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Matemáticas para detectar noticias falsas en Twitter

Los investigadores Miguel Molina Solana y Juan Gómez Romero, del departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada (UGR), junto a varios colaboradores del Imperial College de Londres, han presentado un estudio sobre el uso de técnicas de inteligencia artificial para detectar noticias falsas en Twitter.

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Access, analiza matemáticamente qué características presentan los tuits que contienen información falsa, y propone un sistema informático para su detección.

En el estudio los investigadores emplearon, aparte del contenido del tuit, los datos disponibles sobre el mismo y sobre su autor (esto es, los metadatos), como el número de seguidores en el momento de publicar, la fecha de registro en la red social o la cantidad de mayúsculas e iconos utilizados.

Estas características pueden usarse para ayudar en la identificación automática de noticias potencialmente falsas.

El trabajo utiliza datos de Twitter sobre las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos recopilados por los autores. Los hallazgos de la investigación han sido presentados en la conferencia Truth and Trust Online (TTO), celebrada en Londres.

Leer más:

https://www.agenciasinc.es/Noticias/Matematicas-para-detectar-noticias-falsas-en-Twitter

Enlace al artículo completo:

https://ieeexplore.ieee.org/document/8819953

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Las matemáticas dicen que Bella Hadid es la mujer con la cara más perfecta

Las matemáticas han determinado que Bella Hadid es la mujer con la cara más perfecta del mundo. Según un estudio basado en los cálculos que utilizaban los antiguos griegos, el rostro de la modelo es el que más se acerca a la perfección.

El parámetro en el que se ha basado el grupo de científicos es el de la Relación Dorada de los estándares de belleza Phi, un concepto que ya fue empleado por artistas como Miguel Ángel y Leonardo da Vinci y que se rige por unos cálculos matemáticos que consiguen definir en números lo que sería la belleza.

La modelo obtuvo una puntuación del 94,35% de perfección. Le siguen Beyoncé, con un 92,44% de perfección y Amber Heard, que llegó al 91,85%.

Fuente:

https://elpais.com/elpais/2019/10/17/gente/1571311051_791747.html

Matemáticos rusos logran con un nuevo teorema simplificar la teoría de colas

La teoría de colas es el estudio matemático de las colas o líneas de espera de un sistema. Es muy útil para modelar procesos como la llegada de datos a una cola en ciencias de la computación, la congestión en una red informática o de telecomunicación, o la implementación de una cadena productiva en la ingeniería industrial.

Matemáticos rusos han encontrado ahora un modo de simplificar la solución de problemas de ese tipo en la teoría de colas. Los resultados se publican en la revista Probability in the Engineering and Informational Sciences.

Los modelos de la teoría de colas se dividen en dos partes. La primera se centra en una tienda imaginaria en la que se encuentran diferentes recursos, por ejemplo, productos. La segunda parte refleja la cantidad de recursos-productos que se compran en este momento.

En matemáticas, la cola se describe como un proceso aleatorio: el comportamiento de todo el modelo se presenta como un sistema regido por ecuaciones probabilísticas.

En la modelación se tienen en cuenta sistemas en los que se puedan encontrar soluciones alternativas, entre ellas una solución especial que es la forma multiplicativa.

El matemático de la Universidad de la Amistad de los Pueblos de Rusia (Universidad RUDN), Konstantín Samúylov, catedrático y director del Instituto de Matemáticas Aplicadas y Telecomunicaciones, introdujo una variante en el modelo más común de la teoría de colas: los valores de la cola pueden ser también negativos.

Samúylov pudo descubrir las condiciones que se producen cuando las soluciones del modelo son multiplicativas.

Cada solución de ecuaciones probabilísticas en la teoría de colas está relacionada con la función de unas variables que denominan la densidad de distribución estacionaria.

Los investigadores señalan que la solución es multiplicativa, siempre y cuando esta función se presente en forma del producto de funciones, cada una de la cual depende de una variable. Por ejemplo, la función f(x, y) = xy es multiplicativa ya que se presenta como el producto de x y y.

Los resultados obtenidos serán útiles en la industria y en la modelación de problemas en el sector de servicios y servirán para el cálculo de las redes altamente cargadas.

Leer más:

https://invdes.com.mx/ciencia-ms/matematicos-rusos-logran-con-un-nuevo-teorema-simplificar-la-teoria-de-colas/

La comunidad matemática pide garantizar el relevo generacional

Una parte importante de la comunidad matemática española, autoridades académicas y del ámbito científico y tecnológico se dieron cita a principios de mes en la ceremonia de entrega de los Premios RSME-Fundación BBVA.

Francisco Marcellán, presidente de la RSME, Francisco, destacó la importancia de garantizar un relevo generacional en el que los jóvenes deben asumir un mayor protagonismo de cara a mejorar la actividad matemática en nuestro país y su proyección internacional.

Rafael Pardo, director de la Fundación BBVA, resaltó que las matemáticas son el lenguaje de la ciencia y del conocimiento y de la acción racional en cualquiera de sus formas. Por ello, apuntó que la difusión del pensamiento matemático y la proyección de la ciencia a la sociedad pueden tener una enorme trascendencia para conquistar nuevos espacios para la racionalidad, la evidencia y el orden formal.

