{"id":262740,"date":"2026-11-06T10:55:25","date_gmt":"2026-11-06T09:55:25","guid":{"rendered":"https:\/\/cimne.com\/?p=262740"},"modified":"2026-11-06T10:55:26","modified_gmt":"2026-11-06T09:55:26","slug":"seminario-del-cimne-analisis-prediccion-y-control-sin-parametros-de-modelo-del-prof-ivan-markovsky","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cimne.com\/es\/seminario-del-cimne-analisis-prediccion-y-control-sin-parametros-de-modelo-del-prof-ivan-markovsky\/","title":{"rendered":"Seminario del CIMNE: \u00abAn\u00e1lisis, predicci\u00f3n y control sin par\u00e1metros de modelo\u00bb, del Prof. Ivan Markovsky"},"content":{"rendered":"

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RESUMEN<\/strong><\/h5>\n

\u00bfC\u00f3mo podemos predecir la trayectoria de un objeto en ca\u00edda libre en un campo gravitatorio? El enfoque cl\u00e1sico basado en modelos lo hace resolviendo una ecuaci\u00f3n diferencial. Sin embargo, para obtener esa ecuaci\u00f3n diferencial hay que tener conocimientos de f\u00edsica y hacer algunas derivaciones a mano. Adem\u00e1s, la ecuaci\u00f3n incluye par\u00e1metros f\u00edsicos que hay que conocer de antemano o medir. Un enfoque alternativo que utiliza m\u00e9todos gen\u00e9ricos de aprendizaje autom\u00e1tico requiere, en cambio, datos observados, ajuste de hiperpar\u00e1metros y c\u00e1lculos considerables. En esta charla se presenta otro enfoque basado en datos que no requiere conocimientos precisos de f\u00edsica, derivaciones manuales ni par\u00e1metros f\u00edsicos, pero que s\u00ed aprovecha el conocimiento previo de que los datos se generan mediante una ecuaci\u00f3n diferencial lineal de coeficientes constantes. A diferencia de los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico, el m\u00e9todo que se presenta no implica ning\u00fan ajuste de hiperpar\u00e1metros, utiliza solo cinco trayectorias como datos y equivale a resolver un sistema de ecuaciones lineales. Adem\u00e1s, este enfoque se puede aplicar al an\u00e1lisis y control de sistemas lineales generales invariantes en el tiempo, algunas clases de sistemas no lineales y sistemas lineales con par\u00e1metros variables.<\/p>\n

PONENTE<\/strong><\/h5>\n

\"IvanIvan Markovsky<\/a> se doctor\u00f3 en Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica por la Katholieke Universiteit Leuven en febrero de 2005. De 2006 a 2012 fue profesor adjunto en la Facultad de Electr\u00f3nica e Inform\u00e1tica de la Universidad de Southampton; de 2012 a 2022, profesor asociado en la Vrije Universiteit Brussel; y, desde 2023, profesor ICREA en el CIMNE. Ha recibido una beca de inicio del ERC titulada \u00abAproximaci\u00f3n estructurada de rango bajo: teor\u00eda, algoritmos y aplicaciones\u00bb (2010-2015) y una menci\u00f3n honor\u00edfica del Premio Householder en 2008. Sus principales intereses de investigaci\u00f3n son los m\u00e9todos computacionales para la teor\u00eda de sistemas, la identificaci\u00f3n y el control basado en datos en el \u00e1mbito del comportamiento.<\/p>\n

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