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Seminari A.A. 2013-2014 |
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I Seminari si svolgono il martedì alle 14:30 nell'aula 311
del Dipartimento di Matematica
(salvo diversa indicazione)
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Relatore |
Titolo |
Data |
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2013-14/
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Riccardo Adami
Politecnico di Torino |
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08 Luglio 2014 (ore 16:00) |
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Caludio Cacciapuoti
Università dell'Insubria |
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24 Giugno 2014 |
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Francesco Zamponi
ENS Paris |
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05 Giugno 2014 (giovedì) |
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Robert Seiringer
IST Austria |
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15 Aprile 2014 |
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Ian Jauslin
Università di Roma Tre |
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25 Marzo 2014 |
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Alessandro Giuliani
Università di Roma Tre |
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11 Marzo 2014
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Serena Cenatiempo
ETH Zürich |
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25 Febbraio 2014 |
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Vieri Mastropietro
Università di Milano |
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11 Febbraio 2014 |
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Giovanni Gallavotti
INFN Roma 1 e Accademia dei Lincei |
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28 Gennaio 2014 |
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Federico Bonetto
Georgia Institute of Technology |
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19 Dicembre 2013 (giovedì ore 16.00 aula 211) |
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Paolo Buttà
Università di Roma "La Sapienza" |
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12 Dicembre 2013 (giovedì ore 16.00) |
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Jarmo Hietarinta
University of Turku Finland |
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05 Dicembre 2013 (giovedì ore 16.00) |
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Dimitrios Tsagkarogiannis
University of Sussex |
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21 Novembre 2013 (giovedì ore 16.00) |
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Joachim Kerner
Royal Holloway University of London |
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22 Ottobre 2013 |
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Maria G. Westdickenberg
Aachen University |
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17 Settembre 2013 (aula 211) |
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Although at first glance a stochastic perturbation destroys the
stability of energy minimizers, the probabilistic theory of large
deviations reveals that the 'most likely' pathways actually solve
their own minimization problem. The well-established theory of
large deviations for diffusion processes treats stochastically
driven rare events in ordinary differential equations.
The theory is particularly attractive because it generalizes
naturally to stochastic partial differential equations.
Recently, there has been progress in pushing large deviation theory
to the limit and probing new regimes. In this talk,
we are interested in the competition between energy and entropy that
emerges in the case of small noise and large system size.
We present some recent results in the context of the 1-d
Allen-Cahn equation and explain the proofs,
which combine probabilistic and deterministic methods.
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