Il mio portfolio
Nel corso degli anni, ho costantemente combinato la mia esperienza in ingegneria aerospaziale con lo sviluppo software, creando un portfolio che comprende una vasta gamma di progetti complessi e innovativi. Il mio focus è stato lo sviluppo di simulazioni numeriche efficienti e software ad alte prestazioni che rispondono alle esigenze della ricerca, dell’ingegneria e della tecnologia moderne. In questo post, presenterò alcuni punti salienti del mio portfolio, evidenziando progetti chiave che riflettono la mia esperienza in matematica, fisica e modellazione computazionale.
Sito web personale
Il pilastro della mia presenza online è il mio sito web personale. Questo sito, costruito su misura e responsive, non solo funge da mio hub professionale, ma dimostra anche le mie competenze nello sviluppo web. Ho utilizzato Bootstrap per garantire un design responsive che offra un’esperienza utente ottimale sia su dispositivi desktop che mobili. Inoltre, ho sviluppato librerie JavaScript personalizzate per migliorare le funzionalità, come l’evidenziazione della sintassi e la generazione dinamica di contenuti.
Una delle principali sfide che ho affrontato nella costruzione del mio sito web è stata garantire che rispettasse gli alti standard di codifica e prestazioni che mantengo in tutti i miei progetti. Per affrontare questo, ho implementato script personalizzati per la minificazione del codice, il linting e l’automazione del deploy. Il risultato è un sito web snello ed efficiente che riflette lo stesso livello di attenzione ai dettagli che applico a tutto il mio lavoro.
MA Libs
Uno degli strumenti più significativi nel mio portfolio è MA Libs, un set versatile di librerie in C++ e Fortran. Queste librerie sono state sviluppate per migliorare la funzionalità e consentire un’interoperabilità senza soluzione di continuità tra C++, Fortran e Python. Il mio obiettivo era creare una libreria che non solo risolvesse problemi computazionali specifici, ma che si integrasse anche senza difficoltà con altri linguaggi, permettendo di estenderne l’uso a più progetti.
MA Libs include binding per BLAS/LAPACK, fondamentali per i calcoli numerici ad alte prestazioni, così come utilità HDF5 per la serializzazione affidabile dei dati. La libreria include anche un’interfaccia OpenGL per visualizzare i risultati numerici sia in 2D che in 3D, essenziale per interpretare e presentare set di dati complessi.
Simulazione degli spin quantistici
La meccanica quantistica è sempre stata un’area di particolare interesse per me, e questo si riflette nel mio progetto di simulazione degli spin quantistici. Utilizzando Python, ho sviluppato una simulazione interattiva che modella sistemi a uno e due spin, così come stati entangled. Questo progetto include anche una simulazione del paradosso EPR, permettendomi di esplorare le correlazioni non-classiche previste dalla meccanica quantistica.
La simulazione include visualizzazioni in tempo reale che consentono una comprensione chiara e intuitiva delle dinamiche degli spin quantistici. È stato un ottimo strumento per illustrare i principi fondamentali della meccanica quantistica a studenti e ricercatori.
Simulazione dell’equazione di Schrödinger
Un altro importante progetto nel mio portfolio è la simulazione numerica dell’equazione di Schrödinger sia in una che in due dimensioni. Ho sviluppato questa simulazione per modellare l’evoluzione delle funzioni d’onda sotto vari tipi di potenziali, inclusi lo spazio libero, gli oscillatori armonici e le barriere potenziali. La simulazione include anche un modello dettagliato dell’esperimento della doppia fenditura, una delle dimostrazioni più iconiche dell’interferenza quantistica.
Ho utilizzato i metodi Crank-Nicolson e Runge-Kutta per ottenere un’elevata precisione nell’evoluzione temporale. I risultati di queste simulazioni possono essere visualizzati in tempo reale, fornendo approfondimenti sul comportamento delle funzioni d’onda quantistiche in diversi scenari fisici.
Simulazione delle orbite
Nel campo della meccanica celeste, ho creato una simulazione delle orbite che modella la dinamica orbitale dei pianeti intorno al Sole. Questo progetto utilizza dati reali e modelli basati sulla fisica per simulare orbite planetarie accurate. La simulazione è completamente personalizzabile, permettendo agli utenti di modificare le condizioni iniziali e i parametri fisici per studiare vari comportamenti orbitali.
La visualizzazione gioca un ruolo chiave in questo progetto, poiché le dinamiche orbitali sono rappresentate graficamente per facilitare l’interpretazione dei risultati. Questo progetto riflette il mio impegno per la precisione e la chiarezza sia nella modellazione che nella presentazione.
Classificazione MNIST
Come parte della mia esplorazione delle reti neurali e dell’apprendimento automatico, ho sviluppato un progetto focalizzato sulla classificazione delle immagini utilizzando il dataset MNIST. Questo progetto sfrutta la mia libreria di reti neurali personalizzata, progettata per alte prestazioni e ottimizzazione efficiente. Ho implementato due approcci per l’addestramento della rete neurale: Stochastic Gradient Descent (SGD) e un Algoritmo Genetico. Ogni approccio permette un’esplorazione unica del comportamento e dell’ottimizzazione delle reti neurali.
Questo progetto dimostra la mia capacità di applicare algoritmi avanzati per risolvere problemi del mondo reale, come la classificazione delle immagini, e riflette il mio continuo interesse per l’apprendimento automatico.
Conclusione
Questi progetti rappresentano un campione del mio portfolio. Il mio lavoro spazia in diversi domini, dalla meccanica quantistica all’apprendimento automatico, sempre con un focus sulla risoluzione efficiente di problemi complessi.
Per maggiori dettagli, puoi trovare il mio portfolio qui.