Análisis de Modelos cancerígenos mediante métodos de dinámica global

Clave: 17B7589
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2017-03-03

Objetivo general

El estudiante adquirirá las bases teóricas necesarias para el análisis de modelos de cáncer mediante métodos de dinámica global.

Temas

• Fundamentos de la teoría de la localización de conjuntos compactos invariantes para sistemas no lineales.
• Disipatividad en el sentido de Levinson.
• Ejemplos de análisis de localización de conjuntos compactos invariantes.
• El teorema de LaSalle.
• Análisis de localización de conjuntos compactos invariantes de algunos modelos básicos.
• Teorema de LaSalle y análisis de localización de conjuntos compactos invariantes para sistemas no autónomos y sus aplicaciones.

Bibliografía

1. H. Khalil, Nonlinear Systems, Prentice Hall, 2002, NJ, USA.
2. A.P. Krishchenko and K.E. Starkov, Localization of compact invariant sets of the Lorenz system, Phys. Lett. A 353 (2006) 383–388.
3. K.E. Starkov, Estimation of the domain containing all compact invariant sets of the optically injected laser system, Int. J. Bifurcation Chaos, 17 (2007) 4213–4217.
4. K.E. Starkov, L.N. Coria, Global dynamics of the Kirschner–Panetta model for the tumor immunotherapy, Nonlinear Anal.: Real World Appl. 14 (2013) 1425–1433.
5. K.E. Starkov, D. Gamboa, Localization of compact invariant sets and global stability in analysis of one tumor growth model, Math. Methods Appl. Sci. 37 (2014) 2854–2863.
6. K.E. Starkov, A.P. Krishchenko, On the global dynamics of one cancer tumour growth model, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul. 19 (2014) 1486–1495.
7. K.E. Starkov, C. Plata-Ante, On the global dynamics of the cancer AIDS-related mathematical model, Kybernetika 50 (2014) 563–579.
8. K.E. Starkov, A.Y. Pogromsky, On the global dynamics of the Owen–Sherratt model describing the tumor–macrophage interactions, Int. J. Bifurcation Chaos 23 (2013) 1350020.
9. K.E. Starkov, S. Bunimovich-Mendrazitsky, Dynamical properties and tumor clearance conditions for a nine-dimensional model of bladder cancer immunotherapy, Math. Biosci. Eng. 13 (2016) 1059–1075.
10. P. Valle, K.E. Starkov, L.N. Coria, Global stability and tumor clearance conditions for a cancer chemotherapy system, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul. 40 (2016) 206–215.
11. K.E. Starkov, A.P. Krishchenko, Ultimate dynamics of the Kirschner–Panetta model: Tumor eradication and related problems, Physics Letters A, 381(39), 3409–3416 (2017).

Análisis y control de sistemas discontinuos

Clave: 10B6118
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2010-09-30

Objetivo general

Proporcionar las herramientas para el análisis y diseño de controladores por estructura variable en sistemas no lineales.

Temas

• Sistemas de estructura variable
• Preliminares matemáticos
• Control de estructura variable de sistemas lineales
• Modos deslizantes de segundo orden
• Diseño de observadores por modos deslizantes
• Aplicaciones

Bibliografía

1. V. Utkin, J. Guldner, I. Shi, Sliding Mode Control in Electromechanical Systems. CRC Press, 1999.
2. V. Utkin, Sliding Modes in Control and Optimization. Springer-Verlag, 1992.
3. A. Isidori, Nonlinear Control Systems. Springer-Verlag, 1995.
4. W. Perruqueti, J.P. Barbot, Sliding Mode Control in Engineering. Marcel-Dekker, 2002.
5. C. Edwards, S.K. Spurgeon, Sliding Mode Control: Theory and Applications. Taylor & Francis, 1998.
6. A. Bacciotti, L. Rosier, Liapunov Functions and Stability in Control Theory. Springer, 2005.
7. H. Khalil, Nonlinear Systems. Prentice Hall, 2002.
8. A.F. Filippov, Differential Equations with Discontinuous Right Hand Sides. Kluwer, 1988.
9. R.I. Leine, H. Nijmeijer, Dynamics and Bifurcations of Non-Smooth Mechanical Systems. Springer, 2006.
10. H.L. Trentelman, A.A. Stoorvogel, M. Hautus, Control Theory for Linear Systems. Springer, 2001.
11. S.V. Emelyanov, S.K. Korovin, Control of Complex and Uncertain Systems: New Types of Feedback. Springer, 2000.
12. Y. Shtessel, C. Edwards, L. Fridman, A. Levant, Sliding Mode Control and Observation. (Todas las unidades)

Análisis y control de sistemas mecánicos y caóticos

Clave: 10B6122
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2009-11-23

Objetivo general

Proporcionar las herramientas para el análisis y diseño de sistemas caóticos y sistemas mecánicos.

Temas

• Sistemas lineales
• Análisis local de los sistemas no lineales
• Análisis global de sistemas no lineales
• Sincronización de sistemas mecánicos
• Diseño de controladores H-infinito no lineales
• Análisis de sistemas mecánicos no suaves

Bibliografía

1. V. Utkin, J. Guldner, J. Shi, Sliding Mode Control in Electromechanical Systems. CRC Press, 1999. (Unidades 4 a 6)
2. B. Brogliato, R. Lozano, B. Maschke, O. Egeland, Dissipative Systems Analysis and Control: Theory and Applications. Springer, 2007. (Unidad 5)
3. A. Isidori, Nonlinear Control Systems. Springer-Verlag, 1995. (Todas las unidades)
4. Y. Orlov, Discontinuous Systems: Lyapunov Analysis and Robust Synchronization under Uncertain Conditions. Springer, 2009. (Unidades 5 y 6)
5. A. Bacciotti, L. Rosier, Liapunov Functions and Stability in Control Theory. Springer, 2005. (Unidad 6)
6. H. Khalil, Nonlinear Systems. Prentice Hall, 2002. (Todas las unidades)
7. A.F. Filippov, Differential Equations with Discontinuous Right Hand Sides. Kluwer, 1988. (Unidad 6)
8. R.I. Leine, H. Nijmeijer, Dynamics and Bifurcations of Non-Smooth Mechanical Systems. Springer, 2006. (Unidad 6)
9. H.L. Trentelman, A.A. Stoorvogel, M. Hautus, Control Theory for Linear Systems. Springer, 2001. (Unidad 5)
10. L. Perko, Differential Equations and Dynamical Systems. Springer, 1996.
11. S. Wiggins, Introduction to Applied Nonlinear Dynamical Systems and Chaos. Springer, 1991.
12. A. Krishchenko, K.E. Starkov, Localization of Compact Invariant Sets of the Lorenz System, Physics Letters A, 353 (2006), 383–388.
13. H. Rodrigues, L.F.C. Alberto, N.G. Bretas, On the Invariance Principle: Generalizations and Applications to Synchronization, IEEE Transactions on Circuits and Systems I, 47 (2000), 730–739.

