Congreso Internacional de Matem´ atica Aplicada y Computacional VII-CIMAC Sociedad Peruana de Matem´atica Aplicada y Computacional -SPMAC Departamento de Matem´aticas, UNT Del 13 al 17 de Octubre 2014 Presentaci´ on Desde su nacimiento, el 20 de abril del a˜ no 2000, la Sociedad Peruana de Matem´atica Aplicada y Computacional (SPMAC) en cumplimiento a su objetivo fundamental, la de integrar a los profesionales que trabajen o est´en interesados en desarrollar las aplicaciones de la Matem´atica y de la Computaci´on, viene organizando cada dos a˜ nos el Congreso Internacional de Matem´atica Aplicada y Computacional - CIMAC. El primero, en concordancia a la ciudad de nacimiento de la SPMAC, se realiz´o en la Universidad Nacional de Trujillo (CIMAC I, Marzo 2001); las siguientes versiones se realizaron, en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima (CIMAC-II, Agosto 2003), en la Universidad Nacional del Callao (CIMAC III, Febrero 2006), en la Universidad Pedro Ruiz Gallo de Lambayeque (CIMAC IV, 2008), en la Universidad Nacional Santiago Abad de Cuzco (CIMAC V, Junio 2010), y en la Universidad Nacional ”Jorge Basadre Grohmann”de Tacna (CIMAC VI, Agosto 2012). La pr´oxima versi´on CIMAC VII, nuevamente el Departamento de Matem´atica de la Universidad Nacional de Trujillo se hace responsable de su organizaci´on. El Departamento de Matem´atica de la Universidad Nacional de Trujillo habiendo ya pasado los 50 a˜ nos de su constituci´on y considerando que en nuestra regi´on, con la presencia de grandes empresas agroindustriales, de centros de explotaci´on minera y de otras actividades productivas de importancia, considera oportuno y necesario promover la organizaci´on de este evento que podr´a propiciar e incentivar el trabajo tendientes a ampliar las investigaciones en las ´areas de las aplicaciones de la matem´atica en los diversos sectores productivo. Este evento tambi´en constituir´a como capacitaci´on para los ingenieros, economistas, administradores y otros profesionales afines que puedan incorporar en sus quehaceres los nuevos m´etodos y t´ecnicas matem´aticas en la soluci´on de los problemas en sus desempe˜ nos profesionales. La Comisi´ on Organizadora 2 Objetivos Mostrar a la comunidad universitaria la importancia del uso de los m´etodos y t´ecnicas m´as recientes de la matem´atica aplicada construidos en las universidades con mayor desarrollo cient´ıfico y tecnol´ogico, en los diversos sectores productivos. Establecer relaciones acad´emicas cient´ıficas y tecnol´ogicas con las universidades cuyos representantes asistir´an en calidad de expositores. Promover la formaci´on de grupos de investigaci´on interdisciplinarias en los diversos campos de la matem´atica aplicada y computacional. Temas Matem´ atica Industrial. Din´amica de Fluidos Computacional y Flujos en Medios Porosos. Modelos matem´atico en Ingenier´ıa. Wavelets y sus Aplicaciones. Ingenier´ıa Matem´atica. Bio matem´atica. An´ alisis y Procesamiento de Im´ agenes. Sistemas Integrados de Computaci´on. Aplicaciones a las Operaciones de Procesos. Ense˜ nanza de la Matem´atica. Teor´ıa de Control. Dise˜ no Geom´etrico Asistido por Computador. ´ Control Optimo y C´alculo de Variaciones. Rob´otica. C´alculo Fraccionario Ingenier´ıa Ambiental. Estoc´astica y sus Aplicaciones. M´etodo de los Elementos Finitos y sus Aplicaciones Aplicaciones de An´alisis y M´etodos Num´ericos. Optimizaci´on y sus Aplicaciones Meteorolog´ıa, Oceanograf´ıa. Climatolog´ıa Ecuaciones Diferenciales ciales Aplicadas y Par- Algebra, Geometr´ıa, Topolog´ıa, An´alisis Funcional Computaci´on Cient´ıfica. Comit´ e Cient´ıfico Nacional Jos´e Olivencia Qui˜ nones, UNT, Trujillo 3 Obidio Rubio Mercedes, UNT, Trujillo, [email protected] Luis Lara Romero, UNT, Trujillo, [email protected] Alejandro Ortiz Fern´ andez, PUCP, Lima Alfredo Palomino Infante, UNMSAM, Lima Comit´ e Cient´ıfico Internacional Jos´e Castillo, Universidad de San Diego, EE.UU. Mario Primicerio, Universidad Firencia, Italia. Enrique Zuazua, BCAM, Espa˜ na Haroldo Fraga de Campos Vejho, INPE, Brasil Julio Ruiz Clayssen, UFRGS, Brasil Fabi´ an Flores, Universidad de Concepci´on, Chile Marko Rojas Medar, Universidad Bio-Bio, Chile Geraldo Nunes Silva, UNESP,Brasil Comisi´ on Organizadora Local 1. Instituciones Organizadoras Sociedad Peruana de Matem´atica Aplicada y Computacional - SPMAC Departamento de Matem´aticas, Universidad Nacional de Trujillo 2. Comit´ e Organizador Local Secretario de Organizaci´ on • • • • Edmundo Vergara Moreno (Presidente) Roxana Rodr´ıguez Escobedo Rosa Povis Puente Daniel Arteaga Blas Secretar´ıa de Econom´ıa • Jenny Rojas Jer´onimo • Azucena Zavaleta Quipuscoa Secretar´ıa de Prensa y Propaganda • Julio Peralta Casta˜ neda • Elmis Garc´ıa P´erez • Julio Le´on Llanos 4 Secretar´ıa de Publicaciones y Certificaciones • Franco Rubio L´opez • Ronald Le´on Navarro • Orlando Bracamonte Hern´andez Secretar´ıa de Log´ıstica • Lolo Ort´ız C´espedes • Rosario Delgado V´asquez • Jorge Horna Mercedes Secretar´ıa de Turismo y actividades Culturales • Ruth Noriega Sag´astegui • Jony Dionicio Vereau Publicaciones e Impresiones • Ra´ ul Sarachaga Villanueva Comisi´ on Organizadora Nacional Obidio Rubio Mercedes, UNT, Trujillo Roxana L´opez Cruz, UNMSM, Lima Juan Montealegre Scott, PUCP, Lima Jaime Collantes Santisteban, UNPRG, Lambayeque Jes´ us Espinola Gonzales, UNASAM, Huaraz Vladimir Rosasd Meneses, UNSAC, Arequipa Irla Mantilla Nu˜ nez, UNI, Lima Flabio Gutierrez Segura, UNP, Piura Noemi Alarcon, UNAP, Puno Guido Alvarez Jauregui, UNSAAC, Cusco Humberto Vargas Pichon, UNJBG, Huacho Pablo Sifuentes Damian, UNJFSC, Huacho Julio Lecca Vergara, UNS, Chimbote Comisi´ on Organizadora Internacional Julio Ruiz Claeyssen, UFRGS, Brasil Jos´e Arzola Ruiz, IPSJAE, La Habana, Cuba Jos´e Castillo, Universidad de San Diego, EE.UU Yurilev Chalco Cano, U. Arica, Chile 5 ´Indice 1. Curso Piloto de Perfeccionamiento Docente 9 2. Curso: M´ etodo de diferencias finitas, modelamiento e implementaciones a problemas de impacto ambiental 9 3. Curso en el Uso de interfaces gr´ aficas de usuario(GUI) de Matlab en el c´ alculo cient´ıfico 10 4. Curso sobre una Breve visi´ on de la matem´ atica en el Per´ u 10 5. Curso: Modelos Continuos en Din´ amica Poblacional 11 6. Taller: Extracci´ on de conocimiento en la sociedad actual a partir del an´ alisis inteligente de datos 12 7. Mimetic Discretization Methods 14 8. Meta heur´ısticas para la toma de decisiones 14 9. Problema de contacto para un sistema del tipo Mindlin-Timoshenko con disipaci´ on interna 15 10. Salud sexual y reproductiva y el rendimiento acad´ emico de los adolescentes del Centro de Estudios Preuniversitarios 2013-I de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann Tacna 15 11. Sistema para la gesti´ on del desarrollo del talento humano 17 12. Sistemas de funciones iteradas en la geometr´ıa fractal y su aplicaci´ on en el modelado de im´ agenes naturales 18 13. Modelamiento matem´ atico y simulaci´ on computacional de la presencia de materiales impactantes t´ oxicos y su efecto en la din´ amica poblacional 18 14. Aplicaciones de la matem´ atica y la computaci´ on en el estudio del Mar Peruano 19 15. Mangroves fuelling livelihoods: A socio-ecological assessment and stakeholder analysis of fuelwood production and trade in Matang Mangrove Forest Reserve, Peninsular Malaysia 20 16. Solutions of differential equations with embedded components 21 17.Eliminaci´ on de cuantificadores con el Mathematica 22 18. De los bimomentos a los bicuantos 23 19. Algoritmo criptogr´ afico asim´ etrico RSA y sus aplicaciones en seguridad de la informaci´ on 24 6 20. Introducci´ on al ´ algebra homol´ ogica en Ind-m´ odulo 25 21. Un modelo de optimizaci´ on difuso para asignaci´ on de atraques con retrasos en la llegada de los barcos 26 22. Descomposici´ on Lagrangiana para problemas lineales enteros, teor´ıa y ejemplos 27 23. Soluci´ on num´ erica de la ecuaci´ on de difusi´ on en estado estacionario bidimensional usando m´ etodos mim´ eticos 28 24. Teorema de la Transversal y formas normales para campos vectoriales en (C2 ; 0) 29 25. La Matem´ atica en la inmunolog´ıa 29 26. Bases de Gr¨ obner para ideales homog´ eneos 30 27. Un sistema de ecuaciones no lineales de evoluci´ on estudio local y global 31 28. Sistemas de reacci´ on - difusi´ on asociado a un proceso de gluc´ olisis 31 29. Un algoritmo gen´ etico para el problema din´ amico y continuo de asignaci´ on de atraques con retrasos en la llegada de los barcos 33 30. Geogebra y Wolfram Alpha juntos en la interpretaci´ on y c´ alculo de l´ımites 34 31. El Grupo Fundamental de S 1 en el Teorema Fundamental del ´ Algebra 35 32. Din´ amica de c´ elulas cancer´ıgenas alojadas en una regi´ on acuosa, plana y mesosc´ opica, sometidas a radiaci´ on electromagn´ etica 35 33. Non-linear Schrodinger equation with non-local regional diffusion 36 34. Modelamiento del secado de la pulpa de mango mediante elemento finito 36 35. Existencia y comportamiento asint´ otico de la soluci´ on de una ecuaci´ on de Petrovsky con memoria 37 36. Relaci´ on entre la inteligencia emocional y las estrategias de aprendizaje de los estudiantes de la Facultad de Ciencias Matem´ aticas 38 37. Model theory: first-order logic and continuous logic 7 39 38. Modelaci´ on de la propagaci´ on del c´ ancer 39 39. Segmentation of images using neutral networks (ANN) And support vector machine (SVM): Comparison of the processing times 40 40. Cuaterniones y sus aplicaciones 40 41. Regularidad funcional para la simulaci´ on num´ erica del problema no lineal de flujos compresibles altamente viscosos 40 42. Modelos de depredaci´ on de tipo Leslie-Gower considerando efecto Allee en las presas 41 43. Optimizaci´ on multiobjetiva en energ´ıas renovables: Una breve revisi´ on bibliogr´ afica 42 44.Transporte de part´ıculas en fluidos bidimensionales 43 45. Existence of pullback attractors for evolution process 45 46. Representaci´ on de productos tensoriales torcidos 46 47. Acotaci´ on de la soluci´ on de un problema de difusi´ on reacci´ on 46 48. Modelo de generaci´ on de superpuestas 1-dimensional 47 49.Simulaci´ on a nivel mesoescala de la humedad relativa en el Per´ u entre los a˜ nos 1996-1999 y 2014 usando Brazilian Regional Atmospheric Modelling System (BRAMS) 47 50.Simulaci´ on de la temperatura atmosf´ erica en mesoescala usando Brazilian Regional Atmospheric Modelling System (BRAMS) en los a˜ nos 1996 - 1999 y 2014 en el Per´ u 48 51.Simulaci´ on num´ erica del campo de velocidad y la temperatura potencial en el Per´ u en mesoescala entre los a˜ nos 1996-1999 y 2014 usando el sistema de Modelaci´ on Atmosf´ erica Regional de Brasil 49 52.Simulaci´ on matem´ atica del lavado de Nitr´ ogeno usando siete regiones en paralelo desde el ´ apice a la base en el pulm´ on humano 49 53.An´ alisis din´ amico de series temporales en el mercado financiero 50 8 1. Curso Piloto de Perfeccionamiento Docente Miguel Gonzaga, Iris Flores, Julia Soto, Wilson