Cursos/Conferencias/Seminarios/Jornadas

Seminario: Las Matemáticas en lucha contra las epidemias
Ponentes: Elena Ballester Orcal, Ángel Manuel Ramos del Olmo, Esteban Domingo Solans, José Francisco Barbas, José Alfonso Delgado Gutiérrez.
Fecha: 6, 7 y 8 de noviembre de 2017.
Horario: ponencias de 2 horas cada una: lunes y martes de 15:30 a 19:30, miércoles de 15:30 a 17:30h.
Organizan: Cátedra Juan de Borbón, el CESEDEN, el Instituto de Matemática Interdisciplinar y el Grupo de investigación MOMAT UCM.
 Workshop: Métodos Bayesianos’17
Organizadores: Stefano Cabras (Universidad Carlos III de Madrid), Gonzalo García-Donato (Universidad de Castilla la Mancha), Miguel Ángel Gómez Villegas (Universidad Complutense de Madrid).
Comité científico: Stefano Cabras (Universidad Carlos III de Madrid), Juan José Egózcue (Universidad Politécnica de Cataluña), Gonzalo García-Donato (Universidad de Castilla La Mancha), Miguel Ángel Gómez Villegas (Universidad Complutense de Madrid), Beatriz González-Pérez (Universidad Complutense de Madrid), Eduardo Gutiérrez-Peña (Universidad Nacional de México), Manuel Mendoza Ramírez (Instituto Tecnológico Autónomo de México), Elías Moreno (Universidad de Granada), Vera Pawlosky-Glahn (Universidad de Gerona), David Ríos Insúa (Real Academia de Ciencias), Michael Wiper (Universidad Carlos III de Madrid)
Fechas: 8 y 9 de noviembre de 2017.
Lugar: Aula Miguel de Guzmán, Facultad de Ciencias Matemáticas, UCM.
Workshop: Jornadas de Cálculo Fraccionario del Instituto de Matemática Interdisciplinar
Ponentes: Luis Vázquez, M. Pilar Velasco, Salvador Jiménez, David Usero, José Luis Gracia, Eduardo Cuesta, Félix Muñoz, Miguel Ángel Marín, José Luis Torrea.
Lugar: Sala de Juntas de la Facultad de Informática de la UCM.
Fecha: lunes y martes, 13 y 14 de noviembre de 2017.
Horario: lunes de 10:00 a 19:00 horas, martes de 10:00 a 13:00 horas.
Organizan: Luis Vázquez, M. Pilar Velasco, Salvador Jiménez, David Usero, Instituto de Matemática Interdisciplinar.
Curso básico: Estadística Bayesiana
  • Profesor: Miguel Ángel Gómez Villegas
  • Número de horas totales: 20
  • Lugar: Facultad de CC. Matemáticas, Aula B05
  • Fechas: lunes y miércoles entre 9 de octubre y 8 de noviembre (16:30h-17:50) (como el curso ha empezado, ponerse en contacto con el profesor)
  • Resumen: El objetivo es profundizar en los fundamentos y aplicaciones del paradigma bayesiano:
  1. antecedentes históricos
  2. problemas con la precisión frecuentista. Teorema de Birnbaum
  3. análisis bayesiano de muestras de una distribución normal
  4. problema de las dos muestras
  5. distribuciones iniciales no informativas u objetivas
  6. modelo lineal general
  7. modelo lineal dinámico
  8. tablas de contingencia bayesianas.
  9. modelos jerárquicos.
  10. acuerdo y diferencias entre los métodos frecuentistas y bayesianos
  11. líneas actuales de investigación del grupo de investigación en MÉTODOS BAYESIANOS
Curso de Doctorado: Theories of local and nonlocal diffusion: the state of the art
Profesor: Juan Luis Vázquez, Profesor Emérito de la Universidad Autónoma de Madrid, Académico Numerario de la Real Academia de Ciencias.
Lugar: Aula 209 (Seminario Alberto Dou), Facultad de Matemáticas de la UCM.
Fechas: 13, 14, 15, 16 y 17 de noviembre de 2017.
Horario: 11:30 a 13:30 horas (sujeto a posibles cambios). El primer día del curso se fijará el horario del resto de las sesiones.
Nº de horas: 10
Organizan: Instituto de Matemática Interdisciplinar, Departamento de Matemática Aplicada, con la colaboración del Grupo de Investigación MOMAT UCM.
Curso básico: Competencias en Recursos de Información Científica

Fechas: 13, 14, 15 16 17, 20, 21, 22, 23 y 24 de Noviembre 2017
HORARIO: 15:30 – 17:30 horas
LUGAR: Aula 0 de informática (Fac. de CC Matemáticas, UCM)

Organiza: Biblioteca de la Facultad de CC. Matemáticas, UCM

Plazo de presentación de instancias para participar: 12 septiembre-8 noviembre, en Biblioteca de Matemáticas de la UCM, o electrónicamente https://biblioteca.ucm.es/mat/curso-1

Programa:

  1. Comunícate con tu biblioteca: redes sociales
  2. Catálogo Cisne, Bucea y Google académico
  3. Revistas y libros electrónicos. Plataformas y Bases de datos
  4. Bases de datos específicas de matemáticas
  5. Gestión bibliográfica de la información: Gestores bibliográficos
  6. Otras fuentes de información: recursos en internet de interés para matemáticos, digitalizaciones, cursos en línea
  7. Redacción y presentación de trabajos académicos. Exposiciones orales de trabajos académicos
  8. Propiedad intelectual. La reputación digital. El libre acceso. Redes sociales académicas

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