Método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas en variedades Riemannianas arbitrarias
03-2019 

1. Datos generales
Nombre del proyecto Método del punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas en variedades Riemannianas arbitrarias
Resumen ejecutivo El proyecto busca generalizar el método de punto proximal para problemas de optimización cuasi-convexas en variedades Riemannianas. Se desea extender la convergencia global de dicho método para minimizar funciones cuasiconvexas en variedades Riemannianas arbitrarias, sin condición alguna sobre su curvatura y posteriormente aplicarlo a problemas de decisión en economía en la región Arequipa.
Objetivo del proyecto Extender la convergencia del método de punto proximal en variedades Riemannianas con curvatura arbitraria para resolver problemas de optimización con funciones objetivo cuasi-convexas y aplicar el método a problemas de decisión en la región de Arequipa.
Código del proyecto 03-2019 
Fecha de inicio 2019-12-23 
Duración 18 
Nombre del esquema financiero Tesis de Maestría - UNSA 
Monitor Cerrado Cerrado Cerrado 

Financiamiento
Entidades participantes Monto (S/) Total (S/) Porcentaje
Monetario No monetario Monetario No monetario
Universidad Nacional de San Agustin (UNSA) 27000.00 0.00 27000.00 100.00% 0.00%
Paula Irene Ordoñez Alviz 0.00 0.00 0.00 0.00% 0.00%


2. Datos adicionales

Palabras clave Método del punto proximal, Variedades Riemannianas, Variedades Hadamard, funciones cuasi-convexas, modelos económicos 
Justificación del proyecto Existen resultados de convergencia del algoritmo del punto proximal en variedades Hadamard, las cuales son variedades Riemannianas con curvatura seccional no positiva. La pregunta es: ¿se puede extender dichos resultados a variedades Riemannianas arbitrarias, sin alguna restricción sobre su curvatura seccional? 
Hipótesis del proyecto Usando elementos de geometría Riemanniana y optimización matemática en variedades Riemannianas es posible obtener la convergencia global del método de punto proximal para minimizar funciones cuasi-convexas. 
Resultados esperados del proyecto Se obtendrá el grado de Maestro, además de un artículo en revista indexada y al menos una ponencia en evento científico de nivel internacional. 
Impactos esperados El proyecto tendrá un impacto académico pues se extenderán los resultados ya establecidos en variedades de Hadamard a un contexto más general, en este caso, a variedades Riemannianas. Además, en el aspecto socioeconómico será aplicado el algoritmo obtenido a problemas de decisión en economía en la región Arequipa. 

3. Equipo técnico
Equipo técnico Erik Alex Papa Quiroz; Paula Irene Ordoñez Alviz; Ricardo Javier Hancco Ancori