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Un algoritmo matemático predice el día y el nivel en el que un usuario se aburrirá de un videojuego del móvil

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Un grupo de Investigadores de la firma Silicon Studio de Tokio, liderado por África Periáñez, ha desarrollado un modelo matemático que predice el día y nivel en que un usuario va a abandonar un videojuego de móvil.

El modelo, llamado survival ensemble, predice el día exacto en el que un usuario va a dejar de jugar, por qué y en qué nivel del juego. Dentro de cada submodelo, el equipo ha usado además un algoritmo de análisis de supervivencia.

Desde la aparición de los juegos para smartphones, las empresas tienen almacenada mucha información de los usuarios. Por eso, empiezan a ver que tienen que cambiar hacia un modelo de desarrollo basado en datos, sabiendo quiénes son sus jugadores y qué les gusta.

El sistema ha predicho con muy alta precisión quién va a abandonar el juego. Los usuarios que más gastan se ha reducido el abandono en un 5% usando notificaciones personalizadas. Esto ha producido un aumento en las ventas del 15%.

Fuente y más información:

http://www.agenciasinc.es/Noticias/Un-algoritmo-sabe-cuando-te-vas-a-aburrir-de-tu-videojuego-de-movil-favorito

Un modelo matemático para cuantificar los ecosistemas del Mediterráneo

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Un equipo liderado por el Instituto de Ciencias del Mar de Barcelona del CSIC (Consejo Superior de Investigaciones Científicas) ha hecho un estudio con el que ha replicado la dinámica ecológica temporal del ecosistema mediterráneo mediante el desarrollo de un modelo matemático de toda la cuenca.

Para validar el modelo matemático, los científicos han analizado datos anuales de biomasa y captura de varias especies de organismos marinos durante más de sesenta años (1950-2011). Los datos provienen de capturas pesqueras y de artículos científicos.

A lo largo de este tiempo, la biomasa de las principales poblaciones de peces ha disminuido en un 34%. También lo ha hecho la biomasa de los mamíferos marinos –por ejemplo, las focas, un 41%–. En cambio, han aumentado los organismos de tamaño menor que se sitúan en posiciones bajas de la red trófica, como los invertebrados, que han incrementado su biomasa en un 23%.

La mayor reducción de biomasa se ha dado en el Mediterráneo occidental y Adriático (un 50% menos), mientras que la menor reducción se ha producido en el mar Jónico (un 8% menos).

Fuente:

http://www.ecoavant.com/es/notices/2017/03/un-modelo-matematico-para-cuantificar-los-ecosistemas-del-mediterraneo-2995.php

Modelos matemáticos permiten medir comportamientos de las personas ante situaciones de soborno

A través de la Teoría de Juegos se trata de formular un modelo matemático para conocer conductas de personas involucradas en sobornos; lo cual se dio a conocer a estudiantes y catedráticos de la Universidad Autónoma de Aguascalientes (México) durante la conferencia “Modelación de situaciones de soborno utilizando Teoría de Juegos”.

La Teoría de Juegos es el estudio de modelos matemáticos que representan una situación de conflicto, negociación y resolución entre personas, por lo que se puede medir problemas sociales latentes como prácticas de soborno.

En la conferencia mencionada se llegó a la conclusión de que si la persona considera que la multa a pagar es más barata en comparación con el ahorro que cree representar el soborno, no incurriría en un acto de corrupción, sin embargo, si el ahorro es más grande que cumplir el pago de esta infracción, daría el soborno.

Fuente:

http://www.lja.mx/2017/03/modelos-matematicos-permiten-medir-comportamientos-las-personas-ante-situaciones-soborno/

Mediante modelo matemático, mexicano busca proteger especies en peligro de extinción

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Una de las enfermedades más comunes que afectan a carnívoros terrestres como perros, tigres, leones y osos es el distemper o moquillo canino.

Para comprender mejor la enfermedad y optimizar las medidas para su control, un mexicano, estudiante de doctorado en Escocia, en la Universidad de Glasgow, hizo un estudio y un modelo matemático acerca de la transmisión del distemper en los tigres del Amur (Siberia oriental).

Luis Enrique Hernández Castro explicó que durante su trabajo se utilizaron los datos obtenidos de un muestreo a largo plazo de una población amenazada de tigres acerca de sus hábitos alimenticios, comportamiento y forma de reproducirse.

El siguiente paso fue hacer uso de herramientas como ecuaciones diferenciales, funciones y relaciones algebraicas, empleadas para traducir la realidad de los tigres a un lenguaje matemático, que posteriormente se transfirió a terminología de programación computacional en lenguaje “R” y “Ruby”.

Se simuló una vacunación en la población de los tigres y se presentó una reducción en la probabilidad de extinción de un 79 hasta un 40 por ciento, según el escenario de infección.

