• Adaptive numerical methods for partial differential equations
• High-order computational methods
• Machine learning and differential models

ERC sectors

SDG

• MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2021/2022 (38. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2020/2021 (37. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2019/2020 (36. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• DOTTORATO IN MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2018/2019 (35. ciclo)
  Università degli Studi di TORINO
• DOTTORATO IN MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2017/2018 (34. ciclo)
  Università degli Studi di TORINO
• DOTTORATO IN MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2016/2017 (33. ciclo)
  Università degli Studi di TORINO
• DOTTORATO IN MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2015/2016 (32. ciclo)
  Università degli Studi di TORINO
• DOTTORATO IN MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2014/2015 (31. ciclo)
  Università degli Studi di TORINO
• DOTTORATO IN MATEMATICA PURA E APPLICATA, 2013/2014 (30. ciclo)
  Università degli Studi di TORINO
• MATEMATICA APPLICATA, 2012/2013 (29. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2011/2012 (28. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2010/2011 (27. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• FLUIDODINAMICA, 2009/2010 (26. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2009/2010 (26. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• FLUIDODINAMICA, 2008/2009 (25. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2008/2009 (25. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• FLUIDODINAMICA, 2007/2008 (24. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2007/2008 (24. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2006/2007 (23. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• FLUIDODINAMICA, 2006/2007 (23. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2005/2006 (22. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2004/2005 (21. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2003/2004 (20. ciclo)
  Politecnico di TORINO
• MATEMATICA PER LE SCIENZE DELL'INGEGNERIA, 2002/2003 (19. ciclo)
  Politecnico di TORINO

• Collegio di Ingegneria Matematica. Componente
• Collegio di Ingegneria Meccanica, Aerospaziale, dell'Autoveicolo. Componente

Master of Science

• Model Order Reduction and Machine Learning. A.A. 2022/23, INGEGNERIA MATEMATICA. Titolare del corso
• Applicazioni avanzate di fisica tecnica/Modelli e metodi numerici (modulo di Modelli e metodi numerici). A.A. 2017/18, INGEGNERIA MECCANICA. Titolare del corso
• Applicazioni avanzate di fisica tecnica/Modelli e metodi numerici (modulo di Modelli e metodi numerici). A.A. 2018/19, INGEGNERIA MECCANICA. Titolare del corso
• Applicazioni avanzate di fisica tecnica/Modelli e metodi numerici (modulo di Modelli e metodi numerici). A.A. 2019/20, INGEGNERIA MECCANICA. Titolare del corso
• Applicazioni avanzate di fisica tecnica/Modelli e metodi numerici (modulo di Modelli e metodi numerici). A.A. 2020/21, INGEGNERIA MECCANICA. Titolare del corso
• Applicazioni avanzate di fisica tecnica/Modelli e metodi numerici (modulo di Modelli e metodi numerici). A.A. 2021/22, INGEGNERIA MECCANICA. Titolare del corso
• Applicazioni avanzate di fisica tecnica/Modelli e metodi numerici (modulo di Modelli e metodi numerici). A.A. 2022/23, INGEGNERIA MECCANICA. Titolare del corso
• Advanced engineering thermodynamics/Numerical modelling (modulo di Numerical modelling). A.A. 2017/18, INGEGNERIA MECCANICA (MECHANICAL ENGINEERING). Titolare del corso
• Advanced engineering thermodynamics/Numerical modelling (modulo di Numerical modelling). A.A. 2018/19, INGEGNERIA MECCANICA (MECHANICAL ENGINEERING). Titolare del corso
• Advanced engineering thermodynamics/Numerical modelling (modulo di Numerical modelling). A.A. 2019/20, INGEGNERIA MECCANICA (MECHANICAL ENGINEERING). Titolare del corso
• Advanced engineering thermodynamics/Numerical modelling (modulo di Numerical modelling). A.A. 2020/21, INGEGNERIA MECCANICA (MECHANICAL ENGINEERING). Titolare del corso
• Advanced engineering thermodynamics/Numerical modelling (modulo di Numerical modelling). A.A. 2021/22, INGEGNERIA MECCANICA (MECHANICAL ENGINEERING). Titolare del corso
• Metodi numerici per le equazioni alle derivate parziali. A.A. 2017/18, INGEGNERIA MATEMATICA. Titolare del corso
• Metodi numerici per le equazioni alle derivate parziali. A.A. 2018/19, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Metodi numerici per le equazioni alle derivate parziali. A.A. 2019/20, INGEGNERIA MATEMATICA. Titolare del corso
• Metodi numerici per le equazioni alle derivate parziali. A.A. 2020/21, INGEGNERIA MATEMATICA. Titolare del corso
• Metodi numerici per le equazioni alle derivate parziali. A.A. 2021/22, INGEGNERIA MATEMATICA. Titolare del corso
• Metodi numerici per le equazioni alle derivate parziali. A.A. 2022/23, INGEGNERIA MATEMATICA. Titolare del corso
• Metodi numerici per le equazioni alle derivate parziali. A.A. 2023/24, INGEGNERIA MATEMATICA. Titolare del corso
• Fluidodinamica e Ingegneria del vento computazionali. A.A. 2017/18, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Fluidodinamica e Ingegneria del vento computazionali. A.A. 2018/19, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Fluidodinamica e Ingegneria del vento computazionali. A.A. 2019/20, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Fluidodinamica e Ingegneria del vento computazionali. A.A. 2020/21, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Fluidodinamica e Ingegneria del vento computazionali. A.A. 2021/22, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Fluidodinamica e Ingegneria del vento computazionali. A.A. 2022/23, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Fluidodinamica e Ingegneria del vento computazionali. A.A. 2023/24, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso

