Aprèn - Jordi Castro Pérez

The goal of this work is to explore computational strategies for solving a topology optimization problem for a metamaterial that acts as a cloak for acoustic or electromagnetic waves. The design variable is defined as a spatially varying field that represents the material density. The minimized quantity of the optimization problem is the scattered wave resulting from the reflection of the incident signal on the obstacle's surface. We extend the vanilla mathematical formulation and algorithmic implementation of this PDE-constrained optimization problem to obtain more realistic results, focusing on the definition of material surfaces, the structural integrity, and the design's manufacturability. We implement a decoupled Newton solver and an optimization continuation scheme to ensure numerical convergence of the algorithm. Both enhance the capabilities of the optimization algorithm to deal with nonlinearities and numerical instabilities, which allow for a deeper exploration of the solution space. In the formulation, incorporating the Helmholtz filter and a density projection promotes the homogeneization and definition of the material design. We fine-tune these objects and apply a coordinate descent algorithm to ensure the imposition of both techniques. Additionally, we include uncertainty in the formulation to obtain more realistic designs that contemplate real-life inaccuracies. An additive Gaussian random field is added to the parameters to represent the fluctuations of the material property or the manufacturing error. We study the mean-variance and Conditional Value at Risk risk measures under Monte Carlo simulations. We formulate and solve the optimal design under uncertainty problem for the circular obstacle, susceptible to both single-direction single-frequency incident waves and multiple-direction multiple-frequency incident waves, and encircled by a ring-shaped cloaking region, for both two and three-dimensional settings. Our numerical results show an improvement in the designs with respect to the state-of-the-art, obtaining well-defined binary materials.

Optimització de xarxes neuronals per gradients estocàstics

Treball Final de Grau

Amaré Arnaez, Pau

Tutor/a - Director/a: Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2024

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

Les xarxes neuronals són un mètode d'aprenentatge basat en el sistema nerviós humà. Formades per neurones, connexions i paràmetres, són capaces de rebre informació, processar-la i transmetre-la a altres neurones. Formalment, una xarxa neuronal és una funció que depèn d'un conjunt de paràmetres. Una de les seves aplicacions és la classificació d'imatges a través de trobar els paràmetres òptims de la xarxa. L'objectiu d'aquest treball és fer un estudi i comparació sobre els diversos mètodes d'optimització que fan servir gradients estocàstics per a xarxes neuronals aplicats a la classificació d'imatges. Per a fer-ho, s'han dut a terme diversos experiments combinant els diferents paràmetres que influeixen en l'optimització, així com les funcions que contenen les xarxes neuronals o la forma d'escollir les fotografies que es volen classificar. En cadascun d'ells s'han calculat el valor de la funció objectiu i la precisió d'encert per trobar la combinació que aporta resultats millors.

Las redes neuronales son un método de aprendizaje basado en el sistema nervioso humano. Formado por neuronas, conexiones y parámetros, son capaces de recibir información, procesarla y transmitirla a otras neuronas. Formalmente, una red neuronal es una función que depende de un conjunto de parámetros. Una de sus aplicaciones es la clasificación de imágenes a través de encontrar los parámetros óptimos de la red. El objetivo de este trabajo es realizar un estudio y comparación sobre los diversos métodos de optimización que utilizan gradientes estocásticos para redes neuronales aplicados a la clasificación de imágenes. Para ello, se han realizado varios experimentos combinando los diferentes parámetros que influyen en la optimización, así como las funciones que contienen las redes neuronales o la forma de escoger las fotografías que se quieren clasificar. En cada uno de ellos se han calculado el valor de la función objetivo y la precisión de acierto para encontrar la combinación que aporta mejores resultados.

Neural networks are a learning method based on the human nervous system. Formed by neurons, connections and parameters, they are able to receive information, process it and transmit it to other neurons. Formally, a neural network is a function that depends on a set of parameters. One of its applications is the classification of images through finding the optimal parameters of the network. The aim of this work is to make a study and comparison on the various optimization methods that use stochastic gradients for neural networks applied to image classification. To do this, several experiments have been carried out combining the different parameters that influence the optimization, as well as the functions contained in the neural networks or the way to choose the photographs to be classified. In each of them, the objective function value and hit accuracy have been calculated to find the combination that provides better results.

OPTIMITZACIÓ CONTÍNUA | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Heredia, F.-Javier (Francisco Javier); Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2024

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

OPTIMITZACIÓ CONTÍNUA - 200616

Accés al text complet

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2024

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA - 200152

Accés al text complet

Examen Final Restricted access to the UPC academic community

Examen

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2023

Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)

OPTIMITZACIÓ MATEMÀTICA - 270214

Accés al text complet

OPTIMITZACIÓ EN DATA SCIENCE | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Castro Pérez, Jordi; Baena Mirabete, Daniel

Data de publicació: 2023

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

OPTIMITZACIÓ EN DATA SCIENCE - 200642

Accés al text complet

Llista problemes Optimització No Lineal amb solucions

Problema, exercici

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2023

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA - 200152

Accés al text complet

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA | PARCIAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2023

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA - 200152

Accés al text complet

CONTINUOUS OPTIMITZATION | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Heredia, F.-Javier (Francisco Javier); Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2023