D´ıaz,Roy S´ anchez, Edwin Villogas Pontificia Universidad Cat´ olica del Per´ u, Per´ u Resumen 1. Funciones cuadr´ aticas y progresiones. Teor´ıa y resoluci´ on de problemas 2. Sucesiones. Teor´ıa y resoluci´ on de problemas 3. Matem´ aticas Financieras. Teor´ıa y resoluci´ on de problemas 4. Geometr´ıa Plana. Teor´ıa y resoluci´ on de problemas 5. Geometr´ıa del espacio. Teor´ıa y resoluci´ on de problemas 6. T´ecnicas de Conteo. Teor´ıa y resoluci´ on de problemas 2. Curso: M´ etodo de diferencias finitas, modelamiento e implementaciones a problemas de impacto ambiental Jos´ e Carlos Rubianes Silva Universidade Estadual de Campinas, Brasil rubianes [email protected] Resumen Muchos de los fen´ omenos f´ısicos son descritos matem´ aticamente a trav´es de ecuaciones o sistemas de ecuaciones, que involucran derivadas parciales. Este cursillo tiene como su objetivo principal, mostrar al alumno como resolver num´ericamente modelos matem´ aticos que involucran la ecuaci´ on: ( 2 ) ( ) ∂P ∂ P ∂2P ∂P ∂P −α + + V , + µP = f, ∂t ∂x2 ∂y 2 ∂x ∂y donde, por ejemplo para fen´ omenos de contaminaci´ on em medios acu´ aticos: α representa el coeficiente de dispersi´ on de la poluci´ on. V = (v1 , v2 ) representa el campo de velocidades. µ representa el decaimiento de la poluci´ on. f representa la fuente de contaminaci´ on. y adem´ as, dar una herramienta num´erica para la simulaci´ on computacional de estos fen´ omenos. Primeramente, hacemos una breve introducci´ on sobre el m´etodo de diferencias finitas, explicitando su idea central. En seguida, presentamos la resoluci´ on num´erica, utilizando el m´etodo de diferencias finitas, de ecuaciones parab´ olicas (ecuaci´ on del calor) y de ecuaciones hiperb´ olicas (advecci´ on). Y finalmente, como aplicaci´ on, son presentadas diversas simulaciones num´ericas (en dominios regulares e no regulares) de las ecuaciones de Difusi´ on-Advecci´ on para la resoluci´ on de fen´ omenos de Impacto Ambiental (dando ejemplos reales e interpretando los resultados obtenidos), y su repercuci´ on en la Din´ amica Poblacional de las especies perjudicadas. 9 Referencias [1] Cunha , C., M´etodos num´ericos para engenharias e ciˆencias aplicadas. Editora Unicamp., Campinas, BRASIL, 1993 [2] Edelstein-Keshet, L., Mathematical models in biology. Siam. Vol. 46, 1987 [3] LeVeque, R., Finite difference methods for ordinary and partial differential equations: steady-state and time-dependent problems. Siam. Vol. 98, 2007 [4] Murray, J. D., Mathematical biology. Springer, 1989 [5] Okubo, A. (2001) Diffusion and ecological problems. Springer. 3. Curso en el Uso de interfaces gr´ aficas de usuario(GUI) de Matlab en el c´ alculo cient´ıfico Junior Lino Mera Carrasco junior [email protected] Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo, Per´ u 4. Curso sobre una Breve visi´ on de la matem´ atica en el Per´ u Alejandro Ortiz Fern´ andez [email protected] Pontificia Universidad Cat´ olica del Per´ u, Per´ u Resumen 1. Primera Lectura La Matem´ atica en el Antiguo Per´ u. Generalidades. La matem´ atica en el Per´ u pre-hisp´ anico. culturas Mochica-Chim´ us. cultura Nasca. La matem´ atica en los Incas. 2. Segunda Lectura Siglos XIX y XX Generalidades la matem´ atica en el Per´ u-siglo XIX. la matem´ atica en el Per´ u - siglo XX. Breve visi´ on del presente y del futuro . Ciencia y tecnolog´ıa. 10 5. Curso: Modelos Continuos en Din´ amica Poblacional Eduardo Gonzalez [email protected] Pontificia Universidad Cat´ olica de Valpara´ıso, Chile. Resumen Las bases fundamentales de las cadenas tr´ oficas en Din´ amica Poblacional son la modelaci´ on tanto del crecimiento poblacional de una poblaci´ on como la interacci´ on entre dos especies. El modelo m´ as antiguo conocido en esta ´ area, fue propuesto el a˜ no 1202 por Leonardo de Pisa, tambi´en conocido como Fibonacci, se refiere al tama˜ no de una poblaci´ on de conejos, a partir de una pareja compuesta de una hembra y un macho [1] (modelo tiempo discreto). En siglos posteriores fueron propuestos modelos por E. Halley (1693), L. Euler (1748), D. Bernoulli (1760) y P-F. Verlhust (1838). Sin embargo, el trabajo de T. R. Malthus expresado s´ olo en palabras, quiz´ as sea uno de los m´ as mencionado en este ´ ambito. En este cursillo, expondremos los principales modelos continuos para el crecimiento poblacional de una especie como son el modelo de crecimiento malthusiano, el log´ıstico [8, 10] y el crecimiento afectado por efecto Allee [5, 12, 21]. Tambi´en presentaremos los modelos b´ asicos para las interacciones entre dos especies descritos por sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO), como son la competencia [5], el mutualismo [7] y la depredaci´ on [16, 20]. Para esta u ´ltima interacci´ on, presentaremos los modelos del tipo Gause [2, 8, 9, 19] y los de tipo Leslie [8, 10]. Para conocimiento de los interesados, se indican tambi´en algunos textos para estudiar temas que no ser´ an abordados en el cursillo como son: modelos tiempo discreto [14, 15], epidemiol´ ogicos [3], bioecon´ omicos [4, 11], estoc´ asticos [18] o descritos por ecuaciones diferenciales parciales [10]. Referencias [1] N. Baca¨er, A short history of mathematical Population Dynamics, SpringerVerlag London Limited 2011. [2] A. D. Bazykin, Nonlinear Dynamics of interacting populations, World Scientific 1998. [3] F. Brauer and C. Castillo-Chavez, Mathematical models in Population Biology and Epidemiology (2nd edition), Texts in Applied Mathematics 40 Springer 2012. [4] C. W. Clark, Mathematical Bioeconomic: The Optimal Management of Renewable Resources (2nd edition), John Wiley and Sons, 1990. [5] F. Courchamp, L. Berec and J. Gascoigne, Allee effects in Ecology and Conservation, Oxford University Press 2008. [6] L. Eldestein-Keshet, Mathematical models in Biology (2nd edition) SIAM, Classics in Applied Mathematics 46 2005. 11 [7] A. Engel, Elementos de Biomatem´ atica, Monograf´ıa O.E.A. No. 20 1978. [8] H. I. Freedman, Deterministic mathematical models in Population Ecology, Marcel Dekker 1980. [9] G. F. Gause, The struggle for existence, Dover 1934. [10] W. S. C. Gurney and R. M. Nisbet, Ecological Dynamics, Oxforf University Press, Inc. 1998. [11] B.S. Goh, Management and Analysis of Biological Populations, Elsevier Scientific Publishing Company, 1980. [12] M. Kot, Elements of Mathematical Ecology, Cambridge University Press 2001. [13] R. M. May, Stability and complexity in model ecosystems (2nd Edition), Monographs in Population Biology 6, Princeton University Press 2001. [14] J. Maynard-Smith, Mathematical Ideas in Biology, Cambridge University Press 1968. [15] J. Maynard-Smith, Models in Ecology, Cambridge University Press, 1974. [16] W. M. Murdoch, C. J. Briggs and R. M. Nisbet, Consumer-Resource dynamics, Monographs in Population Biology 36, Princeton University Press 2003. [17] J. D Murray, Mathematical Biology: I An introducction, (3rd edition), Springer-Verlag 2001. [18] E. C. Pielou, An Introduction to Mathematical Ecology, John Wiley and Sons, 1969. [19] F. Scudo and J. Ziegler, The golden age of Theoretical Ecology: 1923-1940, Lectures Notes in Biomathematics Texts 19, Springer-Verlag 1979. [20] R. J. Taylor, Predation, Chapman and Hall, 1984. [21] H. R. Thieme, Mathematics in Population Biology, Princeton Series in Theoretical and Computational Biology, 2003. [22] P. Turchin, Complex Population Dynamics: A theoretical/empirical synthesis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 2003. 6. Taller: Extracci´ on de conocimiento en la sociedad actual a partir del an´ alisis inteligente de datos ´ Angel Cobo Ortega [email protected] Universidad de Cantabria, Espa˜ na 12 Eliana Roc´ıo Rocha Blanco [email protected] Universidad de Cantabria, Espa˜ na Resumen La Miner´ıa de Datos busca generar nuevo conocimiento a partir de los datos e informaci´ on gestionados por las bases de datos, y haciendo uso de modelos estad´ısticos y de inteligencia artificial. Estamos inmersos en una sociedad que se caracteriza por el uso intensivo de las tecnolog´ıas de la informaci´ on y las comunicaciones y por la generaci´ on de grandes vol´ umenes de datos e informaci´ on que, convenientemente tratados, pueden generar nuevo conocimiento para ser utilizado en los procesos de toma de decisi´ on. Es por ello que la utilizaci´ on de metodolog´ıas y herramientas para un an´ alisis inteligente de datos se hace necesaria en cualquier contexto de toma de decisiones. Por otro lado, se observa en los u ´ltimos a˜ nos un creciente inter´es por las t´ecnicas especializadas en la gesti´ on de informaci´ on no estructurada (text mining) y en el an´ alisis de grandes vol´ umenes de datos (big data). Estas ´ areas se han visto reforzadas adem´ as por la tendencia a ofrecer libremente datos generados en el contexto de las organizaciones p´ ublicas, corriente que viene denomin´ andose como open data. En este taller pr´ actico se hace una r´ apida presentaci´ on de las caracter´ısticas de la sociedad actual, y de corrientes como el open data, as´ı como el concepto y aplicaciones de la conocida como inteligencia de negocio (Business Intelligence). Tras presentar algunos de los problemas t´ıpicos que se abordan con t´ecnicas de miner´ıa de datos, en el taller se presentar´ an herramientas open source que pueden ser aplicadas para la generaci´ on de conocimiento. En particular se realizar´ an pr´ acticas de clasificaci´ on, clustering, selecci´ on de atributos y generaci´ on de reglas y ´ arboles de decisi´ on con el software Weka. Finalmente se har´ a una breve introducci´ on a la gesti´ on de informaci´ on no estructurada y la aplicaci´ on de t´ecnicas de miner´ıa de texto. 13 7. Mimetic Discretization Methods Jose Castillo San Diego State University, USA. [email protected] Resumen Mimetic discretizations or compatible discretizations have been a recurrent search in the history of numerical methods for solving partial differential equations with variable degree of success. There are many researches currently active in this area pursuing different approaches to achieve this goal and many algorithms have been developed along these lines. Loosely speaking, ”mimetic.or ¸compatible.algebraic methods have discrete structures that mimic vector calculus identities and theorems. Specific approaches to discretization have achieved this compatibility following different paths, and with diverse degree of generality in relation to the problems solved and the order of accuracy obtainable. Here, we present theoretical aspects a mimetic method based on the extended Gauss Divergence Theorem as well as examples using this methods to solve partial differential equations using the Mimetic Library Toolkit (MTK). 