Uno de los principales objetivos de esta investigación ha sido calcular la transmisión de enfermedades infecciosas causadas por bacterias, virus y parásitos.

Leer más:

http://lajornadasanluis.com.mx/ultimas-publicaciones/medio-las-matematicas-mexicano-busca-proteger-especies-peligro-extincion/

Así ayudaron las matemáticas a calcular la propagación de epidemias

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Durante siglos se desconocieron las causas biológicas y los mecanismos de propagación de las enfermedades contagiosas. Una aportación fundamental fue la del matemático Daniel Bernoulli (1700-1782), cuyo cumpleaños se celebraría ayer, 8 de febrero.

Formuló un modelo epidemiológico para la viruela. Para combatir esta enfermedad, desde principios del siglo XVIII se planteó en Europa la posibilidad de adoptar la inoculación como medida preventiva.

Bernoulli fue profesor de Anatomía y de Matemáticas en la Universidad de Basilea. Sus conocimientos médicos y matemáticos le permitieron proponer un modelo matemático para estimar la propagación de la viruela. Postuló las siguientes hipótesis epidemiológicas: la probabilidad de contraer la viruela (q) es la misma para cada persona; entre quienes enferman de viruela, la probabilidad de morir por su causa (p) es también independiente de la edad; quienes sufren la viruela y la superan, no vuelven a contraerla jamás.

Bernoulli logró una fórmula para describir la transmisión de la enfermedad en una población. Esta fórmula relaciona el número de personas con edad x susceptibles de ser infectadas (S(x)) con el número de personas vivas con esa edad (P(x)). La expresión a la que llegó fue: S(x) / P(x) = 1 / ((1 – p) e^qx + p).

Para calcular la tasa de contagio q, Bernoulli supuso que el número de muertes por viruela representaba 1/13 del total de fallecimientos. Usando las tablas de Halley, dedujo que cabía atribuir a la viruela unas 100 del total de 1300 muertes registradas en dichas tablas. Comparó los valores proporcionados por la fórmula que había obtenido, con p= 1/8 y diversos valores de q, con los datos de personas vivas proporcionados por las mismas tablas, y dedujo así que el mejor ajuste correspondía a q =1/8.

Dedujo que, si la viruela fuera inoculada sin consecuencias, la esperanza media de vida aumentaría unos tres años, aproximadamente el 10% del total, y afirmó que la probabilidad de muerte por inoculación era inferior al 0,5%.

Aunque la Academia de Ciencias de Paris publicó su trabajo en 1760, el método nunca fue adoptado de forma oficial. Pero  a principios del siglo XX resurgió la idea de modelizar matemáticamente la propagación de epidemias.

Leer más:

http://elpais.com/elpais/2017/02/06/ciencia/1486386507_636571.html

Matemático que predijo el fin de la URSS revela el destino de Estados Unidos con Trump

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Johan Galtung, matemático noruego con amplio reconocimiento mundial en estudios de política internacional, predijo la caída de la Unión Soviética once años antes de que se produjera y ahora habla sobre el destino de Estados Unidos con Donald Trump, su próximo presidente, que tomará posesión en pocos días.

Galtung asegura que Estados Unidos sufrirá los efectos de las decisiones económicas de Trump y que dejará de ser la gran potencia mundial hacia 2025.

Sus predicciones se basan en un modelo matemático elaborado a partir del auge y caída de diez imperios históricos que explican las contradicciones que llevaron a su decadencia.

Estos pronósticos tendrán un impacto negativo para los países emergentes, sobre todo México.

Leer más:

http://www.vanguardia.com.mx/articulo/matematico-que-predijo-el-fin-de-la-urss-revela-el-destino-de-eu-con-donald-trump

Profesor de la Universidad Pública de Navarra, premio internacional por un modelo matemático para champiñones

Juan Ignacio Latorre Biel, profesor de la Universidad Pública de Navarra, ha recibido el premio a la mejor contribución científica en el congreso internacional de Simulación de Procesos y Operaciones Alimentarias celebrado en Chipre por un modelo matemático para la producción de champiñones.

El trabajo plantea una metodología innovadora en el sector agroalimentario, basada en un modelo matemático que ayuda a la toma de decisiones en una instalación dedicada al cultivo y la producción del champiñón común. En él  han participado también cinco investigadores de la Universidad de La Rioja: Julio Blanco Fernández, Emilio Jiménez Macías, Francisco Javier Leiva Lázaro, Eduardo Martínez Cámara y Mercedes Pérez de la Parte.

El método consiste en un proceso de optimización para encontrar en un modelo que gestiona estos cultivos la mejor solución a variables introducidas, como las dimensiones de las instalaciones de cultivo, las cantidades de materias primas utilizadas, los parámetros y la duración de las diferentes etapas de producción.

Leer más:

http://www.finanzas.com/noticias/empresas/20161103/profesor-upna-premio-internacional-3512192.html

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