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Timestamp: 2018-09-20 22:12:08+00:00

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Los 9 cursos modulares de math-in.net son
El Data Mining es el análisis de conjuntos de datos extensos en variables y/o casos, para encontrar relaciones entre ellos y para resumir la información de forma útil y entendible para el propietario de los datos. Este curso pretende cubrir los contenidos básicos del Data Mining mediante un camino desde el nivel básico de análisis exploratorio de datos (nivel básico), pasando por los modelos clásicos de regresión y clasificación (nivel intermedio) y finalizando con los métodos más punteros en el análisis de grandes bases de datos (nivel avanzado).
Preprocesado de datos y análisis exploratorio
15 horas (5 h. teoría y 10 h. prácticas)
Métodos básicos de regresión, clasificación y discriminación
Conocimientos básicos de variables aleatorias
Métodos avanzados de regresión, clasificación y discriminación
Conocimientos de los módulos básicos y medios
Image Mining.
Los objetivos del curso son introducir los conceptos y técnicas básicas del control estadístico de la calidad y los beneficios que proporcionan en su aplicación a la industria. Se pretende que el alumnado comprenda por qué varían los procesos y se familiarice con los conceptos básicos del control estadístico. Además se presentarán las tendencias actuales en la aplicación de estas técnicas como son el cuadro de mando integral, la metodología seis sigma o el ciclo DMAIC.
Coordinador: Salvador Naya Fernández
Equipo de desarrollo: Salvador Naya Fernández
Software: R, con las librerías qcc y QualityTools
Conceptos básicos del control estadístico de la calidad
Conocimientos de estadística básica y manejo del ordenador a nivel usuario
3 horas (2 h. teóricas y 1 h. práctica)
Introducción al Control Estadístico. Causas asignables y no asignables. Proceso bajo control. Las siete herramientas de Isikawa. La filosofía de Deming y Juran en el aseguramiento de la calidad. El cuadro de Mando integral (Balanced ScoreCard). El ciclo DMAIC en la Metodología Seis Sigma.
Manejo de datos mediante el paquete R y construcción de gráficos estadísticos básicos (histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de Pareto, box-plot,…)
Métodos y filosofía de los gráficos de control
Gráficos de control y contraste de hipótesis. La curva OC. Riesgos del vendedor y comprador. Subgrupos racionales. Análisis de patrones en un gráfico de control.
Construcción de las curvas OC y de los gráficos de control.
El control de fabricación por variables
Conocimientos de los módulos B1 y B2 y manejo del ordenador a nivel usuario
Límites de tolerancia y capacidad del proceso. Gráficos tipo Shewhart por variables. Curva característica de operación (OC) y longitud media de racha (ARL) en el control por variables. Optimización de gráficos de control.
Ejercicios de gráficos de control por variables aplicados a distintos problemas con datos reales.
Control de fabricación por atributos
El control de fabricación para la fracción de disconformes. Gráficos np y p. Gráficos de control c y u. Curvas características en el control por atributos.
Ejercicios de gráficos de control para atributos aplicados a distintos problemas con datos reales.
Conocimientos de los módulos B1, B2, M1 y M2 y manejo del ordenador a nivel usuario
Fundamentos estadísticos de los planes de muestreo. Plan de muestreo por atributos. Plan de muestreo por variables. Curva característica para un plan de muestreo. Nivel de calidad aceptable y Calidad media de salida. Las normas MIL-STD-105 y MIL-STD-414 y sus correspondientes extensiones (ANSI/ASQC/ISO).
Ejercicios sobre planes de muestreo aplicados a distintos problemas con datos reales.
El programa Mathematica surgió fundamentalmente orientado al cálculo simbólico, sin embargo en sus versiones actuales se ha convertido en una herramienta integral que puede ser aplicada en cualquier campo, permitiendo realizar programas de forma mucho más simple e intuitiva por personas no especialistas en programación. Dispone de un entorno de edición que convierte los trabajos realizados en Mathematica directamente editables en pdf, convertidos a TEX, u otros formatos, incluye un novedosísimo formato de edición, cdf, que permite generar documentos interactivos. Uno de los aspectos más novedosos del programa es que permite acceder en tiempo real a numerosas bases de datos de muchos campos: economía, química, genómica, biología, física, matemática y mucho más.
El curso está orientado a la enseñanza del uso de este programa, incidiendo en los aspectos más novedosos e incluyendo ejemplos de aplicaciones al mundo real.
