Descrizione del bando

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Laplaciano di grafo frazionario e apprendimento automatico per problemi inversi nella ricostruzione di immagini
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Fractional graph Laplacian and learning for inverse problems in imaging
Campo principale della ricerca	Mathematics
Sottocampo della ricerca	Mathematical analysis
Settore Concorsuale	01 - Scienze matematiche e informatiche
S.S.D	MAT/08 - ANALISI NUMERICA
Descrizione sintetica in italiano	Nella ricostruzione di immagini, l'uso delle derivate frazionarie per modelli variazionali si è dimostrato efficace e le tecniche numeriche sui grafi sono diventate sempre più efficienti. Proponiamo di esplorare l'uso del Laplaciano frazionario del grafo combinato con strategie di apprendimento automatico per ottenere ricostruzioni affidabili e di alta qualità. L'apprendimento dei parametri del grafo e dell'ordine di derivazione sarà combinato con metodi numerici efficienti. L'operatore di Laplaciano di grafo frazionario comporta un grande sforzo computazionale, pertanto, le tecniche di accelerazione, come i precondizionamenti e le proiezioni in opportuni sottospazi di Krylov, saranno essenziali per ottenere metodi iterativi veloci per problemi non lineari. Le applicazioni di interesse sono principalmente la deblurring delle immagini e la tomografia computerizzata.
Descrizione sintetica in inglese	In image reconstruction, the use of fractional derivatives in the context of variational models has proven to be successful, and numerical techniques on graphs have become increasingly efficient even in large problems. We propose to explore the use of the fractional graph Laplacian in a variational framework combined with learning strategies to obtain reliable and high-quality reconstructions. Learning the graph parameters and the order of derivation will be combined with efficient numerical methods. The fractional Laplacian graph operator for large images involves great computational effort. Therefore, acceleration techniques, such as pre-conditioning and Krylov subspace projections, based on numerical linear algebra tools that exploit the structure of the involved operators, will be essential to achieve fast iterative methods for nonlinear problems. The applications of interest are mainly image deblurring and computer tomography.
Data del bando	15/11/2023
Numero di assegnazioni per anno	1
E' richiesta mobilità internazionale?	no
Paesi in cui può essere condotta la ricerca	Italy
Paesi di residenza dei candidati	EUROPE
Nazionalità dei candidati	EUROPE
Sito web del bando	https://www.uninsubria.it/bandi-e-concorsi/n-1-assegno-di-ricerca-di-ateneo-dal-titolo-laplaciano-di-grafo-frazionario-e

 

Dettagli dell'assegno di ricerca

Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Importo annuale	19367
Valuta	Euro
Massima durata dell'assegno (mesi)	12
Criteri di selezione in italiano (breve descrizione)	Possono partecipare alla selezione studiosi con un curriculum scientifico professionale idoneo allo svolgimento di attività di ricerca prevista dalla presente selezione in possesso di uno dei seguenti titoli di studio: - Laurea in Matematica o equipollente - Dottorato di Ricerca in matematica computazionale - analogo titolo accademico conseguito all’estero e riconosciuto equipollente
Criteri di selezione in inglese (breve descrizione)	All those who have received a degree in Mathematics and who have an appropriate scientific-professional curriculum to carry out research activities established by this competition notice can participate in this public selection. PhD in Computational Mathematics or equivalent qualification earned abroad is required.
Processo di selezione in italiano (breve descrizione)	Valutazione comparativa dei curricula dei candidati che hanno presentato domanda sulla base di titoli e pubblicazioni
Processo di selezione in inglese (breve descrizione)	The selection process is based on qualifications aiming at verifying the candidate's aptitude to fellowship research

 

Finanziatore

Nome dell'Ente finanziatore	Università degli Studi dell'Insubria - Dipartimento di Scienza e Alta Tecnologia
Tipologia dell'Ente	Public research
Paese dell'Ente	Italy
Città	Como
Codice postale	22100
Indirizzo	Via Valleggio, 11
Sito web	https://archivio.uninsubria.it/siti-tematici-o-federati/siti-dei-dipartimenti/dipartimento-di-scienza-e-alta-tecnologia-disat

 

Contatto presso l'Ente

E-mail	segreteria.dipsta@uninsubria.it

 

EU Research Framework Programme

L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme?	No

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	15/01/2024 - alle ore 00:00
Come candidarsi	https://pica.cineca.it/uninsubria/