• Logo Biblioteca de la Universidad de Sevilla
  • Páginas

  • Categorías

  • RSS GME RSS

    • Se ha producido un error; es probable que la fuente esté fuera de servicio. Vuelve a intentarlo más tarde.
  • Archivo de MATBUS

  • Comentarios recientes

    Danza y matemáticas… en Danza y matemáticas
    eformacionic en “LaLiga Santander Explic…
    Universidad Nacional… en Universidad Nacional de Costa…
  • Escribe tu dirección de correo electrónico para suscribirte a este blog, y recibir notificaciones de nuevos mensajes por correo.

    Únete a 129 seguidores más

Un modelo matemático afirma que antes del 15 de marzo estaban ya infectados casi 200 leoneses muertos por coronavirus

Según un modelo matemático (con datos hasta el 13 de abril) efectuado por el ingeniero leonés Miguel Ángel Cuervo, más de la tres cuartas parte de los fallecidos en la provincia de León por coronavirus ya estaban contagiados antes de que se declarara el estado de alarma el 14 de marzo. El virus podría haber llegado a León a finales de enero.

La gráfica muestra que el máximo diario de contagios mortales se produjo pocos días antes de que se hiciera efectivo el confinamiento, concretamente el 13 de marzo. Posteriormente a esta fecha y hasta el 15 de marzo ya se estaba manifestando un descenso ligero en las infecciones mortales.

En Castilla y León se obtiene que habrían sufrido la enfermedad un total de 1.061 de los 1.1299 pacientes computados el 13 de abril.

La curva de contagio mortal en Castilla y León muestra que el máximo diario de contagios mortales se produjo pocos días antes de que se aprobara el Decreto de estado de alarma.

Mientras el 11 de marzo en la Comunidad Autónoma solamente se habían detectado 71 casos positivos por coronavirus, en realidad ya se estaba alcanzando el pico máximo diario de contagios mortales con un total acumulado de 868. Esto daría casi 87.000 contagios totales en Castilla y León no detectados.

En toda España, 12.971 personas de las 17.489 oficialmente fallecidas por las complicaciones del coronavirus ese 13 de abril ya podrían haber sido afectadas por la enfermedad antes del 15 de marzo.

El máximo diario de contagios mortales se produjo el 13 de marzo. Posteriormente a esta fecha y hasta el 15 de marzo también descendían ligeramente las infecciones.

Cuervo cree que su modelo tiene una notable precisión, porque al compararlo con los datos de Italia da un resultado muy similar.

Su confianza en las matemáticas le ha dado la posibilidad no sólo de intentar comprender lo que estaba pasando en estos caóticos momentos, sino de explicarlo a los demás en una situación tan confusa.

Fuente y más información:

https://www.ileon.com/actualidad/107335/un-modelo-matematico-afirma-que-antes-del-15-de-marzo-estaban-ya-infectados-casi-200-leoneses-muertos-por-el-covid-19

Chile implementa un sistema de microsimulación matemático para evitar la cuarentena total

Ante la crisis del coronavirus, Chile ha implantado un modelo de microsimulación matemático que evitará que haya un aumento de infectados cuando acabe el confinamiento.

Este método fue elaborado por académicos, estudiantes y profesionales de la Universidad de Chile a partir de un trabajo del Imperial College de Londres. Uno de sus fines principales es buscar un equilibrio entre las medidas de salud y la sociedad y la economía.

Se ha descartado un confinamiento total y sólo se han aislado algunas ciudades o barrios en función del número de contagios.

Según el modelo de microsimulación matemática, en el caso de decretarse la cuarentena total en toda la región, en un mes los casos nuevos de coronavirus desaparecerían. Así, el total acumulado a junio sería de 9.000 contagios.

La cuarentena total, según los chilenos, no sería sostenible en el tiempo. Por eso, realizan cuarentenas por región según los contagios.