Coordinador: Guillermo Sánchez León
Modalidad: Presencial y e-learning
Equipo de desarrollo: Guillermo Sánchez León
Software: Mathematica y aplicaciones asociadas a Mathematica (WLGM, webMathematica, Workbench)
1, 5 horas
Presentación del curso, dirigida a todos los asistentes, mostrando las posibilidades de Mathematica y destacando los aspectos más novedosos de las últimas versiones.
Es aconsejable haber utilizado Mathematica
La ayuda. Recursos didácticos externos.
Programación: en el núcleo de Mathematica
Los módulos del nivel básico y/o experiencia en Mathematica
Cómo trabaja internamente Mathematica.
Programación funcional vs procedimental.
Conceptos básicos y funciones fundamentales.
El empleo de funciones puras.
Módulo M1 y/o conocimiento avanzado de programación con Mathematica
Desarrollo de paquetes.
Datos computables: obteniendo y tratando datos de distintos campos (ciencias de la vida, meteorología, economía, física, química, astronomía, etc.)
Concepto de datos computables.
Ejemplos de aplicación en: química, física, genómica, astronomía, meteorología, finanzas, etc.
Cálculos en paralelo. Conexiones en Grid. Más rapido
Los módulos del nivel medio y/o conocimiento avanzado de programación con Mathematica
Programación en paralelo con Mathematica.
Conectando ordenadores con Wolfram Lightweight Grid Manager.
Acelerando los cálculos.
Desarrollo de aplicaciones para la web: webMathematica
Módulo M2 y/o conocimiento avanzado de programación con Mathematica
Instalando y configurando webMathematica.
Tema específico a acordar con los asistentes. Por ejemplo: tratamiento avanzado de datos, cálculos estadísticos y probabilidad, ajuste de datos, regresión lineal y no lineal.
El buen conocimiento y uso de la bioestadística es fundamental para todo profesional del ámbito biosanitario. Este curso, articulado en módulos temáticos, permitirá al profesional adquirir una formación básica, media o avanzada en los métodos bioestadísticos, atendiendo a las necesidades específicas de su entorno laboral. Ejemplos de aplicación incluyen: las medidas de asociación para factores de riesgo, la evaluación de tratamientos en ensayos clínicos, las curvas ROC en la evaluación de métodos diagnósticos, o la identificación de variables influyentes en odds-ratios.
Equipo de desarrollo: Antonio Martín Andrés, Javier Roca Pardiñas y Jacobo de Uña Álvarez
Software: SPSS, R, software a demanda
Bioestadística básica. SPSS
20 horas (10 h. teóricas y 10 h. prácticas)
Test de homogeneidad de 2 muestras.
Test chi-cuadrado y tablas 2x2.
Tablas 2x2 en Biomedicina
Análisis de una tabla 2x2.
Análisis de varias tablas 2x2.
Medidas de concordancia.
Medidas de eficiencia en métodos diagnósticos: curvas ROC.
ANOVA. SPSS
Diseños de 1 vía.
Modelo e hipótesis a contrastar, descomposición de la variabilidad y análisis post hoc.
Modelo e hipótesis.
Análisis post hoc.
Modelo Lineal General para el análisis de diseños con medidas repetidas.
Análisis multivariante. R
Introducción a R: presentación e instalación.
Entorno de trabajo: librerías, ayuda, clases y objetos.
Estructura de datos: vectores, matrices, listas y marcos de datos.
Importación/exportación de datos.
Análisis multivariante: análisis clúster: medidas de distancia, agrupamiento jerárquico, método de partición.
Análisis discriminante lineal y cuadrático.
Ampliación de Diseño Experimental y ANOVA. SPSS
Diseño completamente aleatorizado.
ANOVA de 1 vía: modelo de efectos fijos y modelo de efectos aleatorios.Comparaciones múltiples. Contrastes. Métodos alternativos de análisis.
Diseño de bloques al azar.
ANOVA de 2 vía: efectos fijos, aleatorios y mixtos. Comparaciones múltiples. Contrastes. Métodos alternativos de análisis.
Otros diseños con bloques.
Diseños factoriales con dos factores (con y sin interacción).
Diseños factoriales con más de dos factores.
Análisis estadístico mediante ANOVA.
Análisis de la Covarianza (ANCOVA).
Diseños de medidas repetidas: factores intra-sujeto y factores inter-sujetos.
