Seminario de Matemáticas Aplicadas y Computacionales

2017-09-20
13:00hrs.

Giovanni Motta. Puc, Facultad de Matematicas, Departamento de Estadistica
Adaptive Estimation of Time Varying Covariances and Auto-Covariances
Auditorio San Agustin
https://www.ing.pug.cl/ingenieria-matematica

2017-09-13
13:00 hrs.

José Verschae. Escuela de Ingeniería Uc, Facultad de Matemáticas Uc.
El Santo Grial de los Algoritmos de Aproximación, la Maldición de Las Simetrías, y el Nuevo Elegido
Auditorio San Agustín. Campus San Joaquín UC
https://goo.gl/4VzQBR

2017-09-06
13:00 hrs.

Domagoj Vrgoc. Departamento de Ciencia de la Computación, UC
Using Theory in Practice: Examples and Lessons Learned
Auditorio San Agustín, UC
https://goo.gl/yAFUmQ

2017-08-30
13:00 hrs.hrs.

Alejandro Jara. Departamento de Estadística, Facultad de Matemáticas, UC
Bayesian Nonparametrics and Big Data: Discovering Complex Data Structures
Auditorio San Agustín UC
http://www.ing.uc.cl/ingenieria-matematica/seminario-de-bayesian-nonparametrics-big-data-en-imc/

2017-08-23
13:00hrs.

Carlos Pérez Arancibia. Mit
Integral Equation Methods for Problems of Scattering By Metasurfaces
Auditorio San Agustín
http://www.ing.uc.cl/ingenieria-matematica/nuevo-profesor-imc-presenta-seminario-integral-equation-methods-problems-scattering-metasurfaces/

2017-05-31
13:00hrs.

Karim Pichara. PUC
Data Science for Astronomy
Auditorio Nisnolav Bralic
Abstract:
In the last few years, there has been an increased interest towards computer applications for astronomical research. This interest is mainly triggered by the ongoing and future observational projects expected to deliver huge amounts of high-quality data, which needs to be promptly analyzed. Some illustrative examples are: the upcoming Large Synoptic Survey Telescope (LSST), the ongoing Vista Variables in the Via Láctea (VVV) ESO Public Survey, and the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA), among others. Besides the upcoming telescopes, today we have hundreds of astronomical catalogs of tens of millions of objects, available online. All this information makes the Astronomical analysis of stellar objects impossible without the help of computer systems. Last advances in data science, Machine Learning, and Statistics offer us very powerful solutions to explore Astronomical data, nevertheless, there are many challenges that we still need to overcome. In this talk I will present a summary of our main work in time series automatic classification, light-curve representation, automatic detection of specific types of stars, discovery of unknown classes of stellar objects and meta models for efficient and automatic integration of trained experts. 

2017-05-17
14:30hrs.

Marc Schroder. U Chile
Network Pricing: How to Induce Optimal Flows Under Strategic Link Operators
Auditorio San Agustín
Abstract:
Network pricing games provide a framework for modeling real-world settings with two types of strategic agents: users of the network and owners (operators) of the network. Owners of the network post a price for usage of the link they own; users of the network select routes based on price and level of use by other users. The challenge in these games is that there are two levels of competition: one, among the owners to attract users to their link so as to maximize profit; and second, among users of the network to select routes that are cheap yet not too congested. Interestingly, we observe that: (i) an equilibrium may not exist; (ii) it might not be unique; and (iii) the network performance at equilibrium can be arbitrarily inefficient. Our main result is to observe that a slight regulation on the network owners market solves all three issues above. Specifically, if the authority could set appropriate caps (upper bounds) on the tolls (prices) operators can charge then: the game among the link operators has a unique strong Nash equilibrium and the users’ game results in a Wardrop equilibrium that achieves the optimal total delay. We call any price vector with these properties a great set of tolls. We then ask, can we compute great tolls that minimize total users’ payments? We show that this optimization problem reduces to a linear program in the case of single-commodity series-parallel networks. Starting from the same linear program, we obtain multiplicative approximation results for arbitrary networks with polynomial latencies of bounded degree, while in the single-commodity case we obtain a surprising bound, which only depends on the topology of the network. 

2017-05-10
13:00hrs.

Norbert Heuer. PUC
Introducción al método DPG, una vista analítica
Auditorio San Agustín
Abstract:
El acrónomo DPG se refiere al método de Petrov-Galerkin discontinuo con funciones de test optimales. Se trata de aproximar soluciones de ecuaciones en derivadas parciales, en particular aquellas que son perturbadas de manera singular. En esta charla discutimos qué significa esto. El foco va a ser en problemas de difusión con reacción dominante. Explicamos qué falla en el uso de elementos finitos y por qué. Basado en estos resultados desarrollamos el método DPG para superar los problemas observados. Ilustramos los resultados teóricos con algunos experimentos numéricos.

