[NotiAMCA] Primera Escuela Latinoamericana de Optimización

[Victorio Sonzogni]

Estimado colega,
         le adjunto el segundo anuncio de la Primera Escuela
Latinoamericana de Optimización y le solicito que difunda el evento
entre investigadores, docentes y alumnos de esa casa de estudios.
También le informo que se ofrece un número limitado de becas para
estudiantes,

atentamente
María Cristina Maciel
Departamento de Matemática, UNS
Av Alem 1253, 2do Piso, Of. 6
+54-291-4595162, int. 3416
immaciel en criba.edu.ar

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Primera Escuela Latinoamericana de Optimizaci´on
Segundo anuncio
La Primera Escuela Latinoamericana de Optimizaci´on, se llevar´a a cabo
entre el 4 y 8 de julio de 2005, en el Departamento de Matem´atica de la
Universidad Nacional del Sur, Bah´ýa Blanca.
El objetivo es ofrecer cursos cortos sobre temas actuales de optimizaci´on
con aplicaciones a otras disciplinas.
Estos cursos est´an dirigidos a estudiantes avanzados y j´ovenes graduados
de carreras como Licenciatura en Matem´atica, Licenciatura en Ciencias de
la Computaci´on, Ingenier´ýas, etc.
En esta oportunidad se ofrecen los siguientes cursos cuyos contenidos se
detallan al final:
. OPTIMIZACI ´ON EN DOS NIVELES.
. CONDICIONES DE OPTIMALIDAD EN PROGRAMACI ´ON NO LINEAL.
. T´ECNICAS Y MODELOS DE OPTIMIZACI ´ON EN GEOF´ISICA DE
EXPLORACI ´ON.
. PROBLEMAS NO LINEALES EN ESPACIOS DE MATRICES.
. PROBLEMAS DE OPTIMIZACI ´ON DE DIMENSIONES, (sizing optimization).
Se dispone de un n´umero limitado de becas (alojamiento y almuerzos) para
estudiantes. Se solicita a los interesados completar los siguientes datos, y
enviarlos junto con su CV via e-mail a mcvidal en criba.edu.ar antes del 15
de abril de 2005.
NOMBRE Y APELLIDO: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
. . . . . . . . . . . . . . . .
UNIVERSIDAD: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
DEPARTAMENTO/FACULTAD: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
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CARRERA: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
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A~N0 QUE CURSA: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
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CURSOS A LOS QUE DESEA INSCRIBIRSE(.): . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
. . . .
(.) Se recomienda inscribirse al menos en dos cursos.
Para mas informaci´on sobre este evento contactar a
Mag. Flavia Bffo, fbffo en uns.edu.ar
Mag. Adriana Beatriz Verdiell, averdiel en criba.edu.ar
Mag. Marta Cecilia Vidal, mcvidal en criba.edu.ar
Departamento de Matem´atica, UNS
Av. Alem 1253,
8000 Bah´ýa Blanca, ARGENTINA
Tel´efono: +54-291-4595162 Fax: +54-291-4595163
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DESCRIPCI ´ON DE LOS CURSOS
Optimizaci´on en dos niveles
Profesores: Dra. Ana Friedlander y Dr. Roberto Andreani , IMECC,
UNICAMP, Campinas, Brasil, friedlan en ime.unicamp.br.
1. Introducci´on al problema.
2. Condiciones de optimalidad.
3. Algoritmos.
4. Aplicaciones.
Referencia:
DEMPE S. Foundations of Bilevel Programming, Kluwer Academic Publishers.
London, 2002.
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Condiciones de Optimalidad en Programaci´on No Lineal
Profesor: Dr. Jos´e Mario Mart´ýnez, IMECC, UNICAMP, Campinas,
Brasil, martinez en ime.unicamp.br.
Condiciones necesarias de optimalidad. Puntos cr´ýticos. Condiciones de
Lagrange. Condiciones KKT. "Constraint qualifications". Regularidad,
Mangasarian-Fromovitz y CPLD. Casi-normalidad. Jerarquia entre condiciones
de optimalidad y "constraint qualifications". Condiciones de optimalidad
secuenciales.
Referencias
1. D.P. Bertsekas. Nonlinear Programming. Athenas Scientific, Belmont,
MA. 1999.
2. R. Andreani, J. M. Mart´ýnez and M. L. Schuverdt. The Constant Positive
Linear Dependence condition of Qi and Wei implies the Quasinormality
Constraint Qualification. Journal of Optimization Theory
and Applications. To appear.
3. J. M. Mart´ýnez and B. F. Svaiter. A practical optimality condition
without constraint qualifications for nonlinear programming. Journal
of Optimization Theory and Applications # 118, pp. 117-133 (2003).
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T´ecnicas y Modelos de Optimizaci´on en Geof´ýsica de Exploraci´on
Profesor: Dra. D´ebora Cores, Departamento de C´omputo Cient´ýfico y 
Estad´ýstica, Universidad
Sim´on Bolivar, Caracas, Venezuela, cores en cesma.usb.ve.
Justificaci´on del curso:
Introducir al estudiante en la resoluci´on de problemas de la vida real. 
Este curso tiene un fuerte
enfoque en aplicaciones de la industria petrolera, para aquellos estudiantes 
