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Ricerca

Il Dipartimento ha una lunga tradizione di eccellenza della ricerca nella matematica applicata, nella matematica e nella statistica. La recente espansione alle aree della fisica teorica, del "Machine Learning" e del "Computer Science" ha ulteriormente rafforzato il ruolo del Dipartimento nel settore del “Data Science” e ha ampliato la diversità e il respiro intellettuale della comunità di studiosi che ne fanno parte. A grandi linee, le attività di ricerca possono essere fatte risalire ai seguenti temi, fortemente connessi tra di loro:

 Matematica Applicata e Probabilità
La ricerca in queste discipline si concentra sullo studio di modelli rilevanti in diversi settori scientifici, attraverso avanzate tecniche analitiche e probabilistiche, e ha portato a contributi altamente innovativi nei seguenti ambiti:  probabilità applicata, teoria dell'informazione, ottimizzazione, fisica statistica, teoria dei processi aleatori e statistica teorica. 

Statistica e Data Science
L’attività di ricerca in quest’area indaga le più importanti metodologie e princìpi per l’apprendimento dai dati, con un’enfasi sulle previsioni e la misurazione dell’incertezza. Si concentra inoltre su nuovi e stimolanti problemi applicati. Contributi innovativi sono stati dati in merito a: inferenza bayesiana, metodi bayesiani non parametrici, statistica computazionale, machine learning, analisi dei network e neuroscienze.

Computer Science
La ricerca si concentra sull’analisi e lo sviluppo di algoritmi in vista della loro implementazione in numerosi contesti applicati. Contributi innovativi sono stati dati nelle seguenti aree: intelligenza artificiale, biologia computazionale, deep learning, machine learning, reti neurali e calcolo scientifico.

Teoria delle Decisioni e Teoria dei Giochi
La ricerca in queste aree è dedicata allo sviluppo dei fondamenti matematici e teorici dei modelli economici. Questo ha portato a rilevanti contributi nei seguenti ambiti: teoria del consumatore, studio dei sistemi dinamici, teoria dei giochi, economia matematica, analisi dei network e ottimizzazione.

Ricerca Operativa
L’attività di ricerca è orientata allo sviluppo di modelli matematici per le decisioni e la valutazione del rischio. I contributi più rilevanti sono stati dati con riferimento alle seguenti tematiche: metodi di simulazione agent-based, analisi delle decisioni e del rischio e sensitivity analysis.


Alcune di queste tematiche sono studiate dal Dipartimento in collaborazione con il Bocconi Institute of Data Science and Analytics e con l’Innocenzo Gasparini Institute of Economic Research.


Ultimo aggiornamento 26/10/2017 - 12:38:59
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