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Coloquio de Exestudiantes

Webinar del 22 de noviembre de 2022

Webinar: Trabajar en la industria

Fecha: 22 de noviembre de 2022 a las 3:00 pm del Centro de México (GMT-5)

Por favor llena este formato para que te enviemos el link de Zoom para asistir a las charlas.

Panelistas:
Marco Ángel Bertani-Økland (EcoOnline Global)
Cristina Gorrostieta Hurtado (Cogito Corp.)
Edgar Said Hernández Sánchez «Limo» (Meta)
Clara Meza (La Parroquia de Veracruz)
Lilia Karen Rivera (Banco Azteca)

Moderador: Rodolfo Ríos-Zertuche (LAAS-CNRS / ANITI)

En esta mesa redonda hablaremos sobre las oportunidades de empleo que hay para los egresados de CIMAT/DEMAT en la industria, tanto en México como en el extranjero, y cómo acceder a ellas. Los panelistas compartirán su experiencia de primera mano, y los asistentes podrán hacer las preguntas que deseen.

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Charlas del 8 de noviembre de 2022

Fecha: 8 de noviembre de 2022 a las 4 pm del Centro de México (GMT-5)

Por Zoom

Eloísa Díaz Francés. Nació en la Ciudad de México en 1962. Estudió la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas (1981-1985) en el ITAM, la Maestría en Estadística en el IIMAS/UNAM (1988-1992), ambos en la Ciudad de México, y el Doctorado en Estadística del CIMAT (1993-1998) en Guanajuato.  Antes de entrar a la licenciatura trabajó como revisora de traducciones de inglés a español en la Editorial Limusa y posteriormente al finalizar la licenciatura trabajó en planeación estratégica de mercadotecnia en Procter & Gamble de México. Allí, una parte de su trabajo fue proponer cambiar y modernizar el método de muestreo para las encuestas de opinión, el cual acabó resultando ser muy efectivo y se sigue usando en esa empresa a la fecha. También le tocó coordinar el lanzamiento al mercado nacional del champú anticaspa Head & Shoulders en 1988.

En el ámbito académico entró a trabajar en el IIMAS en 1988 dando apoyo estadístico a los investigadores del departamento de Modelación Matemática de Sistemas Sociales a la par que estudiaba la maestría en Estadística. Al finalizar la maestría en 1992, comenzó a trabajar para el CIMAT como técnico académico realizando análisis estadísticos como parte de un proyecto conjunto con PEMEX para estudiar la calidad del aire de la Ciudad de México. En 1993 inició su doctorado en el CIMAT contando con el apoyo de Cátedras del Conacyt y trabajando bajo al supervisión del Prof. David A. Sprott (investigador de la Universidad de Waterloo, Canadá y del CIMAT) quien a su vez comenzó a ser profesor adjunto al CIMAT ese mismo año. Tras finalizar su doctorado en 1998 se incorporó como investigadora al Area de Probabilidad y Estadística del CIMAT. Su doctorado resultó ser el primero en ser otorgado por una institución mexicana (el CIMAT) en el área de estadística. Actualmente pertenece al Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel 2.

Al momento, le interesa la modelación estadística hecha a la medida para describir fenómenos aleatorios que surgen en aplicaciones variadas en Biología, Medicina, Medio Ambiente, Teoría de Colas y Teoría de Valores Extremos. También le entusiasma transmitir estas ideas prácticas y efectivas a nuevas generaciones de matemáticos jóvenes quienes puedan seguirlas divulgando y desarrollando.

Título. Simplificando las inferencias de una media

Resumen. En muchas situaciones se registran observaciones de un fenómeno aleatorio de interés y en particular se necesita estimar el valor esperado o la media de la distribución que las rige. Para muchos fenómenos, la distribución Normal o la Lognormal describe bien su comportamiento aleatorio. Para otros fenómenos aleatorios que se distribuyen con colas pesadas, la distribución Gamma suele explicarlos bien. En esta plática se presentarán algunas propuestas de inferencia estadística que logran simplificar substancialmente la estimación de la media y escala de una distribución normal así como de la media de una Gamma. 

Malors Emilio Espinosa Lara. Participó en la Olimpiada Internacional de Matemáticas. Estudió la licenciatura en CIMAT-DEMAT. Hizo su tesis en geometría spin con Rafael Herrera en 2014 y se le otorgó la medalla Sotero Prieto. Se graduó del doctorado en la Universidad de Toronto en abril de 2022 y su tesis, realizada bajo la supervisión de James Arthur, se enfocó el programa de Langlands. Es posdoctorante en la Universidad de Toronto.

