NAG: Optimización sin derivadas para la rutina de ajuste de datos

Calibrar los parámetros de modelos complejos para ajustar las observaciones del mundo real es uno de los problemas más comunes que se encuentran en la industria (finanzas, simulaciones multifísicas, ingeniería, etc).

Considérese un proceso que es observado en los instantes de tiempo ti y medido con resultados yi, para i=1,2,…,m. Además, se considera que el proceso se comporta de acuerdo con un modelo numérico ϕ(t,x) donde x son parámetros del modelo. Dado el hecho que las medidas pueden ser imprecisas y que el proceso puede no seguir exactamente el modelo, es beneficioso encontrar parámetros del modelo x de forma que el error del ajuste del modelo a las medidas se minimice. Esto se puede formular como un problema de optimización en el que cada x son las variables de decisión y la función objetivo es la suma de errores cuadráticos del…

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Taller: “Fortran Modernization Workshop”

Este taller práctico, de tres días, está enfocado a los programadores de Fortran que quieran escribir código moderno o modernizar su código existente, para hacerlo más legible y fácil de mantener, alentando el uso de buenas prácticas de ingeniería del software. La adopción de buenas prácticas de software hace que los códigos sean más susceptibles a la optimización y paralelización, y el camino para que se conviertan en código para la comunidad, muchísimo más fácil.

Fechas: Lunes 24 de julio de 2017 a Miércoles 26 de julio de 2017 (taller de tres días)

Horario: 09:00 a 18.00 cada día

Localización: Sala C1001, Edificio C1, Campus Nord Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), C/ Gran Capità, S/N 08034, Barcelona

Idioma: El taller será impartido en inglés

 

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La Librería NAG, Mark 26, dispone de la nueva NAG Optimization Modelling Suite

NAG informa de las nuevas incorporaciones a su producto insignia, la Librería NAG. Mark 26 trae una multitud de nuevas funcionalidades que incluyen resolvedores de Optimización de la NAG Optimization Modelling Suite. La nueva Librería también dispone de rutinas adicionales en áreas ya existentes como la Matriz de correlación más cercana, Cuadratura, Mínimos cuadrados y Problemas de valores propios (LAPACK) y utilidades OpenMP.

La NAG Optimization Modelling se ha introducido para abordar mejor la entrada de problemas complejos sin formar interfaces difíciles con un número excesivo de argumentos. Para los nuevos resolvedores de optimización introducidos en este mark están disponibles el resolvedor de programación semidefinida y el método del punto interior para optimización no lineal. Sin embargo, la suite se ampliará en el futuro para…

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NAG y Cloudera™: Cómo llamar a rutinas de la Librería de NAG desde Cloudera utilizando Spark

Cloudera™ es una compañía de softwareque proporciona software, soporte, servicios y formación basados en Apache Hadoope a clientes comerciales.

Las distribución de código abierto de Apache Hadoop de Cloudera está destinada a distribuciones de tipo empresarial de esta tecnología. Cloudera también dona salidas iniciales de ingeniería a varios proyectos de código abierto licenciados por Apache (Apache Hive, Apache Avro, Apache HBase y otros) que se combinan para formar la plataforma Hadoop. Cloudera también es espónsor de la Apache Software Foundation.

Desde Cloudera pueden llamarse a los algoritmos de la Librería NAG para mejorar la precisión y velocidad del procesado en varios tipos de problemas.

NAG también es capaz de proporcionar consejos sobre la aproximación más adecuada, utilizando rutinas NAG u otras, para resolver problemas…

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