[Todos CMAT] Homenaje a Enrique Cabaña

Jue Dic 7 20:51:26 -03 2017

Estimados Todos:

Mando un resumen más detallado de las actividades de homenaje a  
Enrique Cabaña, que tendrán lugar mañana a partir de las 14 horas en el
salón rojo dela Facultad de Ingeniería.
Cordiales saludos.
J.

14 a 14:45: Presentación de la actividad a cargo de la Dra. María  
Simon (Decana de la Facultad de Ingeniería) y del Dr. Roberto  
Markarian (Rector del la Universidad de la República)

14:45 a 15:30: Random projections and SVM/ Proyecciones aleatorias y  
Máquinas de soporte vectorial

Dra. Carenne Ludeña (Universidad Jorge Tadeo Lozano, Bogotá, Colombia)

Resumen: Uno de los problemas de interés al trabajar con grandes  
volúmenes de datos es el de encontrar estrategias eficientes para  
agrupar o clasificar muchos datos en espacios posiblemente de gran  
dimensión o de naturaleza compleja.
  Una de las alternativas más usadas es la de encontrar esquemas de muestreo
o más recientemente  proyecciones aleatorias que permitan encontrar la  
información relevante sin tener que considerar todo el conjunto de  
datos. Por otro lado, los métodos basados en kernels se basan en la  
construcción de un espacio
de características  sobre el cual resulta más natural realizar esta  
tarea mediante un producto interno definido sobre el nuevo espacio.  
Una pregunta natural es estudiar estrategias de proyecciones  
aleatorias para este nuevo espacio,teniendo en cuenta la existencia de  
direcciones principales definidas por el kernel.
En esta charla presentaremos algunos resultados sobre proyecciones  
aleatorias para el problema de clasificación y agrupamiento usando  
kernels.

15:30 a 16:15: Un enfoque secuencial para la estimación de estados y  
parámetros en EDPs lineales dependientes del tiempo.

Dr. Marco Scavino (Universidad de la República)

Resumen: En esta charla se presenta una variante del filtro de Kalman  
de conjunto (EnKF) inspirada por un método estadístico de  
marginalización de condiciones de frontera que hemos desarrollado para  
la estimación de coeficientes en ecuaciones en derivadas parciales  
lineales. El método ha sido aplicado a un estudio experimental llevado  
a cabo en una cámara ambiental con el propósito de inferir las  
propiedades térmicas de una pared de ladrillos [1]. La técnica con  
marginalización (EnMKF) introducida en [2] permite estimar de manera  
secuencial el estado del sistema dinámico parcialmente observado y los  
parámetros de la ecuación en derivadas parciales empleada para la  
modelación del problema de interés.
En comparación con un método EnKF modificado y sin marginalización de  
las condiciones de frontera aleatorias, los resultados muestran que  
EnMKF reduce el error de sesgo de las estimaciones de los parámetros  
de la pared y evita el colapso del conjunto.

[1] Marco Iglesias, Zaid Sawlan, Marco Scavino, Raúl Tempone &  
Christopher Wood (2018). Bayesian inferences of the thermal properties  
of a wall using temperature and heat flux measurements, International  
Journal of Heat and Mass Transfer, 116, 417-431.

[2] Marco Iglesias, Zaid Sawlan, Marco Scavino, Raúl Tempone &  
Christopher Wood (2017). Ensemble-marginalized Kalman filter for  
linear time-dependent PDEs with noisy boundary conditions: Application  
to heat transfer in building walls, https://arxiv.org/abs/1711.09365,  
Noviembre.

16.15 a 17: Construcción de Procesos Continuos Autoregresivos mediante  
iteraciones del proceso Ornstein-Uhlenbeck

Dr. Argimiro Arratia (Universitat Politécnica de Catalunya)

Resumen:  Expondré trabajo conjunto con Alejandra Cabaña y Enrique
Cabaña sobre la construcción de un proceso continuo que al observarse
en  tiempo discreto coincide en sus  covarianzas con ARMA(p,p-1). La
construcción se hace mediante iteración del proceso de
Ornstein-Uhlenbeck.

17 a 17:45 Pausa Café

17:45 a 18:30.  Trabajando con Enrique

Dra. Alejandra Cabaña (Universitat Autónoma de Barcelona)

Resumen: Un recorrido por los 18 artículos que hemos publicado con
Enrique desde 1994 hasta ahora.  Desde las transformaciones de
procesos empíricos y procesos de residuos hasta las interpolaciones en
ley de series temporales estacionarias.

18:30 a 19:15. Métodos Estocásticos para el Análisis de Olas Marinas.

Dr. Joaquín Ortega Sánchez (CIMAT, Guanajuato, México)

Resumen: Los modelos estocásticos para el análisis del movimiento de  
la superficie del mar comenzaron a desarrollarse en la segunda mitad  
del siglo pasado, principalmente a partir del trabajo de Pierson y  
Longuet-Higgins, quienes propusieron un modelo basado en la teoría de  
procesos aleatorios Gaussianos estacionarios. Sin embargo, ambas  
hipótesis, estacionaridad y gaussianidad, tienen limitaciones. El mar  
sólo es estacionario por períodos cortos de tiempo mientras que la  
gaussianidad depende de las condiciones del mar así como de su  
profundidad en el punto de estudio.
Los datos que se obtienen a partir de boyas situadas en la superficie  
del mar se pueden considerar como una serie de tiempo registrada a una  
cierta frecuencia de muestreo, y cuyo ‘estado’ cambia en el tiempo, es  
decir, la serie sólo es estacionaria por intervalos y hay períodos de  
transición entre ellos. Uno de nuestros puntos de interés está en el  
análisis y modelación de la evolución de los estados del mar,  
reflejados en los cambios que se observan en esta serie de tiempo. En  
consecuencia, las herramientas principales están asociadas al estudio  
de series temporales y en especial a su representación espectral, que  
permite resumir el comportamiento oscilatorio de la serie en la  
densidad espectral. Presentaremos resultados recientes sobre  
agrupamiento (clustering) de series temporales como un método para  
determinar períodos de comportamiento estacionario. Estos métodos  
están basados en el uso de la distancia en variación total entre  
espectros normalizados. También presentamos resultados basados en  
técnicas de análisis de datos funcionales, tanto para agrupamiento  
como para comparación de poblaciones.

19:15 a 20:00. Mesa redonda coordinada por el Dr. Ernesto Mordecki
(Facultad de Ciencias) y por el Dr. José R. León (Facultad de Ingeniería)