Circuitos y sistemas de radiofrecuencia

Clave: 12A6425
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2017-11-27

Objetivo general

Proveer al alumno las herramientas teóricas requeridas para realizar el diseño de circuitos y sistemas de radiofrecuencia (RF), con tecnologías actuales. El estudiante obtendrá el conocimiento teórico necesario para realizar el diseño de circuitos y sistemas de alta frecuencia y empleará las herramientas de cómputo necesarias utilizadas para la concepción. El alumno aprenderá los modelos matemáticos representativos de los dispositivos, circuitos y sistemas que operan a altas frecuencias a fin de diseñar sistemas lo más cercano al mundo real y que cumplan con las especificaciones necesarias.

Temas

• Introducción al diseño de circuitos y sistemas de radiofrecuencia
• Modelado de componentes usados en radiofrecuencia
• Análisis electromagnético de estructuras planares
• Diseño de circuitos para aplicaciones en radiofrecuencia
• Sistemas de radiofrecuencia terrestres, vía satélite y de radar
• Sistemas de Comunicación por Fibra Óptica
• Diseño de transmisores y receptores

Bibliografía

1. RF Circuit Design: Theory & Applications, Reinhold Ludwig, Gene Bogdanov, Prentice Hall, 2ª ed., 2008.
2. Fundamentals of Microelectronics, Behzad Razavi, Wiley, 1ª ed., 2008.
3. Complete Wireless Design, Cotter W. Sayre, McGraw-Hill Professional, 2ª ed., 2008.
4. Fundamentals of Nonlinear Behavioral Modeling for RF and Microwave Design, John Wood, Root, Artech House, 2005.
5. Nonlinear Distortion in Wireless Systems: Modeling and Simulation with MATLAB, Khaled M. Gharaibeh, Wiley, 2011.
6. Modeling and Simulation for RF System Design, R. Frevert et al., Springer-Verlag, 2005.
7. Microwave Engineering, David M. Pozar, John Wiley & Sons, 2004.
8. Radio Wave Propagation for Telecommunication Applications, H. Sizun, P. de Fornel, Springer, 2004.
9. Fiber-Optic Communications Technology, Dafar K. Mynbaev, Lowell L. Scheiner, Prentice Hall, 2000.
10. Strongly Nonlinear Oscillators, Analytical Solutions, Livija Cveticanin, Springer, 2014.
11. Publicaciones de diversas revistas especializadas.

Computación cuántica

Clave: 23A8223
No. de horas: 4
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2022-06-22

Objetivo general

Al acreditar la unidad de aprendizaje el estudiante estará capacitado para entender los fundamentos teóricos de la computación cuántica e identificar problemas que requieran el uso de esta tecnología. Será capaz de realizar circuitos cuánticos los cuales podrá probar ya sea en un simulador cuántico o en una computadora cuántica. Será capaz de desarrollar sistemas híbridos en los que parte de la computación se realice en una computadora clásica y la otra en una cuántica, y podrá discernir qué parte se realice en cada sistema en la solución de un problema.

Temas

1. Introducción
2. Fundamentos matemáticos del cómputo cuántico
3. Teoría básica de la computación cuántica
4. Introducción al cómputo cuántico
5. La computadora cuántica y simulador de IBM Q
6. Algoritmos cuánticos básicos
7. Arquitectura de computadoras cuánticas

Bibliografía

1. Venkateswaran Kasirajan, Fundamentals of Quantum Computing: Theory and Practice, Springer, 2021.
2. Colin P. Williams, Explorations in Quantum Computing, Second Edition, Springer, 2011.
3. Noson S. Yanofsky, Mirco A. Nannucci, Quantum Computing for Computer Scientists, Cambridge, 2008.
4. Michael A. Nielsen, Isaac L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, Cambridge, 2010.
5. Jack D. Hidary, Quantum Computing: An Applied Approach, Springer, 2019.
6. Nihal Mehta, Quantum Computing: Program Next-Gen Computers for Hard, Real World Applications, Pragmatic Bookshelf, 2020.
7. Wolfgang Scherer, Mathematics of Quantum Computing: An Introduction, Springer-Verlag, 2016.
8. Loic Henriet et al., Quantum Computing with Neutral Atoms, arXiv:2006.12326v2. https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.12326

Computación paralela y distribuida

Clave: 10B6125
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2015-05-15

Objetivo general

El alumno aprenderá los conceptos básicos de arquitectura de computadoras paralelas, tendrá la capacidad de programar a nivel de hilos en computadoras con arquitectura de múltiples núcleos y a nivel de procesos en un ambiente de cómputo distribuido. Además, aprenderá a programar procesadores gráficos en el ambiente CUDA.

Temas

• Introducción al cómputo paralelo
• Programación en memoria compartida
• Programación en memoria distribuida
• Introducción a CUDA
• Manejo de memoria
• Programación con CUDA

Bibliografía

1. Gerassimos Barlas, Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach, Elsevier, 2015.
2. John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher, Professional CUDA C Programming, John Wiley & Sons, 2014.
3. Shane Cook, CUDA Programming: A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs, Elsevier, 2013.
4. Nicholas Wilt, The CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming, Addison-Wesley, 2013.
5. Nvidia Ed., CUDA C Programming Guide, versión 7.0, Nvidia, 2015.
6. Nvidia Ed., CUDA C Best Practices Guide, versión 7.0, Nvidia, 2015.
7. Peter Pacheco, An Introduction to Parallel Programming, Morgan Kaufmann, 2011.

Control de robots manipuladores

Clave: 10B6116
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2018-06-06

Objetivo general

Dar las bases teóricas a las principales técnicas y métodos del control de robots manipuladores de N grados de libertad.

• Se estudia la teoría de estabilidad en el sentido de Lyapunov.
• Se proporcionan los fundamentos para obtener los modelos dinámicos de robots manipuladores y las propiedades que los caracterizan.
• Se estudian controladores de regulación de posición y seguimiento de trayectorias, así como la estabilidad de lazo cerrado.

Temas

• Introducción
• Preliminares matemáticos
• Modelo dinámico de robots manipuladores de N grados de libertad
• Control de posición de robots manipuladores
• Control de movimiento de robots manipuladores
• Tópicos avanzados

Bibliografía

1. J. Craig, Robótica, Pearson Educación S.A., México, 2006. Ejemplar número 68-2718 de la biblioteca de CITEDI.
2. R. Kelly, V. Santibáñez, A. Loría, Control of Robot Manipulators in Joint Space, Springer, 2005. Ejemplar 68-2126 de la biblioteca de CITEDI.
3. F. L. Lewis, D. M. Dawson, C. T. Abdallah, Robot Manipulator Control: Theory and Practice, Marcel Dekker, 2004. Ejemplar número 68-1907 de la biblioteca de CITEDI.
4. H. Khalil, Nonlinear Systems, Prentice Hall, 2002. Ejemplar número 68-2901 de la biblioteca de CITEDI.
5. J. Moreno-Valenzuela, C. Aguilar-Avelar, Motion Control of Underactuated Mechanical Systems, Springer International Publishing AG, 2018. Ejemplar número 68-3027 de la biblioteca de CITEDI.

Control de vehículos no tripulados

Clave: 17B7586
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2017-04-06

Objetivo general

El estudiante adquirirá las bases teóricas necesarias para realizar el modelado de la dinámica de vehículos no tripulados, así como la capacidad para aplicar distintas técnicas de control para regir su comportamiento.