Título. Cuenta cuentos.

Resumen. En esta plática intentaré contarles mi paso por la matemática hasta ahora y cómo la vida adulta, los demonios y el arte nos alcanzan a todos en el trayecto. 

Comic enviado por Malors Espinosa.
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Webinar del 11 de octubre de 2022

Cómo aprovechar un congreso de matemáticas al máximo

Martes 11 de octubre de 2022, 2:30 pm

Por Zoom

Panelistas:
Mario Díaz Torres (IIMAS)
Fernando Galaz García (Durham University) 
Raquel Perales Aguilar (CONACYT-IMATE Oaxaca) 
Jesús Rodríguez Viorato (CONACYT-CIMAT) 

Moderadora: Sarai Hernández (IMATE)

En esta mesa redonda trataremos los siguientes temas: cómo conseguir el dinero para asistir y para organizar un congreso, cómo obtener invitaciones a dar charlas, consejos para dar charlas, entre otros.

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Charlas del 27 de septiembre de 2022

Fecha: 27 de septiembre de 2022 a las 2 pm del Centro de México (GMT-5)

Por Zoom

Airam Aseret Blancas Benítez. Estudió la licenciatura en matemáticas en la Universidad Autónoma de Sinaloa, y el posgrado con especialidad en Probabilidad y Estadística en CIMAT. De 2016 a 2018, fue becada por el CONACyT para realizar un postdoctorado en la Universidad Goethe-Frankfurt en Alemania, dentro del grupo de trabajo del Prof. Anton Wakolbinger. Después realizó una estancia postdoctoral en la Universidad de Stanford bajo la dirección de Noah Rosenberg y Julia Palacios. Desde Agosto de 2020 es profesora de tiempo completo del Departamento de Estadística del ITAM.  Le interesa el desarrollo de la teoría de probabilidad y procesos estocásticos con el objetivo de modelar la dinámica de poblaciones bajo diferentes fuerzas evolutivas.

Título. Genealogías asociadas árboles evolutivos

Resumen. En biología evolutiva se han utilizado, desde hace ya varios años, modelos estocásticos que generan dos tipos de árboles genealógicos: Galton Watson y coalescencia. Los primeros se generan de datos fósiles y buscan estudiar características macroscópicas de una población, tales como su origen y extinción. Los segundos se usan en genética de poblaciones para describir la genealogía de una población para la cual se tienen datos moleculares de individuos en el presente.

En esta plática presentamos los árboles de coalescencia y de Galton-Watson. Más aún, definimos un modelo probabilista que describe la genealogía de una población donde la distribución de los descendientes varía a lo largo de las generaciones.

Héctor Juárez Pérez. Pronto tendremos más información.

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Webinar del 13 de septiembre de 2022

Webinar de Solicitudes a Posgrados en Europa

Martes 13 de septiembre, 2 pm del centro de México

Por Zoom

Panelistas:
Gabriel Araujo (Universidad de Liverpool)
Octavio Arizmendi (CIMAT)
Catia Barón (D-Wave Systems, Inc.)
Marco Flores (Universidad Humboldt de Berlin)
Ana Lucía García Pulido (Universidad de Liverpool)

Moderadora: Imelda Flores.

Mesa redonda para orientar a los estudiantes que se estén preparando para hacer sus solicitudes de posgrado en Europa. Entre otros temas, se tratarán: las cartas de recomendación, el statement of purpose, y las becas.

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Charlas del 30 de agosto de 2022

Fecha: 30 de agosto de 2022 a las 10 am del Centro de México (GMT-5)

Por Zoom

Carolina Euán obtuvo la licenciatura en Matemáticas en la Universidad de Yucatan en 2010, la Maestría en Ciencias con Especialidad en Probabilidad y Estadistica en CIMAT en 2012, y el Doctorado en Ciencias con Orientación en Probabilidad y Estadistica en CIMAT en 2016. Realizó una estancia Post-doctoral en King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) en Arabia Saudita en el periodo 2016-2020. Actualmente, Carolina es Lecturer en la Universidad de Lancaster, Reino Unido. Sus áreas de interés de investigación son motivadas principalmente por la aplicación de modelos estadísticos en datos ambientales y en neurociencia.

