Aplicaciones elementales ligadas a las ecuaciones diferenciales y aspectos históricos.

Ponencia presentada al curso de Formación del profesorado celebrado en El Escorial los días 10 a 14 de julio de 2000

Revisiting university students' knowledge that involves basic differential equation questions. 'Conocimiento de los estudiantes universitarios con respecto a preguntas que implican ecuaciones diferenciales : una revisión'.

Resumen basado en el de la publicación

Tópicos de Ecuaciones Diferenciales. Epítome para un curso básico

Estas notas forman parte de un primer curso de Ecuaciones Diferenciales que se ha venido impartiendo en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Medellín. Las ecuaciones diferenciales se presentan como una herramienta matemática para resolver problemas, y en este nivel de la carrera el estudiante tiene las bases matemáticas necesarias para comprender la conexión de los conocimientos teóricos adquiridos, con problemas que requieren una solución práctica en una amplia gama de disciplinas. Este curso, además de su utilidad como apoyo a los cursos que le suceden en el área donde se ubica, tiene un carácter formativo.

Ecuaciones diferenciales

El libro consta de 8 capítulos, en el capítulo 1 se hace una reseña histórica de las ecuaciones diferenciales y se dan algunas generalidades de estas incluyendo la existencia de la solución de una ecuación diferencial. En los capítulos 2, 3, y 4 se hace un estudio de las ecuaciones diferenciales de primer orden y de ecuaciones de orden superior, que con una transformación se pueden solucionar como ecuaciones diferenciales de primer orden, y se dan aplicaciones varias de estas ecuaciones. En los capítulos 5 y 6 se estudian las ecuaciones diferenciales de orden superior incluyendo algunas ecuaciones no lineales y se dan algunas aplicaciones de estas. El capítulo 7 está dedicado a la transformada de Laplace y el capítulo 8 a series de Fourier y una introducción a las ecuaciones diferenciales parciales.

Reconstrucción de significados de la estabilidad de las ecuaciones diferenciales lineales de segundo orden

En este trabajo presentamos un proyecto de investigación cuyo propósito fundamental es establecer una reconstrucción de significados de la ecuación diferencial y" + by’ + cy = f a través de una situación de una situación de transformación. Esta consiste en identificar patrones de comportamiento de la solución y(x) en relación con la función f, al variar los coeficientes b y c de la ecuación diferencial e interactuar en los contextos algebraico y gráfico. Nuestra hipótesis de investigación consiste en que el comportamiento tendencia! de las unciones es el argumento que tendrá que construir el estudiante en la situación de transformación, el cual posibilitará la reconstrucción de significados de la ecuación y" + by’ + cy = f y de la propiedad de estabilidad al interactuar en los contextos algebraico y geométrico. Nos proponemos diseñar situaciones con la intención de generar los argumentos en el estudiante. Nuestro análisis se fundamentará sobre discusiones en grupo y sobre actividades de trabajos escritos.

Solución interactiva de ecuaciones diferenciales en Mathematica 4.1

El propósito de este trabajo consiste en mostrar de qué manera la programación en Mathematica 4.1 nos permite resolver ecuaciones diferenciales de la forma de manera interactiva por medio de botones. Estos botones operan sobre una ecuación diferencial dada y la transforman por medio de ciertas reglas, de manera que el proceso de solución se observa paso a paso. Se ha puesto especial interés en las ecuaciones exactas de la forma y en ecuaciones de este tipo que admiten factor integrante. Con estos botones se pretende que el estudiante, antes que realizar cálculos, conceptúe los métodos usados en la solución de las ecuaciones diferenciales descritas.

Predicción y simulación: nociones asociadas a las ecuaciones diferenciales

A partir de la hipótesis de que una relación simbiótica entre las nociones de predicción y de simulación sea el eje del cálculo integral escolar, reportamos, aquí, algunos resultados de nuestro trabajo con estudiantes universitarios con los que hemos explorado aspecto de la simulación en las ecuaciones diferenciales lineales de primer orden. Favoreciendo la idea de simulación, se trabajó con la ecuación diferencial, dónde se variaron uno a uno los parámetros a, b y c. Encontramos un argumento gráfico que atiende las tendencias de las gráficas, ya sea en una suma de funciones, en la variación de los parámetros o en la forma de la gráfica de la solución de las ecuaciones diferenciales, favorecidos por los dispositivos tecnológicos permiten concebir a una función globalmente.

