Los cursos que se llevarán a cabo en el ENIM 2017 tendrán clases expositivas, en las que se abordará el tema del curso de manera teórica y una sesión de laboratorio (salvo el curso indicado más adelante), en la que se trabajará con software pre-programado con el fin de realizar una experiencia numérica para el problema del curso.
Los cursos se llevarán a cabo en paralelo y, por lo tanto, deberás elegir en cuál quieres participar. Los cupos son limitados para cada curso y se seleccionará por orden de inscripción. De todos formas, 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
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| Profesor: Daniel Coronel Soto.
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
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| Profesores: Axel Osses Alvarado (izquierda) y Matías Courdurier Bettancourt (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
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| Profesor: Mario Bravo González.
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 y probabilidades. |
Planos Cortantes para Optimización Lineal Mixta
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| 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 y será impartido en inglés. |