Cursos

Los cursos que se llevarán a cabo en el ENIM 2017 consistirán en dos clases expositivas, en la que se abordará el tema del curso de manera teórica y una sesión de laboratorio, en la que se trabajará con software pre-programado con el fin de realizar una experiencia numérica para el problema del curso.

Se desarrollarán en paralelo y, por lo tanto, deberá escogerse en cuál participar. Los cupos son limitados para cada curso y se seleccionará por orden de inscripción. De todos modos, toda persona que esté inscrita tendrá un cupo en algún curso.

En esta oportunidad los cursos serán cuatro, y se detallan a continuación.

Dinámica Compleja y Fractales

Profesor: Daniel Coronel.

En este curso trataremos nociones básicas de dinámica compleja. Conjunto de Julia, conjunto de Fatou, conjunto de Mandelbrot y propiedades dinámicas de dichos conjuntos. Calculabilidad y representación gráfica.

Conocimientos previos deseables: Matlab, nociones de análisis y variable compleja.

Problema Inverso aplicado a Tomografía Médica

                                                       
Profesores: Axel Osses (izquierda) y Matías Courdurier (derecha).

Nociones básicas de ecuaciones en derivadas parciales y problema inverso, ejemplos habituales, transformada de Radon, modelo físico para tomografía, transferencia radiativa.

Conocimientos previos deseables: Matlab, curso de ecuaciones diferenciales, nociones de análisis.

Dinámica y aprendizaje adaptativo en juegos

Profesor: Mario Bravo.

En este minicurso estudiaremos algunas dinámicas de aprendizaje adaptativo en juegos finitos. Definiremos la noción de algoritmo de aprendizaje bajo distintos contextos de información para los jugadores. Además, esbozaremos algunas de las técnicas que permiten obtener resultados asintóticos, destacando su conexión con los equilibrios del juego subyacente.

Conocimientos previos deseables: Nociones de análisis

Planos Cortantes para Optimización Lineal Mixta

Profesor: Gérard Cornuéjols

En este curso estudiaremos distintos cortes para problemas de optimización lineal entera y optimización lineal mixta. En particular profundizaremos sobre distintos tipos de cortes, conjuntos convexos de interés para estos problemas y funciones que generen estos cortes, comparando los resultados de las distintas formulaciones para estos problemas.

Conocimientos previos deseables: Curso de optimización, nociones de optimización entera.

Este curso tendrá tres sesiones teóricas.