Ricercatore a tempo determinato Legge 240/10 art.24-a
Dipartimento di Scienze Matematiche "G. L. Lagrange" (DISMA)
Profilo
Settore scientifico discliplinare
(Area 0001 - Scienze matematiche e informatiche)
Didattica
Collegi dei Corsi di Studio
- Collegio di Ingegneria Matematica. Componente invitato
Insegnamenti
Dottorato di ricerca
- Formalizzazione e Progettazione Avanzata di Reti Neurali nel Deep Learning. A.A. 2024/25, SCIENZE MATEMATICHE. Titolare del corso
Corso di laurea magistrale
- Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2024/25, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
- Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2024/25, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
- Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2023/24, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
- Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2023/24, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
- Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2022/23, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
- Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2022/23, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
- Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2021/22, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
- Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2021/22, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
- Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2020/21, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
- Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2020/21, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
- Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2019/20, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
- Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2019/20, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
Corso di laurea di 1° livello
- Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2024/25, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
- Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2023/24, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
- Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2022/23, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
- Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2021/22, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
- Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2020/21, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
- Programmazione e calcolo scientifico. A.A. 2019/20, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
Ricerca
Ambiti di ricerca
Gruppi di ricerca
Pubblicazioni
Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Audone, G.; Della Santa, F.; Perracchione, E.; Pieraccini, S. (2025)
A recipe for learning Variably Scaled Kernels via Discontinuous Neural Networks. In: JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS, vol. 469, pp. 1-18. ISSN 0377-0427
Contributo su Rivista - Della Santa, Francesco; Mastropietro, Antonio; Pieraccini, Sandra; Vaccarino, Francesco (2025)
Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks. In: JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE, vol. 85, pp. 1-6. ISSN 1877-7503
Contributo su Rivista - Della Santa, Francesco (2024)
Automatic Differentiation-Based Multi-Start for Gradient-Based Optimization Methods. In: MATHEMATICS, vol. 12, pp. 1-21. ISSN 2227-7390
Contributo su Rivista - Berrone, Stefano; Della Santa, Francesco; Mastropietro, Antonio; Pieraccini, Sandra; ... (2021)
Predicting flux in Discrete Fracture Networks via Graph Informed Neural Networks. In: Workshop at the 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 13, 2021
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Della Santa, Francesco (2021)
Data-Driven Deep Learning Methods for Physically-Based Simulations. relatore: , , P.: 242
Doctoral Thesis