Curso “Optimización con Métodos de MonteCarlo por Enfriamiento Simulado”

por Juan Diego Chang, Rony Letona, Giovanni Ramírez

Este mes de mayo, en un esfuerzo conjunto entre la Escuela de Ciencias Físicas y Matemáticas  y el Departamento de Fisicoquímica  de la Facultad de Farmacia de la Universidad de San Carlos de Guatemala, se llevará a cabo el curso “Optimización con Métodos de Monte Carlo por Enfriamiento Simulado”, impartido por Juan Diego Chang  y Giovanni Ramírez , profesores-investigadores de la ECFM y Rony Letona  de la facultad de Farmacia. En este texto, presentamos la importancia de estos métodos e invitamos al lector a inscribirse al curso.

Los métodos de Monte Carlo son métodos probabilistas desarrollados por computadora. El nombre hace referencia al casino de Monte Carlo en Mónaco, por su componente aleatoria, de azar.

Históricamente, los primeros métodos fueron desarrollados por John von Neumann  y Stanislav Ulam  en los años 40. Rápidamente, Enrico Fermi  y Nicholas Metropolis  utilizaron este método para resolver problemas físicos, particularmente, para resolver la ecuación de Schrödinger.

Estos métodos toman importancia por el costo computacional que tienen. El método no depende de la dimensión del sistema. Para sistemas de dimensión baja, resultan costosos, sin embargo, para dimensiones altas, el costo es bajo comparado con otros métodos. De esta manera, resulta atractivo usarlos. También, su versatilidad y convergencia muchas veces asegurada, los hacen útiles para realizar cálculos a pesar del costo computacional que tienen, asegurando una respuesta.

Existen varios algoritmos que implementan los métodos de Monte Carlo. Es posible calcular integrales de funciones cuya primitiva es desconocida. También está el algoritmo de Metropolis y el método de enfriamiento simulado , objetivo de este curso.

El enfriamiento simulado es un método que permite la optimización de funcionales, en la ECFM, se ha utilizado para minimizar la energía de solitones topológicos que es una rama activa de la física y un tema de investigación desarrollado en la escuela, cuyo grupo es liderado por Juan Ponciano . El nombre se inspira del proceso de recocido de acero y cerámicas que consiste en calentar y luego enfriar lentamente el material para variar sus propiedades físicas, desarrollado en los años 80 para determinar configuraciones de energía mínima.

En el curso, enfocamos la implementación de métodos de Monte Carlo para química, matemática y física, como el modelo de Ising , el problema del vendedor ambulante, soluciones de la ecuación de Schödinger y el estudio de velocidades de reacciones químicas.

Estos esfuerzos conjuntos entre distintas unidades académicas de la Universidad son importantes para impulsar la investigación y las actividades académicas multidisciplinarias. Si bien, el curso está organizado por dos unidades académicas de la Universidad de San Carlos, invitamos al público en general, con conocimientos básicos en matemáticas, física, química y computación a asistir al curso. Para solicitar un cupo en el curso, llenar el formulario que encontrarán aquí.

LOS ESPERAMOS EL 18 DE MAYO.

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Una respuesta a Curso “Optimización con Métodos de MonteCarlo por Enfriamiento Simulado”

  1. Jose Soto dijo:

    Felicitaciones por la iniciativa. Estos algoritmos tambien tienen aplicaciones en ecologia, especificamente en modelos bayesianos jerarquicos que estudian la distribucion de especies y tambien estiman parametros poblacionales como abundancias, tasas de colonizacion y extincion, entre otras. Otro tema donde se pueden dar colaboraciones con la Escuela

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