Se entregaron los Premios Vicent Caselles, que nacieron en 2015 con el objetivo de apoyar y estimular a los jóvenes que desarrollan su labor en el campo de la investigación matemática. Los premiados en esta edición han sido Daniel Álvarez Gavela, María Ángeles García Ferrero, Xavier García Martínez, Umberto Martínez Peñas, Carlos Mudarra Díaz-Malaguilla, y Marithania Silvero Casanova.

En el mismo acto, se hizo entrega del Premio José Luis Rubio de Francia de la RSME, uno de los más prestigiosos de España en el campo de las matemáticas, a Joaquim Serra Montolí.

Fuente:

https://www.ibercampus.es/la-comunidad-matematica-pide-garantizar-el-relevo-generacional–38960.htm

Matemáticas para Todos: niños de Ica (Perú) aprenden como jugando

El programa educativo Matemáticas para Todos (MPT), implementado hace 13 años para mejorar la enseñanza y aprendizaje de esta materia, ha beneficiado a casi 20.000 escolares y más 702 docentes de 18 colegios públicos de la ciudad de Ica, en el Perú.

La primera etapa de la implementación del programa consistió en la entrega de recursos educativos y talleres de interaprendizaje a los colegios de Ica. En la segunda etapa se incorporó la consultoría educativa personalizada a los docentes para valorar su rendimiento y brindarles asesoría.

Gracias al programa, las matemáticas son más atractivas para los estudiantes, les divierte y la aplican en situaciones reales.

En su tercera etapa también ha permitido que los ejecutivos de Agrokasa tengan un mayor acercamiento a los padres de familia de estos colegios.

Leer más:

https://andina.pe/agencia/noticia-matematicas-para-todos-ninos-ica-aprenden-como-jugando-769584.aspx

Ecuaciones de Einstein son fundamento de la teoría de los agujeros negros, pero él negaba que existiesen

La ciencia deja a veces una herencia que desborda la imaginación y las intenciones de sus creadores. Un ejemplo está en los primeros pasos de la teoría de los agujeros negros, y particularmente el papel que en ella tuvo Albert Einstein. En 1939, publicó en la revista Annals of Mathematics un artículo de título intimidatorio: Sobre un sistema estacionario con simetría esférica formado por muchas masas gravitatorias, en el que se proponía demostrar la imposibilidad de los agujeros negros, objetos celestes de tal densidad que su gravedad provoca que ni la luz pueda escapar de ellos.

Einstein usó su propia teoría de la relatividad general, que empleamos hoy para concluir que los agujeros negros no solo son posibles, sino que constituyen el fin inevitable de numerosos astros.

La creación de la estadística cuántica le fue inspirada a Einstein por una carta que recibió en 1924 de Satyendra Nath Bose, un físico indio por entonces desconocido y que venía acompañada de un artículo que Bose había enviado a una revista científica británica pero que había sido rechazado. Tras leer el manuscrito, Einstein lo tradujo al alemán e hizo lo necesario para que se publicara en Zeitschrift für Physik.

Durante veinte años, el alemán había estado debatiéndose para entender la naturaleza de la radiación electromagnética. A principios del siglo XX, Max Planck había descubierto la expresión matemática que describía las variaciones de intensidad de las distintas longitudes de onda presentes en ese tipo de radiación, llamada «de cuerpo negro». La forma de dicho espectro resultaba no depender del material de las paredes ni de otros detalles, sino tan solo de la temperatura de la radiación.

Fuente:

https://invdes.com.mx/ciencia-ms/ecuaciones-de-einstein-son-fundamento-de-la-teoria-de-los-agujeros-negros-pero-el-negaba-que-existiesen/

Los datos matemáticos del cambio climático

Aunque la mayoría de los científicos ven evidencias sólidas del cambio climático, no existe un acuerdo total sobre su importancia o su impacto en el futuro. Las matemáticas pueden ayudarnos a tratar ciertos puntos cruciales del debate, y el primer paso es analizar los datos disponibles.

Las tres últimas décadas han sido las más cálidas y la temperatura media registrada de la Tierra ha aumentado un grado centígrado, desde que comenzaron los registros (con la creación de la Oficina Meteorológica del Reino Unido en 1850). Esta variación aumenta significativamente la probabilidad de temperaturas extremas y eventos meteorológicos relacionados, como mayores lluvias.

Este gráfico muestra la típica distribución estadística de temperaturas, que sigue una campana de Gauss, con el centro en el valor medio. La porción en el extremo derecho es la cola de la distribución y el área debajo de la cola muestra la probabilidad de una temperatura caliente. La curva de la derecha representa lo que sucede si aumenta la temperatura media: se desplaza toda la curva hacia la derecha.

Otra consecuencia del calentamiento global ha sido el deshielo del Ártico. Existen pruebas claras de ello gracias al satélite del Centro Nacional de Datos de Nieve y Hielo de la NASA, que monitorea la extensión del hielo marino en el verano ártico desde 1979. En 36 años, se han perdido unos 2,5 millones de kilómetros cuadrados de superficie.

El Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (IPCC), considera, en base a modelos computacionales, que una de las razones principales es el aumento del dióxido de carbono. Desde luego, sabemos que el nivel de dióxido de carbono ha aumentado rápidamente.

No obstante, la relación entre la variación del nivel del dióxido de carbono y los cambios de temperatura de la Tierra crea mucha polémica, y es la base de las recomendaciones del IPCC sobre la necesidad de una “economía baja en carbono”.

Fuente:

https://elpais.com/elpais/2019/09/27/ciencia/1569576061_002716.html

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