(event in Italian) Conferenza del Prof. Lucio Russo sulla scienza esatta ellenistica, venerdì 5 maggio, dalle 10 alle 11:30, aula C1.02
by IDSIA Announcements of talks＠IDSIA
***attention: the event will be in Italian***
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IDSIA USI-SUPSI e l’Istituto di studi filosofici (ISFI, FTL-USI) hanno il piacere di invitarvi alla conferenza del Prof. Lucio Russo sulla scienza esatta ellenistica.
L’evento avrà luogo venerdì 5 maggio, dalle 10 alle 11:30 nell’aula C1.02 (primo piano, blocco C) sul Campus Est, Lugano-Viganello
Titolo: Un’introduzione alla scienza esatta ellenistica
Abstract: Dopo avere ricordato i principali aspetti metodologici della scienza esatta ellenistica e alcuni dei suoi risultati ben documentati, si propone una ricostruzione degli aspetti matematici di una teoria dinamica perduta, applicata all’astronomia, alla quale Plutarco accenna nel dialogo "De facie quae in orbe lunae apparet". La ricostruzione è basata su passi della Meccanica pseudo-aristotelica, degli Elementi Euclide e del trattato Sulle spirali di Archimede.
Breve scheda bio-bibliografica:
Lucio Russo (Venezia, 1944) ha studiato a Napoli, dove ha conseguito il diploma di maturità classica e la laurea in fisica. Si è poi occupato di meccanica statistica, calcolo delle probabilità, storia della scienza e storia. Ha insegnato nelle università di Napoli, Modena e Roma Tor Vergata e ha trascorso periodi di studio presso l'Institut des Hautes Etudes Scientifiques (Bures-sur-Yvette, Francia), la Princeton University (N.J., Usa) e il Laboratoire de Probabilités dell'Università Pierre et Marie Curie (Paris, Francia). I suoi principali risultati nell’ambito delle scienze esatte hanno riguardato la teoria rigorosa delle transizioni di fase, la teoria della percolazione e lo studio dei fenomeni di soglia, mentre nel campo della storia della scienza si è occupato soprattutto di ricostruire risultati della scienza ellenistica e la loro influenza sulla scienza moderna. È intervenuto anche su vari temi di politica culturale. Tra i suoi libri: La rivoluzione dimenticata. Il pensiero scientifico greco e la scienza moderna (Feltrinelli, ultima edizione 2021, tradotto in diverse lingue), Segmenti e bastoncini. Dove sta andando la scuola? (Feltrinelli 1998), La cultura componibile (Liguori, 2008), Ingegni minuti. Una storia della scienza in Italia (con Emanuela Santoni, Feltrinelli, 2010, tradotto anche in cinese), L’America dimenticata. I rapporti tra le civiltà e un errore di Tolomeo (Mondadori Università, 2013, tradotto in più lingue), Stelle, atomi e velieri (Mondadori Università 2015), Flussi e riflussi. Indagine sull’origine di una teoria scientifica (ultima edizione Mondadori Università, 2020), Perché la cultura classica. La risposta di un non classicista (Mondadori 2018), Archimede. Un grande scienziato antico (Carocci 2019). Notre culture scientifique. Le Monde antique en héritage (Les Belles Lettres, 2020), Il tracollo culturale. La conquista romana del Mediterraneo (146-145 a.C.) (Carocci, 2022).
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Talk of Andrey Shternshis (Scuola Normale Superiore di Pisa) on "Forecasting quantiles with reservoir computers and time-varying regimes of entropy"
by IDSIA Announcements of talks＠IDSIA
Dear all,
On 5 April at 14:30, Andrey Shternshis will give a talk in room C2.09.
Title
Forecasting quantiles with reservoir computers and time-varying regimes of entropy
Abstract
I present a machine learning approach for predicting quantiles of time series. Reservoir computers are designed with the quantile loss function to forecast quantiles associated with different probability levels. I compare Reservoir computing approach with a known statistical approach proposed by Engle and Manganelli (CAViaR, 2004). First, I do a comparison analysis for data simulated by a random logistic map. Then, I compare the mentioned methods on financial time series. I show that the machine learning approach based on recurrent neural networks outperforms the statistical approach especially when a signal-noise ratio is relatively high.
In the second part of the presentation, I will give some results related to my thesis topic. Real-world systems may be in general non stationary, with an entropy value that is not constant in time. We propose a hypothesis testing procedure to test the null hypothesis of constant Shannon entropy for time series, against the alternative of a significant variation of the entropy between two subsequent periods. We find the optimal length of the rolling window used for estimating the time-varying Shannon entropy by optimizing a novel criterion.
Speaker
Andrey Shternshis is a PhD student at Scuola Normale Superiore of Pisa in the field of Computational Methods and Mathematical Models for Sciences and Finance.
Best wishes,
Laura
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http://people.idsia.ch/~laura.azzimonti/
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