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ITN ETN funded PhD positions on large scale optimization for machine learning - University of Genova, Italy
by villa silvia 04 May '20

04 May '20

3 PHD positions to work broadly on large scale optimization for machine learning, supported by an ITN ETN project (https://trade-opt-itn.eu <https://trade-opt-itn.eu/>). All the projects will aim at developing theoretical and algorithmic ideas that can explain the success of current systems as well as suggest the development of novel practical and efficient solutions. Candidates must have strong mathematical and computational skills. Specific topics of interest include but are not limited to: • the development of optimization methods (stochastic, accelerated, distributed , parallel) for non-smooth and possibly non convex problems • exploitation of data geometric structure to develop efficient optimization and machine learning algorithms • unsupervised features learning from multivariate time series (in collaboration with the SME CAMELOT biomedical systems, https://www.camelotbio.com <https://www.camelotbio.com/>) While the emphasis is on methodological and computational aspects, the candidates will have the opportunity to work in close collaborations on a number of applications, in connections with the industrial partners of the project. All the research activities will be carried out at the University of Genova within a newly formed machine learning center across the Mathematics and Computer Science departments. The center counts over 10 faculties and 30 between PhD students + postdocs and provides a lively and dynamic work environment. Genova sits amidst of the Italian riviera and offer excellent life quality. PhD salaries are commensurated to international standards, including mobility and family allowance, according to Marie Curie actions. All position should start November 2020 (delays due to COVID19 are possible). Applicants need to apply to an open call that will be available by end of may. Eligibility criteria • Candidates must – at the date of recruitment – have obtained the MSc degree entitling you to embark on a doctorate • Candidates must – at the date of recruitment – be within the first four years (full-time equivalent research experience) of your research career and not have a doctoral degree • Mobility rule: candidates must not have resided or carried out your main activity (work, studies, etc.) in the country of the host organisation you are applying (i.e. Italy) for more than 12 months in the 3 years immediately prior to the recruitment date. Compulsory national service and/or short stays such as holidays are not taken into account. Please make sure you comply with the eligibility criteria before applying. You need to be able to provide documentation proving your eligibility for recruitment. You can read the full description of eligibility criteria in the Information Note for ITN Fellows. At this point, we recommend prospective candidates to make an expression of interest by filling this https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSddINJ-ox1MySLYyuTKDWvkYnmuBNkWSdA… <https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSddINJ-ox1MySLYyuTKDWvkYnmuBNkWSdA…> within the ***31st of May***. ____________________________________________ A total of 15 PhD positions are funded by the project, to see them all please check: https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/516136 <https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/516136>

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Fwd: PhD position in Statistics at KU Leuven
by fcollet＠math.unipd.it 04 May '20

04 May '20

Ricevo ed inoltro Buona giornata, Francesca Collet ---------------------------------------------- PhD position in statistics at KU Leuven Project The research group ORSTAT of KU Leuven (Belgium) has a vacancy for a full-time PhD scholarship for the period of September 1, 2020 until September 1, 2024, for scientific research in the field of statistics. The candidate will work in the area of survival analysis. He/she will work under the supervision of Ingrid Van Keilegom. Profile Candidates should hold a Master's degree in (bio)statistics, mathematics, or equivalent. An average degree of "distinction" during preliminary studies is required, as well as an appropriate command of written and spoken English. Offer We offer an employment as full-time doctoral scholar for 1 year, renewable till max. 4 years after positive evaluation. You will find a dynamic and pleasant working environment, in a group that is actively involved in scientific research at the highest international level. Application Applicants should submit their expression of interest to Ingrid Van Keilegom (ingrid.vankeilegom(a)kuleuven.be) together with their CV, letter of motivation, a list of passed courses and grades, copies of diplomas and coordinates of 2 referees as soon as possible and before May 15, 2020. ---------------------------------------------- Ingrid Van Keilegom ORSTAT, KU Leuven, HOG 05.112 Naamsestraat 69 3000 Leuven, Belgium +32 16 32 87 44 ingrid.vankeilegom(a)kuleuven.be<mailto:ingrid.vankeilegom@kuleuven.be> https://feb.kuleuven.be/ingrid.vankeilegom ----------------------------------------------

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New deadline for postdoc position (assegno di ricerca) at Luiss
by Fausto Gozzi 03 May '20

