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Formacion Académica

Licenciado en Matemáticas, Universidad Autónoma de Madrid , Madrid. (2006-2010)

Máster en Ingeniería Matemática, Universidad Carlos 3 de Madrid , Madrid. (2013-2015)

PhD Ingeniería Matemática , Universidad Carlos 3 de Madrid, Madrid. (2016-2019)

Publicaciones

J. Carmona, E. Colorado, T. Leonori, A.Ortega, Regularity of solutions to a fractional elliptic problem with mixed Dirichlet-Neumann boundary data. https://arxiv.org/abs/1903.10931

J. Carmona, E. Colorado, T. Leonori, A.Ortega, Semilinear fractional elliptic problems with mixed Dirichlet-Neumann boundary conditions. https://arxiv.org/abs/1902.08925

Pablo Álvarez-Caudevilla, Eduardo Colorado, Alejandro Ortega, Existence of positive solutions for a Brezis-Nirenberg type problem involving an inverse operator. https://arxiv.org/abs/1903.04345

Pablo Álvarez-Caudevilla, Eduardo Colorado, Alejandro Ortega, Positive solutions for semilinear fractional elliptic problems involving an inverse fractional operator. https://arxiv.org/abs/1904.00841

Pablo Álvarez-Caudevilla,  Alejandro Ortega, Homotopy regularization for a high-order parabolic equation. https://arxiv.org/abs/1903.09552

The Brezis-Nirenberg problem for the fractional Laplacian with mixed Dirichlwt-Neumann boundary conditions, J. Math. Anal. Appl. 2019, https://doi.org/10.1016/j.jmaa.2019.01.006

H. Raúl Fernández-Morales, Antonio G.García, María José Muñoz-Bouzo and Alejandro Ortega. Finite Sampling in Multiple Generated U-Invariant Subspaces. IEEE Transactions On Information Theory, Vol. 62, No. 4, April 2016.

Rafael Granero Belinchón, Gustavo Navarro, Alejandro Ortega. On the effect of boundaries in two-phase porous flow. Nonlinearity 28 (2015) 435-464.

D. Vélez, J. Vélez, A. Ortega, J. Sueiras. Amethod for K-means seeds generation applied to text-mining. Stat. Methods Appl. (2016) 25:477-499.

Experiencia profesional

Analista , Departamento de inteligencia analítica en Neo Metrics-Accenture Analytics , 2010-2013

Análisis, diseño e implementación de modelos minería de datos. Clasificación de usuarios en función del contenido que generan. Detección de Comunidades en grafos con aplicación en Marketing y Redes Sociales. Maximización de la propagación de información en redes sociales.

Conocimientos técnicos:

Programación: SAS, Matlab, R project, Python, C

Edición: \(\LaTeX\)

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