On the trace anomaly of a Weyl fermion

La seguente tesi si sviluppa in tre parti: un'introduzione alle simmetrie conformi e di scala, una parte centrale dedicata alle anomalie quantistiche ed una terza parte dedicata all'anomalia di traccia per fermioni. Nella seconda parte in particolare si introduce il metodo di calcolo alla Fujikawa e si discute la scelta di regolatori adeguati ed un metodo per ottenerli, si applicano poi questi metodi ai campi, scalare e vettoriale, per l'anomalia di traccia in spazio curvo. Nell'ultimo capitolo si calcolano le anomalie di traccia per un fermione di Dirac e per uno di Weyl; la motivazione per calcolare queste anomalie nasce dal fatto che recenti articoli hanno suggerito che possa emergere un termine immaginario proporzionale alle densità di Pontryagin nell'anomalia di Weyl. Noi non abbiamo trovato questo termine e il risultato è che l'anomalia di traccia risulta essere metà di quella per il caso di Dirac.

Query Library Development and Anomaly Detection on Flight Data

During the last semester of the Master’s Degree in Artificial Intelligence, I carried out my internship working for TXT e-Solution on the ADMITTED project. This paper describes the work done in those months. The thesis will be divided into two parts representing the two different tasks I was assigned during the course of my experience. The First part will be about the introduction of the project and the work done on the admittedly library, maintaining the code base and writing the test suits. The work carried out is more connected to the Software engineer role, developing features, fixing bugs and testing. The second part will describe the experiments done on the Anomaly detection task using a Deep Learning technique called Autoencoder, this task is on the other hand more connected to the data science role. The two tasks were not done simultaneously but were dealt with one after the other, which is why I preferred to divide them into two separate parts of this paper.

Anomaly Detection in Random Graph

La presenti tesi ha come obiettivo lo studio di due algoritmi per il rilevamento di anomalie all' interno di grafi random. Per entrambi gli algoritmi sono stati creati dei modelli generativi di grafi dinamici in modo da eseguire dei test sintetici. La tesi si compone in una parte iniziale teorica e di una seconda parte sperimentale. Il secondo capitolo introduce la teoria dei grafi. Il terzo capitolo presenta il problema del rilevamento di comunità. Il quarto capitolo introduce possibili definizioni del concetto di anomalie dinamiche e il problema del loro rilevamento. Il quinto capitolo propone l' introduzione di un punteggio di outlierness associato ad ogni nodo sulla base del confronto tra la sua dinamica e quella della comunità a cui appartiene. L' ultimo capitolo si incentra sul problema della ricerca di una descrizione della rete in termini di gruppi o ruoli sulla base della quale incentrare la ricerca delle anomalie dinamiche.

Framework for anomaly detection on photovoltaic plants

Technological advancement has undergone exponential growth in recent years, and this has brought significant improvements in the computational capabilities of computers, which can now perform an enormous amount of calculations per second. Taking advantage of these improvements has made it possible to devise algorithms that are very demanding in terms of the computational resources needed to develop architectures capable of solving the most complex problems: currently the most powerful of these are neural networks and in this thesis I will combine these tecniques with classical computer vision algorithms to improve the speed and accuracy of maintenance in photovoltaic facilities.