Bachelor of Science

• Calcolo numerico e matlab. A.A. 2017/18, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Titolare del corso
• Calcolo numerico: metodi e software. A.A. 2019/20, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso

• Adaptive methods
• Uncertainty quantification by PDE-based models
• Spectral and h-p type finite element methods

• Numerical Analysis and Scientific Computing

Projects funded by competitive calls

• ARIA - Accurate Roms for Industrial Applications , (2019-2023) - Responsabile Scientifico
  UE-funded research - H2020 - Excellent Science - Marie Curie
• NA-FROM-PDEs - Numerical Analysis for Full and Reduced Order Methods for the efficient and accurate solution of complex systems governed by Partial Differential Equations , (2019-2022) - Responsabile Scientifico
  Nationally funded research - PRIN
• METODOLOGIE INNOVATIVE NELLA MODELLISTICA DIFFERENZIALE NUMERICA , (2014-2017) - Responsabile Scientifico
  Nationally funded research - PRIN
• Adattivita' e avanzamento in tempo nei modelli numerici alle derivate parziali , (2004-2006) - Responsabile Scientifico
  Nationally funded research - PRIN
• Trattamento numerico di modelli alle derivate parziali aventi soluzioni irregolari e/o strutturate , (2000-2002) - Responsabile Scientifico
  Nationally funded research - PRIN
• Trattamento numerico di modelli alle derivate parziali avanti soluzioni irregolari , (1998-2000) - Responsabile Scientifico
  Nationally funded research - PRIN

Projects funded by commercial contracts

• Addendum al ctr 211/2016 "mathematical model of an air bearing" , (2017-2017) - Responsabile Scientifico
  Commercial Research
• Ottimizzazione aerodinamica in ambito automotive mediante modelli di ordine ridotto , (2014-2014) - Responsabile Scientifico
  Commercial Research

• Davide Fassino. Programme in Matematica Pura E Applicata (cycle 38, 2022-in progress)

• Berrone, Stefano; Canuto, Claudio; Pintore, Moreno; Sukumar, Natarajan (2023)
  Enforcing Dirichlet boundary conditions in physics-informed neural networks and variational physics-informed neural networks. In: HELIYON, vol. 9, pp. 1-20. ISSN 2405-8440
  Contributo su Rivista
• Atallah, Nabil M.; Canuto, Claudio; Scovazzi, Guglielmo (2022)
  The high-order Shifted Boundary Method and its analysis. In: COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING, vol. 394. ISSN 0045-7825
  Contributo su Rivista
• Berrone, Stefano; Canuto, Claudio; Pintore, Moreno (2022)
  Solving PDEs by variational physics-informed neural networks: an a posteriori error analysis. In: ANNALI DELL'UNIVERSITÀ DI FERRARA. SEZIONE 7: SCIENZE MATEMATICHE, vol. 68, pp. 575-595. ISSN 0430-3202
  Contributo su Rivista
• Berrone, Stefano; Canuto, Claudio; Pintore, Moreno (2022)
  Variational Physics Informed Neural Networks: the role of quadratures and test functions. In: JOURNAL OF SCIENTIFIC COMPUTING, vol. 92. ISSN 0885-7474
  Contributo su Rivista
• Atallah, N. M.; Canuto, C.; Scovazzi, G. (2021)
  The shifted boundary method for solid mechanics. In: INTERNATIONAL JOURNAL FOR NUMERICAL METHODS IN ENGINEERING, vol. 122, pp. 5935-5970. ISSN 0029-5981
  Contributo su Rivista