La matriz normal de Jordan y los sistemas de ecuaciones diferenciales lineales en forma norma

El objetivo esencial del trabajo es emitir una propuesta metodológica, como vía alternativa, para abordar la resolución de ciertos Sistemas de Ecuaciones Diferenciales Lineales (SEDL) expresables en forma normal, usando métodos matriciales, a partir del empleo de la diagonalimción y normalización de matrices a través de la matriz normal de Jordan y usando para ello un procedimiento único, basado en el método analítico que es empleado para resolver la ecuación diferencial lineal de primer orden dada en su forma característica, sin soslayar, la obligada extensión a este contexto. Desde el punto de vista didáctico, la metodología general que se propone, para la resolución de estos SEDL es una de sus mayores ventajas metodológicas, ya que, precisamente, proporciona una vía operacional única y fija, con las obligadas transferencias contextuales que fueron señaladas, esperándose lograr una estructuración sistémica de los contenidos asociados al tema, en aras de alcanzar mayores niveles de asequibilidad dentro del proceso de asimilación.

Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation

La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen médica. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de adquisición imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos un nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están popularizando en visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos son una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función de conjuntos de nivel. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función de los conjuntos de nivel, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad. ABSTRACT Image segmentation is an important field in computer vision and one of its most active research areas, with applications in image understanding, object detection, face recognition, video surveillance or medical image processing. Image segmentation is a challenging problem in general, but especially in the biological and medical image fields, where the imaging techniques usually produce cluttered and noisy images and near-perfect accuracy is required in many cases. In this thesis we first review and compare some standard techniques widely used for medical image segmentation. These techniques use pixel-wise classifiers and introduce weak pairwise regularization which is insufficient in many cases. We study their difficulties to capture high-level structural information about the objects to segment. This deficiency leads to many erroneous detections, ragged boundaries, incorrect topological configurations and wrong shapes. To deal with these problems, we propose a new regularization method that learns shape and topological information from training data in a nonparametric way using high-order potentials. High-order potentials are becoming increasingly popular in computer vision. However, the exact representation of a general higher order potential defined over many variables is computationally infeasible. We use a compact representation of the potentials based on a finite set of patterns learned fromtraining data that, in turn, depends on the observations. Thanks to this representation, high-order potentials can be converted into pairwise potentials with some added auxiliary variables and minimized with tree-reweighted message passing (TRW) and belief propagation (BP) techniques. Both synthetic and real experiments confirm that our model fixes the errors of weaker approaches. Even with high-level regularization, perfect accuracy is still unattainable, and human editing of the segmentation results is necessary. The manual edition is tedious and cumbersome, and tools that assist the user are greatly appreciated. These tools need to be precise, but also fast enough to be used in real-time. Active contours are a good solution: they are good for precise boundary detection and, instead of finding a global solution, they provide a fine tuning to previously existing results. However, they require an implicit representation to deal with topological changes of the contour, and this leads to PDEs that are computationally costly to solve and may present numerical stability issues. We present a morphological approach to contour evolution based on a new curvature morphological operator valid for surfaces of any dimension. We approximate the numerical solution of the contour evolution PDE by the successive application of a set of morphological operators defined on a binary level-set. These operators are very fast, do not suffer numerical stability issues, and do not degrade the level set function, so there is no need to reinitialize it. Moreover, their implementation is much easier than their PDE counterpart, since they do not require the use of sophisticated numerical algorithms. From a theoretical point of view, we delve into the connections between differential andmorphological operators, and introduce novel results in this area. We validate the approach providing amorphological implementation of the geodesic active contours, the active contours without borders, and turbopixels. In the experiments conducted, the morphological implementations converge to solutions equivalent to those achieved by traditional numerical solutions, but with significant gains in simplicity, speed, and stability.

Desarrollo de Algoritmos Numéricos para el Estudio de la Propagación no Lineal de Ondas en Aplicaciones Aeroespaciales y Astrofísicas. Develop to Numerical Algorithms to Study non-Linear Waves Propagation in Aerospace and Astrophysics Applications.