Regresión lineal, lineal generalizada y aditiva. R
Introducción a R: presentación e instalación. Entorno de trabajo: librerías, ayuda, clases y objetos. Estructura de datos: vectores, matrices, listas y marcos de datos. Importación/exportación de datos. Procedimientos gráficos. Programación en R.
Introducción a los Modelos de Regresión. Estimación e inferencia. Modelos logísticos de respuesta binaria: modelos lineales generalizados (GLM).
Medidas de asociación basadas en GLM. Modelos aditivos generalizados (GAM).
GAM con interacciones.
Análisis de Supervivencia. R
Estadística básica y manejo básico de R
Introducción: tiempo entre eventos, funciones de supervivencia y riesgo, datos censurados. Modelos notables: estimación e inferencia.
Estimadors Kaplan-Meier y Nelson-Aalen: fórmula de Greenwood. Plots de ajuste. Test log-rank. Regresión de Cox: riesgo baselino y estimador de Breslow.
Inferencia sobre los parámetros. Modelo de Cox estratificado. Covariables que dependen del tiempo. Regresión con tiempo de fallo acelerado. Análisis de residuos.
El curso pretende dotar de herramientas a las empresas para mejorar y optimizar los procesos empresariales, tanto internos como de servicios para otras empresas. Se centra en procesos orientados a logística, transporte y distribución, planificación de tareas, producción, gestión de inventarios... Si bien se entiende que la implementación posterior de estas herramientas requiere de un cierto proceso, el curso da los fundamentos para ello.
Coordinador: Begoña Vitoriano Villanueva
Sectores: Logística, transporte, distribución, gestión de recursos, planificación de tareas, producción, optimización de inventarios,…
Equipo de desarrollo: Aureli Alabert, Luis Alberto Fernández, Manuel A. Mosquera y Begoña Vitoriano
Software: Excel, Matlab, GAMS, AMPL, XPRESS, AIMMS, CPLEX, SAS, SPSS, R
Introducción a la optimización en producción y logística
Manuel Mosquera y Begoña Vitoriano
15 horas (5 h. teóricas y 10 h. prácticas)
Formulación de modelos de programación matemática y solución en Excel.
Resolución de problemas sencillos de planificación de la producción y logística empresarial.
Introducción a la optimización en redes y planificación de proyectos
Módulo B1 si se hace solo nivel básico
10 horas (5 h. teóricas y 5 h. prácticas)
Modelos clásicos de optimización en redes: árbol de extensión, camino mínimo y flujo.
Planificación de proyectos: CPM y PERT.
Modelización y resolución de problemas en Excel: resolución de problemas sencillos de optimización sobre redes (caminos, transporte y distribución) y de planificación de proyectos y/o tareas.
Módulo B3
Introducción a la optimización de inventarios
5 horas (2,5 h. teóricas y 2,5 h. prácticas)
Modelos clásicos de optimización de inventarios: modelos de lote económico, stock de seguridad, por etapas.
Modelización y resolución de problemas en Excel: resolución de problemas sencillos en gestión de inventarios sobre cuándo y cuánto pedir de un producto.
Metodos de simulación Monte Carlo
María Teresa Ortuño y Begoña Vitoriano
Probabilidad y Estadística básicas
Generación de variables aleatorias. Estimación mediante simulación Monte Carlo.
Resolución de problemas en Excel/R: resolver problemas sencillos de estimación utilizando la metodología de simulación Monte Carlo (muestreo simulado).
Optimización en producción y logística con un Lenguaje Algebraico de Modelado
Modelos de programación matemática. Programación en un lenguaje algebraico de modelado (a elegir uno de los propuestos).
Desarrollo de modelos en un lenguaje algebraico de modelado.
Resolver problemas de optimización con software industrial aplicados a la gestión de recursos y a la planificación de la producción.
Módulos B2 y M1
Modelos de rutas. Resolución exacta y heurísticas sencillas.
Desarrollo de modelos en un lenguaje algebraico de modelado y métodos en Excel/Matlab/C.
Resolución de problemas de diseño de rutas de tamaño medio.
Optimización en la gestión de inventarios
Módulos B3 y M1
Modelos de optimización de inventarios: modelos deterministas y estocásticos.
Desarrollo de modelos en Excel/Matlab y un lenguaje algebraico de modelado.
Resolución de problemas de cuándo y cuánto pedir en la gestión de inventarios con aleatoriedad y restricciones.
