Matteo Nori

Government, Health and Not for Profit

Fellow

Space Economy

matteo.nori@sdabocconi.it

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Biografia

Matteo Nori è un astrofisico con una solida esperienza in analisi dati e data science, specializzato nella modellizzazione fisica e statistica di sistemi complessi. Ha conseguito una doppia Laurea Magistrale presso la Sorbonne University (Francia) e il Politecnico di Torino (Italia) nel luglio 2015 e ha completato il Dottorato di Ricerca in Astrofisica presso l'Alma Mater Studiorum - Università di Bologna (Italia) nel marzo 2019.

Dal 2019 al 2023, Matteo Nori ha lavorato come ricercatore presso l'Università di Bologna e come Postdoctoral Associate presso la New York University Abu Dhabi (UAE). In questi anni ha approfondito lo studio dei modelli fisici della Materia Oscura e dell’Energia Oscura e delle loro implicazioni per la formazione e l’evoluzione delle galassie attraverso metodi numerici.

Matteo Nori collabora con il SEE Lab dal febbraio 2024. Grazie alle sue competenze scientifiche e tecniche, è coinvolto sia nelle attività di ricerca, in particolare nello sviluppo di simulazioni numeriche e proiezioni delle popolazioni satellitari presenti e future, sia nella progettazione, sviluppo e automazione dell’analisi dei dati del dataset SEEData.

Ambito di insegnamento Big & Small Data Data Analysis Process Descriptive Analytics Time Series Analysis Predictive Analytics

Pubblicazioni recenti

Elgamal S., NORI M., Macciò A. V., Baldi M., Waterval S. No Catch-22 for fuzzy dark matter: testing substructure counts and core sizes via high-resolution cosmological simulations Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2024, vol.532, no. 4, pp.4050-4059

NORI M., Macciò A. V., Baldi M. Fuzzy Aquarius: evolution of a Milky-way like system in the Fuzzy Dark Matter scenario Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2023, vol.522, no. 1, pp.1451-1463

Waterval S., Elgamal S., NORI M., Pasquato M., Macciò A. V., Blank M., Dixon K. L., Kang X., Ibrayev T. NIHAO – XXVIII. Collateral effects of AGN on dark matter concentration and stellar kinematics Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2022, vol.514, no. 4, pp.5307-5319

Pasquato M., Abbas M., Trani A. A., NORI M., Kwiecinski J. A., Trevisan P., Braga V. F., Bono G., Macciò A. V. Sparse Identification of Variable Star Dynamics The Astrophysical Journal Supplement, 2022, vol.930, no. 2, pp.161

Garaldi E., NORI M., Baldi M. Dynamic zoom simulations: A fast, adaptive algorithm for simulating light-cones Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2020, vol.499, no. 2, pp.2685-2700

NORI M., Baldi M. Scaling relations of fuzzy dark matter haloes – I. Individual systems in their cosmological environment Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2020, vol.501, no. 1, pp.1539-1556

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