Fuente:

https://elintransigente.com/mundo/2020/04/19/segre-en-brasil-el-aislamiento-esta-en-manos-de-gobernadores/

Un modelo matemático permitirá conocer el número real de infectados por coronavirus

Por regla general, se acepta que los infectados por el coronavirus son muchos más de lo que reflejan las cifras. Saber la verdad sobre la cuestión se ha convertido en uno de los mayores desafíos de la epidemia.

El trabajo de Ami Srinivasa Rao, director del Laboratorio de Teoría y Modelado Matemático de la División de Enfermedades Infecciosas en el Colegio Médico de Augusta, en Georgia, y de Steven G. Krantz, profesor de Matemáticas en la Universidad de Washington, ha generado un gran interés.

Publicado en la revista Infection Control and Hospital Epidemiology, Rao y Kranz han llevado a cabo un modelado matemático de la enfermedad y han calculado el número de casos no reportados.

Se fijaron en el número de nuevos casos diarios, por encima de 10 y hasta el primer “pico” reportado, así como en los rangos de fechas para esos picos.

El modelo matemático descubrió que en Italia, uno de los países más afectados, solo se reportó un caso por cada cuatro de los que Rao y Krantz proyectaron. 

En España las cifras son más abultadas: a 19 de marzo se producía un aumento del 27% de infecciones con respecto al día anterior. Lo cual implicaría que hasta el 9 de marzo solo se informaba de un caso de cada 53 posiblemente reales. Y eso se traduce en aproximadamente 87.405 casos y personas no reportadas y que no figuraron en las cifras oficiales.

En China, los investigadores proyectaron dos rangos para el número de casos reportados en comparación de los casos reales: 1 de cada 149 y 1 de cada 1.104, lo que se traduce en un número de casos no reportados que se sitúa en cualquier punto entre los 12 y los 89 millones de personas.

Para Estados Unidos, Rao estima que muy probablemente, el 9 de marzo los casos ya superaban los 90.000.

Leer más:

https://www.abc.es/ciencia/abci-modelo-matematico-permitira-conocer-numero-real-infectados-coronavirus-202004132107_noticia.html

Un modelo matemático puede romper records deportivos

La geometría de las pistas de atletismo puede optimizarse para mejorar resultados deportivos, según un modelo matemático elaborado por investigadores franceses.

Esa optimización permitiría superar el récord alcanzado Usain Bolt en los juegos olímpicos de Pekín: recorrió 200 metros en 19.30 segundos y 100 metros en 9.69 segundos.

El modelo matemático combina la mecánica y la energía, en particular la absorción máxima de oxígeno (VO2max) y la energía anaeróbica, que oxida la glucosa sin necesidad de oxígeno. Estos elementos se integran en un sistema de ecuaciones diferenciales que combinan velocidad, aceleración, fuerza propulsora e impulso neural.

El modelo matemático, creado por Amandine Aftalion y Emmanuel Trélat,  optimiza el esfuerzo para conseguir la mejor carrera.

Además, permite calcular la geometría óptima de una pista y predecir la discrepancia de las marcas alcanzadas de acuerdo al tipo de carril.

Leer más:

https://www.tendencias21.net/Un-modelo-matematico-puede-romper-records-deportivos_a45817.html

Enlace al artículo:

https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.200007

Un modelo matemático calcula los casos reales de coronavirus en cada autonomía

Un equipo de investigadores matemáticos y estadísticos de las universidades Autónoma de BarcelonaPolitécnica de Cataluña y de la Humboldt-Universität zu Berlin está elaborando un modelo para estimar el número real de nuevos casos diarios de personas infectadas por coronavirus.

En 2016, investigadores del Departamento de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Barcelona crearon un método para el análisis de datos subrepresentados en las estadísticas, publicado en Statistics in Medicine y que permite hacer una estimación precisa del número de casos que no se registran oficialmente, con diversas aplicaciones, como el seguimiento del número de casos reales de infecciones por el virus del papiloma humano (VPH), de botulismo o de casos reales de mujeres maltratadas.