Módulo M4
CPM y PERT. Decisión con incertidumbre. Nivelación y asignación de recursos (heurísticas).
Resolución de problemas de planificación de proyectos con incertidumbre y gestión de recursos.
Desarrollo de modelos de simulación dinámicos por eventos discretos para analizar sistemas dinámicos: eventos, trazas, un lenguaje de simulación (GPSSWorld).
Resolución de problemas con GPSSWorld. Aplicaciones en líneas de espera, fiabilidad, producción,…
Modelos de optimización avanzada en producción y logística
Modelos de optimización estocástica. Modelos multicriterio.
Desarrollo de modelos avanzados en un lenguaje algebraico de modelado.
Resolución de problemas con modelos de optimización más avanzados incorporando estocasticidad y múltiples criterios.
Optimización avanzada en el diseño de rutas de distribución metaheurísticas
Manuel Mosquera y Gregorio Tirado
Módulos M2 (B2) y M1
15 horas (7,5 h. teóricas y 7,5 h. prácticas)
Modelos de diseño de rutas de transporte, Metaheurísticas (genéticos, recocido simulado…).
Desarrollo de modelos en un lenguaje algebraico de modelado y programación de algoritmos.
Resolución de problemas de diseño de rutas con modelos de gran tamaño y métodos aproximados aplicables a otros problemas.
Análisis y optimización en la gestión de inventarios
Módulos M3 (B3), M1 y B4
Análisis de la demanda. MRP. Optimización y simulación de inventarios.
Desarrollo de modelos en Excel/Matlab y/o un lenguaje algebraico de modelado, y análisis estadístico con SPSS.
Resolución de optimización de inventarios analizando el problema desde el principio, y utilizando técnicas generales para problemas no estándar. Control de inventario de materiales en producción mediante MRP.
Módulo A4
Optimización en planificación de proyectos y secuenciación
Módulos M4 (B2) y M1
Modelos de secuenciación de tareas (Job-shop). Desarrollo de modelos de programación matemática para secuenciación de tareas y planificación de proyectos.
Resolución de problemas de planificación de tareas/actividades con precedencias y recursos compartidos, y desarrollo de modelos en un lenguaje algebraico de modelado.
Módulo A5
Modelos de simulación estocásticos
Módulo M5 (B4)
Análisis de sistemas dinámicos con aleatoriedad mediante modelos de simulación continuos y discretos. Programación de modelos. Análisis de resultados.
Resolución de problemas y desarrollo de modelos en Matlab/C. Aplicaciones en finanzas, proyectos, fiabilidad,…
Módulo A6
Métodos de Programación Matemática
Módulo B1 o M1
15 horas (10 h. teóricas y 5 h. prácticas)
Programación matemática: lineal, entera y no lineal (simplex, dual, ramificación y acotamiento, algoritmos de programación no lineal con y sin restricciones…). Software (optimizadores como CPLEX…).
Resolución de problemas de optimización de gran tamaño.
A continuación se muestra una guía de posibles itinerarios a seguir:
Nº total de horas por TEMAS
B1 (15 h)
M1 (15 h)
A1 (10 h)
+A6 (15 h) +A2 (15 h)
B1+M1+A1=40
B1+M1+A1+A6=55
B1+M1+A1+A2=55
B2 (10 h)
M2 (10 h)
A2 (15 h)
B2+M1+M2+A2=
50-10*=40
B3 (5 h)
M3 (10 h)
A3 (10 h)
B3+B4+M1+M3+A3=
M4 (10 h)
A4 (10 h)
B2+M1+M4+A4=
45-5*=40
B4 (10 h)
M5 (10 h)
A5 (15 h)
B4+M5+A5=35
Nº total de horas por NIVEL
* Se restan horas ya que los módulos generales se centrarían en el tema específico.
Simulación de un recipiente esférico
Nivel básico en CAD y CAE
Dirigido a los sectores metalurgia, ingeniería civil y automoción.
Simulación de un pórtico
Nivel básico en CAD y medio en CAE
Dirigido al sector ingeniería civil.
Simulación de un voladizo con forma angular
Dirigido a los sectores metalurgia e ingeniería civil.
Pinza de sujeción o abrazadera sometida a campo electromagnético
Nivel avanzado en CAD y nivel en CAE
Simulación de un tanque de acero lleno de líquido que debe resistir un impacto equivalente a 10g
Nivel avanzado en CAD y medio en CAE
Simulación termomecánica de un electrodo metalúrgico
Nivel básico en CAD y avanzado en CAE
Dirigido al sector metalurgia.
