El objetivo de este esfuerzo de investigación colaborativa es sentar las bases para modelos epidemiológicos estadísticos integrales y cuantificar la incertidumbre en la predicción de la propagación de enfermedades infecciosas en conectividades dinámicas globales y de autorregulación.
El objetivo general del proyecto es profundizar en el estudio de la teoría de funciones zeta locales, también se espero poder estudiar a fondo la estrecha relación que existe entre las funciones zeta y las integrales correspondientes.
Dado que los modelos son complejos y solamente se tienen de manera numerica aproximada
Estudias las variaciones de estructuras de Hodge asociadas a familias, asi como la estrcutura de Hodge de variefades singulares y la manera de organizarse alrededor de los valores singulares de morfismos
Se busca continuar probando en un mayor numero de casos el comportamieto rigido.
Continuar con el desarrollo de las varias lineas de investigacion desarrolladas: la geometria de variedades con estructuras spin torcidas spinorialmente; aplicaciones de geometria diferencial y el algebra geometrica a visualizacion computacional y reconocimiento de patrones; y desarrollar nociones alternativas de estabilidad para fibrados de Higgs.
Propone utilizar CNN para diagnosticar COVID-19 a partir de imágenes médicas. El concesionario desarrollará dos diagnósticos alternativos basados en dos modalidades diferentes: diagnóstico de COVID-19 a partir de rayos X y diagnóstico de COVID-19 a partir de tomografías computarizadas.
Impulsar en docentes y estudiantes una visión de las matemáticas como una actividad humana, que ha creado conocimientos importantes y útiles que son parte de nuestro legado cultural, que además estitumula el desarrollo creativo, conceptual y emocional
Desarrollar y analizar métodos numéricos complejos, eficientes y en paralelo para problemas de dinámica de fluidos en 3D. Además aplicar estos algoritmos numéricos a fenómenos físicos que incluyan flujos multifásicos incluyendo erosión, transporte y liberación de sedimento.
Este proyecto se refiere a la calibración y a la cuantificación de incertidumbre y de control de error posterior en modelos no lineales complejos (PDEs) y modelos computacionales en presencia de datos. Estos modelos computacionales son aproximaciones numéricas a modelos matemáticos bien definidos, en términos de PDEs, de los fenómenos en cuestión.