2017-04-12
13:00hrs.

Irina Pettersson. The Artic University of Norway
Existence and uniqueness results for convection-diffusion equation in unbounded domains
Auditorio San Agustín
Abstract:
We study the existence and uniqueness of a bounded solution to a stationary convection-diffusion equation in semi-infinite and infinite cylindrical domains. The operator is not self-adjoint, and depending on the direction of the effective convection we either get a unique solution, a family of solutions or even non-existence. 

2017-03-29
13:00hrs.

Pablo Barcelo. U Chile
Querying graph databases
Sala Seminario San Agustín, Campus San Joaquín
Abstract:
We also study two recent extensions of these languages that have been motivated by modern applications of graph databases. The ?rst one allows to treat paths as ?rst-class citizens, while the second one permits to express queries that combine the topology of the graph with its underlying data.

2016-11-16
13:00hrs.

Vicente Peirotén. Universidad Complutense de Madrid y Everis
Desafíos y Capacidades de Analytics y Big Data
Auditorio San Agustín, Campus San Joaquín
Abstract:
Las organizacinoes están tranformándose hacia el mundo digital, un nuevo paradigma donde el dato se convierte en un activo competitivo tan importante que a veces supera a las cosas a las que representa. 
Las tecnologías de  big data permiten abordar estos datos y transformarlos en insights y decisiones automáticas a partir de la aplicación de modelo analíticos.

En esta charla Everis contará los desafíos de Analytics y Big Data que está abordando en Chile y en general en la región. Y cómo está captando y capacitando talento para poder abordar estos desafíos.

2016-11-02
13:00hrs.

Carlos Sing-Long. PUC
Métodos Modernos de Reconstrucción
Sala San Agustín, Campus San Joaquín, PUC

2016-10-12
13:00hrs.

Cristobal Guzman. PUC
Métodos de gradiente para optimización convexa
Auditorio San Agustin
Abstract:
El método del gradiente es un algoritmo clásico para optimización no lineal. Sin embargo, la necesidad de resolver problemas en alta dimensión descritos por una cantidad masiva de datos ha llevado a revisar y mejorar estos algoritmos, convirtiéndolos en la opción más competitiva en aplicaciones actuales. Una pregunta natural en este contexto es cuál es el límite de aceleración que se puede alcanzar a través de información basada en gradientes.

En esta charla se hará una mirada histórica a los algoritmos de gradiente para optimización convexa y sus aplicaciones, con un especial enfoque en entender la complejidad y su dependencia en la regularidad de la función objetivo y la geometría del dominio. Si es tiempo lo permite, se presentarán algunas perspectivas futuras, motivadas por la teoría de aprendizaje, y como el contexto estocástico afecta la complejidad en los problemas de optimización.

2016-09-28
1pmhrs.

Thomas Batard. University Pompeu Fabra
Some geometric variational models for image processing and vision
Auditorio San Agustín
Abstract:
In the first part of the talk, I will present some new results on low-level image processing techniques like denoising and contrast enhancement/reduction. To that purpose, we extend the standard variational models, based on Euclidean geometry, to vector bundles by replacing the Euclidean gradient by a well-chosen covariant derivative. In the second part of the talk, I will present some new results on tone mapping, a technique that consists in reducing the dynamic range of an image while preserving its details. We propose a variational model devoted to reduce the perceptual distance between images, independently of their dynamic ranges, from which we can improve the current techniques for tone mapping.

2016-09-21
13:00hrs.

Pablo Irarrazaval, Escuela de Ingeniería, PUC. PUC
Formación de Imágenes Médicas: un aporte de la tecnología a la clínica
Auditorio San Agustín, Campus San Joaquín, PUC
Abstract:
Las imágenes médicas, como herramienta de diagnóstico y seguimiento, que son hoy una parte fundamental de la atención clínica. Esto se justifica por la cada vez mejor calidad de imagen y la mayor y mejor información funcional. Hoy es posible ver y recolectar información del cuerpo humano que no se soñaban en la época de Roentgen, descubridor de los rayos X. Las modalidades de imágenes médicas que se han posicionado en el uso clínico son varias y se pueden agrupar dependiendo del fenómeno físico que empleen. Tenemos las basadas en rayos X (radiografía, Tomografía Computarizada), en emisiones de radioisótopos (Medicina Nuclear, SPECT y PET), en reflexión de ondas de sonido (ecografía) y en resonancia nuclear magnética (MRI). En esta charla, se describirá el contexto histórico en el que surgieron cada una de estas modalidades, los principios básicos de funcionamiento, y las aplicaciones clínicas para las que son apropiadas.
http://www.ing.uc.cl/ingenieria-matematica/proximo-seminario-de-divulgacion-de-ingenieria-matematica-y-computacional-uc/