{"id":257307,"date":"2026-04-27T10:18:28","date_gmt":"2026-04-27T08:18:28","guid":{"rendered":"https:\/\/cimne.com\/seminario-lacan-cimne-modelizacion-subrogada-eficiente-para-la-cuantificacion-de-la-incertidumbre-the-sparse-grids-matlab-kit-por-la-dra-chiara-piazzola\/"},"modified":"2026-04-27T16:07:03","modified_gmt":"2026-04-27T14:07:03","slug":"seminario-lacan-cimne-modelizacion-subrogada-eficiente-para-la-cuantificacion-de-la-incertidumbre-the-sparse-grids-matlab-kit-por-la-dra-chiara-piazzola","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cimne.com\/es\/seminario-lacan-cimne-modelizacion-subrogada-eficiente-para-la-cuantificacion-de-la-incertidumbre-the-sparse-grids-matlab-kit-por-la-dra-chiara-piazzola\/","title":{"rendered":"Seminario LaC\u00e0N\/CIMNE: \u00abModelizaci\u00f3n subrogada eficiente para la cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre: The Sparse Grids Matlab Kit\u00bb, por la Dra. Chiara Piazzola"},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.4&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\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=\u00bb4.27.6&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n<h5 class=\"cimne blue-background\">RESUMEN<\/h5>\n<p>The Sparse Grids Matlab Kit (SGMK) es un paquete de software para la aproximaci\u00f3n eficiente de modelos de alta dimensionalidad, con especial atenci\u00f3n a la cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre (UQ) basada en modelos subrogados. Permite construir modelos subrogados precisos a partir de un n\u00famero limitado de simulaciones, lo que lo hace especialmente adecuado para aplicaciones que implican solvers computacionalmente costosos.<\/p>\n<p>En este seminario, presentaremos los principales conceptos de los m\u00e9todos de mallas dispersas y mostraremos su implementaci\u00f3n en el SGMK. Tras una breve visi\u00f3n general de los principios en los que se basan, mostraremos c\u00f3mo se construyen las mallas dispersas y c\u00f3mo se utilizan en la pr\u00e1ctica para llevar a cabo tareas clave de UQ. Tambi\u00e9n destacaremos las caracter\u00edsticas que hacen que el SGMK sea adecuado para flujos de trabajo de ingenier\u00eda realistas, como su dise\u00f1o no intrusivo, la compatibilidad con c\u00f3digos de simulaci\u00f3n existentes y la integraci\u00f3n con software externo, lo que permite su uso en pipelines computacionales complejos.<\/p>\n<p><strong>Referencias<\/strong><br \/>[1] C. Piazzola and L. Tamellini. The Sparse Grids Matlab Kit. https:\/\/github.com\/lorenzo-tamellini\/sparse-grids-matlab-kit.<br \/>[2] C. Piazzola and L. Tamellini. The Sparse Grids Matlab Kit. https:\/\/sites.google.com\/view\/sparse-grids-kit.<br \/>[3] C. Piazzola and L. Tamellini. Algorithm 1040: The Sparse Grids Matlab Kit &#8211; a Matlab implementation of sparse grids for high-dimensional function approximation and uncertainty quantification. ACM Trans. Math. Softw., 50(1):1\u201322, 2024. doi:10.1145\/3630023.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-257296 size-full aligncenter\" src=\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/CP-img.png\" alt=\"Gr\u00e1ficos lado a lado que muestran una malla 2D de puntos de muestra en el plano \ud835\udf03 1 \u2013 \ud835\udf03 2 y una superficie 3D de una funci\u00f3n sobre la misma malla. El gr\u00e1fico de la izquierda muestra marcadores circulares negros dispuestos en una malla regular. El gr\u00e1fico de la derecha muestra una superficie curva azul con los mismos puntos de la malla marcados encima.\" width=\"640\" height=\"283\" \/><\/p>\n<h5 class=\"cimne blue-background\">PONENTE<\/h5>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-257297 size-full alignleft\" src=\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/portrait_pic.jpg\" alt=\"Chiara Piazzola\" width=\"204\" height=\"202\" \/><\/p>\n<p>La Dra. <a href=\"https:\/\/sites.google.com\/view\/chiarapiazzola\">Chiara Piazzola<\/a> es investigadora postdoctoral en el Departamento de Matem\u00e1ticas de la Technical University of Munich. Obtuvo el doctorado en 2019 por la University of Innsbruck y ocup\u00f3 una posici\u00f3n postdoctoral en el CNR-IMATI (Pav\u00eda, Italia). Su investigaci\u00f3n se sit\u00faa en la interfaz entre la cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre, la aproximaci\u00f3n en alta dimensionalidad y los sistemas din\u00e1micos, con especial atenci\u00f3n a la modelizaci\u00f3n subrogada para modelos computacionales complejos en ingenier\u00eda y ciencias ambientales. Es codesarrolladora de The Sparse Grids Matlab Kit.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>RESUMEN The Sparse Grids Matlab Kit (SGMK) es un paquete de software para la aproximaci\u00f3n eficiente de modelos de alta dimensionalidad, con especial atenci\u00f3n a la cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre (UQ) basada en modelos subrogados. 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