Ahora, los investigadores de la Autónoma de Barcelona, con la colaboración del Departamento de Ciencias de la Computación de la Politécnica de Cataluña, de la Humboldt-Universität zu Berlin y del Centro de Investigación Matemática (CRM), están aplicándolo para actualizar diariamente la situación de coronavirus y cuantificar los casos no reportados en el registro oficial de la enfermedad en España.

El análisis está pensado para ser fácilmente reproducible con datos de otros países y se puede usar y ajustar este modelo para predecir el número de casos positivos en un día y dar un intervalo de confianza.

Fuente:

https://innovadores.larazon.es/es/este-modelo-matematico-calcula-los-casos-reales-de-covid-19-en-cada-autonomia/

Un catedrático de la Universidad de Las Palmas crea un modelo matemático sobre la evolución de los contagios del coronavirus

Luis Álvarez León, catedrático de la Universidad de Las Palmas, está elaborando un trabajo en el que analiza los casos reales de afectados por coronavirus en España y en Canarias y los compara con dos series de previsiones de la evolución de contagios por coronavirus, para hallar el modelo matemático que explique la evolución de la enfermedad.

Las previsiones que se muestran pueden contener errores significativos debido a la escasez de datos, a que no existían precedentes de modelos que tuviesen en cuenta en la propagación de un virus el efecto del confinamiento masivo de la población y a que el modelo propuesto no ha podido ser contrastado suficientemente.

Si nuestro patrón de comportamiento según el modelo es parecido al de Italia, hasta el 4 o 6 de abril continuará subiendo y bajando en el número de casos nuevos formando una “meseta”. A partir de entonces, debería empezar a haber un cambio de tendencia y el número de casos nuevos empezaría a bajar, primero suavemente y después más rápido.

El catedrático publica en un site google las previsiones de esta enfermedad e indica que la comparación de los resultados obtenidos para China, Italia, Francia y España parecen razonablemente similares y, con suerte, prometedores de una evolución en positivo.

Leer más:

https://www.eldia.es/sociedad/2020/03/31/catedratico-ulpgc-crea-modelo-matematico/1066036.html

Un modelo matemático de la Complutense facilita el estudio de las sequías meteorológicas

Un nuevo modelo matemático, elaborado por el climatólogo de la Universidad Complutense de Madrid Robert Monjo y publicado en la revista Earth System Science Data, permite clasificar las sequías meteorológicas en diferentes tipos y una mejor comprensión de su duración.

El profesor Dominic Royé de la Universidad de Santiago de Compostela y el catedrático en Geografía Física, Javier Martin-Vide, de la Universidad de Barcelona, también han participado en la investigación.

El modelo matemático analiza el comportamiento de todos los períodos secos desde 1979 hasta 2016 y los compara con los conjuntos creados por el matemático Georg Cantor (1845-1918).

El conjunto original de Cantor fue el primer fractal conocido y es un concepto que no se había utilizado nunca para el análisis de sequías.

Para entender los conjuntos de Cantor en climatología se puede utilizar la propia idea de Monjo, según la cual se mide la duración de los periodos secos y húmedos considerando sucesivamente las diferentes unidades de tiempo: año, trimestre, mes, semana, día, hora y hasta incluso el minuto.

En el caso de España, a sequía suele presentar un índice medio-alto de concentración de largos periodos secos, que se distribuyen de forma similar al conjunto de Cantor, pero alternados con breves periodos húmedos.

El trabajo concluye que el comportamiento de las sequías climáticas puede modelarse deformando en mayor o menor medida los huecos (periodos secos) del conjunto original de Cantor.

Fuente:

https://www.agrodiario.com/texto-diario/mostrar/1864255/modelo-matematico-facilita-estudio-sequias-meteorologicas

Modelo matemático de la Universidad de Sevilla confirma que el coronavirus estaba 137 veces más disparado cuando el Gobierno lo negaba

Un modelo matemático de la Universidad de Sevilla aporta un dato valioso: los contagiados en las fechas en que el Gobierno despreciaba el coronavirus superaban sobradamente los datos aportados oficialmente por Sanidad.

