Typology
Ph.D Course
Access methods
Restricted access
Duration
3
Location
Varese
Language
English
Structure
DIPARTIMENTO DI SCIENZE TEORICHE E APPLICATE

Course description

Educational Objectives and Research Activities
The goal of this program is to prepare students with a sound cultural background, providing them with a high level of flexibility, open minded and in-depth cutting edge competences in specific fields. These students will be able to carry out, manage and disseminate independent theoretical and/or applied research activities at an international level. They will be able to design mathematical models aimed at defining and building complex Information Technology (IT) systems, develop innovative IT applications and transfer their knowledge to the private sector, thereby also contributing to strengthening the role played by Italian industrial organizations in the global economic scenario. Our Ph.D. program stresses an interdisciplinary approach that nowadays characterizes most of the advances researches worldwide.

Organization
The Ph.D. program in Computer Science and Computational Mathematics offered by Università degli Studi dell’Insubria is jointly administered by Dipartimento di Scienze Teoriche ed Applicate (Department of Theoretical and Applied Sciences) and by Dipartimento di Scienze ed Alta Tecnologia (Department of Sciences and High Technology). The program is aimed at students interested in obtaining research positions in universities as well as in government or industrial research institutions. Normally, the Ph.D. program lasts three years. There are currently 8 available positions: 6 of them come with a fellowship granted by our university, the remaining two have no associated grant. Additional grants might come from research projects supported by funding agencies and/or private companies. The program is articulated into two phases. The first 18 months are mainly devoted to attending courses and seminars at both Università degli Studi dell’Insubria or elsewhere (other universities, national or international PhD schools, etc.). In this respect, students have a significant amount of flexibility in building up their own study plan; attending courses, at other Italian and foreign universities, is highly encouraged. The second 18 months are mainly devoted to independent research activity under the guidance of a supervisor. The program also financially encourages students and supervisors to plan towards longer term research visits to international research venues. The main outcome of a Ph.D. course of study is a Ph.D. dissertation collecting original research work carried out by the student. This will typically take the form of publications in international journals and/or proceedings of international research conferences. The dissertation will be defended in front of a defense jury made up of external experts.

Scientific areas: 01 – Mathematics and Computer Science, 09 – Industrial and information Engineering, 13 – Economics and Statistics
Thematic areas: IINF-05/A, INFO-01/A, MATH-01/Ad, MATH-02/B, MATH-03/A, MATH-04/A, MATH-05/A, STAT-01/A
Coordinator: Carminati Barbara
Academic Year: 2025/2026
Ph.D. Cycle: XLI cycle

What you need to know

All applicants to our Ph.D. program must have completed a five-year university curriculum (for instance, a three-year Bachelor plus a two-year Master). They are expected to demonstrate a sound background in Computer Science and/or Computational Mathematics, fluency in English and a strong motivation for research. Applicants are ranked according to their Curriculum Vitae (CV) and the result of an oral examination usually done in September. The public oral examination may also be carried out through video-conferencing tools. The 6 top ranked applicants qualify for a grant as well as a tuition fee waiver. The remaining applicants may either be admitted with no grant or not admitted at all.

Enrollment

This PhD is established for the XLI cycle.

The following is expected for Session I:
position: 8
with Scholarships: 6
without scholarship: 2

You can enroll in the PhD program after a public competition for qualifications and examinations.
The application for admission to PhD studies shall be submitted by the deadline of 12 July 2025, 12 pm (CET).

 

Call for admission to doctoral courses XLI cycle A.Y. 2025/2026

Class attendance

PhD students have to successfully attend and pass exams of at least 4 PhD courses/ training activity during the 3 years program. These can be selected among those provided by Università degli Studi dell’Insubria as well as by other organizations (other universities, national or international PhD schools, etc.)

Studying

Annualy the PhD board propose new training activites that will be supported by Università degli Studi dell’Insubria. 

