ZOOM https://zoom.us/j/450799969 Meeting ID: 450 799 969

NOTAS: https://www.escuela-bourbaki.com/platicas

Resumen

Los algoritmos de muestreo puede ser utilizados para estudiar diversos problemas desde una perspectiva Bayesiana. En esta charla vamos a introducir los fundamentos matemáticos necesarios para definir un algoritmo de muestreo tipo Monte-Carlo, algunos otros algoritmos similares son el método de Gibbs, Metrópolis o Enfriamiento simulado. Todos ellos se basan en el concepto de Cadena de Markov y su eficacia reside en profundos teoremas en la teoría de la Probabilidad. El objetivo de esta charla es participar en la discusión sobre diversas técnicas que pueden ser utilizadas para atacar un problema de naturaleza epidemiológica.

Ponente

Alfonso Ruiz es un matemático especializado en la lógica matemática y sus aplicaciones a otras áreas así como un profesor de matemáticas. Estudió su doctorado en Matemáticas en Oxford University, su maestría en Université Paris-XI Orsay y la licenciatura en matemáticas en la UNAM. Fue profesor de Análisis matemático en Corpus Christi College, Oxford. Actualmente, es director en la Escuela de Matemáticas Bourbaki. www.escuela-bourbaki.com