Seminario de modelación y analisis de datos
Información cuántica: una visión desde la plasmónica
Dr. Jorge Alejandro Reyes Esqueda
El Jueves 13 de Mayo del 2021
Videoconferencia vía Zoom de 15:00 a 16:00
Resumen:
En años recientes, diferentes avances científicos han permitido el uso de la mecánica cuántica en el análisis, procesamiento y transmisión de la información, dando lugar al desarrollo de la información cuántica como una ciencia interdisciplinaria.
Su implementación en el desarrollo de computadoras cuánticas ha propiciado la búsqueda de diferentes plataformas desde donde pueda almacenarse y transmitirse esta información tratada de forma cuántica.
En esta plática se revisarán los fundamentos principales de la información cuántica y se verán algunos avances en el uso de la plasmónica como una posible plataforma para el desarrollo de dispositivos de información cuántica.
Modelos de Markov Ocultos y Errores de Medición
Dra. Lizbeth Naranjo Albarrán
El Jueves 06 de Mayo del 2021
Videoconferencia vía Zoom de 15:00 a 16:00
Resumen:
Algunas veces el proceso de generación y recolección de datos es imperfecto, por tanto, se obtienen datos con errores de medición. La medición incorrecta da lugar a una pérdida de información efectiva y a una distorsión de la realidad. Cuando los datos están sujetos a errores de medición, los modelos estadísticos en los que no se tiene en cuenta este hecho producen errores en las estimaciones de los parámetros, tanto en el valor estimado como en su precisión. Un modelo de Markov oculto es una herramienta para representar distribuciones de probabilidad sobre secuencias de observaciones. Se presentarán dos ejemplos de modelos de Markov ocultos para datos sujetos a errores de medición.
Tackling Complex Dynamics in Biology and Chemistry with Phase Oscillator Models
Dr. Hiroshi Kori
El Jueves 22 de Abril del 2021
Videoconferencia vía Zoom de 19:00 a 19:30
Resumen:
Mathematical models are essential for understanding complex phenomena in a variety of systems, ranging from biology to engineering. In many cases, simpler models provide better understandings and deeper insights. For coupled oscillators, phase oscillator models provide a simple and useful platform not only to understand but also to predict and control complex dynamics in reality. In this talk, after illustrating the basics of phase oscillator models, I will introduce several studies on chemical and biological oscillations tackled with phase oscillator models. Topics include feedback control of synchronization dynamics, precise oscillation out of noisy oscillators on networks, and jet lag.
Problemas inversos, formación de imágenes y ciencia de datos
Héctor Morales Barcenas
El Jueves 25 de Febrero del 2021
Videoconferencia vía Zoom de 15:00 a 16:00
Resumen:
En esta plática introducimos el concepto de problema inverso en matemáticas a partir de la formación de imágenes en distintas ciencias. Los conceptos se ejemplifican con las tomografías de rayos X así como tomografías de ondas difractivas: sismos, ultrasonido, etc. Finalmente, se establecen los vínculos más o menos recientes entre la ciencia de datos con el análisis de imágenes o imagenología.
Semigrupos no conmutativos y sistemas cuánticos abiertos
Jorge Ricardo Bolaños Servin
El Jueves 10 de Diciembre del 2020
Videoconferencia vía Zoom de 15:00 a 16:00
Resumen:
Los semigrupos (de operadores) pueden considerarse como una generalización de las funciones exponenciales Exp[at] sobre espacios más abstractos (de funciones, matrices u operadores). El caso no conmutativo es ampliamente usado en el estudio de sistemas cuánticos abiertos.
El objetivo de esta plática es brindar una vista panorámica de los semigrupos y otras herramientas matemáticas (e intuiciones físicas) que se utilizan para modelar la evolución de un sistema cuántico abierto.
Origen de la vida: células, virus y el mundo del RNA
Dr. Antonio Lazcano Araujo
El Jueves 29 de Octubre del 2020
Videoconferencia vía Zoom de 15:00 a 16:00
Resumen:
Nunca sabremos cómo apareció la vida. A lo más a lo que podemos aspirar es a construir y refinar de manera ecléctica una narrativa evolutiva consistente con el conocimiento empírico y teórico que tenemos de la tierra primitiva, la formación no biológica de compuestos orgánicos, las propiedades catalíticas y replicativas de moléculas del RNA, y las etapas más antiguas de la evolución celular. A pesar de su aparente sencillez, ni siquiera los virus de RNA más complejos, como los coronavirus, caben en esta secuencia histórica, porque toda la información de que disponemos indica que los virus son, en realidad, entidades biológicas que se replican y evolucionan pero no están vivos y cuya aparición es posterior a la aparición de las células.