Temas

1. Preliminares
2. Robots móviles terrestres
3. Vehículos aéreos no tripulados de cuatro rotores
4. Control visual para vehículos autónomos

Bibliografía

1. Tzafestas, S. G., Introduction to Mobile Robot Control, Elsevier, 2013.
2. Dixon, W., Dawson, D. M., Zergeroglu, E., Behal, A., Nonlinear Control of Wheeled Mobile Robots, Lecture Notes in Control and Information Sciences, Springer, 2001.
3. García Carrillo, L. R., Dzul López, A. E., Lozano, R., Pégard, C., Quad Rotorcraft Control: Vision-Based Hovering and Navigation, Springer, 2012.
4. Valavanis, K. P., Vachtsevanos, G. J., Handbook of Unmanned Aerial Vehicles, Springer, 2015.
5. Cai, G., Chen, B. M., Lee, T. H., Unmanned Rotorcraft Systems, Springer, 2011.
6. Siciliano, B., Khatib, O., Springer Handbook of Robotics, Springer, 2008.
7. Spong, M. W., Hutchinson, S., Vidyasagar, M., Robot Modeling and Control, Vol. 3, Wiley, 2006.

Control robusto

Clave: 17B7606
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Obligatoria
Fecha de elaboración: 2017-05-25

Objetivo general

Capacitar a los alumnos en el análisis y diseño de controles retroalimentados con características de robustez a variaciones paramétricas, disturbios externos e incertidumbre en los modelos para plantas tanto lineales como no lineales utilizando métodos de H-infinito y H-2, Valor Singular Estructurado µ y H-infinito No Lineal.

Temas

• Control óptimo H-infinito en el marco y aplicación de Desigualdades Matriciales Lineales (DML)
• Representación de la Incertidumbre
• Síntesis de Controladores Robustos bajo Incertidumbre de Modelo
• Reducción de Modelo
• Casos prácticos de control H-2, H-infinito y Robustos
• Teoría del Control H-infinito No Lineal
• Exámenes, tareas y proyectos

Bibliografía

1. U. Mackenroth, Robust Control Systems: Theory and Case Studies, Springer, 2010.
2. Sigur Skogestad, Ian Postlethwaite, Multivariable Feedback Control: Analysis and Design, John Wiley, 2005.
3. Kemin Zhou, John C. Doyle, Essentials of Robust Control, Prentice Hall, 1997.
4. J.C. Doyle, B.A. Francis, A.R. Tannenbaum, Feedback Control Theory, McMillan, 1992.
5. Yuri V. Orlov, Luis T. Aguilar, Advanced H∞ Control, Birkhäuser, 2014.

Digital Optical Systems for Image Processing

Clave: 17A7504
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2016-10-31

General Objective

Provide students with the theoretical concepts, computational algorithms, optical setups, and system calibration methods for three-dimensional surface scanning by non-contact digital fringe projection technology.

Topics

1. Principles of opto-digital imaging
2. Wavefront transformations
3. Spatial filtering and opto-digital correlation methods
4. Applications in digital architectures

Bibliography

1. Wilhelm Burger, Mark J. Burge, Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction Using Java, Springer, 2016.
2. Eugene Hecht, Optics, Fifth Edition, Pearson Education, 2016.
3. William K. Pratt, Introduction to Digital Image Processing, CRC Press, 2013.
4. Subhash Challa, Mark R. Morelande, Darko Musicki, Robin J. Evans, Fundamentals of Object Tracking, Cambridge University Press, 2011.
5. Joseph W. Goodman, Introduction to Fourier Optics, Roberts & Company Publishers, 2005.
6. R. Juarez-Salazar, V. H. Díaz-Ramírez, Homography Estimation by Two PClines Hough Transforms and a Square-Radial Checkerboard Pattern, Applied Optics, 57(12), 3316–3322 (2018).

Image Analysis

Clave: 22A8029
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2022-01-20

General Objective

The student will learn formal concepts related to image analysis that help him or her to understand different techniques of this domain. The student will also be able to implement various image processing techniques to solve problems related to image analysis such as segmentation, characterization, enhancement, among others.

Topics

I. Image Formation (8 hours)

• I.I Perspective projection
• I.II Digitization
• I.III Quantization

II. Image Characterization (16 hours)

• II.I Mathematical characterization
• II.II Superposition and convolution
• II.III Transform domain processing

III. Image Statistics and Texture (16 hours)

• III.I Random variables
• III.II Correlation and spectra
• III.III Invariant texture features
• III.IV Variant texture features

IV. Image Analysis and Enhancement (16 hours)

• IV.I Noise suppression
• IV.II Brightness and contrast adjustment
• IV.III Histogram equalization
• IV.IV Edge and contour detection

V. Image Segmentation (16 hours)

• V.I Amplitude segmentation
• V.II Clustering segmentation
• V.III Region-based segmentation
• V.IV Boundary segmentation
• V.V Segment labeling

Bibliography

1. Bolón-Canedo, V., Remeseiro, B. Feature selection in image analysis: a survey. Artificial Intelligence Review, 53, 2905–2931 (2020). https://doi.org/10.1007/s10462-019-09750-3
2. Mahdieh Poostchi, Kamolrat Silamut, Richard J. Maude, Stefan Jaeger, George Thoma, Image analysis and machine learning for detecting malaria, Translational Research, Volume 194, 2018. [https://doi.org/10.1016/j.trsl.2017.12.004](https://doi.org/10.1016/j.trsl.2017

Image Phase Demodulation for Digital Fringe Projection Profilometry

Clave: 23B8392
No. de horas: 72
Créditos: No disponible
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2023-10-19

General Objective

Students reinforce the learning process by implementing computer algorithms and developing a project during the course.

Topics

1. Digital fringe projection profilometry
2. Phase coordinate encoding
3. Fringe pattern phase demodulation
4. Digital 3D reconstruction

Bibliography

1. Scott E. Umbaugh, Computer Vision and Image Analysis: Digital Image Processing and Analysis, CRC Press, 2023.
2. Stan Birchfield, Image Processing and Analysis, Cengage Learning, 2018.
3. Stephen Rolt, Optical Engineering Science, Wiley, 2020.
4. Max Born and Emil Wolf, Principles of Optics, Cambridge University Press, 2019.
5. A. Haija, M. Numan, W. Freeman, Concise Optics: Concepts, Examples, and Problems, CRC Press, 2018.
6. V. Lakshminarayanan, H. Ghalila, A. Ammar, L. Varadharajan, Understanding Optics with Python, CRC Press, 2018.
7. Karan S. Surana, Numerical Methods and Methods of Approximation in Science and Engineering, CRC Press, 2019.
8. Mario Bertero, Patrizia Boccacci, Christine De Mol, Introduction to Inverse Problems in Imaging, 2nd Ed., CRC Press, 2022.
9. C. Adams, I. Hughes, Optics F2F: From Fourier to Fresnel, Oxford University Press, 2019.
10. Neil Collings, Fourier Optics in Image Processing, CRC Press, 2019.
11. Kenneth B. Howell, Principles of Fourier Analysis, 2nd Ed., CRC Press, 2017.
12. Russell L. Herman, An Introduction to Fourier Analysis, CRC Press, 2017.
13. Pramod Rastogi, Erwin Hack, Phase Estimation in Optical Interferometry, CRC Press, 2015.
14. M. Servin, J. Quiroga, J. Padilla, Fringe Pattern Analysis for Optical Metrology: Theory, Algorithms, and Applications, Wiley, 2014.
15. D. Malacara, M. Servin, Z. Malacara, Interferogram Analysis for Optical Testing, 2nd Ed., CRC Press, 2005.
16. W. Osten, Optical Inspection of Microsystems, CRC Press, 2020.
17. S. Zhang, High-Speed 3D Imaging with Digital Fringe Projection Techniques, CRC Press, 2016.
18. S. Zhang, Handbook of 3D Machine Vision: Optical Metrology and Imaging, CRC Press, 2013.
19. A. Goshtasby, Theory and Applications of Image Registration, John Wiley & Sons, 2017.
20. K. Harding, Handbook of Optical Dimensional Metrology, CRC Press, 2013.