Título: Modelos estadísticos para procesos espacio-temporales

Resumen: Los modelos estadísticos para analizar datos espaciales han sido desarrollados desde los años 50’s, siendo principalmente motivados por el estudio de procesos de Poisson (cuya aplicación mas reciente es en estudios de epidemiología). En la actualidad, los datos observados además de tener una referencia espacial pueden ser capturados en distintos periodos de tiempo, dando iniciativa a lo que se conoce como procesos espacio temporales. En este charla, discutiremos algunos conceptos claves de esta rama de la estadística como procesos Gaussianos y funciones de covarianza. Como motivación usaremos como caso de estudio datos de contaminantes en la ciudad de México.  

Román Aranda. Actualmente es profesor visitante en la Universidad de Binghamton (SUNY). Estudió la licenciatura en matemáticas en la Universidad de Guanajuato del 2011 al 2016 y su tesis fue dirigida por Enrique Ramirez y Mario Eudave-Muñoz. De 2016 a 2021, realizó sus estudios doctorales en la Universidad de Iowa bajo la asesoría de Maggy Tomova. Su investigación es en el área de topología de bajas dimensiones. En particular, Román estudia problemas de dimensión cuatro a través de ideas de nudos y 3-variedades.

Título: Trisecciones en dimensión cuatro.

Resumen: En 2012 D. Gay y R. Kirby probaron que toda 4-variedad cerrada M puede descomponerse en tres pedazos simples cuya triple intersección es una superficie cerrada de género g. Dicha descomposición se conoce como una trisección. La teoría de trisecciones reduce problemas de dimensión cuatro al estudio de curvas en superficies, caminos en ciertos complejos simpliciales, o enlaces en descomposiciones de Heegaard de 3-variedades simples. En otras palabras, las trisecciones permiten el uso de teoremas sobre dimensiones dos y tres en problemas de dimensión cuatro. En los últimos años, mucho trabajo se ha hecho para desarrollar la teoría.
El plan de esta plática es introducir a las trisecciones de 4-variedades, enunciar algunos de los teoremas más relevantes y explicar las preguntas y desafíos de la cuarta dimensión. La plática será lo más autocontenida posible por lo que no se espera conocimiento específico de topología de dimensiones bajas.

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Webinar del 16 de agosto de 2022

Webinar de Solicitudes al Doctorado en Estados Unidos

Martes 16 de agosto, 4 pm del centro de México

Por Zoom

Panelistas:
Luis Aceves González (Texas A&M University)
Erik Amézquita (Michigan State University)
Javier Chavez Domínguez (University of Oklahoma)
Carmen Galaz García (University of California, Santa Barbara)
Alicia Prieto Langarica (Youngstown State University)

Moderadora: Imelda Flores (Econometrica, Inc.)

Mesa redonda para orientar a los estudiantes que se estén preparando para hacer sus solicitudes de posgrado en Estados Unidos. Entre otros temas, se tratarán: las cartas de recomendación, el statement of purpose, las becas, y los exámenes estandarizados. 

Recursos asociados a este webinar

Atención: Hay muy pocas fechas para hacer los GRE Subject Tests cada año.

La siguiente presentación propone un calendario en las diapositivas 9 y 10:

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Charlas del 18 de mayo de 2022

Fecha: 18 de mayo de 2022 a las 2 pm del Centro de México (GMT-5)

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Ana Lucía Garcia Pulido estudió la licenciatura en la Universidad de Guanajuato y CIMAT. Realizó estudios doctorales en el área de topología algebraica en la Universidad de Warwick. Estuvo dos años como investigadora de postdoctoral en CIMAT. En la actualidad trabaja como investigadora en la Universidad de Liverpool y forma parte del Centro de Análisis Topológico de Datos del Reino Unido. Su investigación incluye matemáticas puras (topología algebraica, geometría, álgebras de Lie) y aplicadas (análisis topológico de datos, geometría discreta y aprendizaje máquina).

Título: Sobre la geometría del espacio de códigos persistentes

Resumen: El espacio de códigos persistentes, equipado con la métrica bottleneck, es un objeto central de estudio en el análisis topológico de datos. Recientemente, ha habido mucho interés por describir este espacio como espacio topológico. En esta charla, presentaremos una descripción, que fortalece a las existentes, en la que estudiamos el espacio de códigos persistentes como espacio métrico. En particular, mostraremos que el espacio de códigos persistentes es una imagen bi-Lipschitz de un subconjunto del espacio Euclidiano. Este trabajo es en conjunto con David Bate.

