Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Aplicaciones del Caos y la Complejidad en la Cadena de Suministros del Sector Agroindustrial

La presente investigación consiste en determinar las aplicaciones existentes de las teorías del caos y las teorías de la complejidad en la cadena de suministro del sector agroindustrial colombiano. Además, tiene como propósito describir el sector de la agroindustria y la cadena de suministro, identificar los modelos de caos y complejidad y posteriormente determinar cuáles de éstos son aplicables al sector. Se define el caos como una sub-disciplina de las matemáticas que estudia sistemas complejos o dinámicos y tiene inmerso implicaciones filosóficas; por otra parte complejidad es la cualidad que adquiere un sistema en el que hay diversos componentes relacionados. Se ha identificado que en el ámbito colombiano existen diferentes estudios enfocados en la construcción de modelos agroindustriales, donde se adopta el concepto de complejidad para calificar el atributo de dichos modelos que involucran la armonización e integración de diferentes actores, desde los productores hasta los consumidores. En este estudio se emplea un estudio monográfico de tipo documental teniendo como unidad de análisis la cadena de suministro del sector agroindustrial. Los resultados indican que las teorías del caos y complejidad se encuentran presentes dentro de la cadena de suministros del sector agroindustrial colombiano, ya que en ella se ocurre la interconexión entre productores, procesadores y comercializadores, interactuando entre ellos y presentando alteraciones en su comportamiento económico a lo largo del tiempo en función de variaciones de las condiciones iniciales influenciadas por variables macroeconómicas, ambientales, sociales y políticas.

ESTUDIO ESTRUCTURAL DE SEMICONDUCTORES USADOS EN APLICACIONES FOTOVOLTAICAS

Se presenta un estudio de las propiedades estructurales de los semiconductores Bi2S3, SnS, SnS2, SnS:Bi, Cu3BiS3 y Cu(In,Ga)Se2 (CIGS) usados como capa absorbente en dispositivos optoelectrónicos. Todas las muestras fueron crecidas por procesos de co-evaporación de sus especies metálicas sobre sustratos de vidrio. El efecto de las condiciones de preparación sobre las propiedades estructurales y composición química han sido analizados y obtenidos a partir de difracción de rayos-X (XRD) y espectroscopia de electrones Auger (AES). Los resultados revelan que todos los compuestos crecen con estructura ortorrómbica, a diferencia del SnS2 y el CIGS, que crecen con estructura hexagonal y tetragonal, respectivamente. Los resultados composicionales revelaron que a partir de la deconvolución de sus picos se encontraron fases asociadas a Cu2Se y In2Se3

Procesos hopping a través del modelo difusional en materiales nanocristalinos usados para aplicaciones fotovoltaicas

Se presentan los modelos de hopping de rango variable (variable range hopping; VRH), vecinos cercanos (nearest neighbor hopping; NNH) y barreras de potencial presentes en las fronteras de grano; como mecanismos de transporte eléctrico predominantes en los materiales semiconductores para aplicaciones fotovoltaicas. Las medidas de conductividad a oscuras en función de temperatura fueron realizadas para región de bajas temperaturas entre 120 y 400 K con Si y compuestos Cu3BiS2 y Cu2ZnSnSe4. Siguiendo la teoría de percolación, se obtuvieron parámetros hopping y la densidad de estados cerca del nivel de Fermi, N(EF), para todas las muestras. A partir de los planteamientos dados por Mott para VRH, se presentó el modelo difusional, que permitió establecer la relación entre la conductividad y la densidad de estados de defecto o estados localizados en el gap del material. El análisis comparativo entre modelos, evidenció, que es posible obtener mejora hasta de un orden de magnitud en valores para cada uno de los parámetros hopping que caracterizan el material.

Exploración de viabilidad sobre ideas de aplicaciones en el mercado colombiano

La economía mundial cambia a un ritmo vertiginoso y exponencial gracias a la rápida transformación de la tecnología. Diferentes dinámicas como el crecimiento en cobertura del internet; la creciente facilidad de obtención de una tarjeta de crédito; la popularización del uso de smartphones; y el crecimiento en uso del comercio electrónico; han dado cabida a la aparición de nuevos tipos de negocio, como el de servicios electrónicos y aplicaciones, que hace algunas décadas atrás eran inviables. Teniendo en cuenta estos cambios, el presente documento plantea tres diferentes modelos de aplicación para smartphones, se hace un análisis detallado de la viabilidad para cada uno para identificar así el que cuenta con mayores probabilidades de éxito. Finalmente se profundiza en este con un análisis financiero y de mercadotecnia para así hacer las respectivas correcciones al modelo inicial y obtener como resultado la versión más viable del modelo seleccionado.

SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRÁFICA Y ALGUNAS APLICACIONES

En este artículo se muestran los diversos campos de aplicación de los sistemas de Información Geográfica (SIGs), para lo cual se intenta presentar una clasificación de las áreas del conocimiento donde se están llevando a cabo las más importantes aplicaciones. La anterior clasificación no supone que sea única ni estándar, sólo busca ofrecer al lector una forma de conocer las más diversas aplicaciones de esta moderna tecnología. Posteriormente, se presentan dos estudios de casos, los cuales fueron desarrollados en el laboratorio de Sistemas de Información Geográfica de la Escuela de Ciencias Geográficas de la Universidad Nacional (LSIGAE-ECG). Estos dos casos fueron elegidos por tratarse de aplicaciones diferentes, la primera de ellas dirigida a la implementación del SIG en el proceso de Zonificación Agroecológica y la segunda, a la Actualización de la Cartografía 1:10.000, el caso de la región Heredia. ABSTRACT This article shows the diversity of fields applying Geographical Information Systems technologies. A classification of the most known areas implementing these technology is presented. This classification does not pretend to be the only or standard classification. The idea is to offer the reader a format for introducing the most diverse applications of this modern technology. Afterwards, two case studies are presented which were carried out in the Geographical Information Systems Laboratory of the School of Geographical Sciences of the National University of Costa Rica (LSIGAE-ECG). The two case studies were chosen to present different applications; the firs directed to the implementation of GIS in the process of Agro-Ecological Zonification and the second regarding the Actualization of the Cartographic Map Series 1:10.000, Case study of the Region of Heredia.

CFA88: UN PROGRAMA VERSATIL PARA EL ANALISIS DE EVENTOS HIDROMETEOROLOGICOS EXTREMOS. II. APLICACIONES

Para ilustrar la aplicación del programa CFA88 (Consolidated Frequency Analysis Package, versión 1) se evaluaron dos series hidrometeorológicas extremas. La primera corresponde a valores de precipitación máxima en 48 horas para la estación pluviométrica San José y la segunda a descargas instantáneas para la estación limnigráfrica 842402 Tacares. Por su configuración y operación a base de menús CFA88 en un programa sumamente versátil y útil para aquellos profesionales involucrados en el análisis de eventos hidrometeorologicos extremos. 

APLICACIONES DE LA TELEDETECCIÓN AL LEVANTAMIENTO DEL USO DE LA TIERRA EN LA ZONA CAFETALERA NORTE DE LA CIUDAD DE ALAJUELA, COSTA RICA

El presente es un trabajo de aplicación de la teledetección con el apoyo de la cartografía topográfica y de las fotografías aéreas para el levantamiento del uso del suelo en la zona cafetalera norte de la ciudad de Alajuela, Costa Rica.  La zona de estudio está situada en el Valle Central de Costa Rica.  Se trata de una zona agrícola destinada al cultivo del café, de la caña de azúcar, de pastos extensivos e intensivos y a la horticultura.  Las partes altas de montañas y cañones de ríos son cubiertas por el bosque natural.  Esta zona ha experimentado una transformación reciente de la utilización del suelo.  En efecto, los cultivos de exportación (flores y plantas ornamentales) hacen su aparición de manera violenta.  El objetivo de este trabajo es producir un mapa de uso del tierra aplicando métodos de investigación tradicionales y modernos de la Geografía, donde la teledetección juega un rol muy importante en la puesta al día de la información cartográfica.  Finalmente, está técnica espacial unida a la información extraída de los mapas topográficos, de las fotografías aéreas y del trabajo de campo, ha permitido generar dicha imagen- mapa del uso de la tierra. 