El estudio ha sido efectuado por el profesor Antonio Durán, del Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla (IMUS) y toma como base los casos en Andalucía. Según sus cálculos, el 8 de marzo, habría en esta comunidad hasta 2.890 infectados reales. Si se toman los casos confirmados el día 6, cuando el Gobierno aún negaba los riesgos del nuevo coronavirus, apenas eran 21 los confirmados en esta comunidad. Por tanto, los contagiados reales serían 137 veces más.

Las estimaciones de infectados reales son mucho mayores que las de infectados detectados, concluye el investigador, que señala que si las estimaciones son correctas habría actualmente entre 4 y 8 veces más infectados reales que detectados. Extrapolándolo a toda España supondría hasta medio millón de infectados.

La toma de decisiones epidemiológicas y políticas durante una pandemia depende mucho de la información que se tenga sobre la evolución del número de infectados reales cada día.

Leer más:

https://okdiario.com/espana/modelo-matematico-confirma-que-coronavirus-estaba-137-veces-mas-disparado-cuando-gobierno-lo-negaba-5368383

El modelo de Gompertz

Benjamin Gompertz fue un matemático inglés nacido en 1779. Estudió matemáticas por su cuenta y llegó a ser miembro de la Royal Society. Su trabajo en el ramo de los seguros, donde llegó a dirigir la Alliance Assurance Company, le llevó a aplicar en ese ámbito su habilidad para las matemáticas.

Diseñó su modelo matemático para estudiar la mortalidad humana, suponiendo que la resistencia de una persona ante la muerte disminuye a medida que aumenta su edad. Con el tiempo, su uso se ha ampliado a otros campos. Hoy se utiliza para estudiar desde la comercialización de los teléfonos móviles hasta la velocidad de propagación de las enfermedades. En este caso, demuestra que la velocidad inicial de difusión es baja, que aumenta mucho al crecer el número de afectados y después se reduce con rapidez.

Daniel López, investigador de la Universidad Politécnica de Cataluña, ha aplicado el modelo de Gompertz a la epidemia de coronavirus.

López asegura que ahora estamos en la fase de incremento del número de contagios; esta etapa durará entre siete y diez días, a partir de entonces, la velocidad decrecerá progresivamente hasta llegar a un nivel residual en el plazo de 20 a 30 días.

Leer más:

http://www.eldiariomontanes.es/opinion/modelo-gompertz-20200317154722-nt.html

Un modelo matemático pronostica el mercado del café

Un modelo matemático podría pronosticar el comportamiento del mercado del café de Colombia.

Cristian Felipe Jiménez Varón, magíster en Matemática Aplicada de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, creó este modelo matemático con aplicación en el mercado económico, para conocer y explorar tanto la volatilidad del precio como la variabilidad de las ventas y otros factores del mercado del café en Colombia.

Para el planteamiento matemático se tuvieron en cuenta las siguientes variables: la demanda nacional, caracterizada por el consumo tradicional de café a nivel doméstico; la demanda internacional, proveniente en su mayoría de países norteamericanos y algunos europeos; la oferta nacional y las importaciones de café para abastecer parte de la demanda local; el stock de café en bodegas y almacenaje, debido a periodos de cosechas y de recepción de cultivos antes de ser exportado o comercializado en el mercado nacional, y las ventas.

Con objeto de encontrar un modelo matemático que desde los sistemas dinámicos permita abstraer características de la realidad del mercado económico del café en Colombia, la fórmula se elaboró con tres ecuaciones diferenciales correspondientes a las variables de oferta, demanda y stock; después se realizó una ecuación para la variable ventas.

La ecuación se explica por dos componentes: el primero, relacionado con lo que se produce en la capacidad instalada interna, que es influenciada en el tiempo por diferentes factores que afectan los cultivos y por ende la capacidad de producción que finalmente conforma la oferta de café, mientras que el segundo es la tasa de importaciones de café verde comprado a otros países productores para satisfacer la demanda interna, considerando a Colombia como un país productor.

Leer más:

https://noticiasdelaciencia.com/art/36855/un-modelo-matematico-pronostica-el-mercado-del-cafe

A %d blogueros les gusta esto: