El programa de maestría en Matemáticas Aplicadas y Computacionales fomenta matemáticos aplicados capacitados, bien preparados para posiciones industriales avanzadas o estudios de doctorado. El programa ofrece cuatro especializaciones: Matemáticas Computacionales, Matemáticas Financieras, Optimización y Teoría de Sistemas, y Matemáticas de la Ciencia de Datos. Los graduados adquieren habilidades en matemáticas avanzadas y simulación por computadora que son demandadas en varios campos importantes.
Matemáticas Aplicadas y Computacionales en KTH
Las simulaciones por computadora son de gran importancia para la industria de alta tecnología y la investigación científica e ingenieril, por ejemplo, procesamiento virtual, estudios climáticos, dinámica de fluidos y materiales avanzados. Así, la ciencia y la ingeniería computacionales son una tecnología habilitadora para el descubrimiento científico y el diseño ingenieril. Involucra modelado matemático, análisis numérico, informática, computación de alto rendimiento y visualización. El notable desarrollo de la computación a gran escala en las últimas décadas ha convertido a la ciencia y la ingeniería computacionales en el "tercer pilar" de la ciencia, complementando la teoría y el experimento.
Especialización en Matemáticas Computacionales
La especialización en Matemáticas Computacionales se ocupa principalmente de los fundamentos matemáticos de la ciencia y la ingeniería computacionales. Sin embargo, en esta especialización también discutiremos cuestiones de computación de alto rendimiento. Dada la interdisciplinariedad, el currículo final puede variar considerablemente dependiendo de tus intereses. La especialización en Matemáticas Computacionales contiene cursos que proporcionan conocimientos sobre el diseño, análisis y aplicación de métodos numéricos para el modelado matemático, utilizables en simulaciones por computadora que atienden tanto a la investigación como a la creación de prototipos.
Especialización en Matemáticas Financieras
Las matemáticas financieras son matemáticas aplicadas utilizadas para analizar y resolver problemas relacionados con los mercados financieros. Cualquier participante informado del mercado aprovecharía una oportunidad para obtener ganancias sin riesgo de pérdida. Este hecho es la base de la teoría de precios de instrumentos derivados sin arbitraje. Existen oportunidades de arbitraje, pero son raras. Típicamente, tanto las pérdidas como las ganancias potenciales deben ser consideradas. La cobertura y la diversificación tienen como objetivo reducir el riesgo. Las acciones especulativas en los mercados financieros buscan obtener ganancias. Los participantes del mercado tienen diferentes opiniones sobre los precios futuros del mercado y combinan sus puntos de vista con los precios actuales del mercado para tomar medidas que gestionen el riesgo mientras crean oportunidades de ganancias. La teoría de carteras y la gestión cuantitativa del riesgo presentan teorías y métodos que forman la base teórica de la toma de decisiones de los participantes del mercado.
Las matemáticas financieras han recibido mucha atención de académicos y profesionales en las últimas décadas, y la sofisticación matemática ha aumentado sustancialmente. Sin embargo, un modelo matemático es, en el mejor de los casos, una simplificación del fenómeno del mundo real que se está modelando, y la sofisticación matemática nunca puede reemplazar el sentido común y el conocimiento de las limitaciones del modelado matemático.
Especialización en Optimización y Teoría de Sistemas
La Optimización y la Teoría de Sistemas es una disciplina en matemáticas aplicadas principalmente dedicada a métodos de optimización, incluyendo programación matemática y control óptimo, y aspectos teóricos de sistemas de control y procesamiento de señales. El campo también está estrechamente relacionado con la economía matemática y problemas aplicados en investigación de operaciones, ingeniería de sistemas e ingeniería de control. La especialización proporciona conocimientos y competencias para manejar varios problemas de optimización (tanto lineales como no lineales), construir y analizar modelos matemáticos para múltiples sistemas de ingeniería, y diseñar algoritmos óptimos, control de retroalimentación, filtros y estimadores para tales sistemas.
La Optimización y la Teoría de Sistemas tienen amplias aplicaciones tanto en la industria como en la investigación. Ejemplos de aplicaciones incluyen aeroespacial, ingeniería, terapia de radiación, robótica, telecomunicaciones y vehículos. Además, muchas nuevas áreas en biología, medicina, energía y medio ambiente, y tecnología de la información y las comunicaciones requieren una comprensión tanto de la optimización como de la integración de sistemas.
Especialización en Matemáticas de la Ciencia de Datos
La estadística es la ciencia de aprender de los datos. La estadística clásica intenta entender los datos determinando un modelo plausible y probando si los datos se ajustan al modelo. El aprendizaje moderno se ocupa de la estadística computacional y los métodos automatizados de extracción de datos. El progreso tecnológico y la mayor disponibilidad de información contribuyen a la aparición de conjuntos de datos masivos y complejos. Varios campos científicos están contribuyendo al análisis de tales datos en la interfaz de matemáticas, estadística, optimización y métodos de aprendizaje computacional. La toma de decisiones óptimas bajo incertidumbre basada en tales circunstancias requiere modelar y descubrir características relevantes en los datos, optimización de políticas de decisión y parámetros del modelo, reducción de dimensiones y cálculos a gran escala. La ciencia de datos basada en matemáticas aplicadas tiene el potencial de un impacto transformador en las ciencias naturales, los negocios y las ciencias sociales.
Este es un programa de dos años (120 créditos ECTS) impartido en inglés. Los graduados reciben el título de Máster en Ciencias. El programa se imparte principalmente en el Campus KTH en Estocolmo por la Escuela de Ciencias de la Ingeniería (en KTH).