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Mini-Cursos

Tenemos un número limitado de cupos  para los minicursos, por ello se pide a los estudiantes que desean asistir a cualquiera de ellos enviar un correo a la dirección jimpa@usb.ve para reservar el cupo, que contenga los siguientes datos:

Nombre del estudiante, Universidad de procedencia, nombre del curso al que desea asistir.

La reserva se hará por estricto orden de llegada de los correos. Anunciaremos por esta vía cuando los cupos estén completos. 

 

Miércoles 10/06/2015

Prof. José Castillo (San Diego State University). 

Título:  Introduction to Mimetic Difference Methods

Contenido:
1. Motivation 
2. Mimetic Operators Properties
3. Construction of the operators
4. High Order Operators
5. Mimetic Library Toolkit (MTK)
6. Examples
 

Jueves 11/06/2015

Profa. Carenne Ludeña (Universidad Central de Venezuela).

Título:  Minería de grandes volúmenes de datos

Contenido:El problema de obtener información interesante (y confiable) de los datos no es nuevo. De hecho, esa es exactamente la tarea de la estadística, la inteligencia artificial, la investigación de operaciones o la minería de datos: dado un conjunto de datos descubrir patrones y reglas significativos, caracterizar los mecanismos que generan los datos, entender los factores o variables más informativos (simplificar los modelos) o predecir el comportamiento de datos no observados. El desarrollo de nuevas tecnologías de recolección y almacenamiento, la masificación de datos, tanto en volumen como en variedad (el fenómeno del Big Data) así como la aparición de nuevas necesidades (datos en redes, minería de texto, procesamiento de transacciones o datos de sensores) ha planteado la necesidad de poner al día los mecanismos de análisis a fin de lidiar en tiempo real con estos nuevos requerimientos. El objetivo de este mini curso es presentar algunos aspectos básicos de la minería de datos en este contexto, del uso de herramientas ditribuidas (Hadoop) para el manejo de grandes volúmenes de datos junto con map reduce como estrategia para el manejo paralelizado de algoritmos y finalmente algunas aplicaciones tales como algoritmos para la búsqueda de objetos similares, minería de conjuntos frecuentes y análisis de links.
 

Viernes 12/06/15 

Prof. Miguel Méndez (Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas).
 
Título:  Enumeración de árboles ecuaciones diferenciales autónomas y cálculo diferencial combinatorio
 
Contenido
Un árbol es un grafo conexo sin ciclos. Un árbol con un vértice distinguido se denomina árbol con raíz. Un árbol creciente es un árbol con raíz donde para cualquier vértice v, las etiquetas de los vértices crecen a lo largo del camino que va desde la raíz a v. Los árboles crecientes tienen una gran cantidad de aplicaciones. Por ejemplo los árboles crecientes binarios codifican los pasos en el algoritmo de búsqueda binaria, relacionado estrechamente con el algoritmo Quiksort. Los árboles crecientes orientados son útiles en una versión simplificada del modelo de red libre de escala de Barábasi-Albert para la WWW.  A cada familia de árboles crecientes le corresponde una ecuación diferencial autónoma, cuya solución es la serie formal que enumeran dichos árboles (función generatriz). Butcher ha usado esa interpretación combinatoria para clasificar varios métodos de Runge-Kutta.  Es de suma importancia en diversas familias de árboles el conocer la altura de sus vértices (distancia desde la raíz) y su longitud de camino (suma de las alturas de sus vértices). Por ejemplo, para la estimación de la complejidad de algoritmos de búsqueda.
 
El curso consiste en una introducción al cálculo diferencial combinatorio con diversas aplicaciones a la enumeración de árboles con raíz. Con esa herramienta demostramos dos versiones de la fórmula de Cayley para la enumeración de árboles. Mediante el planteamiento de varios tipos de ecuaciones diferenciales autónomas enumeramos árboles crecientes con respecto a a la altura de sus vértices y su longitud de camino.