Evento Online - 18 Ottobre 2023 @ IMATI - CNR

Statistica bayesiana per lo studio di sequenze di terremoti

La sismologia moderna nasce a metà del XIX secolo nella convinzione che i terremoti sono un fenomeno naturale che si può studiare al fine sia di comprendere la fisica che ne guida l'origine e l'evoluzione sia di predisporre azioni e strumenti di mitigazione degli effetti disastrosi. La statistica applicata alla sismologia permette di studiare come l'attività sismica si distribuisce nello spazio, nel tempo e nella magnitudo, tenendo conto dell'incertezza aleatoria insita nella natura del fenomeno e dell'incertezza epistemica dovuta a misurazioni incerte o impossibili direttamente per alcune grandezze. I modelli stocastici proposti vengono calibrati sulla base delle più recenti banche dati al fine di valutare la probabilità di accadimento di futuri eventi disastrosi.

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Elisa Varini è ricercatore presso l'Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche "E. Magenes" di Milano. Si è laureata in Matematica con indirizzo applicativo all'Università degli Studi di Parma, ed ha conseguito il dottorato in Statistica presso l'Università Bocconi di Milano.
La sua ricerca si svolge principalmente nell'ambito della Sismologia Statistica, per lo sviluppo di metodi di valutazione della pericolosità sismica e di previsione di forti terremoti. I suoi interessi di ricerca riguardano in particolare i processi di punto, i modelli dinamici stato-osservazione, e i metodi Markov chain Monte Carlo per l'inferenza Bayesiana.
L'Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche "E. Magenes" si pone come obiettivo di fornire la conoscenza e l'infrastruttura per lo sviluppo e la diffusione della matematica applicata e dell'informatica come strumenti per affrontare le sfide dell'ingegneria e della società.

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