Strategie di Flipping per grandi sistemi lineari strutturati: analisi spectrale, aspetti
algoritmici e applicazioni (SSD: MATH-05/A) 2025-2026
Il corso si concentra sugli aspetti teorici e algoritmici della strategia di flipping, testandola su applicazioni rilevanti come le equazioni differenziali evolutive approssimate e problemi di deblurring nell'immagine. Il corso coprirà diversi argomenti, quali: analisi spettrale della matrice e delle sequenze di matrice in senso di localizzazione e risultati di distribuzione; precondizionamento in varie
algebre di matrice e risultati di clustering; applicazione della strategia di flipping alle equazioni differenziali evolutive approssimate applicazione della strategia di flipping ai problemi di deblurring nell'immagine con varie condizioni al bordo (BC) incluse BC riflettenti e anti-riflettenti.

Introduzione ai Knowledge Graph e ontologie (SSD: IINF-05/A, INFO-01/A) 2025-2026
Il corso propone un'introduzione ai knowledge graph, che hanno recentemente raccolto una notevole quantità di attenzione sia da parte degli accademici che dell'industria. I knowledge graph possono assumere diversi modelli di dati per organizzare la conoscenza del mondo e integrare le informazioni estratte da più fonti di dati. I grafici hanno anche cominciato ad avere un ruolo fondamentale nella rappresentazione delle informazioni estratte dai sistemi AI a diversi livelli. L'obiettivo di questo corso è quello di fornire una panoramica su diversi modelli di dati dei knowledge graph, concentrandosi poi su ontologie come grafici complessi che combinano una tassonomia e dati. Il corso combina un background teorico con un approccio hands-on, mirato a offrire agli studenti la possibilità di acquisire
i fondamenti dell'ingegneria RDF e dei knowledge graph.

Matematica per l'elaborazione dei segnali: Nuovi risultati e sfide aperte (SSD:
MATH-05/A) 2025-2026
Un problema classico in molti campi di ricerca applicata, come la Geofisica, la Medicina, l'Ingegneria, l'Economia e la Finanza, è, dato un segnale, come estrarre informazioni e caratteristiche nascoste in esso, come, ad esempio, quasi periodicità e tendenze. I metodi standard come la Trasformata di Fourier e la Trasformata Wavelet, storicamente utilizzati nell'elaborazione dei segnali, si sono rivelati limitati quando sono presenti fenomeni non lineari e non stazionari. Per questo motivo, negli ultimi due decenni, diversi nuovi metodi non lineari sono stati sviluppati da molti gruppi di ricerca in tutto il
mondo e sono stati ampiamente utilizzati nelle applicazioni. In questo corso, esamineremo il metodo della Decomposizione Modale Empirica e le tecniche derivate, e introdurremo la tecnica del Filtro Iterativo e le sue generalizzazioni. Discuteremo delle loro proprietà teoriche e numeriche, mostreremo i loro limiti e discuteremo i problemi aperti. Durante il corso, verranno presentate alcune applicazioni e sarà fornita un'introduzione ai codici Matlab disponibili online.

Distributed Ledger Technologies – Fondamenti, Evoluzione e Applicazioni (SSD:
IINF-05/A, INFO-01/A) 2025-2026
Il corso offre una panoramica approfondita sulle Distributed Ledger Technologies (DLT), analizzandone i principi fondamentali, le diverse architetture e le possibili applicazioni. Verranno affrontati i concetti chiave delle reti decentralizzate, i meccanismi di consenso e le implicazioni in termini di sicurezza e gestione del DL. Verranno inoltre analizzati i diversi modelli di ledger distribuiti, tra cui blockchain permissionless e permissioned, Directed Acyclic Graphs (DAG) e altre soluzioni
emergenti.

Student services

Reports and complaints

For information

For information

c/o Dipartimento di Scienze Teoriche e Applicate – DISTA 
Università degli Studi dell’Insubria
Via Rossi, 9 – Padiglione Rossi - 21100 Varese – Italy

Coordinator: Prof Barbara Carminati

Contacts: Tel. +39 (0) 332398951

Email: barbara.carminati@uninsubria.it dottorato.dista@uninsubria.it