Colapso de una nave industrial sometida a una carga por nieve y a vientos muy fuertes
Nivel medio en CAD y en CAE
Simulación de un cigüeñal de automóvil, evaluación de la evolución del daño
Nivel medio en CAE
Dirigido al sector automoción.
Módulo M6
Introducción a la simulación termomecánica con elementos finitos
Simulación termomecánica de la solidificación de piezas
Nivel básico en CAD y nivel avanzado en CAE
Simulación de dos piezas ensambladas
Nivel avanzado en CAD y en CAE
Simulación de los esfuerzos de una pasarela sometida a una prueba de carga y simulación de su vibración
Nivel avanzado en CAD y CAE
Nave industrial sometida a movimiento sísmico
Nivel medio en CAD y nivel avanzado en CAE
Simulación de una llanta de automóvil
Tensiones en el suelo derivadas de la apertura de un túnel
Simulación de un impacto sobre un parachoques
El CAD es un dato el CAE es avanzado
Módulo A8
Tratamiento térmico de la cremallera de dirección de un automóvil
Se pretender mostrar diferentes posibilidades para la resolución de problemas que surgen en el ámbito de la Mecánica de Fluidos, utilizando tanto software comercial, software libre o software desarrollado en el entorno de la Universidad. Todos los módulos tienen una estructura común. El objetivo es, en todos los casos, simular la evolución de un fluido en una situaciones concretas. Para alcanzar este objetivo:
En la parte teórica, se comienza por presentar el modelo o modelos matemáticos mejor adaptados a la resolución del problema. En todos los casos, se consideran modelos deterministas basados en las ecuaciones generales de la Mecánica de Fluidos (ecuaciones de Navier-Stokes y Euler), así como en algunas de sus simplificaciones (ecuaciones de aguas someras).
Una vez planteado el modelo, se introducen las ideas principales del método numérico elegido para resolver el sistema de ecuaciones en derivadas parciales que se han introducido en la etapa anterior.
En la parte práctica, se utiliza un paquete de software (a elegir entre varios, cuando es posible) para simular la situación concreta planteada. La simulación comprende siempre tres etapas:
Pretratamiento: generación de la malla del dominio de cálculo (zona ocupada por el fluido), definición de las condiciones iniciales, de contorno y de los diferentes parámetros del modelo.
Ejecución efectiva de los cálculos en ordenador.
Postratamiento: visualización y análisis de resultado.
Coordinador: José Luis Ferrín González
Sectores: Ingeniería civil, ingeniería hidráulica, administración pública relacionada con gestión de riesgos, energía, medio ambiente
Equipo de desarrollo: José Luis Ferrín, Fernando Varas, Carlos Parés y Macarena Gómez
Software: Ansys Fluent, OpenFoam, Elmer, HySea, Freefem++, MIKE, TELEMAC
Módulo B1_Freefem
Flujo de un fluido bidimensional incompresible en una cavidad abierta
Conocimientos básicos de mecánica de fluidos, matemáticas y métodos numéricos
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles.
Resolución del problema con Freefem.
Módulo B1_Fluent
Conocimientos básicos de mecánica de fluidos
10 horas (2 h. teóricas y 8 h. prácticas)
Introducción a Ansys Workbench.
Resolución del problema con Ansys Fluent.
Módulo B2_Freefem
Flujo bidimensional de un fluido incompresible en torno a un obstáculo cilíndrico: transición a la turbulencia
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles. Modelado de la turbulencia.
Módulo B2_Fluent
Módulo B3_Freefem
Flujo bidimensional de un fluido incompresible bidimensional entre dos placas con diferentes temperaturas
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles. Ecuación del calor.
Módulo B3_Fluent
Módulo B4_Freefem
Evolución de un contaminante emitido al aire a través de una chimenea en medio urbano. Estudio bidimensional
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles. Ecuación de advección difusión.
Módulo B4_Fluent
Módulo B5_Freefem
Refrigeración por aire acondicionado en el interior de un edificio
Módulo B5_Fluent
Flujo en lámina libre en un canal curvilíneo con sección rectangular y fondo variable
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de aguas someras.
Método de volúmenes finitos.