Fernando Galaz García cursó la licenciatura en matemáticas de 1998 a 2003, en la Universidad de Guanajuato, en el programa ofrecido en conjunto con el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT). Su tesis de licenciatura, dirigida por Jimmy Petean, recibió una mención honorífica en el Premio Sotero Prieto de la Sociedad Matemática Mexicana. Se doctoró en 2009 en Estados Unidos, en la University of Maryland, College Park, bajo la supervisión de Karsten Grove, pasando los últimos dos años de sus estudios  en la University of Notre Dame. Tras realizar una breve estancia postdoctoral en el Instituto de Matemáticas de la UNAM, Unidad Cuernavaca, en donde colaboró con Catherine Searle, en el otoño de 2009 se incorporó como investigador posdoctoral al grupo de trabajo de Burkhard Wilking, en la Westfälische Wilhelms-Universität Münster,  en donde permaneció hasta 2014. Posteriormente, formó parte del grupo de trabajo de Wilderich Tuschmann en el Karlsruher Institut für Technologie (KIT),
en donde obtuvo la Habilitación en 2017. De 2018 a 2019 fue investigador principal financiado por la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), pasando el semestre de verano de 2018 como profesor interino en la Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, donde formó parte del grupo de trabajo de Ursula Hamenstädt. Ha sido profesor invitado en la Universidad Autónoma de Madrid, en España, y en la Shanghai Jiao Tong University, en China. En 2010 inició, junto con Noé Bárcenas y Mónica Moreno, las reuniones de Matemáticos Mexicanos en el Mundo, las cuales continúan realizándose cada dos años. Desde 2019 es profesor asistente en la Durham University, en el Reino Unido.

Título: Un vistazo a la geometría y topología de las variedades riemannianas con curvatura seccional no negativa

Resumen: A pesar de haber existido desde el advenimiento de la geometría riemanniana, las variedades con curvatura seccional no negativa siguen escondiendo muchos misterios. En esta charla daré, primero, una visión general de los resultados de construcción, estructura y clasificación para tales variedades. Luego discutiré algunos resultados topológicos motivados por dos conjeturas centrales en el área: la conjetura de Bott, que afirma que una variedad riemanniana cerrada, simplemente conexa y de curvatura no negativa debe ser racionalmente elíptica, y la conjetura del alma doble de Grove, que afirma que toda variedad riemanniana cerrada y simplemente conexa de curvatura seccional no negativa se descompone como la unión de dos haces de discos.

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Charlas del 6 de abril de 2022

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Lilia Karen Rivera Escovar obtuvo el grado de Maestra en Ciencias con Especialidad en Probabilidad y Estadística en el CIMAT, Guanajuato, México. Estudió Actuaría y también obtuvo estudios en la carrera de Matemáticas en la Facultad de Ciencias UNAM. Cuenta con diversos diplomados, algunos de ellos son Machine Learning: Tecnología en la Toma de Decisiones por parte del MIT, así como el Programa de Desarrollo Directivo en Data Science y Big Data impartido por la Bolsa Mexicana de Valores en conjunto con AFI-Escuela de Finanzas. Se ha desempeñado como docente en la Facultad de Ciencias de la UNAM y en la Facultad de Ciencias Actuariales de la Universidad Anáhuac. De igual forma ha participado como profesora en diplomados y cursos de extensión, el último de ellos impartido en el CENACE. Directora de proyectos de titulación como “Detección de Fraudes para Tarjetas de Crédito”, “El Lenguaje de los sentimientos en las compras”, “Análisis de Componentes Principales en el Caso Dow Jones”, entre otros. Expositora en diversos coloquios y foros, algunos son el “Foro Nacional de Estadística” y el “Coloquio Virtual Estudiantil de Ciencia de Datos IIMAS”. Ha laborado en el sector privado como consultora externa enfocada en proyectos de retail para diferentes PyMES, así como Risk Modeling Analyst donde sus principales funciones se concentraban en evaluar y generar modelos de score así como revisar su implementación. También ha desempeñado el cargo de Gerente de Analítica en Grupo Financiero Banorte participando en proyectos relacionados con Experiencia del Cliente, Banca PyME, Banca Digital y Fraude. Actualmente labora como Gerente Senior de Analítica en Estrategia de Datos en el área de Cobranza, Crédito y Comercio para Banco Azteca, donde su función principal se concentra en generar análisis cuantitativos y cualitativos que permitan la pronta y óptima toma de decisiones para diversas áreas del banco y otras empresas de Grupo Salinas, con la finalidad de generar directrices de negocio que permitan el entendimiento del cliente para llegar a la hiperpersonalización de servicios.