03 May '20

Dear colleagues, this is to inform you that the deadline of the postdoc call mentioned in the email below has been extended to June 16, 2020 at 2pm. All the best Fausto Gozzi >Date: Fri, 17 Apr 2020 08:19:13 +0200 >To: random(a)dm.unipi.it >From: Fausto Gozzi <faustogozziluiss(a)gmail.com> > > >Dear colleagues, > >this email is to inform about the following postdoc call at Luiss University >(THREE years) entitled > >"The Time-Space Evolution of Economic Activities: Mathematical >Models and Empirical Applications ' (scadenza 10/05/2020) > >https://economiaefinanza.luiss.it/ricerca/assegni-di-ricerca/bandi-di-conco… > > > >https://economiaefinanza.luiss.it/sites/economiaefinanza.luiss.it/files/Ban… > > >The postdoc is partly financed by a PRIN 2017 project. > >All the best > > >Fausto Gozzi > >-- > >Fausto Gozzi >Dipartimento di Economia e Finanza >LUISS - Guido Carli >Viale Romania, 32 >00197 Roma >Italy >tel 06.85225723 (office) >FAX 06.86506513 >e-mail: fgozzi(a)luiss.it >webpage: http://docenti.luiss.it/gozzi/ > >old address, sometimes still used: > >Fausto Gozzi >Dipartimento di Matematica >Universita' di Pisa >Largo Bruno Pontecorvo n.5 >56127 Pisa >Italy >tel 050/2213270 >e-mail: gozzi(a)dm.unipi.it >_______________________________________________ >Random mailing list > >Per informazioni e per disiscriversi: >https://fields.dm.unipi.it/listinfo/random >Per contattare gli amministratori: random-admin(a)fields.dm.unipi.it >Per inviare un messaggio alla mailing list: Random(a)fields.dm.unipi.it >Archivio dei messaggi inviati: https://fields.dm.unipi.it/pipermail/random Fausto Gozzi Dipartimento di Economia e Finanza LUISS - Guido Carli Viale Romania, 32 00197 Roma Italy tel 06.85225723 (office) FAX 06.86506513 e-mail: fgozzi(a)luiss.it webpage: http://docenti.luiss.it/gozzi/ old address, sometimes still used: Fausto Gozzi Dipartimento di Matematica Universita' di Pisa Largo Bruno Pontecorvo n.5 56127 Pisa Italy tel 050/2213270 e-mail: gozzi(a)dm.unipi.it

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Post-Doc Position in Freiburg: Linking Finance and Insurance
by Claudio Fontana 01 May '20

01 May '20

Un'interessante possibilità di post-doc all’Università di Friburgo (v. sotto). Buon primo maggio a tutti! Claudio Fontana > Applications are invited for a postdoc position at the Department of Mathematical Stochastics, University of Freiburg. > > The successful candidate will hold a Ph.D. and has an excellent profile in mathematical finance, insurance mathematics, stochastic processes or a related field. The position is funded by a DFG research grant and will study fundamental valuation questions in the area of insurance contracts linked to financial market. The excellent research environment in Freiburg offers optimal scientific conditions for deep and highest-level research. > > The contract is for an initial time of two years, an extension is possible. Review of applications begins immediately. The starting point is quite flexible, but we hope to start the work on this exciting project in summer. > For inquiries please contact Prof. Dr. Thorsten Schmidt (thorsten.schmidt at stochastik.uni-freiburg,de) Please send your application in PDF format (cover letter, CV, research statement) per email to Monika Hattenbach (htb at stochastik.uni-freiburg.de <http://stochastik.uni-freiburg.de/>) with reference „Post Doc Position“. > Additionally, we ask for two letters of reference which should be sent directly to the same address.

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Two years postdoc grant at Luiss
by Sara 30 Apr '20