8. Meta heur´ısticas para la toma de decisiones ´ Angel Cobo Ortega [email protected] Universidad de Cantabria, Espa˜ na Resumen Una de las principales ´ areas de investigaci´ on de la Matem´ atica Aplicada est´ a vinculada con los problemas relacionados con la toma de decisiones, destacando especialmente las t´ecnicas de optimizaci´ on y de decisi´ on multicriterio. Hoy en d´ıa en la modelizaci´ on y soluci´ on de problemas de optimizaci´ on confluyen ´ areas de la optimizaci´ on cl´ asica y de la Inteligencia Artificial. Dentro de este u ´ ltimo ´ ambito, especialmente en las u ´ltimas d´ecadas han ido surgiendo t´ecnicas metaheur´ısticas capaces de resolver problemas complejos de optimizaci´ on. Muchos de los problemas en optimizaci´ on son de naturaleza combinatoria, por lo que con las t´ecnicas cl´ asicas de Investigaci´ on de Operaciones s´ olo se pueden manejar en casos de peque˜ na escala, y se encuentran dificultades para resolver de forma efectiva problemas reales en los que intervienen un elevado n´ umero de variables. Ante estos problemas complejos existe dificultad para obtener soluciones ´ optimas, por lo cual, utilizando Metaheuristicas (Swarm Intelligence, Algoritmos Evolutivos, B´ usqueda Tab´ u, Recocido Simulado, GRASP, etc.) se buscan soluciones factibles debidamente pr´ oximas a las optimas y obtenidas en tiempos de c´ ´ omputo razonables. En la conferencia se analizar´ a el procedimiento tradicional de toma de decisiones y sus principales cr´ıticas, para pasar a presentar una panor´ amica de diferentes t´ecnicas metaheur´ısticas a trav´es de ejemplos pr´ acticos de aplicaci´ on. En particular se presentar´ an modelos de Swarm Intelligence que pueden ser integrados en complejos sistemas de soporte para la toma de decisiones. 14 9. Problema de contacto para un sistema del tipo Mindlin-Timoshenko con disipaci´ on interna Alfonso P´ erez Salvatierra Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Per´ u [email protected] Resumen Se considera el modelo din´ amico unidimensional Mindlin-Timoshenko para vigas. Se prueba la existencia de soluciones para un problema de contacto asociado con el sistema Mindlin-Timoshenko. Obteniendo el decaimiento exponencial asociada al sistema. El sistema del problema planteado es formulado por, u′′ − uxx + u + vx + αv ′ = f en Q Ecuaci´ on Mindlin-Timoshenko (∗) v ′′ − (u + vx )x = g en Q } u(0, ·) = v(0, ·) = 0 sobre (0, T ) ′ ux (l, )˙ + γu (l, ·) = 0 sobre (0, T ) } u(l, ·) + vx (l, ·) ≥ 0, v(l, ·) ≥ ϕ(l) sobre (0, T ) [u(l, ·) + vx (l, ·)] [v(l, ·) − ϕ(l)] } = 0 sobre (0, T ) u(·, 0) = u0 , u′ (·, 0) = u1 v(·, 0) = v0 , v ′ (·, 0) = v1 Condici´ on de frontera Condici´ on de contacto Condici´ ones iniciales donde Q = (0, l) × (0, T ), T > 0. 10. Salud sexual y reproductiva y el rendimiento acad´ emico de los adolescentes del Centro de Estudios Preuniversitarios 2013-I de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann Tacna Humberto Vargas Pich´ on Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, Tacna, Per´ u [email protected] Resumen El presente Trabajo de Investigaci´ on fue un estudio correlacional que se efectu´ o durante el periodo enero a setiembre del 2013 en el Centro de Estudios Preuniversitarios (CEPU) de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna. Mediante el objetivo general se pretendi´ o: Determinar la relaci´ on que existe entre el Nivel de conocimientos sobre Salud Sexual y Reproductiva y el Rendimiento Acad´emico de los adolescentes del Centro de Estudios Preuniversitarios (CEPU) 2013-I de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann ? Tacna? , en respuesta a la interrogante ¿Qu´e relaci´ on existe entre el Nivel de Conocimientos sobre Salud Sexual y Reproductiva y el Rendimiento Acad´emico de los adolescentes del Centro de Estudios Preuniversitarios (CEPU) 2013-I de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann - Tacna?. El dise˜ no muestral 15 fue probabil´ıstico sistem´ atico y considerando el muestreo estratificado se trabaj´ o sobre una poblaci´ on de 1140 alumnos y con una muestra de 133 alumnos del Centro de Estudios Preuniversitarios (CEPU) 2013-I de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna. Los principales resultados fueron: a) Existe una relaci´ on directa y significativa entre el nivel de conocimientos sobre Salud Sexual y el Rendimiento Acad´emico de los adolescentes del Canal 2 del Centro de Estudios Preuniversitarios (CEPU) 2013-I de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann ? Tacna, detectado por un valor de correlaci´ on de Pearson r=0.562 el cual es de significancia moderada en el nivel 0.05 y un valor p=0.000 que es menor que 0.05, b) Existe una relaci´ on directa y significativa entre el nivel de conocimientos sobre Salud Reproductiva y el Rendimiento Acad´emico de los adolescentes del Canal 4 del Centro de Estudios Preuniversitarios (CEPU) 2013-I de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann ? Tacna, detectado por un valor de correlaci´ on de Pearson r=0.457 el cual es de significancia moderada en el nivel 0.05 y un valor p=0.004 que es menor que 0.05. Referencias [1] Cuba, OL. , El CAC Adolescente como Instrumento para Explorar los Conocimientos, Actitudes y Conductas frente a las ITS y al VIH/SIDA, Rev. Univ. Peruana Cayetano Heredia, 2006. ´ n Regional de Salud Tacna. , PLAN OPERATIVO INSTI[2] Direccio ˜ 2012, DIRESA TACNA, 2012. TUCIONAL ANO ´ndez LR. , Conocimientos [3] Torriente N, Diago D, Rizo AC, Mene elementales sobre educaci´ on sexual en alumnos de una escuela secundaria b´ asica urbana. Rev. Habanera de Ciencias M´edicas, 2010. [4] Mej´ıa O. LM, Ortiz Z. AC. , Comprensi´ on de la salud sexual y reproductiva de los adolescentes en el marco del desarrollo a escala humana, Revista Facultad Nacional de Salud P´ ublica, 2006. ´lez Juan C. , Conocimientos, Actitudes y Pr´ [5] Gonza acticas sobre la Sexualidad en una Poblaci´ on Adolescente Escolar , Rev. salud p´ ublica, 2009. ´n M, Villalba AM. , El rendimiento acad´emico en el [6] Salcedo Barraga nivel de educaci´ on media como factor asociado al rendimiento acad´emico en la universidad, Civilizar. Ciencias Sociales y Humanas, 2008 [7] Dionicio SJ. , Los conocimientos, actitudes y pr´ acticas sexuales de los adolescentes ante las ETS: Estudio comparativo en poblaciones de la costa y sierra, 2004, Lima: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Medicina Humana, 2006. . ´ pez VA., Nivel de conocimiento y actitudes sexuales en [8] Navarro AM, Lo adolescentes de la urbanizaci´ on Las Palmeras - Distrito de Morales. Periodo junio setiembre 2012 Universidad Nacional de San Martin, Facultad de Ciencias de la Salud, 2012. [9] Ocana FY. , Variables acad´emicas que influyen en el rendimiento acad´emico de los estudiantes universitarios, Rev. Investigaci´on Educativa, 2011. 16 [10] Flores MM, Relaci´ on entre las modalidades de ingreso y el rendimiento acad´emico de los estudiantes de estomatolog´ıa de las cohortes 2008-2009 en una Universidad Privada Rev. Investigaci´on Educativa, 2012. [11] Llanca RL, Concori CG. , Nivel de Conocimiento y Adopci´ on de Conductas de Riesgo para las Infecciones de Transmisi´ on Sexual/VIH, en Estudiantes de la UNJBG de Tacna, Revista Ciencia Desarrollo de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna, 2009. [12] Llosa RC. , Conocimientos sobre Sexualidad y Factores que intervienen en el Inicio de Pr´ acticas Sexuales en Estudiantes Universitarios del Primer A˜ no de las Facultades de Ciencias M´edicas, Obstetricia y Enfermer´ıa en la UNJBG de Tacna, 2008 Revista Ciencia Desarrollo de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna, 2008 ´ OR. , Comprensi´ [13] Ore on lectora, h´ abitos de estudio y rendimiento acad´emico en estudiantes de primer a˜ no de una universidad privada de Lima Metropolitana , Lima: Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Psicolog´ıa, Escuela de Post Grado, 2012. 11. Sistema para la gesti´ on del desarrollo del talento humano Angel Jes´ us Pacheco Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Per´ u [email protected] Javier Siancas Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Per´ u [email protected] 5 Resumen Talent management is a key part in every organization because this empowers to attract and retain workers that represent an advantage to competitors or have shown potential. To perform this work must consider various factors such as education, skills, responsibilities and income, which is why it has been proposed an information system that allows execute tests to employees in order to define if they need to be trained in ´ areas they could need strength, and evaluate the salary scale and bring information for making decisions to uniformize this. The automation of these processes is translated into the development of budget, pay scale and training modules, which, from the beginning, are seeking to solve the deficit in advisory services to assess the need for training and to standardize the pay scale employees. Resumen 17 La gesti´ on del talento humano es pieza clave en toda organizaci´ on, debido a que ´esta permite atraer y retener a trabajadores que representan una ventaja ante la competencia o que han demostrado tener potencial. Para realizar esta labor, se debe contemplar diversos factores, como estudios, competencias, responsabilidades e ingresos econ´ omicos, es por eso que se propone la implementaci´ on de un sistema de informaci´ on el cual permita realizar evaluaciones al personal para determinar la necesidad de capacitaci´ on que ´estos puedan presentar, as´ı como analizar la escala salarial y brindar informaci´ on para la toma de decisiones en relaci´ on a la uniformizaci´ on de ´esta. La automatizaci´ on de estos procesos se ve traducida en el desarrollo de los m´ odulos de presupuesto, escala salarial y capacitaci´ on, los cuales, desde el inicio, buscan solucionar el d´eficit en los servicios de asesor´ıa para evaluar la necesidad de capacitaci´ on y para uniformizar la escala salarial del personal. Referencias ¨ rkman, Ingma; Smale, Adam. , La gesti´ [1] [1] Bjo on global del talento: Retos y Soluciones, Universia Business Review (2010) 1 - 14. 12. Sistemas de funciones iteradas en la geometr´ıa fractal y su aplicaci´ on en el modelado de im´ agenes naturales Segundo Basilio Correa Erazo Universidad Nacional de Piura, Per´ u [email protected] Resumen El objetivo del presente trabajo es construir un sistema de funciones iteradas que modele objetos naturales, en particular plantas; la herramienta ∪ a utilizar es el operador de Hutchinson T = n i=1 wi , donde {w1 , w2 , ..., wn } son transformaciones contractivas. Dicho operador est´ a definido sobre el espacio m´etrico completo (X) , que es el espacio de subconjuntos compactos del espacio m´etrico completo X, la justificaci´ on rigurosa de la existencia de las im´ agenes obtenidas, estar´ a dada en base al teorema del punto fijo{de Banach utilizando la m´etrica } de Hausdorff definida por dH (A, B) = Inf δ > 0/A ⊂ [B]δ ∧ B ⊂ [A]δ , asimismo se presentar´ an algunos c´ odigos que permiten visualizar las im´ agenes computacionalmente. 