Armando COCO

Posizione attuale
1 novembre 2021 - presente: Professore Associato in Analisi Numerica, settore concorsuale MAT/08, Università di Catania, Italia

Esperienze lavorative
1 settembre 2017 – 31 ottobre 2021: Senior Lecturer in Mathematical Modelling, Oxford Brookes University, Oxford, Regno Unito
1 settembre 2015 – 31 ottobre 2017: Lecturer in Mathematical Modelling, Oxford Brookes University, Oxford, Regno Unito
10 marzo 2014 – 31 agosto 2015: Post-Doctoral Research Assistant in Computational Volcanology, University of Bristol, Bristol, Regno Unito
16 ottobre 2012 – 15 ottobre 2013: Post-doc, Università degli Studi di Bari Aldo Moro, Bari, Italia
1 aprile 2012 – 30 settembre 2012 Post-doc, Università di Bordeaux I, Bordeaux, Francia

Titoli di studio e formazione
09/2015 - 06/2016: Post Graduate Certificate in Higher Education (PCTHE), Oxford Brookes University.
11/2008 - 03/2012: Dottorato di Ricerca in Matematica per la Tecnologia, relatore Prof. Giovanni Russo, Università di Catania, Dipartimento di Matematica e Informatica. Titolo della tesi: Finite-Difference Ghost Cell Multigrid Methods for Elliptic Problems with Mixed Boundary Conditions and Discontinuous Coefficients.
10/2006 - 07/2008: Laurea Magistrale in Matematica, Voto finale 110/110 e lode
10/2003 - 10/2006: Laurea in Matematica Applicata, Università degli Studi di Catania, Voto finale 110/110 e lode.

Interessi di Ricerca
Metodi numerici di alto ordine per la fluidodinamica computazionale.
Metodi multigrid per domini di forma complessa.
Simulazione numerica di giacimenti sotterranei.
Modellazione matematica per la conservazione dei monumenti.
Metodi numerici per la simulazione del plasma.

Presentazioni a conferenze
Relatore in 35 conferenze, 6 relazioni su invito.

Riconoscimenti
06/2018: Borsa di studio della London Mathematical Society (Research in Pairs)
11/2017: Sovvenzione per il Santander Research Scholarship Scheme
02/2017-07/2017: Computer Science Small Grant dalla London Mathematical Society (Schema 7)
11/2016: Santander Award Scheme, un premio per la collaborazione di ricerca con i paesi della rete Santander
2012: Borsa di studio del GNCS (Gruppo Nazionale di Calcolo Scientifico - INDAM) nell'ambito del programma Giovani Ricercatori, finanziamento per la partecipazione a Congressi e Scuole.
11/2011-02/2012: borsa di studio HPC-Europe2, Université Bordeaux 1, Francia

Associazioni scientifiche
GNCS (Gruppo nazionale di calcolo scientifico)
SIMAI (Società Italiana di Matematica Applicata e Industriale)
UMI (Unione Matematica Italiana)

Partecipazione a progetti di ricerca
2022-2024: HSMDIS (High Stability Microwave Discharge Ion Sources), finanziato da INFN-LNS: Istituto Nazionale di Fisica Nucleare – Laboratori Nazionali del Sud, PI: Lorenzo Neri
2022-2024: PNRR HPC, Big Data and Quantum Computing, Spoke 1 National Center: Future HPC, finanziato da MUR-PNRR, PI: Alessia Tricomi
2016-2019 APC8 - Diesel Engine Dynamic Optimisation, co-investigatore. PI: Fabrizio Bonatesta
2013 GNCS: Hyperbolic dominant multiscale problems: numerical methods and applications, PI: Matteo Semplice
2009 PRIN 09: Innovative numerical methods for hyperbolic problems with applications to fluid dynamics, kinetic theory and computational biology, PI: Giovanni Russo
2009 Azioni integrate Italia-Spagna: Numerical methods for Hyperbolic Systems in non-conservative form with environmental applications
2008 Progetto di ricerca di Università (PRA), Advanced Numerical Methods for Evolutive Problems, PI: Giovanni Russo

Co-supervisione di dottorandi e laureandi magistrale
2 studenti di dottorato e 4 studenti di magistrale.

Organizzazione di convegni scientifici
16 giugno 2016: Organizzazione del mini-simposio “Mathematics behind volcanic processes” (5 relatori) con G. Currenti per la conferenza ECMI2016, Santiago de Compostela, Spagna.

Membro di commissioni d'esame di dottorato
22 novembre 2016: Membro della commissione d'esame per il dottorato di David Zorio, Università di Valencia, Spagna.

