Fecha: 21 de abril de 2021 a las 2 pm de México (GMT-5).
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Guillermo Basulto. Realizó sus estudios de licenciatura en matemáticas en la Universidad de Guanajuato en 2009 y de maestría en probabilidad y estadística en el CIMAT en 2011. Después obtuvo un doctorado en estadística por la Universidad Estatal de Iowa en 2016 en temas de estadística no paramétrica. Posteriormente hizo un postdoctorado en el Centro de Estadística y Aplicaciones en Evidencia Forense, perteneciente a la Universidad Estatal de Iowa, hasta 2018. Actualmente es científico investigador en el Instituto de Transporte de la Universidad Estatal de Iowa; donde sus tareas incluyen programar, desarrollar modelos estadísticos en transporte y hacer ingeniería de datos.
Título. Evaluación de Señalamientos Viales y Distractores en Zonas de Trabajo de Tráfico
Resumen. Las zonas de trabajo de tráfico son necesarias para mantener las vías vehiculares en buen estado o modificarlas para mejorar el flujo vial. Su presencia dura puede durar desde días hasta meses y presentan riesgos para los conductores y trabajadores, así como potencial daño al equipo de trabajo o a las propiedades que rodean la zona de trabajo. Es por ello crucial entender el efecto que tienen diferentes señalamientos de tránsito y distracciones –como el uso de teléfonos celulares—en el comportamiento de los conductores.
Los datos fueron obtenidos del SHRP2 Naturalistic Driving Study (NDS). El NDS fue un proyecto para obtener datos que permitieran entender el comportamiento de conductores bajo diferentes circunstancias. Para este proyecto se reclutaron más de 2 mil participantes en 6 diferentes ciudades de Estados Unidos y requirió la instalación de cámaras frontales, traseras e interiores, así como equipo de seguimiento GPS.
Tres modelos resultaron de este proyecto: para la reacción en colas en zonas de trabajo; la evaluación de perfiles de velocidad en zonas de trabajo, y el cambio de velocidad alrededor de señalamientos viales. En esta charla vamos a explicar cómo se extrajeron y procesaron los datos del SHRP2 NDS para estos modelos y las conclusiones derivadas de dichos modelos.
Maite Fernández Unzueta. Estudió la carrera de matemáticas en la Universidad de Barcelona y el doctorado en Ciencias con orientación en Matemáticas Básicas en CIMAT, siendo egresada de la primera generación, en 1998. Recibió el Premio Weizmann de la Academia Mexicana de Ciencias a las mejores tesis doctorales en Ciencias Exactas en el año 2000. Es investigadora en el CIMAT desde septiembre de 1998. Ha sido profesora visitante en el Instituto Fields de Canadá y en la Universidad Politécnica de Valencia, en España. Su área de investigación dentro del Análisis Funcional es el estudio de las transformaciones no lineales entre espacios de Banach. Ha dirigido 3 tesis doctorales en el posgrado del CIMAT.
Titulo. Lo multilineal desde lo métrico
Resumen. En esta plática expondremos la estrategia que hemos introducido para estudiar las transformaciones multilineales entre espacios de Banach. La estrategia consiste, fundamentalmente, en asociar a cada operador multilineal una transformación con dominio en un cierto espacio métrico, que llamamos el cono de Segre. Este nuevo contexto proporciona una perspectiva geométrica para abordar la generalización al caso multilineal de propiedades lineales. Veremos algunos ejemplos de ideales generalizados siguiendo este procedimiento y, si el tiempo lo permite, veremos que en estos ejemplos la noción es consistente con la teoría de los operadores Lipschitz entre espacios métricos.