Cosmologia dalla struttura a grande scala dell'Universo. Attraverso la ricostruzione della distribuzione delle galassie in grandi volumi di Universo (attraverso grandi "redshift surveys") e l'analisi statistica della medesima, si estraggono informazioni sul valore dei parametri cosmologici (come ad es. la densita' media di materia oscura o il tasso di crescita delle strutture cosmiche), vincolando il modello cosmologico standard e la teoria della gravita'. Questa attivita' si sviluppa nel gruppo del Prof. Luigi Guzzo in tre aree complementari: 1) Conduzione e partecipazione a grandi progetti sperimentali di mappatura delle galassie e della materia oscura. E' questo il caso di VIPERS, la survey portata a termine tra il 2008 e il 2016 con il VLT dell'ESO in Cile, che ha costruito il piu' grande campione statistico di galassie con distanze misurate (circa 90.000), attualmente esistente nell'intervallo di redshift 0.5 < z < 1.2 (che corrisponde ad un'eta' dell'Universo tra 9 e 6 Miliardi di anni, rispettivamente). Attualmente l'attivita' sperimentale di questo tipo si concentra in modo preponderante nelle fasi finali di preparazione del progetto Euclid dell'Agenzia Spaziale Europea. Euclid e' la prossima missione cosmologica dell'ESA, un satellite che verra' lanciato nel 2022 per costruire una mappa della materia visibile (attraverso la spettroscopia e la misura del "redshift" di circa 30 milioni di galassie) e della materia oscura (attraverso la misura dell'effetto di "lente gravitazionale debole" sulle immagini di diversi miliardi di galassie). Il Prof. Guzzo e' membro fondatore del progetto ed e' uno dei quattro coordinatori scientifici primari. 2) Analisi statistica della disomogeneità o "clustering" e sviluppo di strumenti teorici di modellizzazione. Lo scopo e' quello dii estrarre l'informazione cosmologica contenuta nei dati, correggendo gli effetti sistematici spuri causati sia dalla strategia osservativa, sia dalla non-linearità dei dati a fronte delle teorie, usualmente sviluppate in regime lineare. Questo include sia lo sviluppo di correzioni non-lineari analitiche o numeriche, sia l'implementazione di tecniche Bayesiane di "forward modelling". 3) Sviluppo di simulazioni numeriche n-body. Le simulazioni rappresentano ormai un ausilio indispensabile per l'analisi dei dati sperimentali. Da un lato permettono di seguire la crescita delle strutture (dominate dalla materia oscura) ben oltre il regime lineare (ovvero di piccole fluttuazioni); dall'altro risultano cruciali per la comprensione degli effetti di selezione e sistematici nelle surveys, oltre che nella stima degli errori statistici, attraverso la creazione di "mock samples" che cercano di riprodurre il piu' fedelmente possibile le caratteristiche e soprattutto i limiti presenti nei dati che si vanno ad analizzare. (1988 - )