13. Modelamiento matem´ atico y simulaci´ on computacional de la presencia de materiales impactantes t´ oxicos y su efecto en la din´ amica poblacional Jos´ e Carlos Rubianes Silva Universidade Estadual de Campinas, Brasil [email protected] 18 Denis Cajas Guaca Universidade Estadual de Campinas, Brasil [email protected] Resumen La propuesta de este trabajo es analizar la dispersi´ on de un material t´ oxico y el comportamiento entre dos especies competidoras con caracter´ısticas de migraci´ on en la presencia de este. El modelo matem´ atico a ser utilizado incluye fen´ omenos de dispersi´ on, din´ amicas poblacionales e efectos t´ oxicos de un material contaminante evolucionando en el medio, provocando un decaimiento poblacional de las especies (en un dominio no regular). Presentamos simulaciones computacionales obtenidas del modelo matem´ atico de la interacci´ on entre dos especies de peces. Ser´ a usada la ecuaci´ on cl´ asica de Difusi´ on-Advecci´ on para modelar este problema, y para su resoluci´ on num´erica el m´etodo de diferencias finitas para la variable espacial y el m´etodo de Crank-Nicolson para la variable temporal. Referencias [1] Cajas, G. D., Dispers˜ ao de poluentes na ba´ıa de Buenaventura: Modelagem matem´ atica, aproxima¸c˜ ao num´erica e simula¸c˜ ao computacional. Disserta¸c˜ao de Mestrado., Imecc - Unicamp, BRASIL, 2014 [2] Cunha , C., M´etodos num´ericos para engenharias e ciˆencias aplicadas. Editora Unicamp., Campinas, BRASIL, 1993 [3] Edelstein-Keshet, L., Mathematical models in biology. Siam. Vol. 46, 1987 [4] LeVeque, R., Finite difference methods for ordinary and partial differential equations: steady-state and time-dependent problems. Siam. Vol. 98, 2007 [5] Murray, J. D., Mathematical biology. Springer, 1989 14. Aplicaciones de la matem´ atica y la computaci´ on en el estudio del Mar Peruano Josu´ e Daniel D´ıaz Avalos Instituto del Mar del Per´ u, Lima, Per´ u [email protected] Resumen El Mar Peruano es una fuente de riquezas hidrobiol´ ogicas. En sus aguas fr´ıas encontramos gran variedad de especies destinadas al consumo humano o a la fabricaci´ on de harina y aceite de pescado. Actualmente instituciones estatales y extranjeras investigan la relaci´ on entre los recursos 19 pesqueros, el ambiente marino y el impacto del ser humano, para poner los recursos de nuestro mar al servicio de nuestra comunidad y del mundo de una manera sostenible. Para este objetivo, las matem´ aticas son una herramienta necesaria en las investigaciones. En este trabajo, mostramos algunas aplicaciones actuales de la matem´ atica y la computaci´ on en la investigaci´ on del Mar Peruano (Ecuaciones Diferenciales, Ecuaciones en Diferencia, Ascendency, Teor´ıa de Grafos, Loop Analysis). Tambi´en describimos algunas propuestas de investigaci´ on. Referencias ´n ˜ez, M. , Oliveros, R. , Benavides, [1] Brigatti, E. , Oliva, M. , Nu J. , Pattern formation in a predator-prey system characterized by a spatial scale of interaction., EPL (Europhysics Letters) Volume 88 Number 6. ˜ ´on, P. , Bouchon, M. , Mullon, C. , Garc´ıa, C. , Niquen, [2] Fre M. , Interdecadal variability of anchoveta abundance and overcapacity of the fishery in Peru, Progress in Oceanography 79 (2008) 401?412, Elsevier. [3] Ortiz, M. , The effect of a crab predator (Cancer porteri) on secondary producers versus ecological model predictions in Tongoy Bay (south-east Pacific coast): implications for management and fisheries, Aquatic Conserv: Mar. Freshw. Ecosyst. 18 (2008) 923?929, Wiley InterScience. [4] Thieme, H. , Mathematics in Population Biology, Princenton University Press, 2003. [5] Ulanowicz, R. , Some steps toward a central theory of ecosystem dynamics, Computational Biology and Chemistry 27 (2003) 523?530, Elsevier. 15. Mangroves fuelling livelihoods: A socio-ecological assessment and stakeholder analysis of fuelwood production and trade in Matang Mangrove Forest Reserve, Peninsular Malaysia Melissa R. Quispe Zu˜ niga Laboratory of Systems Ecology and Resource Management, Universit´e Libre de Bruxelles - ULB, Avenue Franklin Roosevelt 50, CPI 264/1, B-1050 Brussels, Belgium [email protected] Resumen The tropical coasts are usually protected by mangrove forests which provide ecologic and economic benefits to the local populations. The loss of mangroves has become a worldwide concern due to the vulnerability to tsunamis and the loss of biodiversity and livelihoods. The main objective of our research was to evaluate mangrove management vis-` a-vis commercial exploitation at the Matang Mangrove Forest Reserve on the west coast of Peninsular Malaysia. Therefore, this research is focused on the socio-economic and -ecological assessment related to the silviculture 20 management (which started in 1902) and production as well as the trade of charcoal in Matang. The silviculture system in this mangrove reserve is well-known due to its consideration by other authors as an excellent example of sustainable practice (Chong, 2006). We found that livelihood of the local people involved in the exploitation of mangrove wood (i.e. workers) mainly depend on the payment of the tasks that they perform during the charcoal or pole production. Thus, we have found a disparity of wages per task that also do not cover the basic needs of the workers’ families. For this reason, they try to do other tasks or to work in different companies. Additionally, we have developed two main simulations for determining what is going on and what will happen if the forest density changes or the salary of workers is increased. The first simulation is based on the data collected by Goessens et al. (2014) and offers the evaluation of the needed amount of greenwood per kiln and the time production in order to determine the payments for workers. Basing on Goessens et al. (2014), the trade and production of charcoal, the second simulation provides an approach for estimating the annual profit from the charcoal sales, considering the retail price of charcoal, the available greenwood and the payments to the workers and to the Forestry Department. Also, the second simulation could help to improve the economic situation of the workers when the payments of their tasks are improved. Comparing their income from mangrove with their monthly average expense, we could determine if their payment is enough for their survival. The second simulation can be used for the Forestry Department to predict different scenarios for the local people and the exploitation of the mangrove resources, allowing them to decide which management condition is the best for reaching the sustainability of the workers’ salaries and the use of the mangrove forest. Referencias [1] Chong V.C. , Sustainable utilization and management of Mangrove ecosystems of Malaysia., Aquatic Ecosystem Health Management, 9, 249-260.. 16. Solutions of differential equations with embedded components Lenin Araujo Castillo Universidad C´esar Vallejo, Per´ u [email protected] Resumen Los Embedded Components son contenedores que en la actualidad usan las industrias para modelar sistemas complejos para hallar soluciones viables en tiempo real y de ´esta manera evitar enormes tiempos de espera y sobrecargar nuestro ordenador; mediante el presente trabajo mostrar´e como se debe implementar una hoja de trabajo din´ amica a trav´es de Embedded Components en Maple; que va desde encontrar 21 soluciones de ecuaciones diferenciales ordinarias hasta parciales; el cual interactuar´ a con el investigador utilizando diferentes par´ ametros. Usando programaci´ on gr´ afica hallaremos soluciones inmediatas a problemas selectos en ciencias e ingenier´ıa con criterios de variabilidad y condiciones de frontera evolucionando el desarrollo con botones en multiples acciones. Referencias [1] Frank R. Giordano, William P. Fox, Steven B. Horton, A First Course in Mathematical Modeling, Brooks/Cole, Cengage Learning 2014 [2] Dennis G. Zill, Warren S. Wright, Advanced Engineering Mathematics, Jones and Bartlett Learning, LLC, an Ascend Learning Company 2014 [3] Thomas Westermann, Ingenieurmathematik Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2012 kompakt mit Maple, [4] Ziya Sanat, Mathematik fur Ingenieure, Vieweg+Teubner 2009 [5] David Betounes, Mylan Redfern, Mathematical Computing, Springer Science+Business Media New York 2002 17. Eliminaci´ on de cuantificadores con el Mathematica Robert Ipanaqu´ e Chero Departamento Acad´emico de Matem´ atica, Universidad Nacional de Piura, Per´ u [email protected] Resumen Los cuantificadores est´ an presentes en un sinn´ umero de definiciones matem´ aticas, siendo quiz´ a la m´ as popular la definici´ on del l´ımite de funciones. El sistema de ´ algebra computacional Mathematica incluye los comandos Exists y ForAll para representar expresiones cuantificacionales. En este art´ıculo se muestran las capacidades del Mathematica para eliminar cuantificadores mediante uno de sus comandos llamado Reduce. La funcionalidad de tal comando se muestra con variados e interesantes ejemplos. El uso de los cuantificadores para realizar definiciones matem´ aticas es muy com´ un. Podemos citar, por ejemplo, las definiciones: l´ımite de sucesiones, l´ımite de funciones, conjuntos acotados, inyectividad, sobreyectividad, etc. En ciertos casos se requiere la eliminaci´ on de tales cuantificadores para obtener alg´ un resultado que brinde informaci´ on u ´til en un problema de investigaci´ on espec´ıfico [2]. El algoritmo m´ as difundido para realizar la eliminaci´ on de cuantificadores es el llamado cylindrical algebraic decomposition (CAD) [1]. Uno de los sistemas de ´ algebra computacional l´ıder en el mercado internacional que incorpora el algoritmo CAD desde sus or´ıgenes es el 22 Mathematica, actualmente disponible en la versi´ on 10.0. El Mathematica incluye los comandos Exists y ForAll para representar expresiones cuantificacionales, as´ı como el comando Reduce que elimina cuantificadores de manera efectiva [?]. En este art´ıculo se muestran las capacidades del comando Reduce, propio del Mathematica, para eliminar cuantificadores. Para ello se describe la sintaxis de cada comando y luego se muestra su funcionalidad mediante variados e interesantes ejemplos. Referencias [1] Caviness, Bob F.; Johnson, Jeremy R. (Eds.), Quantifier Elimination and Cylindrical Algebraic Decomposition, Springer, ISBN 978-3-7091-94591, 1998. ¨ller, Myriam and Weber, Andreas,An Ap[2] Chauvin, Corinne; Mu plication of Quantifier Elimination to Mathematical Biology, In J. Fleischer, J. Grabmeier, F. W. Hehl, and W. K¨ uchlin, editors, Computer Algebra in Science and Engineering, Bielefeld, Germany, pages 287-296, August 1994. Zentrum f¨ ur Interdisziplin¨are Forschung, World Scientific. 18. De los bimomentos a los bicuantos Jos´ e Manuel Olivencia Qui˜ nones Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u [email protected] Resumen Hemos llevado a cabo una clarificaci´ on capaz de reconciliar, por un lado, la estrecha relaci´ on de las expresiones diferenciales con las situaciones aplicadas, y, por otro lado, el rigor y la precisi´ on de su significado, logr´ andose una conveniente, u ´ til y, a nuestro entender, correcta comprensi´ on. Usando la definici´ on de diferencial, como una funci´ on lineal, hemos percibido que la diferencial es el cambio de una generable en un punto, m´ as a´ un, por el proceso de integraci´ on, produce el cambio exacto de la generable, causado por la variaci´ on de la variable. Hemos establecido un algebra diferencial, el llamado c´ ´ alculo diferencial, que permite efectuar operaciones con las diferenciales, con facilidad, manteni´endose el rigor y el sentido intuitivo. En este trabajo, desarrollando el concepto de bicambio, se enfatiza la referida clarificaci´ on. Definiendo la bidiferencial, como una funci´ on bilineal, se percibe que la bidiferencial es el bicambio de una generable en un punto, m´ as a´ un, por el proceso de biintegraci´ on, produce el bicambio exacto de la generable, causado por la bivariaci´ on de la variable. Es establecido tambi´en un ´ algebra bidiferencial, llamado tambi´en c´ alculo bidiferencial, que permite efectuar operaciones con las bidiferenciales, con facilidad, manteni´endose el rigor y el sentido intuitivo 23 Referencias ˜ones, J.M. , De los bimomentos a los bicuantos. Trabajo [1] Olivencia Quin de Investigaci´ on, Trabajo de Investigaci´on, Trujillo, 2013. 19. Algoritmo criptogr´ afico asim´ etrico RSA y sus aplicaciones en seguridad de la informaci´ on Cristhian Aldana Yarlequ´ e Universidad Nacional de San Crist´ obal de Huamanga, Per´ u [email protected] Resumen La seguridad de los sistemas de informaci´ on es una disciplina en continua evoluci´ on. La meta final de la seguridad es permitir que una organizaci´ on cumpla con todos sus objetivos de negocio o misi´ on, implementando sistemas que tengan un especial cuidado y consideraci´ on hacia los riesgos relativos a las Tecnolog´ıas de la Informaci´ on y las Comunicaciones de la organizaci´ on, a sus socios comerciales, clientes, administraci´ on p´ ublica, suministradores, entre otras. En tal sentido, la Criptograf´ıa es parte de la Criptolog´ıa que trata del dise˜ no de algoritmos, protocolos y sistemas que se utilizan para proteger la informaci´ on contra amenazas espec´ıficas. Los principales problemas de seguridad que resuelve la criptograf´ıa son: la privacidad, la integridad, la autenticaci´ on y el no rechazo.[1] Cuando realizas operaciones bancarias a trav´es de internet, cuando firmas digitalmente o usas tu DNI electr´ onico, cuando empleas tu smartphone o WhatsApp para comunicarte... Ah´ı est´ a este algoritmo de cifrado, El Algoritmo RSA, ocultando la informaci´ on que se transmite. Uno de los m´etodos de criptograf´ıa matem´ atica m´ as usados en aplicaciones comerciales, en transmisiones militares, en transacciones financieras, en comunicaci´ on de sat´elite, en redes de computadoras, en l´ıneas telef´ onicas, en transmisiones de televisi´ on es este Algoritmo RSA, el cual es tambi´en u ´til para la seguridad de la informaci´ on en diferentes organizaciones, protegiendo el tr´ afico en la web, servidores y navegadores (el software de navegaci´ on de internet Netscape, usa el RSA). En una aplicaci´ on de correo electr´ onico, se utiliza para asegurar la privacidad y autenticidad del mensaje de correo electr´ onico.[2] Algunos estudios tambi´en han demostrado la eficacia del algoritmo RSA en sesiones remotas y sistemas de pago de tarjetas de cr´edito electr´ onicas. El objetivo de este trabajo es brindar las bases matem´ aticas (especialmente la teor´ıa de n´ umeros y estructuras algebraicas)necesarias para el entendimiento y aplicaci´ on en la seguridad de la informaci´ on del criptosistema asim´etrico RSA.[3] Este m´etodo de encriptaci´ on de datos conocido como algoritmo asim´etrico RSA, por los nombres de sus creadores Rivest, Shamir y Adleman, es el m´ as conocido de los m´etodos de criptograf´ıa de clave p´ ublica y es utilizado actualmente para la transmisi´ on segura de datos a trav´es de canales inseguros, cuya codificaci´ on trabaja con dos claves diferentes: una clave ”p´ ublica”, y otra ”privada”. Ambas son complementarias entre s´ı (trabajan de manera conjunta) as´ı que un mensaje 24 cifrado con una de ellas s´ olo puede ser descifrado por su contraparte.[4] Dado que la clave privada no se puede calcular a partir de la clave p´ ublica, esta u ´ltima queda generalmente queda a disposici´ on del p´ ublico. La seguridad del RSA en s´ı se basa principalmente en el problema matem´ atico de factorizaci´ on de enteros muy grandes (por ejemplo, de 300 d´ıgitos o m´ as), anillo de los enteros y la existencia y unicidad de la descomposici´ on en factores primos de un n´ umero entero. Estas propiedades permiten que los criptosistemas asim´etricos sean utilizados en una amplia variedad de funciones, tales como las firmas digitales. En el proceso de firma de un documento, una huella dactilar encriptada con RSA se adjunta al documento, y permite al receptor verificar el remitente y la integridad del documento.[5] Referencias [1] Areitio B., Javier. Seguridad de la Informaci´ on: Redes, inform´ atica y sistemas de informaci´ on. Paraninfo Cengage Learning, 2008. ´ ´ mez V., Alvaro. [2] Go Enciclopedia de la Seguridad Inform´ atica. Alfaomega, 2007. [3] Koblitz, Neal. Algebraic aspects of cryptography. Springer Verlag, 1999. [4] Menezes A., Van Oorschot P. and Vanstone S. Handbook of applied cryptography. CRC Press, 1997. [5] Cohen, Henry. Algorithmic Number Theory. Springer Verlag, 1996. 20. Introducci´ on al ´ algebra homol´ ogica en Indm´ odulo Norberto Jaime Chau P´ erez PUCP, Lima, Per´ u [email protected] Resumen La categor´ıas de conjuntos con ciertas estructuras, y un morfismo es una funci´ on que se aplica a cada elemento de uno de esos conjuntos y que preserva la estructura.El estudio de los Ind-m´ odulos es una buena introducci´ on para empezar un ´ algebra homol´ ogica. Este art´ıculo tienen por objeto estudiar la Ind-Categor´ıas a pensar en categor´ıas con flechas que no son necesariamnete son funciones sobre ciertos conjuntos.La Ind-categor´ıa asociada a C es una categor´ıa, denotada por Ind-C ,cuya estructura:objeto y flecha.Equivalencia ˙ de flechas.Definimos la relaci´ on de equivalencia.Morfismo de A en B es una clase [f ].Composici´ on de morfismos Ind-M´ odulos.Ind-m´ odulos inyectivos.Ind-m´ odulos proyectivos. Resoluciones.Todo ind-m´ odulo admite una resoluci´ on inyectiva. 25 L´ımites contables:Veremos la definici´ on formal del l´ımite directo y del l´ımite inverso.Veremos una definici´ on delos in-morfismos usando estos l´ımites y analizamos la relaci´ on que existe con la definici´ on elemental que dimos, relaci´ on que ya estaba presente tacitamente en lo que constru´ıamos. Luego caracterizamos los l´ımites de modoque podamos demostrar la exactitud ddel l´ımitevdirecto y encontrar en l´ım1 el funtor derivado del l´ımite inverso. Exactitud de los l´ımites:Si la categoria es abeliana, en particular si es la categor´ıa de Λ-m´ odulos, entonces se puede analizar la exactitud de los l´ımites.Veremos que el l´ımite directo es un funtor exacto y que el l´ımite inverso es exacto a izquierda, teniendo en el caso de indexaci´ on contable solamente un funtor derivado l´ım1 .Veremos distintas caracterizaciones de los l´ımites que nos permitir´ an llegar a los resultados de exactitud. En el caso de Λ-m´ odulos se tiene una descripci´ on de l´ ım en t´erminos de Hom ←− n ∼ de la ind-categor´ıa: ← l´ım − An = Hom (A, Λ) ,donde Λ es el ind-m´odulo conn stante Λ en cada nivel con la identidad de mapeo estructural. finalmente, obtenemos dos resultados: 1.Sean (An ) , (Bn ) y (Cn ) sistemas directos y (ϕn ) : (An ) −→ (Bn ) , (ψn ) : (Bn ) −→ (Cn ) morfismo de sistemas directos. sI para todo n ∈ N la ϕn ψn secuencia An −→ Bn −→ Cn es exacta, entonces la secuencia l´ ım An −→ Lϕ −→ n l´ ım Bn −→ Lψ −→ n l´ ım Cn −→ n es exacta. 2.Una secuencia exacta corta de sistemas inversos 0 −→ {An } −→ {Bn } −→ {Cn } −→ 0 (es decir,0 −→ An −→ Bn −→ (Cn ) −→ 0 es exacta para cada n ) induce una secuencia exacta. Referencias [1] Hilton, Peter, Stammbach.A course in homological algebra Graudate Text Mathematics 4.Berlin-Heidelberg- New York.Spring Verlag(1971). [2] ]Maclane, Saunder, Saunder.Categories for the working mathematician Graduate Text Mathematics 5.Spring Verlag(1971) 21. Un modelo de optimizaci´ on difuso para asignaci´ on de atraques con retrasos en la llegada de los barcos Flabio Guti´ errez Universidad Nacional de Piura, Per´ u fl[email protected] Edmundo Vergara Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u [email protected] 26 Resumen El problema de asignaci´ on de atraques (BAP) en un terminal mar´ıtimo de contenedores se define como la asignaci´ on factible de atraques a los barcos entrantes. En este trabajo, desarrollamos un modelo de programaci´ on matem´ atica difusa para el BAP continuo y din´ amico. Se asume que el tiempo de llegada de los barcos es impreciso, en el sentido que los barcos pueden retrasarse hasta una tolerancia permitida. Se utilizan conjuntos difusos para representar la imprecisi´ on. El modelo propuesto ha sido codificado en CPLEX y evaluado en diferentes instancias. Los resultados obtenidos muestran que el modelo propuesto puede ayudar a los administradores de un terminal mar´ıtimo de contenedores, pues tiene a su disposici´ on planes de atraque con diferente grado de retraso permitido y optimizados respecto al tiempo de espera. Con la caracter´ıstica que, a m´ as posibilidad de retrasarse de un barco, el modelo le otorga un tiempo de atraque impreciso que soporta m´ as retraso. Referencias [1] Jose Verdegay, Fuzzy mathematical programming, Fuzzy information and decision processes, pp. 231- 237. 1982. [2] Kap Hwan, Kyung Chan, Berth scheduling by simulated annealing, Transportation Research Part B: Methodological, vol. 37, Nro. 6, pp. 541-560, 2003. 22. Descomposici´ on Lagrangiana para problemas lineales enteros, teor´ıa y ejemplos Giancarlo Montes Oblitas Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u gian2003 [email protected] Resumen En el presente trabajo de investigaci´ on se considera el m´etodo de descomposici´ on lagrangiana para resolver problemas lineales enteros definidos matem´ aticamente como sigue: (P ) min fx s.a Ax ≤ b Cx ≤ d x∈X donde f, b, d, A y C son vectores y matrices de dimensiones conformables con el vector x, X ⊆ Zn . Se desarrolla y muestra la aplicaci´ on del m´etodo de descomposici´ on lagrangiana sobre problemas espec´ıficos de programaci´ on entera y se le compara con el m´etodo de relajaci´ on lagrangiana para mostrar sus ventajas y rapidez en la obtenci´ on de resultados. 27 Referencias [1] guignard, s.; kim, s., Lagrangean decomposition for integer programming: theory and applications, Recherche op´erationnelle, tome 21, n◦ 4, 307-323, 1987. [2] mar´ın p., a.; pelegr´ın, p.b , Heur´ısticas de descomposici´ on lagrangiana para algunos problemas de localizaci´ on discreta, Prentice-Hall, Trabajos de investigaci´ on operativa. Vol. 7, 3-15, 1992. 