Attività di referaggio
SISC Journal of Scientific Computing
JCOMP Journal of Computational Physics
AMC Applied Mathematics and Computation
CMS Communications in Mathematical Sciences Journal of Applied Mathematics
Applied Mathematics and Computation ECMI2014 proceedings
The Open Fuels and Energy Science Journal Advances in Geosciences

Il Prof. Armando Coco ha sviluppato competenze nello sviluppo di metodi numerici efficienti e accurati per equazioni alle derivate parziali (PDE) in geofisica e ingegneria. Alcuni esempi di PDE trattati nella sua ricerca sono:

Equazioni di Navier-Stokes per la fluidodinamica incomprimibile
Equazioni di Cauchy-Navier per la deformazione termo-poroelastica
Equazioni ellittiche per il trasporto di elettroni nei semiconduttori
Flusso di fluidi in mezzi porosi per l'interazione acqua-roccia

Competenze specifiche sono state sviluppate nei seguenti metodi numerici:
- Multigrid per uniftted boundary methods e geometrie di forma complessa
- Metodi ghost-point per PDE ellittiche, paraboliche e iperboliche
- Metodi level set per l'evoluzione delle interfacce

Alcune applicazioni del mondo reale correlate sono:

1. deformazione elastica per simulare e prevedere le risposte geofisiche (deformazione del suolo, variazioni gravitazionali) causate dalla pressurizzazione delle sorgenti magmatiche e/o dal comportamento termo-poroelastico dei sistemi idrotermali in aree vulcaniche
2. La solfatazione del marmo nella conservazione dei monumenti
3. Simulazione numerica del plasma

Guida alle tesi di laurea

Tesi svolte:

Multigrid method for elliptic equations on arbitrary domains, A.A. 2022/23.

Altri possibili titoli di tesi di Laurea:

Metodi multigrid per la risoluzione di equazioni ellittiche nel mondo reale.
Questa tesi esplora lo sviluppo e l'ottimizzazione di metodi multigrid per risolvere in modo efficiente le equazioni differenziali alle derivate parziali ellittiche (PDE) incontrate in applicazioni del mondo reale come l'elettromagnetismo, la modellazione della gravità, la deformazione elastica e i processi di diffusione. Lo studio si concentra sul miglioramento dell’efficienza computazionale, della scalabilità e dell’accuratezza degli algoritmi multigrid per affrontare sfide pratiche in diversi domini scientifici e ingegneristici.

Tecniche di fattorizzazione QR per problemi agli autovalori: algoritmi e applicazioni.
Questa tesi approfondisce i metodi di fattorizzazione QR per risolvere problemi agli autovalori, tra cui la riduzione di Hessenberg, fattorizzazione QR senza e con shift di Wilkinson e gli algoritmi Divide and Conquer. Lo studio indaga la stabilità numerica, l’accuratezza e l’efficienza computazionale delle tecniche di fattorizzazione QR ed esplora le loro applicazioni in diversi domini scientifici e ingegneristici.

Algoritmi numerici per la matematica finanziaria: determinazione del prezzo delle opzioni europee e strategie di gestione del rischio.
Questa tesi si concentra sullo sviluppo e sull'analisi di algoritmi numerici per la determinazione del prezzo delle opzioni put e call europee nella matematica finanziaria. La ricerca esplora strategie di trading, opportunità di arbitraggio, misure di probabilità neutrali al rischio e tecniche di ottimizzazione nei modelli di prezzo delle opzioni. Inoltre, lo studio indaga le implicazioni dei metodi numerici sulle strategie di gestione del rischio e di ottimizzazione del portafoglio nei mercati finanziari.

Possible thesis titles.

Multigrid Methods for Solving Elliptic Equations in Real-World Applications.
This thesis explores the development and optimization of multigrid methods for efficiently solving elliptic partial differential equations (PDEs) encountered in real-world applications such as electromagnetism, gravity modeling, elastic deformation, and diffusion processes. The study focuses on enhancing computational efficiency, scalability, and accuracy of multigrid algorithms to address practical challenges in diverse scientific and engineering domains.

Exploring QR Factorization Techniques for Eigenvalue Problems: Algorithms and Applications.
This thesis delves into QR factorization methods for solving eigenvalue problems, including Hessenberg reduction, QR without shift, and with Wilkinson shift, and Divide-and-Conquer algorithms. The study investigates the numerical stability, accuracy, and computational efficiency of QR factorization techniques, and explores their applications in diverse scientific and engineering domains.

Numerical Algorithms for Financial Mathematics: Pricing European Options and Risk Management Strategies.
This thesis focuses on the development and analysis of numerical algorithms for pricing European put and call options in financial mathematics. The research explores trading strategies, arbitrage opportunities, risk-neutral probability measures, and optimization techniques in option pricing models. Additionally, the study investigates the implications of numerical methods on risk management strategies and portfolio optimization in financial markets.