APORTES METODOLÓGICOS PARA LA GESTIÓN TERRITORIAL DEL PERIURBANO MARPLATENSE (PROVINCIA DE BUENOS AIRES, ARGENTINA): APLICACIONES EN EL SECTOR SUR

El crecimiento de las ciudades actuales sobre las áreas naturales o agrícolas circundantes origina territorios en transición sumamente dinámicos que conforman su periurbano. El periurbano constituye una zona de interfase sujeta a transformaciones constantes que manifiesta desajustes en la articulación sociedad-naturaleza. El análisis urbano-rural de las áreas en expansión basado en el modelo tradicional de oposición campo-ciudad, no alcanza para explicar los procesos que se dan en ellas; su comprensión requiere de enfoques capaces de asumir la interacción urbano-rural que define la zona de interfase como los utilizados en el estudio de los sistemas complejos. Partiendo del concepto de territorio, el presente trabajo propone una relectura en el abordaje del periurbano de Mar del Plata a partir del enfoque teórico-metodológico de los sistemas complejos. Se definieron doce sistemas territoriales en el sector sur, utilizando como criterio principal la vocación de uso de suelo considerada más importante en las distintas unidades espaciales. Dichas unidades permitieron establecer lineamientos para la gestión territorial del área en la expectativa de contribuir con alternativas tendientes a la resolución o mitigación de los problemas en el periurbano estudiado.

Stochastic modelling of financial time series with memory and multifractal scaling

Financial processes may possess long memory and their probability densities may display heavy tails. Many models have been developed to deal with this tail behaviour, which reflects the jumps in the sample paths. On the other hand, the presence of long memory, which contradicts the efficient market hypothesis, is still an issue for further debates. These difficulties present challenges with the problems of memory detection and modelling the co-presence of long memory and heavy tails. This PhD project aims to respond to these challenges. The first part aims to detect memory in a large number of financial time series on stock prices and exchange rates using their scaling properties. Since financial time series often exhibit stochastic trends, a common form of nonstationarity, strong trends in the data can lead to false detection of memory. We will take advantage of a technique known as multifractal detrended fluctuation analysis (MF-DFA) that can systematically eliminate trends of different orders. This method is based on the identification of scaling of the q-th-order moments and is a generalisation of the standard detrended fluctuation analysis (DFA) which uses only the second moment; that is, q = 2. We also consider the rescaled range R/S analysis and the periodogram method to detect memory in financial time series and compare their results with the MF-DFA. An interesting finding is that short memory is detected for stock prices of the American Stock Exchange (AMEX) and long memory is found present in the time series of two exchange rates, namely the French franc and the Deutsche mark. Electricity price series of the five states of Australia are also found to possess long memory. For these electricity price series, heavy tails are also pronounced in their probability densities. The second part of the thesis develops models to represent short-memory and longmemory financial processes as detected in Part I. These models take the form of continuous-time AR(∞) -type equations whose kernel is the Laplace transform of a finite Borel measure. By imposing appropriate conditions on this measure, short memory or long memory in the dynamics of the solution will result. A specific form of the models, which has a good MA(∞) -type representation, is presented for the short memory case. Parameter estimation of this type of models is performed via least squares, and the models are applied to the stock prices in the AMEX, which have been established in Part I to possess short memory. By selecting the kernel in the continuous-time AR(∞) -type equations to have the form of Riemann-Liouville fractional derivative, we obtain a fractional stochastic differential equation driven by Brownian motion. This type of equations is used to represent financial processes with long memory, whose dynamics is described by the fractional derivative in the equation. These models are estimated via quasi-likelihood, namely via a continuoustime version of the Gauss-Whittle method. The models are applied to the exchange rates and the electricity prices of Part I with the aim of confirming their possible long-range dependence established by MF-DFA. The third part of the thesis provides an application of the results established in Parts I and II to characterise and classify financial markets. We will pay attention to the New York Stock Exchange (NYSE), the American Stock Exchange (AMEX), the NASDAQ Stock Exchange (NASDAQ) and the Toronto Stock Exchange (TSX). The parameters from MF-DFA and those of the short-memory AR(∞) -type models will be employed in this classification. We propose the Fisher discriminant algorithm to find a classifier in the two and three-dimensional spaces of data sets and then provide cross-validation to verify discriminant accuracies. This classification is useful for understanding and predicting the behaviour of different processes within the same market. The fourth part of the thesis investigates the heavy-tailed behaviour of financial processes which may also possess long memory. We consider fractional stochastic differential equations driven by stable noise to model financial processes such as electricity prices. The long memory of electricity prices is represented by a fractional derivative, while the stable noise input models their non-Gaussianity via the tails of their probability density. A method using the empirical densities and MF-DFA will be provided to estimate all the parameters of the model and simulate sample paths of the equation. The method is then applied to analyse daily spot prices for five states of Australia. Comparison with the results obtained from the R/S analysis, periodogram method and MF-DFA are provided. The results from fractional SDEs agree with those from MF-DFA, which are based on multifractal scaling, while those from the periodograms, which are based on the second order, seem to underestimate the long memory dynamics of the process. This highlights the need and usefulness of fractal methods in modelling non-Gaussian financial processes with long memory.

An analytical method to solve a general class of nonlinear reactive transport models

Three recent papers published in Chemical Engineering Journal studied the solution of a model of diffusion and nonlinear reaction using three different methods. Two of these studies obtained series solutions using specialized mathematical methods, known as the Adomian decomposition method and the homotopy analysis method. Subsequently it was shown that the solution of the same particular model could be written in terms of a transcendental function called Gauss’ hypergeometric function. These three previous approaches focused on one particular reactive transport model. This particular model ignored advective transport and considered one specific reaction term only. Here we generalize these previous approaches and develop an exact analytical solution for a general class of steady state reactive transport models that incorporate (i) combined advective and diffusive transport, and (ii) any sufficiently differentiable reaction term R(C). The new solution is a convergent Maclaurin series. The Maclaurin series solution can be derived without any specialized mathematical methods nor does it necessarily involve the computation of any transcendental function. Applying the Maclaurin series solution to certain case studies shows that the previously published solutions are particular cases of the more general solution outlined here. We also demonstrate the accuracy of the Maclaurin series solution by comparing with numerical solutions for particular cases.

Fast formulas for computing cryptographic pairings

The most powerful known primitive in public-key cryptography is undoubtedly elliptic curve pairings. Upon their introduction just over ten years ago the computation of pairings was far too slow for them to be considered a practical option. This resulted in a vast amount of research from many mathematicians and computer scientists around the globe aiming to improve this computation speed. From the use of modern results in algebraic and arithmetic geometry to the application of foundational number theory that dates back to the days of Gauss and Euler, cryptographic pairings have since experienced a great deal of improvement. As a result, what was an extremely expensive computation that took several minutes is now a high-speed operation that takes less than a millisecond. This thesis presents a range of optimisations to the state-of-the-art in cryptographic pairing computation. Both through extending prior techniques, and introducing several novel ideas of our own, our work has contributed to recordbreaking pairing implementations.

Implicit and multigrid procedures for steady-state computations with upwind algorithms

A computational study for the convergence acceleration of Euler and Navier-Stokes computations with upwind schemes has been conducted in a unified framework. It involves the flux-vector splitting algorithms due to Steger-Warming and Van Leer, the flux-difference splitting algorithms due to Roe and Osher and the hybrid algorithms, AUSM (Advection Upstream Splitting Method) and HUS (Hybrid Upwind Splitting). Implicit time integration with line Gauss-Seidel relaxation and multigrid are among the procedures which have been systematically investigated on an individual as well as cumulative basis. The upwind schemes have been tested in various implicit-explicit operator combinations such that the optimal among them can be determined based on extensive computations for two-dimensional flows in subsonic, transonic, supersonic and hypersonic flow regimes. In this study, the performance of these implicit time-integration procedures has been systematically compared with those corresponding to a multigrid accelerated explicit Runge-Kutta method. It has been demonstrated that a multigrid method employed in conjunction with an implicit time-integration scheme yields distinctly superior convergence as compared to those associated with either of the acceleration procedures provided that effective smoothers, which have been identified in this investigation, are prescribed in the implicit operator.

A Novel Operator-Splitting Technique for One-Dimensional Laminar Premixed Flames

This paper is concerned the calculation of flame structure of one-dimensional laminar premixed flames using the technique of operator-splitting. The technique utilizes an explicit method of solution with one step Euler for chemistry and a novel probabilistic scheme for diffusion. The relationship between diffusion phenomenon and Gauss-Markoff process is exploited to obtain an unconditionally stable explicit difference scheme for diffusion. The method has been applied to (a) a model problem, (b) hydrazine decomposition, (c) a hydrogen-oxygen system with 28 reactions with constant Dρ 2 approximation, and (d) a hydrogen-oxygen system (28 reactions) with trace diffusion approximation. Certain interesting aspects of behaviour of the solution with non-unity Lewis number are brought out in the case of hydrazine flame. The results of computation in the most complex case are shown to compare very favourably with those of Warnatz, both in terms of accuracy of results as well as computational time, thus showing that explicit methods can be effective in flame computations. Also computations using the Gear-Hindmarsh for chemistry and the present approach for diffusion have been carried out and comparison of the two methods is presented.