30 Apr '20

Dear colleagues, please circulate the following information about the postdoc grant. With my best wishes, Sara ----------------------------------------------------------------------------------- Here is the link to the call: https://economiaefinanza.luiss.it/ricerca/assegni-di-ricerca/bandi-di-conco rso-2020 and the description: RESEARCH PROJECTS Name of the research project Energy and capacity Head(s) Prof.ssa Sara BIAGINI Summary description of the project The goal of this two years project is the study of the newborn capacity markets. Hereby we propose an innovative approach to the problems, in a dynamic setup and with interplay among the economics agents, namely producers and retailers. Both types of agents face an utility maximization problem, to be solved via a blend of dynamic programming and duality techniques. The study of optimal strategies will reveal information on the structure of the relation between the capacity price and the energy price. The existence of Nash equilibria will lead to an equilibrium solution for the capacity price, and also will lead to the confirmation or modification of the actual incentives/penalties system. Thus, we expect both theoretical results on the resolutions of the problems, and relevant applied results, given the nature of the project itself. Countries in which the research can be conducted (apart from Italy) All Countries of residence of the candidates All Nationality of candidates All -- Sara Biagini, Professor of Mathematical Finance Department of Economics and Finance LUISS Guido Carli Address: viale Romania, 32 - 00197 Roma Web: http://sites.google.com/site/sarabiagini/ -- Sara Biagini, Professor of Mathematical Finance Department of Economics and Finance LUISS Guido Carli Address: viale Romania, 32 - 00197 Roma Web: http://sites.google.com/site/sarabiagini/

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I: Seminario prof. Claudia Ceci
by Fabio Antonelli 27 Apr '20

27 Apr '20

________________________________ Chiunque volesse partecipare da esterno all'Università di L'Aquila è pregato di inviare una email a fabio.antonelli(a)univaq.it entro lunedì 27 aprile alle 11:30 per essere invitato come ospite nel Team Lunedì 27 aprile alle ore 14:30 sul Team Pubblico Seminari Aleatori https://teams.microsoft.com/_#/school/conversations/Generale?threadId=19:52… la prof. Claudia Ceci dell'Università di Chieti-Pescara terrà il seminario dal titolo A BSDE-BASED APPROACH FOR THE OPTIMAL REINSURANCE PROBLEM UNDER PARTIAL INFORMATION Abstract. We investigate the optimal reinsurance problem under the criterion of maximizing the expected utility of terminal wealth when the insurance company has restricted information on the loss process. We propose a risk model with claim arrival intensity and claim sizes distribution affected by an unobservable environmental stochastic factor. By filtering techniques, we reduce the original problem to an equivalent stochastic control problem under full information. Since the classical Hamilton-Jacobi-Bellman approach does not apply, due to the infinite dimensionality of the filter, we choose an alternative approach based on Backward Stochastic Differential Equations (BSDEs). Precisely, we characterize the value process and the optimal reinsurance strategy in terms of the unique solution to a BSDE driven by a marked point process. The talk is based on the paper: Brachetta M., Ceci C. (2019). A BSDE-based approach for the optimal reinsurance problem under partial information, tutti gli interessati sono benvenuti a collegarsi Fabio Antonelli ---------------------------------------------------------------- -- ------------------ Comunicazioni DISIM Universita' degli Studi dell'Aquila Dipartimento di Ingegneria Scienze dell'Informazione e Matematica L'Aquila

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proposta gruppi UMI su Intelligenza Artificiale e Machine Learning
by Ernesto De Vito 24 Apr '20

