STUDENTS

Current

Ph.D.

Diego Fonseca: Distributionally Robust Optimization: A Novel Approach with Decision-Dependent Ambiguity Sets and an Application to Mode Estimation. (2023)

Master

Julián Villaquirá: Calderón's Inverse Problem via Linearization, Neural Operators and Semi-Definite Optimization. (2024)
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)

Undergraduate

Andrés Felipe Rosas (w/ E. Leiva): Una extensión dispersa del aprendizaje por demostraciones con creencias previas. (2026)
Juan Esteban Salamanca (w/ J.F. Pérez): A stochastic dynamic programming approach for flexible capacity expansion under uncertain demand. (2026)
Andrés Felipe Arias: Métodos de optimización en inferencia variacional de campo medio con un enfoque en transporte óptimo sobre subconjuntos poliédricos en el espacio de Wasserstein. (2024)
Sergio Arango (w/ D. Jara): Super-replication Under Gamma Constraints: An Application to Forward Start Options. (2024)
Esteban Leiva: Inverse Reinforcement Learning via Stochastic Mirror Descent. (2024)
Federico Wiesner: Optimal intervention policy for projects with stochastic demand. (2024)
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 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)