Tesis Ingeniería Civil Matemática
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Examinando Tesis Ingeniería Civil Matemática por Materia "ALGORITMOS"
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Ítem Detección de Manipulación en Mercados Bursátiles(Universidad de Valparaíso, 2025-12) Huincahue Duarte, Johnny; Olivero Quinteros, HéctorEn este trabajo se evalúa un enfoque para detectar manipulación en mercados bursátiles combinando aprendizaje automático supervisado y, cuando la resolución temporal lo permite, Análisis de Datos Funcionales. Se estudian dos escenarios. En datos reales diarios (caso FLC Group), las observaciones se representan con variables tabulares derivadas de retornos, volumen y volatilidad, y se comparan clasificadores clásicos bajo desbalance severo, usando métricas centradas en la clase minoritaria (principalmente F2-Score, y el área bajo la curva de Precisión-Recall). En paralelo, se generan datos sintéticos intradıa en una grilla fija de 5 segundos con tres modelos (MBG, Heston y Cont-M¨uller), incorporando episodios de manipulación de pump and dump con distinta intensidad y distintos niveles de desbalance, lo que permite aplicar suavizado funcional (B-splines/wavelets), Análisis de Componentes Principales Funcionales y clasificación, además del algoritmo k-Nearest Neighbors funcional. Los resultados muestran que el tratamiento explıcito del desbalance de clases es determinante para evitar el colapso hacia la clase mayoritaria, y que la detectabilidad aumenta cuando la manipulación es más intensa o cuando se dispone de variables con señal directa del mecanismo (como profundidades en Cont-M¨uller). Como limitación central, el contraste funcional en datos reales queda restringido por la falta de información intradıa, por lo que se propone como trabajo futuro incorporar datos de alta frecuencia reales y calibrar las simulaciones para aproximar condiciones de mercado más realistas.Ítem Dinámica de fotorecepción en retina animal(Universidad de Valparaíso, 2025) Olave Acosta, Bárbara Alejandra; Rebolledo, RolandoLa presente tesis aborda la modelación estocástica de la dinámica del potencial de acción generado por las células ganglionares de la retina de ratones, en respuesta a estímulos visuales específicos. El objetivo principal fue caracterizar la respuesta fotorreceptora, evaluar la validez de distintos modelos estocásticos y comparar los patrones de activación observados con las simulaciones propuestas. La investigación se inició con la hipótesis de que la fotorreacción podría ser descrita mediante un proceso sin memoria. Los resultados de las pruebas estadísticas de bondad de ajuste rechazaron consistentemente esta hipótesis, revelando que la dinámica retiniana posee propiedades de memoria intrínsecas. Ante este hallazgo, se evaluó una segunda hipótesis que planteaba la posibilidad de aproximar el sistema a un proceso sin memoria mediante la censura selectiva del 5% de los valores extremos en los tiempos. A pesar de la mejora visual en los histogramas, las pruebas estadísticas replicadas también refutaron esta hipótesis, confirmando la persistencia de la memoria en el sistema aun con la eliminación de datos atípicos. El rechazo de las hipótesis sin memoria condujo al desarrollo y evaluación de un prototipo de modelo con memoria, basado en un modelo tipo Langevin con memoria basado en el efecto fotoeléctrico sobre la retina. La simulación y el análisis de los resultados mostraron que el modelo logró reproducir la tendencia general de la actividad neuronal en diversas células y bajo diferentes ángulos de estimulación. El análisis de varianzas y desviaciones estándar confirmó la robustez del modelo en la mayoría de los ángulos, aunque se observaron desviaciones en células de alta actividad, lo que sugiere posibles límites en la precisión temporal bajo dinámicas muy densas. Esta tesis aporta metodológicamente en modelado estocástico con memoria, desarrolla herramientas computacionales en Python, y sugiere aplicaciones practicas para prótesis visuales, aunque reconoce limitaciones en generalización y precisión fina.Ítem Progresión de daño pulmonar medido por aproximaciones vía distancia de Hausdorff y diagramas de Voronoi(Universidad de Valparaíso, 2025-03-31) Barraza Araya, Kathryn Shalom; Honorato Gutiérrez, Gerardo; Torres, Soledad; Retamal, JaimeLa distancia de Hausdorff es una métrica que permite cuantificar la similitud entre dos conjuntos en un espacio métrico, midiendo la mayor distancia entre los puntos mas cercanos de cada conjunto. Es particularmente útil para evaluar cambios en la forma y el tamaño de estructuras geométricas. Por otro lado, los diagramas de Voronoi son una partición del espacio en regiones asociadas a un conjunto de puntos generadores, se basan en la proximidad a los conjuntos, lo que permite modelar interacciones espaciales y relaciones de vecindad entre regiones. Estos conceptos matemáticos se aplican al estudio de la transformación de los pulmones bajo distintas condiciones patológicas. El deterioro pulmonar puede manifestarse en diversas partes de su estructura y la distribución del daño es heterogénea. En este trabajo se analizan dos tipos de cambios en los alvéolos, ya que, constituyen una de las áreas donde es posible observar alteraciones morfológicas. Mediante la distancia de Hausdorff y los diagramas de Voronoi, es posible cuantificar y modelar estos cambios estructurales, proporcionando un marco matemático para el análisis del daño pulmonar. De esta manera, a través de herramientas maten áticas, se busca explicar fenómenos observables en el ámbito medico.