Laurea Magistrale in Matematica (8 CFU)
    2013/14 - 2020/21
    Approssimazione Euclidea dei dati, Corso di Laurea Magistrale in Matematica (6 CFU)
    2009/10 - 2020/21
    Metodi di Approssimazione Numerica, Corso di Laurea Magistrale in Matematica (9 CFU)
    2015/16
    Numerical Optimization Methods, Corso di Laurea Magistrale in Matematica (6 CFU)
    2010/11, 2014/15
    Metodi di Ottimizzazione Numerica, Corso di Laurea Magistrale in Matematica (6 CFU)
    2015/16
    Analisi NUmerica 1, Corso di Laurea Triennale in Matematica (9 CFU)

  • Presso il Dipartimento di Fisica dell'Università di Ferrara:

    2023/24
    Quantum Computing (modulo di ottimizzazione), Corso di Laurea Magistrale in Fisica (2/6 CFU)

  • Presso il Dipartimento di Biotecnologie Mediche dell'Università di Ferrara:

    2022/22
    Metodi e Modelli Matematici per la Biologia, Corso di Laurea in Biotecnologie (1/6 CFU)

  • Presso la Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali dell'Università di Ferrara:

    2011/12
    Linguaggi di Programmazione e Laboratorio, Corso di Laurea Triennale in Informatica
    2009/10 - 2011/2012
    <Metodi di Approssimazione Numerica, Corso di Laurea Magistrale in Matematica
    2006/07 - 2010/2011
    Metodi per la programmazione, la pianificazione ed il controllo, Corso di Laurea Magistrale in Informatica e Corso di Laurea Magistrale in Matematica
    2003/04
    Ottimizzazione Numerica, Corso id Laurea Specialistica in Informatica e Corso id Laurea Specialistica in Matematica
    2001/02 - 2006/07
    <Linguaggi di Programmazione II: programmazione orientata agli oggetti, Corso di Laurea Triennale in Informatica
    2000/01
    Programmazione, part I and part II, Diploma di Laurea in Informatica
    1999/2000
    Matematica Computazionale, part I: metodi di Ottimizzazione, Diploma di Laurea in Informatica
    1994/1995
    Teoria dei grafi e Matematica Discreta, Diploma di Laurea in Informatica>

  • Presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università di Ferrara:

    2003/04 - 2009/10
    Analisi Numerica, Corso di Laurea Specialistica in Ing. Meccanica, Ing. dei Materiali, Ing. Civile, Ing. per l'Ambiente e il Territorio.
    1995/96 - 1998/99
    Matematica Applicata, Corso di Laurea in Ing. Elettronica.
    1991/92:
    Analisi 1, Corso di Laurea in Ing. Elettronica.

  • Presso la Facoltà di Farmacia dell'Università di Ferrara:

    1999/2000 - 2003/04
    Tutte le lezioni del corso di
    Matematica, Statistica, Probabilità e Elementi di Informatica per i corsi di Laurea in Farmacia, Chimica e Tecnologia Farmaceutica (CTF), Biotecnologie Farmaceutiche, Scienza e Tecnologia dei Prodotti Cosmetici ed Erboristici (STP).
    2000/01 - 2003/04
    Corso on-line di Matematica, Statistica e Probabilità per il Corso di Laurea in Farmacia.

Lezioni di Dottorato

Feb. 2014
Support Vector Machines (SVMs) for binary classification: a special algorithm, corso "Applications of Knowledge Discovery", per le Scuole di Dottorato in Matematica, Informatica, Fisica, Chimica, Biotecnologie e Ingegneria dell'Università di Ferrara.

Feb. 2013
Support Vector Machines (SVMs) for binary classification: a special algorithm, corso "Knowledge Discovery in Life Sciences", per le Scuole di Dottorato in Matematica, Informatica, Fisica, Chimica, Biotecnologie e Ingegneria dell'Università di Ferrara.

Feb. 2009
An introduction to kernel methods and their applications in pattern recognition, corso "Methodologies of Pattern Recognition & Imaging", per le Scuole di Dottorato in Matematica, Informatica, Fisica, Chimica e Ingegneria dell'Università di Ferrara.

Feb. 2007
An Overview of Parallel Software for High-Performance Scientific Computing for the Ph.D. School in High Mechanics and Automotive Design & Technology, Università di Modena e Reggio Emilia.

Altre attività collegate alla didattica

2021 - oggi
Membro della Commissione Riordino del Corso di Laurea in Matematica dell'Università di Ferrara.
2005 - oggi
Membro della Commissione Biblioteca del Dipartimento di Matematica dell'Università di Ferrara.
2010 - oggi
Docente di riferimento per il corso di Laurea Triennale in Informatica dell'Università di Ferrara.
2001 - oggi
Membro della Commissione Crediti Member per il Corso di Laurea in Informatica dell'Università di Ferrara.
2002 - 2010
Docente di riferimento per il corso di Laurea Specialistica/Magistrale in Informatica dell'Università di Ferrara.
2004 - 2006
Presidente della Commissione di Autovalutazione del corso di Laurea in Informatica dell'Università di Ferrara.
2005 - 2010
Membro del Collegio Docenti della Scuola di Dottorato in Matematica e Informatica dell'Università di Ferrara.
2005/2006 - 2008/2009
Responsabile del progetto di tutorato didattico "Laboratorio di MATLAB per l'Analisi Numerica" per gli studenti della Laurea Specialistica in Ing. Meccanica, Ing. dei Materiali, Ing. Civile e Ing. per l'Ambiente e il Territorio.

Altre attività

1999 - 2023
Responsabile dei Laboratori di Informatica del Corso di Laurea in Informatica dell'Università di Ferrara.

2000 - 2005
Responsabile del Laboratori di Informatica del Dipartimento di Matematica dell'Università di Ferrara.