Resolución del problema con alguno de los siguientes softwares HySEA, MIKE, Telemac,…
Módulo B7
Transporte y difusión de un contaminante en un canal curvilíneo con sección rectangular y fondo variable
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de aguas someras con término fuente. Ecuación de advección-difusión.
Módulo M1_Freefem
Flujo tridimensional de un fluido incompresible en torno a un obstáculo cilíndrico: transición a la turbulencia
Conocimientos correspondientes al módulo B2_Freefem
Módulo M1_Fluent
Conocimientos correspondientes al módulo B2_Fluent
Modelo hidrodinámico tridimensional. Ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles. Modelado de la turbulencia.
Módulo M2_Freefem
Flujo tridimensional de un fluido incompresible entre dos placas con diferentes temperaturas
Conocimientos correspondientes al módulo B3_Freefem
Módulo M2_Fluent
Conocimientos correspondientes al módulo B3_Fluent
Ciclos de calentamiento-enfriamiento por radiación solar en exteriores de edificios
Conocimientos correspondientes al módulo B3 y B5
Modelo hidrodinámico tridimensional. Ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles. Ecuación del convección-difusión. Modelado de la radiación térmica.
Flujo en lámina libre en un caso de estudio con datos topográficos
Conocimientos correspondientes al módulo B6
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de aguas someras con término fuente.
Método de volúmenes finitos. Tratamiento del término fuente.
Resolución del problema con alguno de los software: HySEA, MIKE, Telemac, ...
Simulación de la evolución de una capa de sedimentos bajo la acción de un flujo en lámina libre en un caso de estudio con datos topográficos
Conocimientos correspondientes a los módulos B7 y M4
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de aguas someras con término fuente. Modelado del transporte de sedimentos.
Módulo A1_Freefem
Evolución de un contaminante emitido al aire a través de una chimenea en medio urbano. Estudio tridimensional
Conocimientos correspondientes a los módulos M1 y M2
20 horas (8 h. teóricas y 12 h. prácticas)
Modelo hidrodinámico tridimensional. Ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles. Ecuación de advección-difusión.
Módulo A1_Fluent
Simulación de los procesos de combustión en una caldera industrial
Conocimientos avanzados de mecánica de fluidos, matemáticas y métodos numéricos
Teoría de flujos reactivos.
Modelos de combustión.
Estudio del transporte, carga y deposición de sedimentos en la plataforma continental, en las proximidades de la desembocadura de un río
Conocimientos correspondientes a los módulos M4 y M5
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de aguas someras con término fuente. Modelado del transporte de sedimentos. Modelado de la capa y deposición de sedimentos.
Resolución del problema con HySEA, MIKE, ...
Inundación en medio rural debida a la crecida de un río: un caso práctico
Conocimientos correspondientes al módulo M4
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de aguas someras con término fuente. Tratamiento de frentes seco/mojado.
Inundación en medio rural debida a la rotura de una presa: un caso práctico
Generación y propagación de un tsunami bajo los efectos de una avalancha submarina en la plataforma continental: un caso práctico
Conocimientos correspondientes al módulo A4
Modelo hidrodinámico bidimensional. Ecuaciones de aguas someras con término fuente. Modelo de medio granular para la avalancha submarina. Términos de fricción.
Resolución del problema con HySEA.
Ejemplo de aplicación en el sector de ingeniería hidráulica y consultoría ambiental.
Se trata del estudio de inundaciones producidas por roturas de presas, utilizando la plataforma HySEA, para simular la inundación que produciría la rotura de una presa real en una zona rural y/o urbana próxima a la misma, a fin de evaluar el caudal de la inundación y las zonas afectadas por la misma.
A partir de datos cartográficos en formato estándar, obtener la malla y la topografía en los formatos propios de la plataforma usando los módulos de pre-procesamiento.
Ejecutar la simulación en remoto usando la interfaz web.
Análisis de los resultados. Introducción al uso del módulo de post-proceso, visualización y análisis de datos.
Los resultados del modelo permiten obtener una predicción de las zonas afectadas por la inundación, así como el tiempo de llegada a las mismas. En las siguientes figuras se muestran dos instantes de la inundación:
La primera, corresponde a los instantes iniciales de la simulación de la inundación tras la ruptura de la presa del Limonero (Málaga).
La segunda, a la que se le ha superpuesto una imagen satélite, es una captura tras 4 minutos de la rotura de la presa.