Titulo: La ventaja de ser Markoviano


Resumen: Frecuentemente la naturaleza humana presenta comportamientos que pudieran parecer “aleatorios” y que en efecto sí lo son. No obstante, dentro de la aleatoriedad hay cierta “consistencia” principalmente cuando hablamos de compras, gustos u opiniones. Entonces, la pregunta natural que surge es ¿cómo puedo capturar esta “pequeña consistencia”?. Una forma útil de estudiar estos comportamientos es con una vista Markoviana, y es en este punto donde las Cadenas de Markov serán nuestro caballito de batalla. Gracias a esta metodología podremos determinar probabilidades de fuga para clientes, fidelidad a una marca, generar recomendaciones, entre muchas otras cosas interesantes que abordaremos en esta plática.

Juan Miguel Ruiz estudió la licenciatura en Física en la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Baja California. De 2003 a 2005 estudió la maestría en Matemáticas Básicas en CIMAT y más tarde, de 2006 a 2010, realizó el doctorado bajo la orientación del Dr. Jimmy Petean. De 2010 a 2012 llevó a cabo una estancia posdoctoral en el IMPA, en Rio de Janeiro. Actualmente es profesor investigador de la ENES, Unidad León. Sus áreas de interés son el análisis geométrico y el problema de Yamabe.  

Título: Multiplicidad de soluciones para la ecuación de Yamabe.

Resumen: En esta plática hablaremos acerca de multiplicidad de soluciones para la ecuación de Yamabe en productos alabeados. En particular, construimos caminos de métricas de productos alabeados, con curvatura escalar constante, que exhiben dicha multiplicidad. Utilizamos técnicas de teoría de bifurcación junto con teoría espectral de productos alabeados para tales construcciones.

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Charlas del 23 de marzo de 2022

Fecha: 23 de marzo de 2022 a las 4 pm del Centro de México (GMT-6)

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Hugo Torres estudió la licenciatura en Matemáticas en la facultad de ciencias de la Universidad de Colima. Del 2007 al 2009 estudió la maestría en el Centro de Investigación en Matemáticas. En el año 2009-2010, impartió clases en la facultad de ciencias de la Universidad de Colima. Del 2011-2015 estudió el Doctorado en el CIMAT bajo la dirección de la Dra. Leticia Brambila Paz. Después, hizo una estancia posdoctoral en el Posgrado en Conjunto de Ciencias Matemáticas UNAM-UMSNH con el Dr. Abel Castorena Martínez. Actualmente, se encuentra como Investigador por México en la Universidad Autónoma de Zacatecas. Sus áreas de interés son: los espacios moduli de haces vectoriales estables sobre curvas /superficies proyectivas lisas y la teoría de Brill Noether.

Título: Estratificando el espacio moduli de haces vectoriales estables de rango 2 sobre el plano proyectivo.


Resumen:  En esta plática generalizamos  el invariante de Segre para haces vectoriales sobre superficies algebraicas  y se dará una estratificación del espacio moduli de haces vectoriales estables de rango 2 y clases de chern c_1 y c_2 sobre el plano proyectivo. Utilizando esta estratificación se dará una  aplicación a la teoría de Brill Noether y una demostración del Teorema  Weak-Brill-Noether. Este es un trabajo en conjunto con dos ex-estudiantes de CIMAT:  Leonardo Roa-Leguizamon y Alexis Garcia Zamora.

Valentina Muñoz Porras estudió la Licenciatura en Computación en la Universidad de Guanajuato. Obtuvo la maestría en Ciencias e Ingeniería de la Computación en el IIMAS UNAM y el Doctorado en Ciencias en el Departamento de Matemática Educativa del CINVESTAV. Se especializa en aprovechar las tecnologías para diseñar actividades que permitan a los estudiantes ganar un mejor entendimiento de las matemáticas. Es miembro de Metamorfosis y Técnico Académico Titular en la Coordinación de Divulgación de CIMAT.

Título: MEx. Máquina de expresiones para el sentido de la estructura

Resumen: En esta plática, se presentará MEx, una plataforma web que busca que los usuarios desarrollen un sentido de la estructura en el álgebra escolar. También se presentarán algunas ideas en las áreas de AI y HCI que se están explorando para para agregar nuevas funcionalidades a MEx.