En este proyecto se desarrollarán algoritmos numéricos para sistemas no lineales hiperbólicos-parabólicos de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales. Dichos sistemas tienen aplicación en propagación de ondas en ámbitos aeroespaciales y astrofísicos.Objetivos generales: 1)Desarrollo y mejora de algoritmos numéricos con la finalidad de incrementar la calidad en la simulación de propagación e interacción de ondas gasdinámicas y magnetogasdinámicas no lineales. 2)Desarrollo de códigos computacionales con la finalidad de simular flujos gasdinámicos de elevada entalpía incluyendo cambios químicos, efectos dispersivos y difusivos.3)Desarrollo de códigos computacionales con la finalidad de simular flujos magnetogasdinámicos ideales y reales.4)Aplicación de los nuevos algoritmos y códigos computacionales a la solución del flujo aerotermodinámico alrededor de cuerpos que ingresan en la atmósfera terrestre. 5)Aplicación de los nuevos algoritmos y códigos computacionales a la simulación del comportamiento dinámico no lineal de arcos magnéticos en la corona solar. 6)Desarrollo de nuevos modelos para describir el comportamiento no lineal de arcos magnéticos en la corona solar.Este proyecto presenta como objetivo principal la introducción de mejoras en algoritmos numéricos para simular la propagación e interacción de ondas no lineales en dos medios gaseosos: aquellos que no poseen carga eléctrica libre (flujos gasdinámicos) y aquellos que tienen carga eléctrica libre (flujos magnetogasdinámicos). Al mismo tiempo se desarrollarán códigos computacionales que implementen las mejoras de las técnicas numéricas.Los algoritmos numéricos se aplicarán con la finalidad de incrementar el conocimiento en tópicos de interés en la ingeniería aeroespacial como es el cálculo del flujo de calor y fuerzas aerotermodinámicas que soportan objetos que ingresan a la atmósfera terrestre y en temas de astrofísica como la propagación e interacción de ondas, tanto para la transferencia de energía como para la generación de inestabilidades en arcos magnéticos de la corona solar. Estos dos temas poseen en común las técnicas y algoritmos numéricos con los que serán tratados. Las ecuaciones gasdinámicas y magnetogasdinámicas ideales conforman sistemas hiperbólicos de ecuaciones diferenciales y pueden ser solucionados utilizando "Riemann solvers" junto con el método de volúmenes finitos (Toro 1999; Udrea 1999; LeVeque 1992 y 2005). La inclusión de efectos difusivos genera que los sistemas de ecuaciones resulten hiperbólicos-parabólicos. La contribución parabólica puede ser considerada como términos fuentes y tratada adicionalmente tanto en forma explícita como implícita (Udrea 1999; LeVeque 2005).Para analizar el flujo alrededor de cuerpos que ingresan en la atmósfera se utilizarán las ecuaciones de Navier-Stokes químicamente activas, mientras la temperatura no supere los 6000K. Para mayores temperaturas es necesario considerar efectos de ionización (Anderson, 1989). Tanto los efectos difusivos como los cambios químicos serán considerados como términos fuentes en las ecuaciones de Euler. Para tratar la propagación de ondas, transferencia de energía e inestabilidades en arcos magnéticos de la corona solar se utilizarán las ecuaciones de la magnetogasdinámica ideal y real. En este caso será también conveniente implementar términos fuente para el tratamiento de fenómenos de transporte como el flujo de calor y el de radiación. Los códigos utilizarán la técnica de volúmenes finitos, junto con esquemas "Total Variation Disminishing - TVD" sobre mallas estructuradas y no estructuradas.

Algoritmos de filtrado y control óptimo en sistemas de tipo Volterra con incertidumbres determinísticas por Irma Rosario Valadez Guzmán

Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L.

Algunas aplicaciones de las ecuaciones funcionales.

Este libro pretende definir y explicar el valor y la utilidad de las ecuaciones funcionales, con este fin desarrolla los siguientes capítulos: 1. Motivación. 2. Introducción. 3. Métodos de resolución de ecuaciones funcionales. 4. Aplicaciones al Algebra y la Geometría. 5. Aplicaciones a la economía. 6. Aplicaciones a la ciencia. 7. Aplicacionesa la probabilidad y la estadística. 8. Ecuaciones funcionales y ecuaciones diferenciales. 9. Resolución simbólica de ecuaciones funcionales.