Inteligencia Computacional I

Clave: 14B6993
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2014-10-28

Objetivo general

Que el alumno adquiera los fundamentos teóricos para el diseño de sistemas inteligentes avanzados, en los cuales se requiere el aprendizaje mediante la adaptación de sistemas lingüísticos usando algoritmos evolutivos.

Temas

• Introducción
• Sistemas difusos
• Algoritmos genéticos y meméticos
• Sistemas genético-difusos

Bibliografía

1. Andries P. Engelbrecht, Computational Intelligence: An Introduction, 2ª Ed., Wiley, 2007.
2. Nazmul Siddique, Hojjat Adeli, Computational Intelligence: Synergies of Fuzzy Logic, Neural Networks and Evolutionary Computing, Wiley, 2013.
3. Timothy J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Applications, 3ª Ed., Wiley, 2010.
4. J.-S. R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall, 1997.
5. R. Sepúlveda, O. Montiel, O. Castillo, P. Melin, Fundamentos de Lógica Difusa, ILCSA, 2002.
6. Oscar Cordón, Francisco Herrera, Frank Hoffmann, Luis Magdalena, Genetic Fuzzy Systems: Evolutionary Tuning and Learning of Fuzzy Knowledge Bases, World Scientific, 2002.
7. David E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley Professional, 1989.
8. Randy L. Haupt, Sue Ellen Haupt, Practical Genetic Algorithms, Wiley, 2004.
9. S.N. Sivanandam, S.N. Deepa, Introduction to Genetic Algorithms, Springer, 2008.
10. Ferrante Neri, Carlos Cotta, Pablo Moscato (Eds.), Handbook of Memetic Algorithms, Springer, 2013.
11. Oscar Montiel Ross, Roberto Sepúlveda Cruz (Eds.), High Performance Programming for Soft Computing, CRC Press, 2014.

Métodos especiales para el estudio de dinámica global de sistemas caóticos

Special Methods for Study of Global Dynamics of Chaotic Systems

Clave: 11B6390
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2016-01-29

Objetivo general

• Provide tools for analyzing dynamics of chaotic systems.
• Provide the basic concepts of linear systems.
• Provide basic concepts and mathematical tools for the analysis of local stability of nonlinear systems.
• Provide basic concepts and mathematical tools for the analysis of global stability and localization of compact invariant sets of nonlinear systems.
• Examples of global dynamics study of some nonlinear systems in physics.
• Examples of global dynamics study of some nonlinear systems in mathematics and medicine.

Temas

1. Linear systems
2. Analysis of local stability of nonlinear systems
3. Elements of global dynamics
4. Examples of study of global dynamics of some nonlinear physical systems
5. Global analysis of tumor growth models under therapy

Bibliografía

1. H. Khalil, Nonlinear Systems, Prentice Hall, 2002.
2. L. Perko, Differential Equations and Dynamical Systems, Springer, 1996.
3. V.A. Boichenko, G.A. Leonov, V. Reitmann, Dimension Theory for Ordinary Differential Equations, Teubner, 2005.
4. J. Guckenheimer, P. Holmes, Nonlinear Oscillations, Dynamical Systems and Bifurcations of Vector Fields, Springer, 2002.
5. A. Krishchenko, K.E. Starkov, Localization of Compact Invariant Sets of Nonlinear Time-Varying Systems, IJBC, 2008.
6. A. Krishchenko, K.E. Starkov, Localization of Compact Invariant Sets of the Lorenz System, Physics Letters A, 2006.
7. K.E. Starkov, Universal Localizing Bounds for Compact Invariant Sets of Natural Polynomial Hamiltonian Systems, Physics Letters A, 2008.
8. K.E. Starkov, Bounds for Compact Invariant Sets of the System Describing Dynamics of the Nuclear Spin Generator, CNSNS, 2009.
9. K.E. Starkov, Compact Invariant Sets of the Statics Spherically Symmetric Einstein-Yang-Mills Equations, Physics Letters A, 2010.
10. K.E. Starkov, Compact Invariant Sets of the Bianchi VIII and Bianchi IX Hamiltonian Systems, Physics Letters A, 2011.
11. K.E. Starkov, Unbounded Dynamics and Compact Invariant Sets of One Hamiltonian System Defined by the Minimally Coupled Field, Physics Letters A, 2015.
12. K.E. Starkov, Periodic Orbits and 10 Cases of Unbounded Dynamics for One Hamiltonian System Defined by the Conformally Coupled Field, Physics Letters A, 2015.
13. K.E. Starkov, L. Coria, Global Dynamics of the Kirshner-Panetta Model for Tumor Immunotherapy, NARWA, 2013.
14. K.E. Starkov, A.P. Krishchenko, On the Global Dynamics of One Cancer Tumor Growth Model, CNSNS, 2014.
15. K.E. Starkov, D. Gamboa, Localization of Compact Invariant Sets and Global Stability in Analysis of One Tumor Growth Model, Math. Methods Appl. Sci., 2014.

Métodos estadísticos para ciencia de datos

Clave: 22A8015
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2022-06-28

Objetivo general

Que la o el estudiante obtenga conocimientos teóricos y experiencias con métodos estadísticos utilizados en el campo de la ciencia de datos, para que sea capaz de describir, visualizar, hacer inferencias y regresión con datos cuantitativos y categóricos. Además, la o el estudiante aprenderá a realizar el análisis utilizando los lenguajes R o Python. Finalmente, se espera que la o el estudiante pueda plantear y desarrollar proyectos para aplicaciones en ciencia de datos.

