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PID2021-123733NB-I00

Financiado

MODELOS ESTOCASTICOS Y DETERMINISTAS. APLICACIONES EN BIOCIENCIAS.

ESTE PROYECTO SE ENMARCA EN EL CAMPO DE LA MODELIZACION MATEMATICA USANDO TANTO MODELOS ESTOCASTICOS COMO DETERMINISTAS CON APLICACIONES A DISTINTOS CAMPOS DE LA BIOLOGIA, LA BIOMEDICINA Y LAS CIENCIAS SOCIALES. SE TRATA DE UNA CO... ver más

01/01/2021

UAB

120K€

Presupuesto del proyecto: 120K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT AUTÒNOMA DE BARCELONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1266

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT AUTÒNOMA DE BARCELONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1266

Presupuesto del proyecto 120K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE ENMARCA EN EL CAMPO DE LA MODELIZACION MATEMATICA USANDO TANTO MODELOS ESTOCASTICOS COMO DETERMINISTAS CON APLICACIONES A DISTINTOS CAMPOS DE LA BIOLOGIA, LA BIOMEDICINA Y LAS CIENCIAS SOCIALES. SE TRATA DE UNA CONTINUACION NATURAL DE DOS PROYECTOS ANTERIORES QUE HAN CONVERGIDO PARA ABORDAR NUEVOS RETOS CIENTIFICOS. POR UN LADO EL GRUPO DE MODELOS ESTOCASTICOS Y APLICACIONES DE LA UAB, EN EL QUE PARTICIPAN TAMBIEN INVESTIGADORES DE LA UB Y, POR OTRO LADO, EL GRUPO DE MODELIZACION MATEMATICA, BIOLOGIA TEORICA Y DINAMICA DE POBLACIONES DE LA UAB, QUE ESTA FORMADO TAMBIEN POR INVESTIGADORES DE LA UDG. TRADICIONALMENTE SE HAN EMPLEADO MODELOS MATEMATICOS DETERMINISTAS PARA ESTUDIAR PROBLEMAS DE DINAMICA DE POBLACIONES, COMO PUEDE SER, POR EJEMPLO, LA PROPAGACION DE UNA ENFERMEDAD. SIN EMBARGO, A MENUDO NO SE PUEDE IGNORAR LA PROBABILIDAD DE TRANSMISION DE LA ENFERMEDAD, QUE ALGUNOS FENOMENOS SON GENUINAMENTE ESTOCASTICOS O QUE ES IMPORTANTE ADQUIRIR CONOCIMIENTOS SOBRE LA INCERTIDUMBRE DE UNA ESTIMACION. POR ELLO DESDE EL PUNTO DE VISTA DE LAS APLICACIONES A SITUACIONES REALES RESULTA INTERESANTE ENRIQUECER LOS MODELOS MATEMATICOS USANDO TECNICAS ESTOCASTICAS. ASI PUES, LOS DOS GRUPOS SE COMPLEMENTAN Y LA FUSION EN UN UNICO PROYECTO NOS PERMITIRA ABORDAR MEJOR ALGUNOS PROBLEMAS COMPLEJOS ANALIZANDO AMBAS DIMENSIONES, LA DETERMINISTA Y LA ESTOCASTICA. DISPONEMOS YA DE EXPERIENCIA CONJUNTA, YA QUE EN LOS ULTIMOS AÑOS HEMOS COLABORADO EN EL ESTUDIO DE MODELOS DE TERAPIA CON BACTERIOFAGOS Y TAMBIEN EN LA EDICION DEL LIBRO MATEMATICAS Y EPIDEMIAS. HEMOS ESTRUCTURADO EL PROYECTO EN TRES GRANDES BLOQUES QUE TIENEN MUCHAS INTERCONEXIONES ENTRE ELLOS. UNA PRIMERA PARTE SOBRE MODELIZACION MATEMATICA Y DINAMICA DE POBLACIONES. EN ELLA PROYECTAMOS FORMULAR Y ESTUDIAR MODELOS DETERMINISTAS CON FUNDAMENTO ESTOCASTICO DE DINAMICA DE POBLACIONES ESTRUCTURADAS, COMO LA INTERACCION DE POBLACIONES DE BACTERIAS Y BACTERIOFAGOS, LA PROPAGACION DE EPIDEMIAS CON TRANSMISION ASINTOMATICA, LA DINAMICA EVOLUTIVA, ETC., MEDIANTE ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES CON TERMINOS NO LOCALES Y ECUACIONES DE RENOVACION, CON ENFASIS EN LA ESTABILIDAD DE LOS EQUILIBRIOS Y LA APARICION DE BIFURCACIONES Y CICLOS LIMITE. UNA SEGUNDA PARTE DE METODOS DE ANALISIS ESTOCASTICO. EN ELLA SE TRATAN DISTINTOS PROBLEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES EN DERIVADAS PARCIALES ESTOCASTICAS (EDPES), DE CONVERGENCIA CASI SEGURA HACIA PROCESOS GAUSSIANOS Y DE ECUACIONES ESTOCASTICAS CON RETRASO Y CON REFLEXION. FINALMENTE UNA TERCERA PARTE SOBRE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO, EN LA QUE SE ESTUDIAN POR UN LADO PROBLEMAS SOBRE MEDIDAS DE COMPORTAMIENTO Y APLICACIONES A BASES DE DATOS REALES Y POR OTRO LADO REDES NEURONALES CON PROCESOS GAUSSIANOS. LOS MIEMBROS DEL EQUIPO DE INVESTIGACION Y SUS COLABORADORES TENEMOS UNA AMPLIA EXPERIENCIA EN LOS TEMAS RELACIONADOS CON ESTA PROPUESTA. CUACIONES DIFERENCIALES ESTOCASTICAS\MODELOS DE EPIDEMIOLOGIA\NUMERO REPRODUCTIVO\DINAMICA DE POBLACIONES ESTRUCTURADAS\ECUACIONES DE RENOVACION\ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES\REDES BAYESIANAS\ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES ESTOCA\MODELIZACION ESTOCASTICA\TEOREMAS LIMITE

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