Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | RENet - Ricostruire le reti economiche: dalla fisica al machine learning e ritorno |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | RENet - Reconstructing economic networks: from physics to machine learning and back |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/02 - FISICA TEORICA MODELLI E METODI MATEMATICI |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | - |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L'attività di ricerca prevista riguarderà l'agenda del progetto PRIN 2022 ReNet, concentrandosi sullo sviluppo di metodi di fisica statistica per la rappresentazione di ensemble di grafi, nonché di metodi di machine learning basati su graph neural networks, con applicazioni alla ricostruzione di reti complesse in economia e finanza. I candidati devono avere competenze in fisica, matematica, informatica o economia, possedere un background multidisciplinare, e preferibilmente avere una solida conoscenza delle metodologie quantitative per l'analisi di dati di rete empirici, esperienza nello sviluppo di modelli matematici e metodi di inferenza, familiarità con software per l'analisi dei dati (ad esempio Python, Matlab). Il candidato selezionato si unirà al gruppo di fisica statistica e interdisciplinare del Dipartimento di Fisica dell'Università di Roma Tor Vergata. |
| Descrizione sintetica in inglese | L'attività di ricerca prevista riguarderà l'agenda del progetto PRIN 2022 ReNet, concentrandosi sullo sviluppo di metodi di fisica statistica per la rappresentazione di ensemble di grafi, nonché di metodi di machine learning basati su graph neural networks, con applicazioni alla ricostruzione di reti complesse in economia e finanza. I candidati devono avere competenze in fisica, matematica, informatica o economia, possedere un background multidisciplinare, e preferibilmente avere una solida conoscenza delle metodologie quantitative per l'analisi di dati di rete empirici, esperienza nello sviluppo di modelli matematici e metodi di inferenza, familiarità con software per l'analisi dei dati (ad esempio Python, Matlab). Il candidato selezionato si unirà al gruppo di fisica statistica e interdisciplinare del Dipartimento di Fisica dell'Università di Roma Tor Vergata. |
| Data del bando | 03/11/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI ROMA TOR VERGATA - DIPARTIMENTO DI FISICA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | ROMA |
| Sito web | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |
| assegni.ricerca@amm.uniroma2.it | |
| Telefono | 0672592344 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 23/11/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |