Profesora:  Liliana Forzani

Puntaje: 3 puntos Licenciatura - Doctorado

Correlatividades: Nociones de Probabilidades y Estadística, Algebra lineal, nociones de programación. 

Carga horaria: 6 horas semanales        

Carreras:    
Licenciatura en Matemática (Or. Pura y Aplicada)
Doctorado en Matemática

Breve descripción del curso:

Matrices, algoritmos y datos

• Descomposición SVD. Aproximación de matrices por matrices de menor rango. Transferencia de imágenes. Mínimos cuadrados. Regresión linear parcial, gradiente conjugado, algoritmos SIMPLS y NIPALS y su relación con gradiente conjugado. [Str19, BV18]

• Descomposición CUR. Aproximación de matrices por matrices de menor rango usando filas y columnas originales. Algoritmos. Álgebra matricial aleatoria. Aplicaciones a la química. Cluster.[Str19, AHKS19, HH20]

• El azar en el álgebra computacional: cálculo aproximado de la traza de una matriz. Cálculo aproximado de multiplicación de matrices. Cálculo aproximado de CUR. [MT20]

• Completación de matrices. El problema de Netflix. [Str19]

• Las matrices y el álgebra detrás de las redes neuronales. [HH19]

• Desigualdades y descomposiciones de matrices simétricas definidas positivas en subespacios de reducción. Aplicaciones al álgebra lineal. Aplicaciones a reducción suficiente de dimensiones en regresion. [For07]