{"id":253596,"date":"2026-02-11T15:46:30","date_gmt":"2026-02-11T14:46:30","guid":{"rendered":"https:\/\/cimne.com\/seminario-lacan-cimne-reduccion-orden-modelos-no-lineales\/"},"modified":"2026-02-13T09:15:07","modified_gmt":"2026-02-13T08:15:07","slug":"seminario-lacan-cimne-reduccion-orden-modelos-no-lineales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cimne.com\/es\/seminario-lacan-cimne-reduccion-orden-modelos-no-lineales\/","title":{"rendered":"Seminario LaC\u00e0N\/CIMNE: \u00abReducci\u00f3n del orden de modelos no lineales basada en proyecciones con regresi\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico\u00bb, por Sebasti\u00e1n Ares de Parga."},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.4&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb locked=\u00bboff\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.27.4&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.4&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.5&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;]<\/p>\n<h5 class=\"cimne blue-background\"><strong>ABSTRACT<\/strong><\/h5>\n<p><\/p>\n<p>La reducci\u00f3n de modelos basada en proyecci\u00f3n (PMOR) permite simular de forma eficiente sistemas no lineales de gran escala, pero los enfoques lineales cl\u00e1sicos tienen dificultades ante problemas fuertemente no lineales o dominados por convecci\u00f3n. Los m\u00e9todos recientes de PMOR no lineal emplean redes neuronales para modelar la din\u00e1mica no resuelta en un espacio de baja dimensi\u00f3n, logrando gran precisi\u00f3n, aunque a costa de una interpretabilidad limitada y la necesidad de grandes conjuntos de entrenamiento.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Esta charla presenta alternativas interpretables y eficientes en el uso de datos, basadas en regresi\u00f3n mediante procesos gaussianos y funciones de base radial para modelar los efectos de cierre en PMOR no lineal. Los m\u00e9todos propuestos se integran en un marco de Petrov\u2013Galerkin de m\u00ednimos cuadrados y se combinan con t\u00e9cnicas de hiperreducci\u00f3n que conservan la energ\u00eda para construir modelos hiperreducidos eficientes. Los resultados num\u00e9ricos en problemas exigentes \u2014incluyendo flujos dominados por choques y flujos turbulentos\u2014 muestran que estos enfoques igualan o superan a los m\u00e9todos basados en redes neuronales, requiriendo al mismo tiempo mucha menos informaci\u00f3n de entrenamiento. Los resultados ponen de relieve estrategias de modelizaci\u00f3n reducida robustas y con fundamentos te\u00f3ricos s\u00f3lidos para sistemas no lineales de gran escala relevantes en aplicaciones industriales.<\/p>\n<p><div id=\"attachment_253585\" style=\"width: 1085px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-253585\" class=\"wp-image-253585 size-full\" src=\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/20260304_Fig1.png\" alt=\"Comparison of predicted solutions at t = 0:5:25 for a test point using HDM, HPROM-ANN, HPROM-GPR, and HPROM-RBF.\" width=\"1075\" height=\"314\" \/><p id=\"caption-attachment-253585\" class=\"wp-caption-text\">Comparaci\u00f3n de las soluciones predichas en t = 0:5:25 para un punto de prueba usando HDM, HPROM-ANN, HPROM-GPR y HPROM-RBF.<\/p><\/div><br \/><div id=\"attachment_253586\" style=\"width: 1110px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-253586\" class=\"wp-image-253586 size-full\" src=\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/20260304_Fig2.jpg\" alt=\"(a) HDM\" width=\"1100\" height=\"287\" \/><p id=\"caption-attachment-253586\" class=\"wp-caption-text\">(a) HDM<\/p><\/div><br \/><div id=\"attachment_253587\" style=\"width: 1085px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-253587\" class=\"wp-image-253587 size-full\" src=\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/20260304_Fig3.jpg\" alt=\"(b) HPROM-GPR (39 primary modes, 597 secondary modes)\" width=\"1075\" height=\"298\" \/><p id=\"caption-attachment-253587\" class=\"wp-caption-text\">(b) HPROM-GPR (39 modos primarios, 597 modos secundarios)<\/p><\/div><\/p>\n<h5 class=\"cimne blue-background\"><strong>SPEAKER<\/strong><\/h5>\n<p><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-250910 size-thumbnail alignleft\" src=\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/aresdeparga_s_CIMNE-1.jpg\" alt=\"Ares de Parga\" width=\"150\" height=\"150\" data-wp-editing=\"1\" \/>Sebastian Ares de Parga es investigador posdoctoral en CIMNE, especializado en mec\u00e1nica computacional y din\u00e1mica de fluidos computacional. Su trabajo se centra en modelos reducidos no lineales basados en proyecci\u00f3n, t\u00e9cnicas de hiperreducci\u00f3n y m\u00e9todos basados en datos para simulaciones de gran escala y aplicaciones de gemelos digitales. Obtuvo su doctorado en la Universidad Polit\u00e9cnica de Catalunya (UPC) y fue investigador visitante Fulbright en la Universidad de Stanford, en el Departamento de Aeron\u00e1utica y Astron\u00e1utica.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ABSTRACTLa reducci\u00f3n de modelos basada en proyecci\u00f3n (PMOR) permite simular de forma eficiente sistemas no lineales de gran escala, pero los enfoques lineales cl\u00e1sicos tienen dificultades ante problemas fuertemente no lineales o dominados por convecci\u00f3n. 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