Temas

1. Introducción a la ciencia de datos (4 horas)

• Definiciones
• Obtención y manejo de datos
• Análisis exploratorio
• Comunicación de resultados

2. Muestreo y diseño experimental (2 horas)

• Conceptos básicos
• Tipos de estudios estadísticos
• Métodos de muestreo

3. Estadística descriptiva (6 horas)

• Tipos de datos
• Medidas de tendencia central
• Medidas de variabilidad
• Covarianza
• Correlación
• Visualización de datos

4. Distribuciones de probabilidad (10 horas)

• Conceptos de probabilidad
• Distribución normal
• Distribución binomial
• Otras distribuciones

5. Distribuciones de muestreo (2 horas)

• Distribución t
• Distribución F

6. Estadística inferencial (20 horas)

• Teorema del límite central
• Error estándar
• Intervalos de confianza
• Pruebas de hipótesis
• Significancia estadística
• Errores de decisión

7. ANOVA y Bootstrapping (6 horas)

• ANOVA
• Bootstrapping

8. Análisis de datos categóricos (6 horas)

• Conceptos
• Intervalos de confianza para proporciones
• Pruebas de hipótesis para proporciones
• Prueba Chi cuadrada
• Prueba de bondad de ajuste
• Tablas de contingencia

9. Estadística no paramétrica (8 horas)

• Introducción a las pruebas no paramétricas
• Prueba de Wilcoxon
• Prueba de Mann-Whitney
• Prueba de Kruskal-Wallis

10. Regresión lineal (8 horas)

• Relación entre variables
• Residuos
• Modelo de regresión lineal simple
• Predicción
• R cuadrada
• Inferencia en regresión lineal
• Regresión con variables categóricas explanatorias
• Modelo de regresión lineal múltiple

Bibliografía

1. Bruce, A., Bruce, P., Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python, 2ª Ed., O’Reilly, 2020.
2. Igual, L., Seguí, S., Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications, Springer, 2017.
3. Bonamente, M., Statistics and Analysis of Scientific Data, 2ª Ed., Springer Graduate Text in Physics, 2017.

Matemáticas avanzadas

Clave: 14B6991
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2013-12-12

Objetivo general

• Proporcionar al estudiante las herramientas matemáticas y numéricas necesarias que le permitan describir cuantitativamente sistemas de ingeniería y predecir su comportamiento.
• Ayudar en la madurez del razonamiento lógico, determinación de estrategias y definición de metodologías para la solución de problemas.
• Emplear algoritmos computacionales que le permitan ampliar la capacidad en la solución de problemas.
• Motivar la investigación que le ayude a adquirir la capacidad para seleccionar y procesar nuevos conocimientos para la solución de problemas de ingeniería.

Temas

• Funciones de variable compleja
• Álgebra lineal
• Análisis vectorial
• Series
• Ecuaciones diferenciales
• Transformadas integrales

Bibliografía

1. Gilbert Strang, Introduction to Linear Algebra, Wellesley-Cambridge Press, 4ª ed., 2009.
2. Edgar G. Goodaire, Linear Algebra: Pure & Applied, World Scientific Publishing Company, 2013.
3. Dennis G. Zill, Warren S. Wright, Differential Equations with Boundary-Value Problems, Cengage Learning, 8ª ed., 2012.
4. James Brown, Ruel Churchill, Complex Variables and Applications, McGraw-Hill, 8ª ed., 2008.
5. Miroslav Lovric, Vector Calculus, Wiley, 2007.
6. George B. Arfken, Hans J. Weber, Frank E. Harris, Mathematical Methods for Physicists, 7ª ed., 2013.
7. Kwong-Tin Tang, Mathematical Methods for Engineers and Scientists, Vols. 1–3, Springer-Verlag, 2007.
8. G. F. Fitz-Gerald, Jerry FitzGerald, I. A. Peckham, Mathematical Methods for Engineers and Scientists, Pearson Education Australia, 2005.
9. Alan Jeffrey, Mathematics for Engineers and Scientists, Chapman and Hall/CRC, 6ª ed., 2004.

Mathematical Modeling of Advanced Multi-Device Vision Systems

Clave: 23B8391
No. de horas: 72
Créditos: No disponible
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2023-10-19

General Objective

The thematic content covers theoretical concepts organized in order of increasing complexity to design and calibrate modern digital vision systems. Students develop didactic activities per thematic unit to reinforce the understanding of abstract concepts as well as to improve their computational implementation skills.

Topics

1. Introduction
2. Advanced imaging devices
3. Multi-device imaging systems
4. Applications

Bibliography

1. Peter Corke, Robotic Vision: Fundamental Algorithms in Matlab, Springer, 2022.
2. Scott E. Umbaugh, Computer Vision and Image Analysis: Digital Image Processing and Analysis, 4th Ed., CRC Press, 2023.
3. Xiang Gao, Tao Zhang, Introduction to Visual SLAM: From Theory to Practice, Springer, 2021.
4. Janusz Bedkowski, Large-Scale Simultaneous Localization and Mapping, Springer, 2022.
5. T. Luhmann, S. Robson, S. Kyle, J. Boehm, Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging, 3rd Ed., Gruyter, 2020.
6. J. Chen, B. Jia, K. Zhang, Multi-View Geometry Based Visual Perception and Control of Robotic Systems, CRC Press, 2018.
7. Richard Leach, Advances in Optical Form and Coordinate Metrology, IOP Publishing Ltd, 2020.
8. Richard Leach, Advances in Optical Surface Texture Metrology, IOP Publishing Ltd, 2020.
9. Wolfgang Osten, Optical Inspection of Microsystems, CRC Press, 2020.
10. Stephen Rolt, Optical Engineering Science, Wiley, 2020.
11. G. Farin, D. Hansford, Practical Linear Algebra: A Geometry Toolbox, 4th Ed., CRC Press, 2022.
12. David A. Forsyth, Jean Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, 2nd Ed., Pearson Education, 2012.
13. S. Zhang, High-Speed 3D Imaging with Digital Fringe Projection Techniques, CRC Press, 2016.
14. S. Zhang (Ed.), Handbook of 3D Machine Vision: Optical Metrology and Imaging, CRC Press, 2013.
15. T. Yoshizawa (Ed.), Handbook of Optical Metrology: Principles and Applications, CRC Press, 2015.
16. B. Cyganek, J. Siebert, An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms, John Wiley & Sons, 2009.
17. R. Hartley, A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, 2nd Ed., Cambridge University Press, 2003.

Mecánica cuántica

Clave: 19B7860
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2019-09-01

Objetivo general

El alumno conocerá y comprenderá los fundamentos teóricos de la mecánica cuántica y será capaz de identificar y explicar los fenómenos cuánticos en forma conceptual y matemática con la finalidad de resolver problemas científicos propios del área, formando una base sólida de conocimiento para su futura aplicación en la computación cuántica.

Temas

• Introducción
• El origen de la teoría cuántica
• El modelo atómico de Bohr y espectro atómico
• La hipótesis de Broglie y su verificación experimental
• Paquetes de onda
• La ecuación de Schrödinger
• La partícula en un pozo de potencial
• Dispersión de partículas por barreras y pozos
• El oscilador armónico lineal
• Estructura formal de la mecánica cuántica
• Momentos orbitales angulares en mecánica cuántica
• Potenciales esféricos simétricos y átomos de hidrógeno
• Estructura atómica de átomos de un electrón
• Estructura atómica de átomos con muchos electrones

Bibliografía

1. Mahesh C. Jain, Quantum Mechanics: A Textbook for Undergraduates, PHI Learning, 2011.
2. Pieter Kok, A First Introduction to Quantum Physics, Springer, 2018.
3. David A. B. Miller, Quantum Mechanics for Scientists and Engineers, Cambridge University Press, 2008.
4. David J. Griffiths, Darrel F. Schroeter, Introduction to Quantum Mechanics, 3ª Ed., Cambridge University Press, 2018.

Microondas

Clave: 10B6130
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2009-11-27

Objetivo general

Dotar al estudiante de la infraestructura conceptual y matemática necesaria para entender y aplicar la radiación y la propagación electromagnética al nivel que la investigación y desarrollo en microondas lo emplea en la actualidad.