Una invitación a la industria financiera. Introducción a los problemas de riesgo cuantitativo en la banca corporativa y de inversión
Dra. Dialid Santiago Ramírez
El Viernes 25 de Septiembre del 2020
Videoconferencia vía Zoom de 15:00 a 16:00
Resumen:
En esta charla se presentará un panorama general de las diferentes herramientas matemáticas y computacionales que se utilizan en el área de finanzas cuantitativas. Presentaré tres problemas que surgen en diferentes áreas del sector bancario: (1) Modelación de pérdida esperada (2) Estimación de Matrices de Correlación en grandes dimensiones (3) Simulación de Tasas de Interés. Para cada uno se presentará: (i) el tipo de modelos matemáticos y estadísticos que se usan para resolverlos (ii) los retos y las oportunidades que se presentan al aplicar la teoría a los casos reales (iii) las herramientas de implementación.
Modelación de datos composicionales vía mezclas infinitas de distribuciones gamma multivariadas
Mariana Paola Ramos Gordillo
El Miércoles 29 de Enero del 2020
Salón de Seminarios AT-318 de 12:00 a 13:00
Resumen:
En distintas áreas de conocimiento el investigador se puede encontrar con variables composicionales; variables multivariadas donde la suma de sus componentes es una constante. Por ejemplo, en Geología la composición química de las rocas es de gran interés. En Finanzas, la composición de un portafolio de inversión impacta directamente en los rendimientos. En procesos electorales, la proporción de votos a favor de cada fuerza electoral es de relevancia política en el país. Aunque en la literatura existe ya un enfoque para el tratamiento de este tipo de datos (Atchinson, 1982), aún existen aspectos por resolver. Una propuesta para analizar variables composicionales es mapeando dichas variables sobre el ortante positivo de la esfera unitaria Sk y, emplear procedimientos para variables direccionales (Mardia y Jupp, 2000). El problema de este enfoque es que existe poca literatura sobre distribuciones de probabilidad definidas sobre un subconjunto de la esfera unitaria.
En este trabajo se revisa la naturaleza de las variables composicionales, así como, los retos para modelar variables direccionales. Se propone un análisis Bayesiano de un modelo definido en el ortante positivo de Sk y se describe la manera de cómo usar este modelo en la descripción de variables composicionales.
La inferencia sobre los parámetros del modelo se basa en muestras de la densidad posterior, las cuales se obtienen mediante un Slice Sampling después de la introducción de variables latentes adecuadas. La metodología propuesta se ilustra utilizando conjuntos de datos simulados. Adicionalmente, se discute la aplicación de este modelo al análisis de datos como los obtenidos en la realización de los Conteos Rápidos organizados por el Instituto Nacional Electoral, en 2018.
Un modelo experimental preclínico de fraccionamiento de irradiación con fotones para la inducción y evaluación de radio-osteoporosis
Efrén Hernández Ramírez
El Martes 19 de Noviembre del 2019
Salón de seminarios AT-318 de 12:00 a 13:00
Resumen:
La radioterapia ha demostrado ser una modalidad de tratamiento efectiva en ciertos tipos de cáncer. Aproximadamente dos tercios de los pacientes con neoplasias malignas como, cáncer de mama, próstata, cérvico uterino y pulmón, reciben radioterapia como parte de su tratamiento. El tejido óseo es uno de los más afectados durante un tratamiento de radioterapia. En mujeres posmenopáusicas el riesgo de una fractura en cadera y cabeza de fémur incrementa, de un 65% a un 216%, después de haber recibido un tratamiento de cáncer cérvico uterino, anal o rectal. Hasta la fecha, no existe una solución preventiva o curativa para esta pérdida ósea, esta situación plantea la necesidad de desarrollar modelos preclínicos que permitan evaluar posibles tratamientos, para lo cual es necesario conocer el cociente alfa/beta , parámetro radiobiológico asociado con la radiosensibilidad de los tejidos.
