[Todos] Anuncio próximo seminario del IFLP - jueves 24 a las 14:30hs

[María Virginia Manias]

Estimadas/os,



Quedan todas/os invitadas/os al próximo seminario del Ciclo
de Coloquios y Seminarios del IFLP,  a realizarse en modalidad
virtual, el jueves
24 de junio a las 14:30hs.

El mismo estará a cargo del Dr. Andrés Kowalki, investigador del IFLP
perteneciente al Grupo Mecánica Cuántica Multiparticular y Teoría de la
Información, quien hablará sobre "La información extraíble de series de
datos y la pandemia de COVID-19" (al final del mensaje encontrarán un
resumen del tema de la charla)



El link será comunicado en el recordatorio del seminario.


Esperamos contar con su participación.


Cordialmente,

Virginia Manías
Secretaria Científica del IFLP

[image: Seminario Kowalski.jpg]

Resumen de la charla: Desde la introducción del concepto de entropía
informacional, los cuantificadores basados en la Teoría de la Información
han jugado un papel cada vez más fundamental en diversas áreas como
Física, Biología, Medicina, Economía, Sociología, etc. Junto con la
entropía, medidas como la información de Fisher y complejidades
estadísticas, también han resultado herramientas útiles y potentes, en
particular, para el análisis de series temporales y series de datos
independientemente de sus fuentes. Con esta perspectiva abordamos aquí un
estudio informacional de series de datos vinculados a la pandemia de
COVID-19.
La aparición de los primeros casos de infecciones por SARS-CoV2 en Wuhan
(China) y su consiguiente propagación a nivel global, ha afectado nuestro
mundo en diferentes órdenes. A partir de los datos diarios recolectados en
los distintos países, muchos tratamientos matemáticos han intentado
contribuir a la caracterización de esta pandemia. Para dicho propósito
resulta crucial conocer cuál es la información disponible. Investigamos la
información contenida en las series de datos correspondientes a infectados
y a fallecidos por país, usando cuantificadores informacionales como la
entropía de Shannon y la complejidad estadística. Las distribuciones de
probabilidad son extraídas de las series de datos por medio de dos
metodologías: método permutacional de Bandt-Pompe y análisis wavelet.
Nuestros resultados muestran ser compatibles con un proceso altamente
aleatorio.
------------ próxima parte ------------
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