Temas

• Fundamentos de RF y microondas
• Fundamentos de teoría electromagnética
• Ondas electromagnéticas
• Propagación en medios materiales
• Propagación en la frontera entre materiales
• Líneas de transmisión
• Propagación en medios restringidos
• Fibra óptica
• Radiación electromagnética
• Antena de dipolo de media onda

Bibliografía

1. Behzad Razavi, RF Microelectronics, 2ª Ed., Prentice Hall, 2011.
2. Matthew N. O. Sadiku, Elements of Electromagnetics, Oxford, 2006.
3. Fawwaz Ulaby, Fundamentals of Applied Electromagnetics, 5ª Ed., Prentice Hall, 2006.
4. Daniel Fleisch, A Student's Guide to Maxwell's Equations, Cambridge University Press, 2008.
5. H. Sizun, P. de Fornel, Radio Wave Propagation for Telecommunication Applications, Springer, 2004.
6. Constantine A. Balanis, Antenna Theory: Analysis and Design, 3ª Ed., Wiley-Interscience, 2005.
7. William F. Egan, Practical RF System Design, Wiley-IEEE Press, 2003.
8. David E. Root, Jan Verspecht, Jason Horn, X-Parameters, Cambridge University Press, 2017.
9. J. Krauss, Antennas, 2ª Ed., McGraw-Hill, 1998.
10. David M. Pozar, Microwave Engineering, 4ª Ed., John Wiley & Sons, 2012.

Modelo Matemático y Computacional

Clave: 10B6127
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 27 de noviembre de 2009

Objetivo General

El curso le permitirá al alumno:

• Aprender las etapas del modelado.
• Adquirir los conocimientos matemáticos necesarios para formular un modelo matemático a partir de las especificaciones de un problema del mundo real.
• Tener la capacidad de discretizar el modelo matemático en un modelo numérico.
• Transformar el modelo numérico en un modelo computacional.

Conocimientos Previos

• Cálculo diferencial e integral
• Series
• Transformadas integrales
• Ecuaciones diferenciales
• Arquitectura de computadoras paralelas
• Programación paralela

Materias de requisito:
- Matemáticas Avanzadas
- Computación Paralela y Distribuida

Temas

1. Modelos matemáticos
2. Métodos numéricos
3. Métodos computacionales

Bibliografía

1. Kai Velten, Mathematical Modeling and Simulation: Introduction for Scientists and Engineers, Wiley, 2009.
2. Alfio Quarteroni, Riccardo Sacco, Fasuto Saleri, Numerical Mathematics, Springer-Verlag, 2000.
3. Peter Knabner, Lutz Angermann, Numerical Methods for Elliptic and Parabolic Partial Differential Equations, Springer-Verlag, 2003.
4. John L. Hennessy, David A. Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach, Fourth Edition, Elsevier, 2007.
5. Graham F. Carey, Computational Grids: Generation, Adaptation, and Solution Strategies, Taylor Francis, 1997.
6. Roger Peyret, Spectral Methods for Incompressible Viscous Flow, Springer, 2002.
7. T. Szirtes, Applied Dimensional Analysis and Modeling, McGraw-Hill, Second Edition, 2006.

Optimización Multiobjetivo

Clave: 10B6126
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 27 de noviembre de 2009

Objetivo General

El alumno conocerá los fundamentos teóricos de optimización multiobjetivo, así como los métodos más comúnmente utilizados. Aprenderá a utilizarlos en aplicaciones científicas como tecnológicas.

Temas

1. Introducción
2. Principios básicos
3. Conjuntos óptimos de Pareto
4. Métodos clásicos de optimización multiobjetivo
5. Algoritmos evolutivos
6. Algoritmos evolutivos multiobjetivo no-elitistas
7. Algoritmos evolutivos multiobjetivo elitistas
8. Optimización multiobjetivo restringida

Bibliografía

1. Kalyanmoy Deb. Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms. Wiley, 2001.
2. Kaisa Miettinen. Nonlinear Multiobjective Optimization. Springer, 1998.
3. Yann Collette, Patrick Siarry. Multiobjective Optimization: Principles and Case Studies (Decision Engineering). Springer, 2004.
4. Jared L. Cohon. Multiobjective Programming and Planning. Dover Publications, 2004.

Procesamiento de Señales con Arreglos de Sensores

Clave: 12A6507
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 27 de noviembre de 2017

Objetivo General

El alumno conocerá y comprenderá los aspectos fundamentales del procesamiento de señales con arreglos de sensores.
Al final del curso, el alumno será capaz de:

• Plantear formalmente el modelo de señal para un problema de procesamiento de información multi-canal.
• Seleccionar y analizar un algoritmo de procesamiento multi-canal.
• Descifrar la complejidad computacional de un algoritmo de procesamiento multi-canal para establecer un compromiso entre calidad y complejidad.

Temas

1. Complejidad computacional en el procesamiento de información
2. Modelos de señal para sistemas multi-canal
3. Algoritmos de procesamiento multi-canal

Bibliografía

1. R. Sedgewick and K. Wayne, Algorithms, Addison-Wesley Professional, Fourth Ed., 2011. ISBN: 978-0321573513
2. T. H. Cormen, Ch. E. Leiserson, R. L. Rivest, and C. Stein, Introduction to Algorithms, The MIT Press, Third Ed., 2009. ISBN: 978-0262033848
3. P. S. Naidu, Sensor Array Signal Processing, CRC Press, Second Ed., 2009. ISBN: 978-1420071900
4. J. Benesty, H. Chen, and Y. Huang, Microphone Array Signal Processing, Springer-Verlag, 2008. ISBN: 978-3-540-78611-5
5. Y. Furukawa, C. Hernández, Multi-view Stereo: A Tutorial, Hanover, MA. ISBN: 9781601988362
6. R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2010. ISBN: 978-1848829343
7. P. Loizou, Speech Enhancement: Theory and Practice, CRC Press, 2007. ISBN: 978-0849350320

Procesamiento Digital de Imágenes

Clave: 10B6131
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 27 de noviembre de 2017

Objetivo General

El alumno aprenderá conceptos útiles y herramientas utilizadas en el procesamiento digital de señales que le permitirán utilizar dichos conceptos y herramientas en aplicaciones como el diseño de filtros digitales convencionales y adaptativos.
Con ello, el alumno adquirirá las bases para seguir con aplicaciones más avanzadas como son: comunicaciones, procesamiento de voz, procesamiento de imágenes, entre otras.

Temas

1. Introducción
2. Análisis de Fourier
3. Diseño de Filtros Digitales
4. Aplicaciones

Bibliografía

1. A. V. Oppenheim, A. S. Willsky, and S. H. Nawab, Signals and Systems, Prentice Hall, 1996.
2. A. V. Oppenheim, and R. W. Schafer, Discrete Time Signal Processing, 3rd Ed., 2009.
3. H. F. Davis, Fourier Series and Orthogonal Functions, Dover, 1989.
4. E. O. Brigham, Fast Fourier Transform and Its Applications, Prentice Hall, 1988.
5. L. B. Jackson, Digital Filters and Signal Processing, Kluwer Academic Publishers, 1997.
6. W. Pratt, Digital Image Processing, John Wiley & Sons, 2007.
7. S. K. Mitra, Procesamiento Digital de Señales, McGraw Hill, 2007.
8. J. C. Proakis, D. G. Manolakis, Digital Signal Processing, 4th Edition, 2006.