que deseen estudiar
y validar la aplicabilidad de las t´ecnicas num´ericas de optimizaci´on.
Objetivos del curso:
1. El primer paso del curso consiste en entender el comportamiento f´ýsico 
de algunas aplicaciones
en geof´ýsica que se pueden atacar o modelar como un problema de 
optimizaci´on.
2. Relajaci´on de la complejidad de dichos problemas para obtener un mayor 
entendimiento de
los mismos.
3. Formulaci´on o modelaci´on de dichas aplicaciones como problemas de 
optimizaci´on.
4. Estudio de la aplicabilidad de diferentes t´ecnicas de optimizaci´on 
num´erica para la resoluci´on
de dichos problemas.
5. Validaci´on de los resultados obtenidos con las t´ecnicas num´ericas 
utilizadas.
Contenido:
1. Problemas Inversos y Directos.
2. Problemas de cuadrados m´ýnimos lineales y no lineales.
3. M´etodos Num´ericos para resolver los problemas de cuadrados m´ýnimos: 
M´etodos de recons-
trucci´on iterativa. M´etodo de Gauss-Newton. Variantes del m´etodo de 
Gauss-Newton.
4. Modelos de Optimizaci´on para diferentes aplicaciones geof´ýsicas: 
Trazado de Rayos para
diferentes Medios (Problema Directo). Estimaci´on de velocidades y 
profundidades (Problema
Inverso).
Referencias Bibliogr´aficas:
1. J. E. Dennis and R. Schnabel, Methods for Unconstrained Optimization and 
Non-Linear
equations, Prentice Hall, 1983. (QA402.5 D44)
2. S. Wright and J. Nocedal, Non Linear Programming, Springer, 1999.
3. J. Scales andM. Smith, Introductory Geophysical Inverse Therory, 
http://www.samizdat.mines.edu
4. J. Berryman, Lectures Notes on Nonlinear Inversion and Tomography, 
originally presented
at : Earth Resources Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, 
1990.
5. Gabor T. Heman, The Algebraic Reconstruction Techniques (ART) Image 
reconstruction
from projections: The fundamentals of Computarized Tomography, Academic 
Press, 1980.
6. C.L. Lawson and R.J. Hanson, Solving Least Squares Problems, Prentice 
Hall, Englewood
Cli_s, 1974.
7. A. Tarantola, Inverse Problem Theory: Methods for Data Fitting and Model 
Parameter
Estimation, Elsevier, Amsterdam, 1987.
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Problemas no Lineales en Espacios de Matrices
Profesor: Dr. Marcos Rayd´an, Departamento de Computaci´on, Facultad
de Ciencias, Universidad Central de Venezuela, Caracas, Venezuela,
mraydan en kuaimare.ciens.ucv.ve.
1. Conceptos b´asicos: Propiedades de la norma y el producto interno de
Frobenius. Geometr´ýa en el espacio de las matrices. C´alculo diferencial
en el espacio de los operadores lineales de dimensi´on finita. M´etodo
de Newton y sus variantes en espacio de matrices.
2. Problemas lineales: Sistemas de ecuaciones lineales en bloques. Ecuaci´on
de Lyapunov y ecuaci´on de Sylvester. Soluci´on mediante el producto
de Kronecker, y usando factorizaciones.
3. Ra´ýz cuadrada y c´ubica de una matriz: Planteamiento del problema y
estudio de la existencia de soluciones. Interpretaci´on y propiedades
del m´etodo de Newton y algunas de sus variantes. Uso de la funci´on
signo de una matriz.
4. Ecuaciones polinomiales matriciales: Existencia de solventes en el caso
general. Soluci´on de ecuaciones cuadr´aticas mediante el m´etodo de
Newton y sus variantes. Caso especial: ecuaci´on de Riccati.
5. Ecuaciones racionales matriciales: Estudio de algoritmos recientes para
resolver ecuaciones del tipo X ± A_X-pA = I, donde p = 1 o p = 2.
Referencias:
1. Nick Higham, Stable Iterations for the Matrix Square Root, Numerical
Algorithms, Vol. 15, (1997), pp. 227-242.
2. Ralph Byers, Solving the Algebraic Ricatti Equation with the Matrix
Sign Function, LAA, Vol. 85, (1987), pp. 267-279.
3. Ivanov, Hasanov, and Uhlig, Improved Methods and Starting Values
for Solving the Matrix Equation X+-A_X-1A = Id, Math. Comp.,
Vol. 74, (2005), pp. 263-278.
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Problemas de Optimizaci´on de Dimensiones, (sizing
optimization)
Profesor: Dra. Mar´ýa Cristina Maciel, Departamento de Matem´atica,
UNS, Bah´ýa Blanca, Argentina, immaciel en criba.edu.ar.
1. Problemas de optimizaci´on definidos en espacios de dimensi´on infinita.
Herramientas b´asicas y ejemplos.
2. Caso de estudio: espesor ´optimo de una viga el´astica. Existencia de
soluci´on y an´alisis de convergencia del problema abstracto.
3. Tratamiento num´erico del problema.
Referencias:
1. J. Haslinger & R.A.E. M¨akinen. Introduction to Shape optimization.
Theory, Approximation and Computation SIAM, 2003.
2. M.C. Maciel, E.A. Pilotta & G.N. Sottosanto. Aplicaci´on de un modelo
de optimizaci´on al dise~no de una viga el´astica, Revista de Mec´anica
Computacional, Vol XXIII, Nov. 2004, (2831-2844).