En la versión básica se ofrece una introducción a dos herramientas fundamentales en valoración de derivados y riesgos: análisis de series temporales financieras y simulación. En la versión intermedia, por una parte se oferta un módulo de introducción a los derivados financieros más usuales de tipo opciones y las técnicas de valoración más sencillas y utilizadas en la práctica. Además, se ofrecen dos módulos introductorios de dos tipos de riesgo: de mercado y de tipos de interés. En los módulos avanzados se ofertan módulos de introducción a los derivados de tipos y de riesgos de crédito y operacional. La estructura permite combinar módulos de distintos niveles a medida de las necesidades y conocimientos de los destinatarios. Asimismo, es posible ofertar versiones de algunos módulos con doble duración de la prevista para tratar los temas incluidos con más profundidad.
Coordinador: Carlos Vázquez Cendón
Modalidad: Presencial, videoconferencia, e-learning
Equipo de desarrollo: Ricardo Cao Abad, Wenceslao González Manteiga, Carlos Vázquez Cendón, Begoña Vitoriano
Software: Matlab, Excel
Modelos de heterocedalticidad condicional para la volatilidad y modelos no lineales.
Introducción a los modelos y métodos de simulación en finanzas
Método clásico de Monte Carlo.
Mejoras de Monte Carlo para reducir la variabilidad..
Monte Carlo para valoración de opciones.
Ejemplos de aplicaciones financieras.
Introducción a la valoración de los derivados y opciones
Productos derivados y opciones.
Métodos de valoración de algunas opciones.
Implementación de las valoraciones.
Concepto de riesgo de mercado.
Medidas de riesgo.
Simulación histórica.
Chequeo de modelos.
Introducción al análisis del riesgo de crédito
Fundamentos de valoración del riesgo de crédito.
Medición del riesgo de crédito.
Introducción a la valoración de derivados de tipos
Algunos instrumentos derivados de tipos.
Curva cupón cero.
Modelos clásicos de evolución de tipos.
Modelos de Black, Black-Derman-Toy y Hull-White.
Introducción al riesgo de tipos
Generalidades de modelos de riesgo.
Modelo base.
Modelos con volatilidades y correlaciones.
Introducción al riesgo operacional
Concepto de riesgo operacional.
El enfoque de Basilea.
Ejemplo de aplicación en el sector finanzas.
Las entidades financieras comercializan entre ellas y ofrecen a sus clientes una gran variedad de productos estructurados, que incluyen una parte de depósitos a un tipo determinado y otra parte de productos derivados complejos. Es imprescindible que los profesionales de las entidades tengan conocimientos mínimo sobre productos derivados. Los derivados más sencillos son las opciones vainilla.
Durante el curso se planteará la valoración de una opción vainilla de compra, utilizando distintas alternativas: simulación formula de Black-Scholes, Monte Carlo o diferencias finitas. Problemas alternativos del mismo tipo pueden ser valoraciones de opciones americanas, asiáticas o barrera. Se hará hincapié en su presencia en productos estructurados que se comercializan en las entidades financieras y se indicará como se pueden incorporar distintos modelos de volatilidad a partir de cotizaciones del mercado.
Los objetivos a alcanzar son que el alumno conozca las distintas alternativas para la valoración de una opción sencilla, con las hipótesis de modelo que estas presuponen así como las limitaciones y ventajas de cada una de ellas. Los resultados obtenidos se expondrán en una hoja excel.
Curso de software libre orientado a ciencias e ingeniería
Muestra la gran capacidad actual del software libre para resolver problemas estándar en ciencias e ingeniería. En particular, se han elegido paquetes de software muy testeados y de gran difusión en el contexto académico y que recorren desde software matemático básico hasta software más avanzado con orientación hacia la Estadística, el diseño asistido por ordenador o la Simulación Numérica de diversos procesos físicos que puedan llegar a acoplarse entre ellos.
Modalidades: Presencial, videoconferencia o e-learning
FreeFEM++: resolución numérica de modelos de la física y la ingeniería
Coordinador: Rafael Rodríguez Galván
Software: FreeFEM
Programación en Python orientada a la ingeniería
Coordinador: Íñigo Arregui Álvarez
Software: Python, Scipy, Matplotlib, VTK, Wrappers en C, Fortran, GUI's
Simulación en dinámica de fluidos con OpenFOAM
Coordinador: Fernando Varas Mérida
Simulación en multifísica
Software: Elmer
Simulación termomecánica de procesos: Salome y Code-Aster
Software: Salome y Code-Aster

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