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- Fausto Colonna
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2 Schema della presentazione I. L'approccio a scenario II. Analisi teorica
3 Introduzione all'approccio a scenario I. L'approccio a scenario II. Analisi teorica
4 I. L'approccio a scenario Un problema convesso
5 I. L'approccio a scenario Un problema convesso
6 I. L'approccio a scenario Un problema convesso convessa
7 I. L'approccio a scenario Interpretazione parametri di progetto convessa costo
8 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
9 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
10 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
11 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
12 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
13 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
14 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
15 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
16 I. L'approccio a scenario Nella vita reale Parametro incerto
17 I. L'approccio a scenario Es. Equalizzazione di canale Tx Rx
18 I. L'approccio a scenario Es. Equalizzazione di canale Tx (Mutapcic, Kim, Boyd) Rx
19 I. L'approccio a scenario Fidarsi dell'esperienza Quello che mi piace dell esperienza è che si tratta di una cosa tanto onesta... Potete aver ingannato voi stessi, ma l esperienza non sta ingannando voi. L universo risponde il vero quando lo interrogate onestamente
20 I. L'approccio a scenario Fidarsi dell'esperienza Quello che mi piace dell esperienza è che si tratta di una cosa tanto onesta... potete aver ingannato voi stessi, ma l esperienza non sta ingannando voi. L universo risponde il vero quando lo interrogate onestamente
21 I. L'approccio a scenario Fidarsi dell'esperienza Quello che mi piace dell esperienza è che si tratta di una cosa tanto onesta... potete aver ingannato voi stessi, ma l esperienza non sta ingannando voi. L'universo risponde il vero quando lo interrogate onestamente
22 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ): and solve the scenario program :
23 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ):
24 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ):
25 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ):
26 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ):
27 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ):
28 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ): progetto worst-case empirico
29 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ): progetto worst-case empirico
30 I. L'approccio a scenario Algoritmo a scenario Osservazioni ( scenari ): progetto worst-case empirico
31 I. L'approccio a scenario Riformulazione
32 I. L'approccio a scenario Riformulazione
33 I. L'approccio a scenario Riformulazione
34 I. L'approccio a scenario Riformulazione
35 I. L'approccio a scenario Riformulazione
36 I. L'approccio a scenario Riformulazione
37 I. L'approccio a scenario Riformulazione
38 I. L'approccio a scenario Risoluzione del problema a scenario
39 I. L'approccio a scenario Risoluzione del problema a scenario
40 I. L'approccio a scenario Risoluzione del problema a scenario
41 I. L'approccio a scenario Risoluzione del problema a scenario
42 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
43 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
44 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
45 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
46 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
47 I. L'approccio a scenario Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
48 I. L'approccio a scenario Rischio
49 I. L'approccio a scenario Approccio guidato dai dati (data-based) Procedura di acquisizione dati Serie storiche Esperimenti sul campo Finanza (rendimenti passati) Problema a scenario Controllo (Realizzazioni di rumore in ingresso) soluzione Diagnosi medica (rianimazioni dopo A.C.)