24 Apr '20

Carissimi, vi scrivo per segnalarvi che verra' presentata una proposta per la formazione di un gruppo UMI su tematiche matematiche legate all'Intelligenza Artificiale e al Machine Learning, di cui sarò il rappresentante. Si tratta di un'iniziativa interdisciplinare che coinvolge ricercatori di diverse aree matematiche. In fondo al messaggio trovate un documento che descrive brevemente le finalita' del gruppo, gli aspetti scientifici ed organizzativi. L'iniziativa si affianca a quella proposta dal Prof. Antonio Di Crescenzo, di cui siete stati informati qualche giorno fa su questa lista di distribuzione, e che trova tutto il mio sostegno. A mio parere, per le loro caratteristiche le due proposte non sono in contrapposizione, mi auguro sinceramente che entrambe abbiano successo e vi sia la possibilita' di instaurare una proficua collaborazione, poiché la probabilita' e la statistica sono sicuramente il fondamento matematico del Machine Learning. Se qualcuno di voi fosse interessato a partecipare al nostro progetto UMI, il cui termine di presentazione scade il 30 aprile ore 24, deve a) risultare iscritto all'UMI per il 2020 ed in regola con il pagamento della quota sociale come socio ordinario (e' possibile iscriversi ancora per qualche giorno); b) inviare un messaggio di posta elettronica a ernesto.devito(a)unige.it entro lunedì 27 aprile ore 24. Vi chiederei gentilmente di diffondere l'iniziativa a tutti coloro che sono potenzialmente interessati a partecipare al progetto. Resto a vostra disposizione per ogni chiarimento e suggerimento. Mi scuso per il poco anticipo con cui vi informo dell'iniziativa, ma ho aspettato di avere pronta una bozza di documento più stabile. Un caro saluto, Ernesto De Vito ---------------- Dipartimento di Matematica Universita' di Genova http://www.dima.unige.it/~devito/ ernesto.devito(a)unige.it %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Proposta per la costituzione di un gruppo UMI “Matematica per l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning” Uno dei più vecchi sogni del nostro sapere e' quello di capire il funzionamento dell'intelligenza degli esseri umani e la possibilita' di emularne i processi cognitivi da parte di sistemi automatici. L’intelligenza artificiale rappresenta quindi una delle più grandi sfide della scienza moderna coinvolgendo un ampio spettro di discipline e il suo realizzarsi probabilmente portera' ad una nuova rivoluzione “industriale”, di cui si possono gia' constatare i primi effetti. Ad esempio, negli ultimi anni sono stati sviluppati sistemi di Intelligenza Artificiale in grado di risolvere compiti complessi considerati fuori portata per decenni, quali riconoscimento di immagini o del linguaggio e apprendimento di strategie complesse. Al centro di questi successi c’e' il Machine Learning, i cui algoritmi sono addestrati ad apprendere dai dati piuttosto che essere esplicitamente programmati dall’uomo per risolvere un compito specifico. Per sua natura l’Intelligenza Artificiale e' un campo di ricerca multidisciplinare che vede la matematica fortemente coinvolta in tutti i suoi tradizionali settori (logica, algebra, geometria, analisi matematica, probabilita', fisica matematica, analisi numerica e ricerca operativa). La matematica affronta la varieta' dei problemi che si presentano in Intelligenza Artificiale con modelli, metodi e applicazioni, rispondendo quindi ad esigenze di tipo teorico, numerico ed implementativo. In questo contesto, in Italia molti ricercatori hanno indirizzato i loro interessi verso l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning, ottenendo anche importanti risultati riconosciuti a livello internazionale. Tuttavia manca un quadro di riferimento nazionale per la matematica, che raccolga e sia un incubatore di iniziative e diventi punto di riferimento per le tematiche dell’Intelligenza Artificiale all’interno della nostra comunita' Lo scopo principale della creazione del gruppo UMI di “Matematica per l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning” e' quello di colmare tale lacuna agendo lungo tre direzioni: ricerca, insegnamento e divulgazione. Innanzitutto il gruppo si prefigge di mettere in contatto i ricercatori che si occupano di queste tematiche al fine di mettere a sistema le risorse favorendo le collaborazioni e la diffusione dei risultati. Oltre a sostenere le interazioni tra le varie discipline e a rafforzare i contatti con i più affermati centri di ricerca internazionali, il gruppo potra' anche avvalersi delle sinergie gia' presenti per rendere accessibili le problematiche attuali e gli argomenti di ricerca alla comunita' matematica italiana. Accrescere la visibilita' delle attivita' di ricerca matematica in questo ambito sara' anche prezioso per attrarre l’interesse e promuovere collaborazioni con altri scienziati in campi sia teorici che applicativi nonché con potenziali utilizzatori dei metodi e delle tecniche di Intelligenza Artificiale. In secondo luogo il gruppo intende promuovere discussioni sul ruolo di questa nuova disciplina in relazione alla formazione, sia a livello di laurea che post-laurea, con l’obiettivo di formare matematici ben preparati che lavorino attivamente su queste tematiche portando risultati originali a più ambiti matematici. Questa esigenza e' particolarmente sentita sia nella ricerca che nelle applicazioni, dove i problemi matematici posti sono di una complessita' tale da richiedere figure ad hoc. Infine il gruppo intende favorire la disseminazione delle tematiche dell’Intelligenza Artificiale e del ruolo della matematica al loro interno presso le scuole e, più in generale, la societa' civile, anche tenuto conto delle delicate implicazioni di carattere etico, legale e filosofico che sono connesse con le moderne applicazioni dell’Intelligenza Artificiale alla vita di tutti i giorni. In conclusione il gruppo ha tra i suoi principi fondanti l’armonizzazione di ricerca, didattica e divulgazione intorno a questa disciplina emergente. Uno strumento per perseguirla e' quello di mantenere contatti stretti con altre macroaree che se ne occupano, in particolare l’informatica e la fisica, sia all’interno che oltre l’ambiente accademico. Questo perché si ritiene fondamentale l’interazione interdisciplinare sia per i contributi teorici sia per quelli implementativi ed applicativi, che richiedono un dialogo aperto con gli esperti dei settori. Aspetti organizzativi e sociali L’attivita' del gruppo si concentrera' principalmente sui seguenti aspetti: a) Organizzazione dell’assemblea annuale del gruppo b) Organizzazione di seminari periodici, anche in modalita' telematica: seminari di ricerca, di formazione e di divulgazione. c) Contribuire all’organizzazione di scuole (dottorato/post-doc) e convegni. d) Organizzazione del sito web e) Newsletter (eventualmente integrata nel Notiziario UMI). f) Indagine conoscitiva allo scopo di individuare i ricercatori italiani attivi nel settore AI e ML. g) Contributo al dibattito etico e sociale dell'intelligenza artificiale.