Procesamiento Digital de Señales

Clave: 10B6128
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 27 de noviembre de 2017

Objetivo General

El alumno aprenderá conceptos útiles y herramientas utilizadas en el procesamiento digital de señales que le permitirán utilizar dichos conceptos y herramientas en aplicaciones como el diseño de filtros digitales convencionales y adaptativos.
Con ello, el alumno adquirirá las bases para seguir con aplicaciones más avanzadas como son: comunicaciones, procesamiento de voz, procesamiento de imágenes, entre otras.

Temas

1. Introducción
2. Análisis de Fourier
3. Diseño de filtros digitales
4. Aplicaciones

Bibliografía

1. A. V. Oppenheim, A. S. Willsky, and S. H. Nawab, Signals and Systems, Prentice Hall, 1996.
2. A. V. Oppenheim, and R. W. Schafer, Discrete Time Signal Processing, 3rd Ed., 2009.
3. H. F. Davis, Fourier Series and Orthogonal Functions, Dover, 1989.
4. E. O. Brigham, Fast Fourier Transform and Its Applications, Prentice Hall, 1988.
5. L. B. Jackson, Digital Filters and Signal Processing, Kluwer Academic Publishers, 1997.
6. W. Pratt, Digital Image Processing, John Wiley & Sons, 2007.
7. S. K. Mitra, Procesamiento Digital de Señales, McGraw Hill, 2007.
8. J. C. Proakis, D. G. Manolakis, Digital Signal Processing, 4th Edition, 2006.

Programación Avanzada en Procesadores Gráficos

Clave: 12A6506
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 10 de abril de 2012

Objetivo General

El alumno aprenderá a programar procesadores gráficos en diferentes niveles de programación, haciendo un uso óptimo de su arquitectura.
Además, aprenderá a implementar aplicaciones de cómputo de alto desempeño utilizando bibliotecas de funciones de CUDA (Compute Unified Device Architecture).

Temas

1. Introducción a CUDA
2. Manejo de memoria
3. Programación avanzada en CUDA
4. Bibliotecas de funciones de CUDA
5. Aplicaciones

Bibliografía

1. Shane Cook, CUDA Programming: A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs, Morgan Kaufmann, 2012.
2. Rob Farber, CUDA Application Design and Development, Morgan Kaufmann, 2011.
3. W. M. Hwu, GPU Computing Gems: Emerald Edition, Morgan Kaufmann, 2011.
4. D. B. Kirk and W. M. Hwu, Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, Morgan Kaufmann, 2010.
5. NVIDIA Ed., CUDA C Programming Guide, version 4.2, NVIDIA, 2012.
6. J. Sanders and E. Kandrot, CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Addison-Wesley, 2010.
7. Andrew Sheppard, Programming GPUs, O'Reilly Media, 2012.
8. Yoel Tenne and Chi-Keong Goh (Eds.), Computational Intelligence in Expensive Optimization Problems, Springer, 2010.
9. Nicholas Wilt, CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming, Addison-Wesley, 2012.

Redes de Telecomunicación

Clave: 10B6129
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 14 de enero de 2016

Objetivo General

Que el estudiante conozca los principios esenciales de funcionamiento de los sistemas de Telecomunicaciones modernos, con enfoque en tres de estos fundamentos:

• (a) Entendimiento del formateo digital y paquetización de la información.
• (b) Los diversos sistemas de transporte y su entorno de aplicación.
• (c) Los protocolos que definen la manera de operación de los sistemas.

Temas

1. Introducción
2. Capa física
3. Capa de enlace de datos
4. Sub-capa de control de acceso al medio
5. Capa de red
6. Capa de transporte
7. Capa de aplicación
8. Capa de seguridad

Bibliografía

1. Andrew S. Tanenbaum, Computer Networks, Quinta Edición, Prentice Hall, 2010.
2. Larry L. Peterson, Bruce S. Davie, Computer Networks: A Systems Approach, Quinta Edición, 2011.
3. William Stallings, Data and Computer Communications, 10ª Edición, 2013.
4. Lillian Goleniewski, Kitty Wilson Jarrett, Telecommunications Essentials, Second Edition, Addison-Wesley Professional, 2006.
5. Rajiv Ramaswami, Kumar Sivarajan, Galen Sasaki, Optical Networks: A Practical Perspective, Morgan Kaufmann, 3rd Edition, 2009.

Seminario I (de investigación)

Clave: 10B6112
No. de horas: 36
Créditos: 2
Tipo de asignatura: Obligatoria
Fecha de elaboración: 15 de noviembre de 2009

Objetivo General

Que el alumno presente y defienda su protocolo de tesis doctoral de acuerdo al Artículo 42 del Reglamento de Estudios de Posgrado del IPN.

Temas

El seminario de investigación doctoral es la reunión donde se realiza la disertación de cada uno de los alumnos sobre el avance del tema de tesis, con una posterior discusión de todos los asistentes: alumnos que participan en el seminario, sus asesores y, en su caso, sus codirectores, y los miembros de su comité tutorial.
El propósito del seminario de investigación doctoral es difundir y someter el trabajo de tesis del alumno a críticas y comentarios.

Bibliografía

1. Reimold, P. The Short Road to Great Presentations. John Wiley & Sons, Inc., 2003.
2. Booth, Wayne C., Colomb, Gregory G., and Williams, Joseph M. The Craft of Research. Chicago Press University, 2003.
3. Phillips, Estelle M., and Pugh, Derek S. How to Get a PhD. Open University Press, 2000.

Seminario II (de investigación)

Clave: 10B6113
No. de horas: 36
Créditos: 2
Tipo de asignatura: Obligatoria
Fecha de elaboración: 15 de noviembre de 2009

Objetivo General

Que el alumno presente los avances de su trabajo de tesis doctoral de acuerdo al Artículo 42 del Reglamento de Estudios de Posgrado del IPN.

Temas

El seminario de investigación doctoral es la reunión donde se realiza la disertación de cada uno de los alumnos sobre el avance del tema de tesis, con una posterior discusión de todos los asistentes: alumnos que participan en el seminario, sus asesores y, en su caso, sus co-directores, y los miembros de su comité tutorial.
El propósito del seminario de investigación doctoral es difundir y someter el trabajo de tesis del alumno a críticas y comentarios.

Bibliografía

1. Reimold, P. The Short Road to Great Presentations. John Wiley & Sons, Inc., 2003
2. Booth, Wayne C., Colomb, Gregory G., and Williams, Joseph M. The Craft of Research. Chicago Press University, 2003
3. Phillips, Estelle M., and Pugh, Derek S. How to Get a PhD. Open University Press, 2000

Seminario III (de investigación)

Clave: 10B6114
No. de horas: 36
Créditos: 2
Tipo de asignatura: Obligatoria
Fecha de elaboración: 15 de noviembre de 2009

Objetivo General

Que el alumno presente los avances de su trabajo de tesis, de acuerdo al Artículo 42 del Reglamento de Estudios de Posgrado del IPN.

