STUDENTS
- Current
- Julián Villaquirá (MSc)
- Ph.D.
- Diego Fonseca: Distributionally Robust Optimization: A Novel Approach with Decision-Dependent Ambiguity Sets and an Application to Mode Estimation. (2023)
- Master
- Carlos Contreras: Deep Learning Methods for High-dimensional PDEs. (2023)
- Diego Fonseca: Optimización Robusta Distribucional con métrica de Wasserstein y algunas aplicaciones. (2018)
- Daniel Avila: Controlled Markov Chains: Some Stability Problems. (2016)
- Javier García (w/ M. Velasco): Compressed Sensing and Coding Theory. (2016)
- Mateo Díaz (w/ M. Velasco): Compressed Sensing with an a priori Distribution. (2016)
- Julián Forero: Optimal Stopping For One Dimensional Diffusions With Maturity Type Restriction. (2015)
- Camilo Hernández: On De Finetti's Problem for spectrally negative Lévy processes under
a time of ruin constraint. (2015)
- David Perdomo (w/ A. Angel): Topological Data Analysis with Metric Learning and an Application to High-Dimensional Football Data. (2015)
- Pablo García: Proyección Markoviana en Procesos de Volatilidad Estocástica con Saltos. (2013)
- Undegraduate
- Ana María Patrón: Evaluación de políticas bajo ruido markoviano mediante el algoritmo de
online bootstrap inference. (2023)
- David Corredor: Martingale Optimal Transport: An Application to Robust Option Pricing. (2023)
- Diego Andrés Gómez: Enfoques de bajo rango para resolver MDPs y problemas de RL. (2022)
- Nicolás Rugeles: Algoritmos de Boosting para modelos de clasificación y regresión lineal. (2022)
- Santiago Fino: Aproximación Estocástica con dos escalas de tiempo en el algoritmo Actor-Critic. (2021)
- Luis Carlos Mantilla: Deep Q-learning. (2021)
- Santiago Torres Paz: Unraveling crowd dynamics: An introduction to mean field games. (2021)
- Daniel Mauricio Guerrero: Métodos Estocásticos de Optimización. (2020)
- Jose Sebastián Ñungo: Gradiente estocástico y aproximación estocástica aplicados a Q-learning. (2020)
- Mateo Campo: De optimización lineal infinita a finita: aplicación al problema de costo promedio a largo plazo para procesos de decisión de Markov. (2019)
- María Camila Peñaloza: Modelos de opiniones en redes: fluctuaciones y desacuerdos. (2019)
- Elvira Moreno: Decision-Based Scenario Clustering in Robust Stochastic Optimization. (2019)
- Carlo Di Francescantonio: Optimización libre de derivadas. (2019)
- Cristhian Sánchez: Cadenas de Markov controladas: Robustez distribucional y aplicaciones al control de posición de un drone de 4 hélices. (2019)
- Jorge Acosta: Problemas de clasificación: Una perspectiva Robusta con la métrica de Wasserstein. (2018)
- Rafael Amaya: Impulse control applications of Piecewise Deterministic Markov Processes (PDMP). (2017)
- Sebastián Pachón: Valoración de opciones usando el método inverso. (2017)
- Santiago Franco: The Mathematics Behind a Continuous Time Principal-Agent Problem. (2016)
- Lorenza Velez: Sample Average Approximation para Resolver Problemas de Optimización con Restricciones Probabílisticas. (2016)
- Luis Felipe Idarraga: Un método inexacto para optimización estocástica de dos etapas. (2016)
- Daniel Gámez: Optimización estocástica lineal multiperiodos con políticas de decisión lineales. (2016)
- Jordi Bulbena: Probabilidades de ruina de una firma de seguros. (2016)
- Daniela Bernal: Teoría de optimización de portafolios de bonos: Aplicación en el mercado colombiano. (2015)
- Hayden Liu Weng: Sobre las propiedades del método de elementos espectrales aplicado a la dinámica de fluídos. (2014)
- Mateo Díaz: Algunas propiedades de matrices codificadoras en Compressive Sensing. (2013)
- Juliana Arango: Modelos de optimización entera y su aplicación al problema de
asignación anual de tareas en una compañía. (2013)
- Camilo Hernández: Stochastic Control in Insurence: Optimal Dividends Payment. (2012)
- Carlos Cáceres: Approximation of the Value of an European Option in a Market with Frictions. (2012)