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ECMI webinar announcement: Mathematics of the COVID-19 crisis
by Alessandra Micheletti 24 Apr '20

24 Apr '20

ECMI Webinar announcement: Mathematics of the COVID-19 crisis – In the eye of the storm The COVID-19 pandemic is currently generating considerable activity among applied and industrial mathematicians across Europe. The mathematics of modelling, simulation, and optimisation in all its various forms has experienced an unusual level of attention from authorities and from the media. In recent weeks, separate teams of researchers in countries across Europe (and elsewhere) have been busy with the urgent task of providing a rigorous basis for difficult political decisions. To aid exchange of ideas and preliminary results, to stimulate discussion, and to foster international collaboration, the European Consortium for Mathematics in Industry (ECMI) is organising a web seminar to be held on April 29, 2020 at 2:00-4:30 pm CET (=GMT+1) The webinar will bring together experts from different countries, who will outline their approaches in short presentations. The webinar is primarily an exchange between applied mathematicians, but it is public, and will be viewable on YouTube. To attend the seminar on YouTube in real time, please connect to this link: https://www.youtube.com/channel/UC91b85JbKwOmWuGHP1mkUgg and select the live streaming window, under the “VIDEO” tab. Each talk will be 15-20 minutes long and will be followed by a session of questions. The attendees may use the YouTube live chat to address questions to the speakers. Information about speakers, times, and abstracts are at the URL: https://sites.google.com/view/math4covid/ -- ------------------------------------ Alessandra Micheletti Associate Professor - Probability and Mathematical Statistics Dept. of Environmental Science and Policy - ESP Università degli Studi di Milano via Saldini 50, 20133 Milano, Italy phone: +39-02503-16130 fax: +39-02503-16090 http://users.mat.unimi.it/users/michel <http://www.mat.unimi.it/users/michel>

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Borse dottorato congiunto PoliTO - UniTo - Indam
by Enrico Bibbona 24 Apr '20

24 Apr '20

A parziale correzione degli annunci precedenti, vi prego di pubblicizzare le seguenti informazioni. Il Politecnico di Torino, congiuntamente con L'Università di Torino e l'Indam offre - 8 posizioni di dottorato con borse a tematica libera - 6 posizioni di dottorato con borse a tematica vincolata La domanda deve pervenire entro il *14 Maggio*. Applicazioni di studenti interessati alla *probabilità *e alla* statistica* sono naturalmente benvenute, e sono particolarmente coerenti col tema T4 del progetto scientifico del DISMA - Dipartimento di eccellenza T4. Approximation and statistical interface in random reaction (and interaction) networks <https://areeweb.polito.it/disma-excellence/scientificProject.html#tema-quat…> Cordiali saluti, Enrico Enrico Bibbona Associate Professor of Statistics Probability, Statistics and Optimization group Department of Mathematical Sciences "G. L Lagrange" Politecnico di Torino

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Bando dottorato congiunto Politecnico di Torino, Università di Torino e Indam
by Enrico Bibbona 23 Apr '20

23 Apr '20

Cari colleghi, vi chiedo di far circolare la notizia che il Politecnico di Torino, congiuntamente con L'Università di Torino e l'Indam offre 8 posizioni di dottorato. La domanda deve pervenire entro il 30 Aprile. Applicazioni di studenti interessati alla probabilità e alla statistica sono naturalmente benvenute. Cordiali saluti, Enrico Enrico Bibbona Associate Professor of Statistics Probability, Statistics and Optimization group Department of Mathematical Sciences "G. L Lagrange" Politecnico di Torino

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