Noticimat 28
Actividades del 28 de agosto al 1 de septiembre 2023
Seminarios
Seminario de Estudiantes de los Posgrados del CIMAT
Lunes 28
Hora: 12:40 hrs
Lugar: Salón G001
Ponente: Audrey Goodnight, Universidad de Nebraska–Lincoln
Título: El grupo de Thompson: introducción y enlaces a nudos
Resumen: El grupo de F de Thompson ha sido un contraejemplo importante en la teoría de grupos. Introduciré el grupo F desde dos puntos de vista: a través de funciones lineales definidas a trozos, y mediante mapas entre árboles con raíces. Después, vemos una manera de construir nudos y enlaces usando elementos de F y algunas preguntas abiertas sobre la construcción.
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Seminario de Probabilidad
Lunes 28
Hora: 13:00 hrs
Lugar: Salón Diego Bricio G101
Ponente: Kei Noba, The Institute of Statistical Mathematics, Japan
Título: On scale functions of standard processes with no positive jumps
Resumen: The scale of spectrally negative Lévy processes are known as a powerful tool for studies using these processes. Specifically, we can characterize two-sided exit problems and potential densities of spectrally negative Lévy processes using the scale functions. These properties allow us to obtain various results such as characterization of firm risk, derivation of optimal strategies in stochastic control problems, and characterization of quasi-stationary distributions. For the above reasons, many researchers have attempted to define scale functions for other stochastic processes with no positive jumps and apply them. The contents of this talk are part of them, and are based on three studies. The first is based on N.(2020). We introduce the scale functions of standard processes with no positive jumps using the excursion theory and obtain some properties of them. The second is based on N.—Yamato(2023+). We obtain some analytic properties of the scale functions of standard processes. Especially, we give the characterization of the scale functions using the Volterra type integral equations. The last is based on a paper in preparation. We see an application of the characterization using the Volterra type integral equations.
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Seminario Matemáticas Aplicadas
Miércoles 30
Hora: 12:30 hrs
Ponente: Dr. Johan Van Horebeek
Título: Métodos predictivos usando kernels: el caso de Regresión Distribucional
Resumen: En Regresión Distribucional (RD) los predictores son (muestras de) distribuciones en lugar de valores vectoriales. Surge de manera natural en estudios de datos agregados y en algunos problemas de aprendizaje máquina.
Usamos RD como un caso de estudio para dar una mirada panorámica de algunas ideas de métodos kernel para el análisis de datos complejos y para discutir algunos avances recientes. Nos apoyamos en los trabajos de tesis de L. Lemus y F. Martinez.
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Seminario Conjunto en Investigación de Operaciones
Jueves 31
Hora: 12:30 hrs
Ponente: Dr. Omar Jorge Ibarra Rojas, UANL
Título: Integración de diseño de horarios sincronizados y asignación de vehículos con interlineado en transporte público
Resumen: El proceso de planificación y operación de sistemas de transporte urbano es bastante complejo debido a la cantidad de información necesaria, las distintas decisiones involucradas, la relación entre dichos elementos, y el conflicto entre incrementar calidad de servicio (en términos de tiempos de viaje/espera) y reducir los costos operacionales del sistema. Comúnmente, se divide en distintos niveles de decisión como lo son: el diseño de red como decisiones a largo plazo; el cálculo de frecuencias y el diseño de horarios en las decisiones a mediano plazo; y la asignación de vehículos y conductores para modelar las decisiones a corto plazo. Estamos interesados en la sincronización de horarios ya que en todos los sistemas de transporte, existen usuarios que pueden usar más de una línea en un tramo de su ruta hacia su destino. En estos casos, el problema de asignación de vehículos también puede contribuir a una reducción de costos al permitir compartir los recursos de conductores y vehículos en un enfoque de “interlineado”, donde un mismo vehículo, o conductor, puede realizar viajes de distintas líneas.
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GEOTOP-A FALL 2023 TALKS
Viernes 1
Hora: 10:00 AM
Ponente: Ran Levi, University of Aberdeen
Título: Differential Calculus for Modules over Posets.
Resumen: The concept of a persistence module was introduced in the context of topological data analysis. In its original incarnation a persistence module is defined to be a functor from the poset of nonnegative real numbers with theory natural order to the category of vector spaces and homomorphisms. These are referred to as single parameter persistence modules and are a fundamental and useful concept in topological data analysis when the source data depends on a single parameter. The concept naturally lends itself to generalisation, and one may consider persistence modules as functors from an arbitrary poset (or more generally an arbitrary small category) to some abelian target category. In other words, a persistence module is simply a representation of the source category in the target abelian category. As such much research was dedicated to studying persistence modules in this context. Unsurprisingly, it turns out that when the source category is more general than a linear order, then its representation type is generally wild. In particular, keeping in mind that persistence module theory is supposed to be applicable, computability of general persistence modules is very limited. In this talk I will describe the background and motivation for persistence module theory and introduce a new set of ideas for local analysis of persistence module by methods borrowed from spectral graph theory and multivariable calculus.
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Eventos
Tercera Escuela de Algoritmia y Estructuras de Datos
28 al 31 de agosto – 4 al 7 de septiembre
La programación algorítmica es un aspecto clave en la formación de estudiantes de computación y matemáticas, siendo un tópico central en muchas licenciaturas y programas de posgrado, y volviéndose un aspecto fundamental en muchas áreas de conocimiento, en particular, en la de ciencia de datos y optimización entre otras. Por las razones anteriores es importante complementar la formación de los estudiantes de licenciatura y posgrado con escuelas orientadas al estudio de algoritmos y estructuras de datos en diferentes temáticas.