Temas

El seminario de investigación doctoral es la reunión donde se realiza la disertación de cada uno de los alumnos sobre el avance del tema de tesis, con una posterior discusión de todos los asistentes: alumnos que participan en el seminario, sus asesores y, en su caso, sus co-directores, y los miembros de su comité tutorial.
El propósito del seminario de investigación doctoral es difundir y someter el trabajo de tesis del alumno a críticas y comentarios.

Bibliografía

1. Reimold, P. The Short Road to Great Presentations. John Wiley & Sons, Inc., 2003
2. Booth, Wayne C., Colomb, Gregory G., and Williams, Joseph M. The Craft of Research. Chicago Press University, 2003
3. Phillips, Estelle M., and Pugh, Derek S. How to Get a PhD. Open University Press, 2000

Seminario IV (de investigación)

Clave: 10B6115
No. de horas: 36
Créditos: 2
Tipo de asignatura: Obligatoria
Fecha de elaboración: 15 de noviembre de 2009

Objetivo General

Que el alumno presente los resultados de la tesis concluida o en sus últimas etapas, de acuerdo al Artículo 42 del Reglamento de Estudios de Posgrado del IPN.

Temas

El seminario de investigación doctoral es la reunión donde se realiza la disertación de cada uno de los alumnos sobre el avance del tema de tesis, con una posterior discusión de todos los asistentes: alumnos que participan en el seminario, sus asesores y, en su caso, sus co-directores, y los miembros de su comité tutorial.
El propósito del seminario de investigación doctoral es difundir y someter el trabajo de tesis del alumno a críticas y comentarios.

Bibliografía

1. Reimold, P. The Short Road to Great Presentations. John Wiley & Sons, Inc., 2003.
2. Booth, Wayne C., Colomb, Gregory G., and Williams, Joseph M. The Craft of Research. Chicago Press University, 2003.
3. Phillips, Estelle M., and Pugh, Derek S. How to Get a PhD. Open University Press, 2000.

Sistemas No-lineales

Clave: 14B6984
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 1 de octubre de 2013

Objetivo General

En este curso el estudiante aprenderá cómo describir matemáticamente procesos no-lineales y sus técnicas de solución para encontrar los estados del sistema, así como los posibles estados estables del sistema.

Temas

1. Sistemas lineales y no-lineales
2. Ejemplos de sistemas no-lineales
3. Propiedades generales
4. Criterio general de estabilidad
5. Sistemas periódicos
6. Caos

Bibliografía

1. Vasile Marinca & Nicolae Herisanu, Nonlinear Dynamical Systems in Engineering: Some Approximate Approaches, Springer, 2011.
2. J. M. T. Thompson & H. B. Stewart, Nonlinear Dynamics and Chaos, John Wiley & Sons, 2002.
3. H. Khalil, Nonlinear Systems, Prentice Hall, 2001.
4. V. G. Ivancevic & T. T. Ivancevic, Complex Dynamics, Springer, 2007.
5. M. Lakshmanan & S. Rajasekar, Nonlinear Dynamics, Springer, 2003.
6. Armin Fuchs, Theory and Applications for the Life-, Neuro- and Natural Sciences, Springer, 2013.
7. Marco Thiel, Jürgen Kurths, M. Carmen Romano, György Károlyi, Alessandro Moura, Nonlinear Dynamics and Chaos: Advances and Perspectives, Springer, 2010.
8. Kyamakya Yandoghere, Wolfgang A. Halang, Wolfgang Mathis, Jean Camberlain Chedjou, Zhong Li, Selected Topics in Nonlinear Dynamics and Theoretical Electrical Engineering, Springer, 2013.

Tópicos de Identificación y Control Adaptable

Clave: 10B6121
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 27 de noviembre de 2017

Objetivo General

El alumno comprenderá y analizará técnicas de identificación y control adaptable de sistemas lineales y no lineales.
Particularmente, el alumno conocerá:

• Los fundamentos sobre la identificación de las técnicas clásicas de identificación y control adaptable.
• Los criterios para selección e implementación de estas técnicas.
• El formalismo matemático para el análisis de nuevas aplicaciones.

Temas

1. Introducción
2. Preliminares
3. Identificación
4. Control adaptable
5. Convergencia de parámetros utilizando técnicas de promediado
6. Robustez

Bibliografía

1. S. Sastry, M. Bodson, Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness, Dover Publications, Mineola, 2011.
2. D. Landau, R. Lozano, M. M'Saad, Adaptive Control: Algorithms, Analysis and Applications, Springer-Verlag, Londres, 1998.
3. L. Ljung, System Identification: Theory for the User, Prentice Hall, 2ª edición, 1999.
4. Swevers, J., Verdonck, W., & De Schutter, J., Dynamic Model Identification for Industrial Robots, IEEE Control Systems Magazine, 27(5), 58–71, 2007.
5. Moreno-Valenzuela, J., & Aguilar-Avelar, C., Identification of Underactuated Mechanical Systems, en Motion Control of Underactuated Mechanical Systems, Springer, Cham, 2018.
6. Isermann, R., & Münchhof, M., Identification of Dynamic Systems: An Introduction with Applications, Springer-Verlag, London, 2011.
7. Keesman, K. J., System Identification: An Introduction, Springer Science & Business Media, London, 2011.

Three-Dimensional Scanning and Digital Fringe-Projection Technology

Clave: 17A7501
No. de horas: 72
Créditos: 5
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 31 de octubre de 2016

Objetivo General

Provide students with the theoretical concepts, computational algorithms, optical setups, and system calibration methods for three-dimensional surface scanning by non-contact digital fringe projection technology.

Temas

1. Introduction
2. Fringe patterns and phase demodulation
3. Calibration methods
4. Applications

Bibliografía

1. Zanuttigh, O., Marin, G., Dal Mutto, C., Dominio, F., Minto, L., Cortelazzo, G. M., Time-of-Flight and Structured Light Depth Cameras: Technology and Applications, Springer, 2016.
2. Nick Pears, Yonghuai Liu, and Peter Bunting (Eds), 3D Imaging, Analysis and Applications, Springer London, 2012.
3. Wolfgang Förstner, Bernhard P. Wrobel, Photogrammetric Computer Vision: Statistics, Geometry, Orientation and Reconstruction, Springer, 2016.
4. Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer-Verlag London Limited, 2011.
5. David Zhang, Guangming Lu, 3D Biometrics: Systems and Applications, Springer, 2013.
6. David Zhang, Guangming Lu, and Lei Zhang, Advanced Biometrics, Springer, 2018.
7. Jason Geng, “Structured-light 3D surface imaging: a tutorial”, Advances in Optics and Photonics, 3(2), 128–160, 2011.
8. R. Juarez-Salazar and V. H. Díaz-Ramírez, “Operator-based homogeneous coordinates: application in camera document scanning”, Optical Engineering, 56(7), 070801, 2017.

Trabajo de Tesis

Clave: 05B4670
No. de horas: 0
Créditos: No disponible
Tipo de asignatura: Obligatoria
Fecha de elaboración: No especificada

Objetivo General

Esta asignatura dará seguimiento a la investigación del trabajo de tesis del estudiante y se establecerá su calificación a través de los comités tutoriales.
En el caso del programa de Doctorado en Ciencias en Sistemas Digitales, esta asignatura será cursada de manera semestral a partir del segundo semestre hasta la conclusión de su plan individual.

Temas

Bibliografía