Series de tiempo fisiológicas y regulación homeostática como problema directo y problema inverso
Dr. Ruben Yvan Maarten Fossion
El Miércoles 13 de Febrero del 2019
de 12:30 a 13:30
Resumen:
Innovaciones tecnológicas permiten el monitoreo continuo y no-invasivo de una gran variedad de variables fisiológicas. Ese monitoreo no se limita a equipos médicos especializados, sino que está permeando también el mercado de consumidores con teléfonos y relojes inteligentes con sensores integrados que cuentan pasos, miden la frecuencia cardiaca, evalúan el sueño, etc., y forma un campo fértil donde tecnólogos, físicos y computólogos pueden contribuir a la investigación en la salud y en particular a la medicina preventiva. Esos nuevos datos continuos o “series de tiempo” fluctúan a todas las escalas temporales, minutas, horas, ciclos circadianos, etc. Surge la pregunta si ¿esas fluctuaciones significan algo más allá del valor promedio de la serie de tiempo? En esta plática se investigan las series de tiempo como problema inverso, es decir, si sus estadísticas pueden reflejar la dinámica de los mecanismos regulatorios subyacentes. Aunque series de tiempo de diferentes variables suelen exhibir fenomenologías muy distintas, muchas parecen obedecer estadísticas similares que son el resultado de una regulación homeostática. Como aplicación, se presentan algunos ejemplos concretos donde alteraciones en tales estadísticas alertan contra resultados negativos en la salud antes de la aparición de síntomas. Se explora también el problema directo correspondiente: modelos matemáticos y tecnologías autónomas donde se conocen los sistemas de regulación, para correlacionarlos a las series de tiempo que generan.
Series de tiempo fisiológicas y regulación homeostática como problema directo y problema inverso
Dr. Ruben Yvan Maarten Fossion
El Martes 12 de Febrero del 2019
de 13:00 a 14:00
Resumen:
Innovaciones tecnológicas permiten el monitoreo continuo y no-invasivo de una gran variedad de variables fisiológicas. Ese monitoreo no se limita a equipos médicos especializados, sino que está permeando también el mercado de consumidores con teléfonos y relojes inteligentes con sensores integrados que cuentan pasos, miden la frecuencia cardiaca, evalúan el sueño, etc., y forma un campo fértil donde tecnólogos, físicos y computólogos pueden contribuir a la investigación en la salud y en particular a la medicina preventiva. Esos nuevos datos continuos o “series de tiempo” fluctúan a todas las escalas temporales, minutas, horas, ciclos circadianos, etc. Surge la pregunta si ¿esas fluctuaciones significan algo más allá del valor promedio de la serie de tiempo? En esta plática se investigan las series de tiempo como problema inverso, es decir, si sus estadísticas pueden reflejar la dinámica de los mecanismos regulatorios subyacentes. Aunque series de tiempo de diferentes variables suelen exhibir fenomenologías muy distintas, muchas parecen obedecer estadísticas similares que son el resultado de una regulación homeostática. Como aplicación, se presentan algunos ejemplos concretos donde alteraciones en tales estadísticas alertan contra resultados negativos en la salud antes de la aparición de síntomas. Se explora también el problema directo correspondiente: modelos matemáticos y tecnologías autónomas donde se conocen los sistemas de regulación, para correlacionarlos a las series de tiempo que generan.
Series de tiempo fisiológicas y regulación homeostática como problema directo y problema inverso
Dr. Ruben Yvan Maarten Fossion
El Martes 12 de Febrero del 2019
de 13:00 a 14:00
Resumen:
Innovaciones tecnológicas permiten el monitoreo continuo y no-invasivo de una gran variedad de variables fisiológicas. Ese monitoreo no se limita a equipos médicos especializados, sino que está permeando también el mercado de consumidores con teléfonos y relojes inteligentes con sensores integrados que cuentan pasos, miden la frecuencia cardiaca, evalúan el sueño, etc., y forma un campo fértil donde tecnólogos, físicos y computólogos pueden contribuir a la investigación en la salud y en particular a la medicina preventiva. Esos nuevos datos continuos o “series de tiempo” fluctúan a todas las escalas temporales, minutas, horas, ciclos circadianos, etc. Surge la pregunta si ¿esas fluctuaciones significan algo más allá del valor promedio de la serie de tiempo? En esta plática se investigan las series de tiempo como problema inverso, es decir, si sus estadísticas pueden reflejar la dinámica de los mecanismos regulatorios subyacentes. Aunque series de tiempo de diferentes variables suelen exhibir fenomenologías muy distintas, muchas parecen obedecer estadísticas similares que son el resultado de una regulación homeostática. Como aplicación, se presentan algunos ejemplos concretos donde alteraciones en tales estadísticas alertan contra resultados negativos en la salud antes de la aparición de síntomas. Se explora también el problema directo correspondiente: modelos matemáticos y tecnologías autónomas donde se conocen los sistemas de regulación, para correlacionarlos a las series de tiempo que generan.
