La mediació en l'àmbit familiar

Aquest estudi pretén oferir una descripció de l'estat de la mediació familiar a Catalunya. El període analitzat se centra bàsicament en les dades de l'any 2008, encara que és evident la influència de tot el bagatge teòric i d'experiència acumulat des de la seva introducció a Catalunya a la dècada dels anys vuitanta i de les aportacions que s'han sumat al decurs de l'evolució i de la lenta però progressiva implementació de la mediació familiar a Catalunya. Per descriure aquesta realitat cal tenir en compte, d'una banda, el que estableix la normativa autonòmica que contempla la mediació des de l'any 1998 en el Codi de Família, així com les disposicions europees, ja siguin en forma de Recomanació o de Directiva. D'altra banda, cal tenir present l'impuls inicial de persones expertes i d'institucions compromeses amb la mediació com ACDMA (Associació Catalana pel Desenvolupament de la mediació i l'Arbitratge) i el camí marcat per l'evolució de la pròpia pràctica, en la qual ha jugat un paper destacat el Centre de Mediació Familiar de Catalunya del Departament de Justícia, la iniciativa privada de mediadors i Col·legis professionals vinculats a la mediació i la destacada incidència dels Serveis de mediació locals, recolzats per les Diputacions, en especial per la Diputació de Barcelona, que s'ha significat pel seu decisiu recolzament a aquests serveis de mediació ciutadana o comunitària, que també disposen de nombrosa casuística familiar

Identificació de projectes per a l'atenció visual de col·lectius desfavorits

Postprint (published version

Study and development of quantum algorithms for solving and estimating parameters of partial differential equations

Les Equacions Diferencials en derivades Parcials (EDPs) descriuen una gran varietat de fenòmens físics. En moltes situacions, es pot tenir accés a observacions d’un determinat sistema físic i disposar d’alguna idea inicial sobre un aspecte qualitatiu de la seva dinàmica. Aquest coneixement previ és suficient per a determinar l’estructura global de l’EDP, però no els seus coeficients específics. De fet, els paràmetres dels models d’EDPs normalment codifiquen interpretacions científiques rellevants, de manera que és de gran interès poder determinar els seus valors. Aquests coeficients s’estimen a partir de mesures disponibles, que acostumen a presentar soroll. Aquest projecte presenta un algoritme híbrid quàntic-clàssic per a inferir els paràmetres d’una EDP donat un conjunt de dades d’observacions empíriques. Per tal de dur a terme l’estimació de paràmetres, cal tenir accés a una solució de l’EDP. Aquesta tesi proposa un algoritme quàntic per a resoldre EDPs basat en un circuit quàntic parametritzat. Aquest circuit codifica les variables d’entrada utilitzant una aplicació coneguda com a Chebyshev feature map que ofereix una base de polinomis molt representativa i que posseeix gran expressivitat. A continuació, la solució es calcula al circuit quàntic mitjançant mesures de valors esperats. Les derivades espacials i temporals es calculen al circuit quàntic mitjançant derivació automàtica (a través de l’anomenada parameter shift rule) de forma analítica, de manera que s’eviten les inexactituds derivades dels procediments que utilitzen diferències finites per a calcular gradients. Per últim, el circuit quàntic s’entrena per tal de satisfer l’EDP donada i les condicions de frontera especificades. Com a cas d’estudi, l’algoritme s’il·lustra a partir de diverses simulacions per tal de determinar el circuit quàntic que resol l’equació de la calor amb millor expressivitat i exactitud. Amb aquesta configuració es determinen els paràmetres de l’equació de la calor.Las Ecuaciones Diferenciales en derivadas Parciales (EDPs) describen una gran variedad de fenómenos físicos. En muchas situaciones, se puede tener acceso a observaciones de un determinado sistema físico y disponer de alguna idea inicial sobre un aspecto cualitativo de su dinámica. Este conocimiento previo es suficiente para determinar la estructura global de la EDP, pero no sus coeficientes específicos. De hecho, los parámetros de los modelos de EDPs normalmente codifican interpretaciones científicas relevantes, de manera que es de gran interés poder determinar sus valores. Estos coeficientes se estiman a partir de medidas disponibles, que acostumbran a presentar ruido. Este proyecto presenta un algoritmo híbrido cuántico-clásico para inferir los parámetros de una EDP dado un conjunto de datos de observaciones empíricas. Para la estimación de parámetros, hace falta tener acceso a una solución de la EDP. Esta tesis propone un algoritmo cuántico para resolver EDPs basado en un circuito cuántico parametrizado. Este circuito codifica las variables de entrada usando una aplicación conocida como Chebyshev feature map que ofrece una base de polinomios muy representativa y que posee gran expresividad. A continuación, la solución se calcula en el circuito cuántico mediante medidas de valores esperados. Las derivadas espaciales y temporales se calculan en el circuito cuántico mediante diferenciación automática (a través de la parameter shift rule) de forma analítica, evitando así las inexactitudes derivadas de los procedimientos que usan diferencias finitas para calcular gradientes. Por último, el circuito cuántico se entrena para satisfacer la EDP dada y las condiciones de frontera especificadas. Como caso de estudio, el algoritmo se ilustra a partir de varias simulaciones con el fin de determinar el circuito cuántico que resuelve la ecuación del calor con mejor expresividad y exactitud. Con esta configuración se determinan los parámetros de la ecuación del calor.Partial differential equations (PDEs) describe a wide variety of physical phenomena. In many situations, one can have access to observations on some physical system and some initial idea of some qualitative aspects of its dynamics. This prior knowledge is enough to determine the overall structure of the PDE, but not its specific coefficients. In fact, the parameters of PDE models encode insightful scientific interpretations, so it is of great interest to determine their values. These coefficients are estimated from the available noisy measurements of the system. This project presents a hybrid quantum-classical approach to infer the parameters of a PDE given a data-set of empirical observations. In order to perform parameter estimation, it is necessary to have access to a PDE solver. This thesis proposes a quantum algorithm to solve PDEs based on a parameterized quantum circuit. This circuit encodes the input variables in a Chebyshev quantum feature map that offers a powerful basis set of fitting polynomials and possesses rich expressivity. Then, the surrogate of the real solution is computed by measuring expectation values. The spatial and temporal derivatives of the surrogates are computed in the differentiable quantum circuit (DQC) through automatic differentiation (via the so-called parameter shift rule) in an analytical form, thus avoiding inaccurate finite difference procedures for calculating gradients. The DQC is then trained to satisfy the given PDE and specified boundary conditions. As a case study, the algorithm is illustrated via several simulations in order to determine the DQC that solves the Heat equation with best expressivity and accuracy. The parameters of the Heat equation are then estimated with this particular setting.Outgoin