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

OPTIMITZACIÓ CONTÍNUA - 200616

Accés al text complet

1. Constrained Optimization. Introduction and modelling

Apunts

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2023

Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)

OPTIMITZACIÓ MATEMÀTICA - 270214

Accés al text complet

Problemes d'optimització amb restriccions

Problema, exercici

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2023

Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)

OPTIMITZACIÓ MATEMÀTICA - 270214

Veure detall Accés al text complet

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA-FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2023

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA - 200152

Accés al text complet

OPTIMITZACIÓ EN DATA SCIENCE | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Castro Pérez, Jordi; Baena Mirabete, Daniel

Data de publicació: 2022

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

OPTIMITZACIÓ EN DATA SCIENCE - 200642

Accés al text complet

OPTIMITZACIÓ EN DATA SCIENCE | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2022

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

OPTIMITZACIÓ EN DATA SCIENCE - 200642

Accés al text complet

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA-PARCIAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Castro Pérez, Jordi

Data de publicació: 2022

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

PROGRAMACIÓ MATEMÀTICA - 200152

Accés al text complet

Integer local search heuristics for the microaggregation problem

Projecte Final de Màster Oficial

Ferrando Piedrabuena, Erik

Tutor/a - Director/a: Castro Pérez, Jordi; Gentile, Claudio

Data de publicació: 2022

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

Optimization of 3D packing and its application in retail

Projecte Final de Màster Oficial

Cheto Barrera, Albert

Tutor/a - Director/a: Castro Pérez, Jordi; García Piquer, Álvaro

Data de publicació: 2022

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Accés al text complet

Port optimization: the integrated berth allocation and crane assignment problem

Treball Final de Grau

Salvà Soler, Joan

Tutor/a - Director/a: Castro Pérez, Jordi; Puy Enfedaque, Andrés

Data de publicació: 2022

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

Filtra els resultats

+ Tipus

Examen 69

Projecte Final de Màster Oficial 13

Apunts 9

Treball Final de Grau 7

Problema, exercici 2

Projecte/Treball Final de Carrera 1

+ Data

2024 6

2023 8

2022 8

Marc acadèmic

Professorat
Informació
Filtre que permet refinar la cerca pel professorat que ha participat en l’elaboració d’algun dels continguts que es mostren actualment.
Es mostra un llistat del professorat que ha participat més en l’elaboració dels continguts que es mostren actualment.
Al costat de cada professor o professora hi trobareu una indicació del nombre de continguts que obtindríeu si apliqueu el filtre i, en alguns casos, també hi trobareu una icona que us permetrà anar a la fitxa del professor o professora dins de l’Aprèn.

Castro Pérez, Jordi 101

Heredia, F.-Javier (Francisco Javier) 31

Pérez Palomar, Daniel 3

Baena Mirabete, Daniel 2

Belanche Muñoz, Luis Antonio 1

Centre Docent
Informació
Filtre que permet refinar la cerca pels centres docents relacionats amb algun dels continguts que es mostren actualment.
Es mostra un llistat dels centres docents que estan relacionats amb més dels continguts que es mostren actualment.
Al costat de cada centre docent hi trobareu una indicació del nombre de continguts que obtindríeu si apliqueu el filtre per a aquest centre docent i, en alguns casos, també hi trobareu una icona que us permetrà anar a la fitxa del centre docent dins de l’Aprèn.

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME) 90

Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB) 11

Centre de Formació Interdisciplinària Superior (CFIS) 3

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona (ETSETB) 2

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB) 1

PROGRAMACIÓ ESTOCÀSTICA - 200617 15

+ Titulació

MÀSTER UNIVERSITARI EN ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA - (2013) 38

GRAU EN MATEMÀTIQUES - (2009) 24

GRAU EN CIÈNCIA I ENGINYERIA DE DADES - (2017) 9

+ Titulació no activa
Informació
Filtre que permet refinar la cerca per les titulacions no actives relacionades amb alguns dels continguts que es mostren actualment.
Al costat de cada titulació no activa hi trobareu una indicació del nombre de continguts que obtindríeu si apliqueu el filtre i, en alguns casos, també hi trobareu una icona que us permetrà anar a la fitxa de la titulació no activa dins de l’Aprèn.

MÀSTER UNIVERSITARI EN ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA - (2009) 9

MÀSTER UNIVERSITARI EN ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA - (2006) 8

DIPLOMATURA D'ESTADÍSTICA - (1996) 7

APRÈN. Portal de la producció docent del professorat de la UPC

Jordi Castro Pérez

Tipus de document i data

Condicions d'accés

Contingut docent

Filtra els resultats

+ Tipus

+ Data

Condicions d'accés

Idiomes

Àrees temàtiques

Examen resolt

Marc acadèmic

Departament

Campus

+ Assignatura

+ Titulació

APRÈN. Portal de la producció docent del professorat de la UPC

Jordi Castro Pérez

Tipus de document i data

Condicions d'accés

Contingut docent

Filtra els resultats

Examen resoltInformació×Filtre que permet refinar la cerca mostrant només els exàmens que n’incorporen la solució.OK

Marc acadèmic

Examen resolt