50 Analisi teorica I. L'approccio a scenario II. Analisi teorica
51 II. Analisi teorica Dominio dell'incertezza
52 II. Analisi teorica Dominio dell'incertezza
53 II. Analisi teorica Dominio dell'incertezza
54 II. Analisi teorica Dominio dell'incertezza
55 II. Analisi teorica Dominio dell'incertezza
56 II. Analisi teorica Dominio dell'incertezza
57 II. Analisi teorica Rischio Rischio
58 II. Analisi teorica Rischio Rischio
59 II. Analisi teorica Rischio
60 II. Analisi teorica Rischio
61 II. Analisi teorica Rischio
62 II. Analisi teorica Rischio
63 II. Analisi teorica Rischio betapdf([0:0.01:1],d+1,n-d)
64 II. Analisi teorica Rischio betapdf([0:0.01:1],d+1,n-d)
65 II. Analisi teorica Rischio betapdf([0:0.01:1],d+1,n-d)
66 II. Analisi teorica Rischio betapdf([0:0.01:1],d+1,n-d)
67 II. Analisi teorica Rischio
68 II. Analisi teorica Rischio
69 II. Analisi teorica La classe dei problemi min-max Problemi Fully Supported
70 II. Analisi teorica Copertura probabilistica
71 II. Analisi teorica Copertura probabilistica
72 II. Analisi teorica Copertura probabilistica
73 II. Analisi teorica Copertura probabilistica Ordinati!
74 II. Analisi teorica Copertura probabilistica
75 II. Analisi teorica Copertura probabilistica
76 II. Analisi teorica Copertura probabilistica
77 II. Analisi teorica Copertura probabilistica
78 II. Analisi teorica Distribuzione di Dirichlet ordinata
79 II. Analisi teorica Garanzie sui rischi
80 II. Analisi teorica Garanzie sui rischi
81 II. Analisi teorica Garanzie sui rischi con confidenza
82 II. Analisi teorica Es. - Equalizzazione di canale Tx Rx
83 II. Analisi teorica Es. - Equalizzazione di canale
84 II. Analisi teorica Es. - Equalizzazione di canale
85 II. Analisi teorica Es. - Equalizzazione di canale
86 scenario L'approccio a Analisi teorica ALTRI RISULTATI
87 III. Altri risultati Rischio
88 III. Altri risultati Pochi scenari Soglia ad alto rischio Numero troppo basso di scenari osservati
89 III. Altri risultati Eppure capita spesso che... Soglia a basso rischio Soglia ad alto rischio Numero troppo basso di scenari osservati
90 III. Altri risultati FAST: (Fast Algorithm for the Scenario Technique) Problema convesso Soluzione intermedia soglia ad alto rischio Problema convesso semplificato FAST solution soglia a basso rischio
91 III. Altri risultati (media) Media sugli scenari Osservazioni ( scenari ):
92 III. Altri risultati (media) Media sugli scenari
93 III. Altri risultati (media) Media sugli scenari
94 III. Altri risultati (media) Esempi Regressione lineare Localizzazione di impianti (Weber problem) Controllo LQ ecc...
95 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica?
96 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica?
97 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica?
98 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica
99 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica?
100 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica?
101 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica
102 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica
103 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica
104 III. Altri risultati (media) Copertura probabilistica
105 GRAZIE! scenari L'approccio a Analisi teorica o
106 A. Carè, S. Garatti, M. Campi "Randomized min-max optimization: the exact risk of multiple cost levels" 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, Orlando, Florida, USA, A. Carè, S. Garatti, M.C. Campi "FAST: an algorithm for the scenario approach with reduced sample complexity" 18th IFAC World Congress, Milan, Italy, 2011
107 A. Carè, S. Garatti, M. Campi "Randomized min-max optimization: the exact risk of multiple cost levels" 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, Orlando, Florida, USA, A. Carè, S. Garatti, M.C. Campi "FAST: an algorithm for the scenario approach with reduced sample complexity" 18th IFAC World Congress, Milan, Italy, 2011 A. Carè, S. Garatti, M.C. Campi Least Squares estimates and the coverage of Least Squares costs sottomesso 52nd IEEE CDC, 2013
108 A. Carè, S. Garatti, M. Campi "Randomized min-max optimization: the exact risk of multiple cost levels" 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, Orlando, Florida, USA, A. Carè, S. Garatti, M.C. Campi "FAST: an algorithm for the scenario approach with reduced sample complexity" 18th IFAC World Congress, Milan, Italy, 2011 A. Carè, S. Garatti, M.C. Campi Least Squares estimates and the coverage of Least Squares costs sottomesso 52nd IEEE CDC, 2013 Versioni estese A. Carè, S. Garatti, M.C. Campi FAST - Fast Algorithm for the Scenario Technique sottomesso Operations Research 2013 A. Carè, S. Garatti, M.C. Campi On the reliability of sampled-based min-max optimization in revisione interna A. Carè, S. Garatti, M.C. Campi Least Squares estimates and the coverage of Least Squares costs bozza 2013 M. Baronio, A. Sorgato, G. Perone, A. Candiani, A. Carè, M. Campi, F. Baronio Waveform combination measures of ventricular fibrillation to predict defibrillation in revisione interna - Università di Brescia 2010
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