Índice del contenido
Ficha de la Carrera
- Título: Doctor/a en Matemática.
- Comienzo: Inscripción abierta todo el año
- Duración: 3 años (máximo 5 años)
- Modalidad de cursado: Presencial
- Plan de estudio 2013 y reglamento de carrera
- Plan de estudio 2021
- Inscripción
- Solicitud de Título
Acreditación
La carrera fue creada por resolución No 288/91 del Consejo Superior y el plan de estudios y reglamento modificados por Resolución N° 207/13 CS. Esta carrera, fue reacreditada y recategorizada como "A" por CONEAU mediante resolución N° 792/13.-
Objetivos
El Doctorado en Matemática tiene como objetivo la formación de posgraduados que puedan lograr aportes originales en Matemática, dentro de un marco de excelencia académica a través de una formación que se centre fundamentalmente en torno a las tareas de investigación.
El Doctorado en Matemática no tendrá orientación ni especialidad fija y culminará con una tesis de carácter individual, la cual deberá constituirse en un aporte original al área de la Matemática elegida, y en la que se demuestre solvencia teórica y metodológica.
Perfil del Egresado
El perfil del egresado es el de un posgraduado con una sólida formación, capaz de producir avances en el conocimiento de la Matemática y en el desarrollo de nuevas metodologías y trabajar en equipos interdisciplinarios.
Resolución [res: 375 /2021]
Director Académico Dra. Graciela Nasini
COMISIÓN ACADÉMICA
Miembros Títulares
- Dra. Mariana Escalante
- Dra. Valeria Leoni
- Dr. Ariel Lombardi
- Dra. Gabriela Ovando
- Dr. Lisandro Parente
- Dra. Gabriela Reyero
- Dr. Eduardo Santillán Marcus
Miembros Suplentes
- Dra. Gabriela Argiroffo
- Dr. Silvio Reggiani
- Dr. Pablo Torres
Asignaturas de la carrera
SEMINARIO DE MATEMATICA APLICADA (20250069)
Ficha del Curso
- Inicio 10-03-2025
- Fin 00-00-0000
- ProfesoresDra. Graciela Nasini-Dr. Mauro Lucci-Dr. Daniel Severin
- Horarioa convenir
- Lugarpresencial
- Duración80 Hs.
Descripción
Introducción a los paquetes DOcplex y NetworkX en Python. Aplicaciones a la resolución de problemas clásicos de Optimización Combinatoria desde su enfoque poliedral. Generación avanzada de grafos.
Automatización de pruebas computacionales sobre instancias benchmark y/o aleatorias. Introducción a los paquetes Pandas y Matplotlib en Python.
Aplicaciones de la Ciencia de Datos al análisis de resultados computacionales. Incidencia de las cotas primales y duales en la resolución de PLE.
Funcionalidades avanzadas de CPLEX. Ajuste de formulaciones: desigualdades válidas y rompimiento de simetrías. Incorporación de soluciones iniciales.
Aplicaciones de PLE a la Teoría de Grafos. Cómputo de parámetros combinatorios clásicos en grafos. Manipulación de grandes datasets.
Objetivos
Destinatarios
Son destinatarios de la presente actividad los graduados universitarios de las siguientes carreras: Licenciatura y Profesorado en Matemática, y Licenciatura en Ciencias de la Computación.
*La comisión académica de la carrera decidirá sobre eventuales solicitudes de interesados que no cumplan los requisitos detallados.
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