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Dr. José Luis Morales, nuevo Director de la Maestría en Ciencia de Datos
División Académica de Actuaría, Estadística y Matemáticas
June 26, 2012
4:00h

El ITAM felicita al Dr. José Luis Morales, por su nombramiento como Director de la Maestría en Ciencia de Datos, a partir del 1o. de agosto del presente año.

 

Químico, Facultad de Química, UNAM.

Maestro en Ciencias de la Computación, IIMAS-UNAM.

Doctor en Optimización a Gran Escala, Colegio Imperial de Ciencia y Tecnología, Universidad de Londres, Reino Unido.

Investigador Nacional (SNI).

 

Areas de interés en investigación:
Optimización continua.
Desarrollo de software de uso científico.
Análisis numérico.
Matemáticas computacionales.
 

Artículos y reportes técnicos recientes:

A Sequential Quadratic Programming Algorithm with an Additional Equality Constrained Phase (2012). Institute of Mathematics and its Applications. Journal of Numerical Analysis. 32, 2, pp. 553-579 DOI: 10.1093/imanum/drq037. Con Jorge Nocedal y Yuchen Wu.
Remark on Algorithm 778: L-BFGS-B: Fortran Subroutines for Large-Scale Bound Constrained Optimization (2011). ACM Transactions on Mathematical Software, 38, 1. DOI.acm.org/10.1145/2049662.2049669. Con Jorge Nocedal.
On the Solution of Complementarity Problems Arising in American Options Pricing (2011). Optimization Methods and Software. 26(4-5), pp. 813-825 DOI:10.1080/10556788.2010.514341 Con Liming Feng, Vadim Linetsky and Jorge Nocedal.
On the Use of Iterative LCP Solvers for Dry Frictional Contacts in Grasping (2009). Proceedings of the 14th International Conference on Advanced Robotics. Munich, Germany . IEEEXplore. Con G. Arechavaleta y E. López-Damián.
Robust and Efficient Density Fitting (2009). The Journal of Chemical Physics. DOI:10.1063/1.3216476. 131, 124102. Con V. D. Domínguez, G. Geudtner, P. Calaminici and A. Köster.
On the Geometry Phase in Model-Based Algorithms for Derivative-Free Optimization (2009): Optimization Methods and Software. DOI: 10.1080/10556780802409296. 24, 1, pp. 145-154. Con Giovanni Fasano y Jorge Nocedal.
An Algorithm for the Fast Solution of Symmetric Linear Complementarity Problems (2008): Numerische Mathematik. DOI: 10.1007/s00211-008-0183-5. 111, 2, pp 251-266. Con Jorge Nocedal y Mikhail Smelyanskiy.
An Interior Algorithm for Nonlinear Optimization that Combines Line Search and Trust Region Steps (2005): Mathematical Programming Series A, 107, 3, pp. 391-408. Published Online First, 25 November 2005. Con Richard Waltz, Jorge Nocedal y Dominique Orban.
Assessing the Potential of Interior Methods for Nonlinear Optimization (2003): Large-Scale PDE-Constrained Optimization. L.T. Biegler, O. Ghattas, M. Heinkenschloss, and B. van Bloemen Wanders (Eds.) Series: Lecture Notes in Computational Science and Engineering. Volume. 30, pp 167-183. Springer-Verlag. Heidelberg. Con Jorge Nocedal, Richard Waltz, Guanghui Liu y Jean-Pierre Goux.
Enriched Methods for Large-Scale Unconstrained Optimization (2002): Computational Optimization and Applications (COAP), 21, 2, pp. 143-154, con Jorge Nocedal.
A Numerical Study of Limited Memory BFGS Methods (2002): Applied Mathematics Letters, 15, 4, pp. 481-487.
Algorithm 809: PREQN: Fortran 77 Subroutines for Preconditioning the Conjugate Gradient Method (2001): ACM Transactions on Mathematical Software, 27, 1, pp. 83-91, con Jorge Nocedal.
Automatic Preconditioning by Limited Memory Quasi-Newton Updates (2000): SIAM, Journal on Optimization, 10, 4, pp. 1079-1096, con Jorge Nocedal.
Software:
Los siguientes paquetes de programas se pueden usar para fines educativos, de investigación, y comerciales. Sin embargo, esperamos que los artículos de investigación que utilicen los paquetes hagan referencia a las publicaciones que describen nuestro software.

PREQN: . Subrutinas Fortran para precondicionar el método de gradiente conjugado. En colaboración con J. Nocedal.

Referencias

J.L. Morales and J. Nocedal, Automatic Preconditioning by Limited Memory Quasi-Newton Updating SIAM Journal on Optimization, 10, 4,pp. 1079-1096 (2000).
J.L. Morales and J. Nocedal, Algorithm PREQN: FORTRAN Subroutines for Preconditioning the Conjugate Gradient Method ACM Transactions on Mathematical Software, 27, 1, pp 83-91 (2001).
L-BFGS-B: Versión Lbfgsb.3.0, subrutinas Fortran para resolver problemas de optimización a gran escala con cotas simples en las variables. En colaboración con: C. Zhu, R. Byrd y J. Nocedal.
Referencias

R. H. Byrd, P. Lu and J. Nocedal. A Limited Memory Algorithm for Bound Constrained Optimization, (1995), SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing , 16, 5, pp. 1190-1208.
C. Zhu, R. H. Byrd and J. Nocedal. L-BFGS-B: Algorithm 778: L-BFGS-B, FORTRAN routines for large scale bound constrained optimization (1997), ACM Transactions on Mathematical Software, Vol 23, Num. 4, pp. 550 - 560.
J.L. Morales and J. Nocedal. L-BFGS-B: Remark on Algorithm 778: L-BFGS-B, FORTRAN routines for large scale bound constrained optimization (2011), to appear in ACM Transactions on Mathematical Software.