La Blockchain: aspetti crittografici e applicazioni

La Blockchain è un deposito di dati distribuito costituito da una lista di record (in continua crescita) resistente a modifiche e revisioni, anche da parte degli operatori dei nodi (computer) su cui risiede. I dati sono sicuri anche in presenza di partecipanti non affidabili o disonesti alla rete. Una copia totale o parziale della blockchain è memorizzata su tutti i nodi. I record contenuti sono di due tipi: le transazioni, che sono i dati veri e propri, e i blocchi, che sono la registrazione di quanto ed in quale ordine le transazioni sono state inserite in modo indelebile nel database. Le transazioni sono create dai partecipanti alla rete nelle loro operazioni (per esempio, trasferimento di valuta ad un altro utente), mentre i blocchi sono generati da partecipanti speciali, i cosiddetti “miners”, che utilizzano software e a volte hardware specializzato per creare i blocchi. L’attività dei miners viene ricompensata con l’assegnazione di “qualcosa”, nel caso della rete Bitcoin di un certo numero di unità di valuta. Spesso negli esempi si fa riferimento alla Blockchain di Bitcoin perché è la catena di blocchi implementata per prima, e l'unica ad avere una dimensione consistente. Le transazioni, una volta create, vengono distribuite sui nodi con un protocollo del tipo “best effort”. La validità di una transazione viene verificata attraverso il consenso dei nodi della rete sulla base di una serie di parametri, che variano secondo l’implementazione specifica dell’architettura. Una volta verificata come valida, la transazione viene inserita nel primo blocco libero disponibile. Per evitare che ci sia una duplicazione delle informazioni l’architettura prevede un sistema di time stamping, che non richiede un server centralizzato.

Stabilita di sistemi sferici autogravitanti con forze r^(-α)

In questa tesi si è eseguito uno studio preliminare (con risultati positivi) volto a verificare la possibilità di estendere al caso di forze r^(-α) il Teorema di stabilità di Antonov per sistemi autogravitanti newtoniani. Tale studio è volto a capire se i risultati di stabilità attualmente noti dipendano dalla speciale natura del campo r^(-2) o se valgono più genericamente per sistemi con forze a lungo range.

Modello stocastico per la plasticità sinaptica

Nel sistema nervoso centrale i neuroni comunicano l'uno con l'altro attraverso le connessioni sinaptiche e sono soggetti a centinaia di stimoli, ma hanno la capacità di distinguerli l'uno dall'altro. L'abilità delle sinapsi di interpretare questi cambiamenti morfologici e biochimici è detta \textit{plasticità sinaptica} e l'obiettivo di questa tesi è proprio studiare un modello per le dinamiche di questo affascinante processo, da un punto di vista prima deterministico e poi stocastico. Infatti le reazioni che inducono la plasticità sinaptica sono ben approssimate da equazioni differenziali non lineari, ma nel caso di poche molecole bisogna tener conto delle fluttuazioni e quindi sono necessari dei metodi di analisi stocastici. Nel primo capitolo, dopo aver introdotto gli aspetti fondamentali del sistema biochimico coinvolto e dopo aver accennato ai diversi studi che hanno approcciato l'argomento, viene illustrato il modello basato sull'aggregazione delle proteine (PADP) volto a spiegare la plasticità sinaptica. Con il secondo capitolo si introducono i concetti matematici che stanno alla base dei processi stocastici, strumenti utili per studiare e descrivere la dinamica dei sistemi biochimici. Il terzo capitolo introduce una giustificazione matematica riguardo la modellizzazione in campo medio e vede una prima trattazione del modello, con relativa applicazione, sui moscerini. Successivamente si applica il modello di cui sopra ai mammiferi e se ne studia nel dettaglio la dinamica del sistema e la dipendenza dai parametri di soglia che portano alle varie transizioni di fase che coinvolgono le proteine. Infine si è voluto osservare questo sistema da un punto di vista stocastico inserendo il rumore di Wiener per poi confrontare i risultati con quelli ottenuti dall'approccio deterministico.

Tracciamento di particelle con filtro di Kalman

Un problema fondamentale nello studio delle particelle elementari è disporre di misure più accurate possibile delle traiettorie che queste seguono all'interno dei rivelatori. La precisione di misura dei parametri di traccia è importante per poter descrivere accuratamente gli eventi e le interazioni che avvengono all'interno dei rivelatori. LHCb è un esempio di esperimento progettato con lo scopo di ottenere misure di precisione dei parametri della cinematica delle particelle per poter studiare la violazione delle simmetrie. Rivelatori come quello dell'esperimento LHCb utilizzano avanzate tecniche di tracciamento per individuare le traiettorie. Queste sono influenzate da fattori di rumore dovuti all'interazione tra le particelle e il materiale del rivelatore stesso. Nell'analisi delle misure effettuate quindi occorre tenere conto che sia la sensibilità del rivelatore che i fattori di rumore contribuiscono nella determinazione dell'incertezza sulla misura. Uno strumento matematico usato per ottenere precise stime dei parametri di traccia è il filtro di Kalman, che implementato su un campione di misure di una determinata grandezza, consente di minimizzare gli effetti dovuti a rumori statistici. In questo lavoro di tesi sono stati studiati la struttura e il funzionamento del rivelatore dell'esperimento LHCb e dei sistemi di tracciamento che lo caratterizzano e che ne costituiranno il futuro aggiornamento. Inoltre è stata analizzata l'azione del filtro di Kalman, implementandolo in una simulazione di tracciamento al calcolatore.