Oportunidades de Investigación Públicas

16-07-2022 Métodos espectrales para resolver problemas en mecánica de fluidos
Recientemente se lograron establecer las primeras mejoras para estimar el límite de estabilidad global para flujos clásicos cortantes en más de un siglo: esto quiere decir que se puede demostrar que el flujo laminar es globalmente estable bajo cierto número de Reynolds. Para ello se requiere de resolver varios problemas auxiliares de operadores diferenciales parciales, como el cálculo de auto-funciones, y proyecciones solenoidales. El objetivo de este proyecto es resolver estos problemas para algunos flujos en dos dimensiones (e.g. flujos Couette y de Poiseuille), usando métodos espectrales (i.e. series de Fourier y polinomios de Chebyshev) con MATLAB y/o Python. El proyecto no requiere de previo conocimiento de estos temas, y las técnicas aprendidas se pueden aplicar a otros problemas en ingeniería.
Keywords:       mecánica de fluidos métodos numéricos EDPs métodos espectrales
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 5 créditos y tiene 1/3 vacantes disponibles

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06-07-2021 Scientific Machine Learning
Explorar metodos para resolver ecuaciones diferenciales parciales utilizando algoritmos de Machine learning
Keywords:       machine learning Scientific Computing
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 5 créditos y tiene 1/8 vacantes disponibles

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Public Research Opportunities

16-12-2022
Keywords:       Redes neuronales funciones racionales
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants

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16-07-2022
Keywords:       mecánica de fluidos métodos numéricos EDPs métodos espectrales
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/3 available vacants

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28-12-2021 Solution of the energy eigen-problem for classical fluid flows using spectral methods
Keywords:       mecánica de fluidos EDPs métodos espectrales
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/3 available vacants

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06-07-2021
Keywords:       machine learning Scientific Computing
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/8 available vacants

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