23. Soluci´ on num´ erica de la ecuaci´ on de difusi´ on en estado estacionario bidimensional usando m´ etodos mim´ eticos Mardo Gonzales Herrera mardo [email protected] Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo, Per´ u Resumen Los modelos matem´ aticos de problemas de la mec´ anica continua son t´ıpicamente descritos por problemas de contorno, expresados como un sistema de ecuaciones diferenciales parciales o como ecuaciones integrales. Existen varias t´ecnicas de aproximaci´ on num´erica como es el caso de diferencias finitas, elemento finito, volumen finito, etc, las cuales proporcionan una discretizaci´ on de un sistema particular de ecuaciones diferenciales, ya sea atrapes de las mismas ecuaciones como hace el m´etodo de diferencias finitas o trav´es del espacio de soluciones como es el caso de los residuos ponderados. La teor´ıa de la diferencia finita mim´etica cambia radicalmente la filosof´ıa, pues este m´etodo lo que busca es obtener la formulaci´ on de la mec´ anica de los medios continuos directamente en un medio discreto, es decir discretizar toda la teor´ıa del continuo, de tal manera que obtengamos operadores discretos del gradiente y la divergencia que satisfacen el an´ alogo discreto de las identidades de la Integral, tales como el teorema de la divergencia de Gauss o Stokes el cual es responsable de cumplir las propiedades de conservaci´ on del modelo continuo. La idea principal de este trabajo es encontrar la soluci´ on num´erica de la ecuaci´ on de difusi´ on bidimensional en estado estacionario, as´ı como el error de aproximaci´ on generado entre la soluci´ on exacta y la aproximada (problema el´ıptico),cuyo problema es modelado por la ecuaci´ on siguiente: ∇(K∇U ) = F Condiciones =f αU + βK ∂∂U → − n ∀(x, y) en Ω ⊂ R2 de F rontera (23.1) ∀(x, y) sobre ∂Ω Adem´ as est´ a t´ecnica de diferencias Finitas Mim´eticas se caracteriza por mantener el mismo orden de exactitud de los operadores discretos 28 tanto en los nodos internos como en la frontera de la geometr´ıa de la malla. Referencias [1] J.E.Castillo and R.D. Grone, A Matrix Analysis Approach to higher order Approximations for Divergence and Gradients Satisfying a Global Conservation Law. SIAM J. Matrix Anal. Appl.,25(1):128 -142,2003. [2] J. M. Guevara,M. Freitis Villegas, And J. E. CASTILLO, A new second order finite difference conservative scheme, Divulg. Mat., 13 (2005), pp. 107 -22 [3] J.M.Hyman and M. Shashkov,the approximation of boundary conditions for mimetic finite difference methods, Comput. Math.Appl 36 (1998) 7999 24. Teorema de la Transversal y formas normales para campos vectoriales en (C2 ; 0) Soledad Ram´ırez Carrasco Pontificia Universidad Cat´ olica del Per´ u, Per´ u solramirez [email protected] Resumen El Teorema de la Transversal Completa, es un resultado de suma importancia que permite obtener la clasificaci´ on anal´ıtica de curvas planas. Propongo una versi´ on de dicho teorema para campos vectoriales en (C2 ; 0). Este nuevo resultado es un aporte a la clasificaci´ on formal-anal´ıtica de campos vectoriales, debido a que muchos resultados de clasificaci´ on anal´ıtica se basan en las formas normales. Siendo m´ as precisos, dicho teorema permite recuperar formas normales cl´ asicas para campos vectoriales. En el trabajo que presento, no se requiere de explosiones para desingularizar, m´ as bien implemento una t´ecnica previamente utilizada para la clasificaci´ on de singularidades de aplicaciones. 25. La Matem´ atica en la inmunolog´ıa Dolores S´ anchez Garcia Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo, Per´ u [email protected] Resumen 29 Los seres vivos, en particular los seres humanos, est´ an equipados con un sistema de defensa, que combate las sustancias extra˜ nas (como ciertas prote´ınas) llamadas ant´ıgenos que invaden el cuerpo, este se llama sistema inmunol´ ogico. Se muestra una descripci´ on simplificada de c´ omo funciona el sistema y un modelo matem´ atico sencillo para ilustrarlo. Para el modelo se consideran tres funciones, el virus (ant´ıgeno), los anticuerpos y la concentraci´ on de linfocitos en el tiempo t, denotados por V (t), F (t) y C(t) respectivamente Referencias [1] Abbar, Abul K, Lichtman, Andrew H, Inmunol´ ogia Celular y molecular, Oxford University, (2002) [2] Edelstein - Kesht, Leah, Matematical Models In Biology, The Society for Industrial and Applied Mathematics, (2005) 26. Bases de Gr¨ obner para ideales homog´ eneos Maritza Luna Valenzuela Pontificia Universidad Cat´ olica del Per´ u, Per´ u [email protected] Resumen Los ideales generados por elementos homog´eneos se denominan ideales homog´eneos en el anillo de polinomios. En la primera parte del trabajo se demuestra que este ideal bajo las operaciones b´ asicas de ideales es cerrado. En la segunda parte, se presentar´ a la conexi´ on entre un ideal de polinomios arbitrario y su homogenizaci´ on con una o varias variables. Finalmente, se ver´ a que la homogenizaci´ on de un ideal nos permitir´ a obtener una base de Gr¨ obner de un ideal I a partir de una base de su ideal homog´eneo. En todas las aplicaciones, para realizar los c´ alculos, se har´ a uso del software Mathematica V.9.0.4.0. Referencias [1] Adams, W. and Loustaunau, P., An Introduction to Gr¨ obner Bases. AMS, Providende RI,1994. [2] Becker, T and Weispfenning V., Gr¨ obner Bases: A Computational Approach to Conmutative Algebra. Springer Verlag, Berlin and New York, 1993. [3] Cox, D., Little, J., O’SHEA Donald, Ideal, Varieties, and Algorithms. An Introduction to Computational Algebraic Geometry and Commutative Algebra Editorial Springer. Segunda Edici´on, 2005. [4] Cox, D., Little, J., O’shea, D., Using Algebraic Geometry Editorial Springer. Segunda Edici´on, 2005. 30 [5] Fr¨ oberg, Ralf., An Introduction to Gr¨ obner Bases. Series: Pure and applied mathem´ atics. Unnumbered, 1998. [6] Kong, M., Bances, R., Medina, N., Gonz´alez, M., Luna, M. y Sanchez, R., Algunas aplicaciones de las bases de Gr¨ obner. Departamento de CienciasPontificia Universidad Catolica del Per´ u. RI N◦ 31, 2014. [7] Sze-Tsen Hu., Introduction to Homological Algebra. Holden-Day, inc. 1968. [8] WOLFRAM., Mathematica 9. V.9.0.1.0 (2012). 27. Un sistema de ecuaciones no lineales de evoluci´ on estudio local y global Juan Montealegre Scott Pontificia Universidad Cat´ olica del Per´ u, Per´ u [email protected] 28. Sistemas de reacci´ on - difusi´ on asociado a un proceso de gluc´ olisis Hellen Terreros Navarro Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Per´ u [email protected] Resumen Muchos problemas biol´ ogicos presentes en la naturaleza pueden ser modelados analizando dos fen´ omenos: la difusi´ on y la reacci´ on, que describen las interacciones qu´ımicas generando patrones complejos en el espacio y/o el tiempo, debido a la presencia de t´erminos de transporte, s´ıntesis y degradaci´ on que dependen de todas las sustancias qu´ımicas presentes en el dominio de an´ alisis. Turing, fue el primero en observar y atribuir a las interacciones qu´ımicas entre sustancias la auto-formaci´ on de patrones en la naturaleza y estudi´ o las soluciones de los modelos biol´ ogicos descritos por ecuaciones de reacci´ on-difusi´ on: ∂(u) = ∇(D∇(u)) + f ∂(t) En ella mostraremos las condiciones para las cu´ ales un proceso reactivo en equilibrio, puede ser inestabilizado por la presencia de un t´ermino difusivo generando patrones espaciales heterog´eneos, denominados inestabilidades por difusi´ on o inestabilidades de Turing. El modelo que predice la formaci´ on de patrones de origen biol´ ogico formulados por ecuaciones de reacci´ on-difusi´ on es el modelo de gluc´ olisis, que explica el proceso de s´ıntesis de glucosa en energ´ıa celular; a trav´es de una secuencia de 31 reacciones, la glucosa es transformada en piruvato y en ATP, unidad de intercambio metab´ olico en el organismo vivo. En su forma adimensional , el modelo est´ a representado por: ∂(u) = Du ∇2 (u) + δ − ku − uv 2 ∂(t) ∂(v) = Dv ∇2 (v) + ku + uv 2 − v ∂(t) El modelo de la gluc´ olisis, permite entender la formaci´ on de tejidos y ´rganos a partir de la formaci´ o on de patrones espacio-temporales, que implica el desarrollo de disciplinas asociadas y la formulaci´ on matem´ atica de diversidad de procesos como la predicci´ on de la formaci´ on de los patrones de pigmentaci´ on de la piel en varios animales. Palabras Claves: Reacci´ on - difusi´ on, gluc´ olisis, inestabilidad de Turing. 32 Referencias [1] Albers, E., Bakker, B. M., Gustafsson, L., 2002. Modeling response of glycolysis in S. Cerevisiae cells harvested at diauxic shift., Molecular Biology Reports, 29, 119-123. [2] Drong, K., Lamprecht, I., Plesser, Th., 1989. Calorimetric measurements of an intermittency phenomenon in oscillating glycolysis in cell-free extracts from yeast, Thermochimica Acta, 151, 69-81. [3] Grospietch, T., Drong, K., Lamprecht, I., 1995. Experimental data on the energetic flux during glycolytic oscillations in yeast extracts, Experientia, 51, 117-120. [4] J.D. Murray, 1993 Mathematical Biology II: Spatial models and biomedical applications. Springer-Verlag, pp. 405-509. [5] Juan C. Vanegas A. Nancy S. Landinez P. Diego A. Garzon A. Computational Solution Of Biological Models Of Spatial-Temporal Pattern Formation Chile,pp 182-194. [6] Mauricio Labadie, Formaci´ on de Patrones y Bifurcaci´ on en sistemas de reacci´ on-difusi´ on. Proyecto de Investigaci´on, UNAM, 2005. 29. Un algoritmo gen´ etico para el problema din´ amico y continuo de asignaci´ on de atraques con retrasos en la llegada de los barcos Edwar Lujan edwar [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u Flabio Guti´ errez [email protected] Universidad Nacional de Piura, Per´ u Resumen Este trabajo trata el problema de asignaci´ on de atraque de barcos (Berth Allocation Problem, BAP). Se considera el BAP de tipo din´ amico y continuo, adem´ as que los barcos pueden llegar con un cierto retraso. Se busca optimizar el tiempo de espera de los barcos y la utilizaci´ on del espacio del muelle. Para este problema existe un modelo matem´ atico de optimizaci´ on difusa. El problema es de tipo combinatorio, y su complejidad es NP duro, por lo tanto, el modelo solo sirve para instancias de pocos barcos, para un n´ umero mayor de barcos se debe buscar otro tipo de soluci´ on, como por ejemplo las metaheur´ısticas, que puedan obtener buenas soluciones en tiempos razonables. Para resolver el problema, en este trabajo se dise˜ n´ o un Algoritmo Gen´etico (AG) y fue implementado en el lenguaje de programaci´ on C. Utilizando instancias de barcos que siguen una distribuci´ on uniforme, se evalu´ o y compar´ o el AG con el modelo de optimizaci´ on difusa. Concluyendo que el AG resuelve el problema en menor tiempo, pero, el modelo obtiene planes de atraque con mejores tiempos de espera. 33 Referencias [1] Christian Bierwirth,Frank Meisel, A survey of berth allocation and quay crane scheduling problems in container terminals, European Journal of Operational Research, vol. 202, Nro. 3, pp. 615-627. 2010. [2] S. Ganji, A. Babazadeh, N. Arabshahi, Analysis of the continuous berth allocation problem in container ports using a genetic algorithm, Journal of marine science and technology, vol. 15, Nro. 4, pp. 408-416. 2010. 30. Geogebra y Wolfram Alpha juntos en la interpretaci´ on y c´ alculo de l´ımites Mar´ıa Iris Flores Quesqu´ en [email protected] PUCP, Lima, Per´ u Nancy Saravia Molina [email protected] PUCP. Lima, Per´ u Resumen Uno de los temas tratados en el c´ alculo diferencial es el l´ımite de una funci´ on real de variable real, observando que en el proceso de aprendizaje una de las deficiencias o limitaciones m´ as frecuentes que podemos notar en el alumno es la interpretaci´ on geom´etrica y anal´ıtica de la definici´ on de l´ımite, lo que lleva a un proceso mec´ anico por parte del alumno e inclusive a una mala elecci´ on del delta (δ) en la definici´ on. Los objetivos generales de la comunicaci´ on-conferencia que presentamos es reforzar y potenciar el aspecto cognitivo de los participantes dando ´enfasis a la rigurosidad de la definici´ on y a la interpretaci´ on geom´etrica del l´ımite con ayuda del geogebra. Hemos elegido el programa matem´ atico Geogebra por ser un software libre y de f´ acil uso. Otro software que usaremos es el Wolfram Alpha por ser un software libre y porque nos ser´ a de mucha utilidad en el c´ alculo de los l´ımites. Referencias [1] Geogebra, 4.4.43.0 [2] Leithold, L. , El C´ alculo,7ma ed., Editorial Mexicana, M´exico 1994. [3] Wolfram, (2010)Mathematica 8. 34 31. El Grupo Fundamental de S 1 en el Teorema ´ Fundamental del Algebra Pedro Angel Becerra P´ erez [email protected] Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Per´ u Luis Alberto Macha Collotupa [email protected] Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Per´ u Resumen En el presente trabajo usaremos las homotop´ıas de [0, 1], el grupo fundamental de S 1 = {(x, y) ∈ R2 : x2 + y 2 = 1} y otras propiedades de la Topolog´ıa Algebraica, para demostrar el teorema fundamental del ´ Algebra, el cual se enuncia de la siguiente manera: ´ Teorema Fundamental del Algebra Todo polinomio complejo no constante tiene una ra´ız Referencias [1] Spainer, E , Topolog´ıa Algebraica, Mc Graw Hill, New York. 1975. [2] Whitehead, G.W, Elements of Homotopy Theory, New York, Heidelberg, Berlin; Springer-Verlag. 1978. [3] Dold, A , Lectures of Topology Algebraic, Springer Verlag Berlin, New York. 1972. 32. Din´ amica de c´ elulas cancer´ıgenas alojadas en una regi´ on acuosa, plana y mesosc´ opica, sometidas a radiaci´ on electromagn´ etica Carlos Moya Egoavil [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u Jerem´ıas Jamanca Egoavil jeremias [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u Graciela burgos Namuche [email protected] Universidad Nacional de Piura, Per´ u 35 Resumen Las c´elulas cancer´ıgenas adquieren un comportamiento anormal de la capacidad de dividirse y dejan de respetar las reglas del organismo, las cuales imponen a las c´elulas normales de cada tejido un crecimiento restringido, muchas de estas c´elulas tumorales no aparecen en las pruebas est´ andares, hasta multiplicarse en algunos billones descontroladamente, presentando un desorden en su crecimiento debido a un desequilibrio funcional, la multiplicaci´ on de estas, se representa mediante una expansi´ on o crecimiento poblacional en el espacio, en determinadas etapas del c´ ancer. Para conocer el desenvolvimiento en el espacio de estas c´elulas cancer´ıgenas alojadas en cierto medio, sometidas a radiaci´ on electromagn´etica, se propuso un modelo matem´ atico con ecuaciones diferenciales que describa aproximadamente la evoluci´ on de crecimiento y muerte de estas en el espacio, para ello usaremos la Din´ amica no lineal y conocerla estabilidad del sistema junto con leyes f´ısicas para explicar la fenomenolog´ıa. 33. Non-linear Schrodinger equation with nonlocal regional diffusion C´ esar Torres ctl [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u Resumen In this work we are interested in the nonlinear Schrodinger equation with non-local regional diffusion n (−∆)α ρ u + u = f (u) in R , u ∈ H α (Rn ), where f is a super-linear sub-critical function and (−∆)α ρ is a variational version of the regional laplacian, whose range of scope is a ball with radius ρ(x) > 0. We study the existence of a ground state. Referencias [1] A. Ambrosetti and P. Rabinowitz, “Dual variational methods in critical points theory and applications”, J. Func. Anal. 14, 349-381(1973). [2] M. Cheng, “Bound state for the fractional Schrodinger equation with undounded potential”, J. Math. Phys. 53, 043507 (2012). 34. Modelamiento del secado de la pulpa de mango mediante elemento finito Dora E. Castillo Le´ on [email protected] Universidad Nacional de Chachapoyas, Per´ u Resumen 36 In this work we are interested in the nonlinear Schrodinger equation with non-local regional diffusion n (−∆)α ρ u + u = f (u) in R , u ∈ H α (Rn ), where f is a super-linear sub-critical function and (−∆)α ρ is a variational version of the regional laplacian, whose range of scope is a ball with radius ρ(x) > 0. We study the existence of a ground state. Referencias [1] A. Ambrosetti and P. Rabinowitz, “Dual variational methods in critical points theory and applications”, J. Func. Anal. 14, 349-381(1973). [2] M. Cheng, “Bound state for the fractional Schrodinger equation with undounded potential”, J. Math. Phys. 53, 043507 (2012). 35. Existencia y comportamiento asint´ otico de la soluci´ on de una ecuaci´ on de Petrovsky con memoria Emilio Marcelo Castillo Jim´ enez [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u Resumen We consider the transmission problem between an elastic and thermoelastic material with source term. We prove that the solution of the following system REFERENCIAS 1. Bayrak, V, Can, M, Aliyev, FA; Nonexistence of global solutions of a quasiliear hyperb´ olic equations. Math Inequal Appl. 1, 137-374 (1998) 2. Kalantarov, VK, Ladyzhenscaya, OA; Formation of collapses in quailinear equations of parabolic and hyperbolic types. zap Nauchn Semin LOMI. 61, 77-102 (1977) 3. Messaoudi, SA; Blow-up of positive-initial-energy solutions of a nonlinear viscoelastic hyperbolic equation. J Math Anal Appl. 320, 902-215 (2006). doi:10.1016/j.jmqq.2005.07.022 4. Wu, ST: Energy decay rates via convexity for some second-order evolution equation with memory and nonlinear time-dependent dissipation. Nonlinear Anal. 74, 532-543 (2011). doi:1016/j.na.2010.09.007 5. Mu˜ noz Rivera, J. E, Lapa, EC, Barreto, R: Decay rates for viscoelstic plates with memory. J Elasticity. 44, 61-87 (1996) doi:10.1007/BF00042192 37 6. Amroun, NE, Benaissa, A: Global existence and energy decay of solutions to a Petrovsky equation with general nonlinear dissipation and source term. Gerog Math J. 13, 397-410 (2006) 7. Messaoude, S.A: Global existence and uniform decay of solutions for a quasilinear viscoelastic problema. J Math Anal Appl 265, 296-308 (2002). doi: 10.1006/jmaa. 2001.7697 36. Relaci´ on entre la inteligencia emocional y las estrategias de aprendizaje de los estudiantes de la Facultad de Ciencias Matem´ aticas Carlos Alberto Pe˜ na Miranda [email protected] Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Per´ u Resumen El objetivo del presente trabajo fue determinar si la inteligencia emocional y las estrategias cognitivas se relacionan entre si en una muestra de 260 alumnos del segundo, cuarto, sexto y octavo ciclo de la Facultad de Ciencias Matem´ aticas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, de ambos sexos, cuyas edades fluct´ uan entre 18 y 31 a˜ nos de edad. Para establecer la relaci´ on entre dichas variables se utilizo el dise˜ no correlacional; en tanto para la recolecci´ on de datos, se utilizo el cuestionario de coeficiente emocional elaborado por Reuven BarOn y el inventario de estrategias de aprendizaje elaborado por Weinstein y Colbs. Los resultados estad´ısticos obtenidos mostraron que la inteligencia emocional se encuentra relacionada signicativamente a las estrategias de aprendizaje de los alumnos de la muestra (r = 0,83). Referencias [1] BarOn, R. Inventario De Cociente Emocional De BarOn. Lima. Grafimag S.R.L., 2000. [2] Bizquera, R. Educaci´ on emocional y bienestar. Barcelona: Praxis, 2000. [3] Beltr´ an, J. Estrategias de aprendizaje. En: Beltr´an y Bueno (coord.), Psicolog´ıa de la Educaci´on (pp. 307 . 329) Madrid: Alianza Editorial,1995. [4] Goleman, D. (1996). La inteligencia emocional. Primera Edici´on. Barcelona. Javier Vergara Editor S.A.,1996. [5] Hern´ andez, R., Fern´ andez, C. y Baptista, P. Metodolog´ıa de la Investigaci´ on. M´exico: Ed. Mc Graw Hill, 2006. [6] Monereo, C., Castell´o, M., M. Clariana; Palma, M. y P´erez, Luisa. Estrategias de ense˜ nanza aprendizaje. Edit. GRAO. Octava edici´on. Barcelona. Espa˜ na, 2000. 38 37. Model theory: first-order logic and continuous logic Omar Otiniano Malca [email protected] Universidade Federal do ABC 38. Modelaci´ on de la propagaci´ on del c´ ancer Julio C. Nu˜ nez Villa [email protected] Universidade Federal do ABC, Brasil Resumen El objetivo del presente trabajo es proporcionar algunos conceptos generales de la biolog´ıa del c´ ancer para as´ı poder comprender la din´ amica del modelo y estudiarlo mejor. Hay la necesidad de conocer algunos conceptos fundamentales en el desenvolvimiento del c´ ancer como la carcinog´enesis, proceso en el cual se transforma una c´elula normal en cancer´ıgena. Por otro lado las c´elulas interact´ uan con su espacio extracelular, la Matriz Extracelular(ECM), lo cual es importante en el desarrollo de la angiog´enesis, formaci´ on de nuevos vasos sangu´ıneos, proceso fundamental para diseminaci´ on celular, la met´ astasis, donde las c´elulas tumorales modifican la ECM de tal modo que facilita la migraci´ on de las c´elulas malignas mediante las enzimas degradadoras de la matriz extracelular (MDE). El modelo que vamos a presentar est´ a motivado por el crecimento y propagaci´ on del tumor y su interacci´ on con su espacio donde actua. La din´ amica de nuestro modelo est´ a formado por tres ecuaciones diferenciales cuyos compartimentos son la densidad de las c´elulas tumorales, la densidad de la matriz extracelular (ECM) y la concentraci´ on de las enzimas degradadoras de la matriz extracelular(MDE). Haciendo un an´ alisis de la estabilidad de sus puntos cr´ıticos, tambi´en vamos a mostrar como el sistema actua frente a un c´ ancer m´ as agresivo, con variaciones de par´ ametros. Inicialmente el an´ alisis se hace solamente teniendo en cuenta el crecimento del tumor, mas luego veremos la propagaci´ on, la cual se obtendr´ a con la difusi´ on y la quimiotax´ıa de las c´elulas tumorales, el prop´ osito final ser´ a obtener un control de la enfermedad. Referencias [1] Retsky M.W., Swartzendruber D.E., Wardwell R.H., Bame P.D., Is Gompertzian or exponential kinetics a valid description of individual human cancer growth?,Med Hypotheses. 1990 ; 33(2):95-106. [2] Skehan P., On the normality of growth dynamics of neoplasms in viva: A data base aualysis. Grototh 1986; 50,496-515. [3] Spratt J.S. , Meyer J.S. and Spratt J.A., Rates of growth of human neoplasms: Part II. Journal of Surgical Oncology. 1996; 61, 68-83. 39 [4] Gerisch A., Chaplain M.A.J., Mathematical modelling of cancer cell invasion of tissue:Local and non-local models and the effect of adhesion. Journal of Surgical Oncology. J. 2008; 21; 250(4) : 684 - 704. [5] Pecorino L., Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics, third edition, 2012. 39. Segmentation of images using neutral networks (ANN) And support vector machine (SVM): Comparison of the processing times Wilson Manuel Castro Silupu [email protected] Universidad Nacional de Chachapoyas, Chachapoyas, Per´ u 40. Cuaterniones y sus aplicaciones Gilberto Alva Castillo [email protected] Universidad Privada Antenor Orrego, Per´ u Resumen A partir del producto de n´ umero complejos se obtiene la rotaci´ on de vectores en el plano, las correspondientes matrices ortogonales y unitarias, las mismas que preservan las magnitudes de estos vectores. La extensi´ on de los complejos a los cuaterniones permite obtener tambi´en en el espacio rotaciones de vectores. La representaci´ on de los cuaterniones mediante matrices unitarias complejas de orden 2 × 2 permite su relaci´ on con las matrices de Pauli, las mismas que explican el momento angular del espin de los electrones y otras part´ıculas del mundo nuclear. La construcci´ on v´ıa cuaterniones de las matrices de cambio de coordenadas en dos sistemas de referencia permite obtener las matrices de Dirac usada en mec´ anica cu´ antica relativista y las transformaciones de Lorentz usadas en la teor´ıa de la relatividad. 41. Regularidad funcional para la simulaci´ on num´ erica del problema no lineal de flujos compresibles altamente viscosos Irla Mantilla Nu˜ nez [email protected] Universidad Nacional de Ingenier´ıa, Per´ u Resumen 40 En el presente trabajo se establece la importancia de la propiedad de inmersi´ on en los espacios de Sobolev - Orlicz bajo ciertas restricciones de la condici´ on ∆2 -regular de una N-funci´ on definida en espacios de Orlicz, con el objetivo de establecer una regularidad funcional de las variables dependientes en un caso de problema No Lineal de flujos compresibles altamente viscosos, y en ese sentido pueda existir soluci´ on del problema variacional formulado en espacios de Sobolev-Orlicz, en la finalidad de llevar a una simulaci´ on num´erica del problema con el m´etodo de elementos finitos Stream Line Difusi´ on y capturar de este modo las Singularidades en un sistema de flujo de mezcla con viscosidad l´ımite. 42. Modelos de depredaci´ on de tipo Leslie-Gower considerando efecto Allee en las presas Eduardo Gonz´ alez Olivares [email protected] Pontificia Universidad Cat´ olica de Valpara´ıso, Chile Resumen A partir del primer modelo depredador-presa, propuesto por el matem´ atico italiano Vito Volterra en 1925 [10], diferentes modelaciones para esta interacci´ on entre dos especies, usando ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO), han sido formuladas en Din´ amica Poblacional. En 1948, P. H. Leslie [6] propuso un modelo que no se ajusta al marco del llamado Modelo de Lotka-Volterra [10] (que corresponde a un modelo compartimentado). La principales car´ acteristica del modelo de Leslie [8] son: la respuesta funcional (la acci´ on de los depredadores sobre las presas) es lineal y, la ecuaci´ on que describe la tasa de crecimiento de los depredadores es de tipo log´ıstico, en la cual la capacidad de soporte Ky se asume directamente proporcional al tama˜ no poblacional de presas x = x (t) en cualquier instante t ≥ 0, esto es Ky = nx. En esta exposici´ on, presentaremos la din´ amicas de algunos modelos modificando el modelo de Leslie (o Leslie-Gower [7]), descritos por el sistema EDO general { dx = xg((x) − ) qh (x) dt Xµ : (1) dy y = s 1 − Ky y dt donde x = x(t) e y = y(t) indican los tama˜ nos poblacionales de presas y depredadores, respectivamente (medidos en n´ umero de individuos, densidad por ´ area o volumen, o biomasa) y los par´ ametros son todos positivos. Las modificaciones pueden considerar que: la capacidad de soporte es una funci´ on del tama˜ no poblacional de presas [2], la funci´ on de crecimiento de las presas es afectada por el fen´ omeno llamado efecto Allee [1, 3, 4], o la respuesta funcional es no lineal [5, 9]. Referencias ´lez-Olivares and E. Sa ´ez, Three limit cycles [1] P. Aguirre, E. Gonza in a Leslie-Gower predator-prey model with additive Allee effect, SIAM Journal on Applied Mathematics 69 (2009) 1244-1262. 41 ´lez-Olivares, A modified Leslie[2] C. Arancibia-Ibarra and E. Gonza Gower predator-prey model with hyperbolic functional response and Allee effect on prey, In R. Mondaini (Ed.) BIOMAT 2010 International Symposium on Mathematical and Computational Biology, World Scientific Co. Pte. Ltd., Singapore (2011) 146-162. ´lez-Olivares, J. Mena-Lorca, A. Rojas-Palma, J. D. Flo[3] E. Gonza res, Dynamical complexities in the Leslie-Gower predator-prey model as consequences of the Allee effect on prey, Applied Mathematical Modelling 35 (2011) 366-381. ´lez-Olivares, P. Tintinago-Ruiz and A. Rojas-Palma, [4] E. Gonza A Leslie-Gower type predator-prey model with sigmoid funcional response, International Journal of Computer Mathematics (2014) http://dx.doi.org/10.1080/00207160.2014.889818. ´lez-Yan ˜ez, E. Gonza ´lez-Olivares and J. Mena-Lorca, [5] B. Gonza Multistability on a Leslie-Gower type predator-prey model with nonmonotonic functional response, In R. Mondaini and R. Dilao (eds.), BIOMAT 2006 - International Symposium on Mathematical and Computational Biology, World Scientific Co. Pte. Ltd. (2007) 359-384. [6] P. H. Leslie, Some further notes on the use of matrices in population mathematics, Biometrika 35 (1948) 213-45. [7] P. H. Leslie and J. C. Gower, The properties of a stochastic model for the predator-prey type of interaction between two species, Biometr´ıca 47 (1960) 219-234. [8] R. M. May, Stability and complexity in model ecosystems (2nd edition), Princeton University Press (2001). ´ez and E. Gonza ´lez-Olivares, Dynamics on a predator-prey mod[9] E. Sa el, SIAM Journal on Applied Mathematics 59 (1999) 1867-1878. [10] P. Turchin, Complex Population Dynamics: A Theoretical/Empirical Synthesis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 2003. 43. Optimizaci´ on multiobjetiva en energ´ıas renovables: Una breve revisi´ on bibliogr´ afica Edmundo Vergara Moreno Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u [email protected] Zavaleta Ruiz Jose Universidade Estadual de S˜ ao Paulo, Brasil [email protected] Resumen 42 As´ı como en las diferentes actividades que planifica el hombre como persona natural o jur´ıdica, existen diversos criterios a tener en cuenta. Los criterios fundamentales es minimizar costos, maximizar los beneficios, reducir los impactos ambientales negativos. Entonces se trata de un problema de optimizaci´ on con tres objetivos como m´ınimo. En el campo energ´etico, dentro de la econom´ıa globalizada, la energ´ıa es la fuente muy importante en toda actividad humana, raz´ on por la cual actualmente se realizan muchos trabajos de investigaci´ on para generarla pero com el menor impacto ambiental. Las mejores alternativas son la energ´ıas renovables. Pero estas tienen sus desventajas, pese a que se han avanzado en las estos campos, hasta ahora el costo de su producci´ on sigue elevado con respecto a las fuentes (f´ osiles, carb´ on, etc) tradiciones. Raz´ on por la cual existe amplio panorama para las investigaciones en este campo, y en part´ıculas las aplicaciones de la optimizaci´ on. En este trabaja se ha recogido diversos trabajos importantes de aplicaci´ on de la optimizaci´ on multiobjetivo en las energ´ıa renovables. Referencias [1] Holger Kantz, Thomas Schreiber , Nonlinear Time Series Analysis, Cambridge University Press 1997 [2] J.P. Eckmann, D.Ruelle , Ergodic Theory of chaos and strange attractor, Reviews of Modern Physics, vol 57 No 3, Part I, 1985 44. Transporte de part´ıculas en fluidos bidimensionales Alfredo M. Jara G. [email protected] Universidade Federal do ABC, SP-Brasil Resumen En este trabajo son estudiados dos modelos de nataci´ on de part´ıculas dotadas de autopropulsi´ on en un fluido bidimensional estacionario correspondiente a c´elulas convectivas con barreras de transporte. El objetivo es la determinaci´ on del modelo m´ as eficiente para fomentar el transporte de las part´ıculas a lo largo de una direcci´ on predeterminada. El primer modelo consiste en autopropulsi´ on con velocidad constante a lo largo de la direcci´ on predeterminada y el segundo modelo consiste en autopropulsi´ on con modulaci´ on temporal sinusoidal a lo largo de aquella direcci´ on. En los dos casos, la velocidad de las part´ıculas es dada por la suma de su velocidad de autopropulsi´ on con la velocidad del fluido en la posici´ on de la part´ıcula. La principal pregunta que surge es: ¿Cu´ al de esos modelos conduce a un conjunto mayor (del punto de vista de medida) de condiciones iniciales de trayectorias que no quedan confinadas a un dominio compacto del espacio f´ısico? Se utilizan t´ecnicas num´ericas y anal´ıticas (m´etodo de Melnikov) para estudiar esa pregunta. 43 Referencias [1] ANGILELLA J. R., Asymptotic properties of wall-induced chaotic mixing in point vortex pairs. Physics of Fluids 23, 113602, (2011). [2] ARROWSMITH D., K.PLACE C. M., An introduction to Dynamical Systems. Cambridge University Press, First Edition, 1990. [3] CHERNIKOV A. A. et al, Lagrangian turbulence in nonstationary 2-D flows. Chaos 1, pp. 206-211 (1991). [4] CHIRIKOV B. V., A universal instability of many - dimensional oscillator systems. Physical Reports 52, N◦ 5, pp. 263-379 (1979). [5] FALKOVICH G., Fluid Mechanics A Short Course for Physicists. Cambridge University Press, First Edition, 2011. [6] HIRSCH M. W. et al., Differential Equations, Dynamical Systems, and An Introduction to Chaos. Elsevier Academic Press, Second Edition, 2004. [7] KUZNETSOV L., ZASLAVSKY G., Regular and chaotic advection in the flow field of a three-vortex system. Physical Review E, vol. 58, N◦ 6, pp. 7330 - 7349 (1998). [8] MELNIKOV V. K., On the stability of the center for time periodic perturbations. Trans. Moscow Math Soc. 12, pp. 1-57 (1963). [9] PATERSON A. R., A first course in fluid dynamics. Cambridge University Press, First Edition, 1983. [10] ROM - KEDAR V., Homoclinic tangles-classification and applications. Nonlinearity 7, pp. 441-473 (1994). [11] ROM - KEDAR V. et al., An analytical study of transport, mixing and chaos in an unsteady vortical flow. J. Fluid Mech, vol. 214, pp. 347-394 (1990). [12] TRITTON D. J., Physical Fluid Dynamics. Oxford University Press, Second Edition, 1988. [13] TRUEBA J. L. et al., On the estimate of the stochastic layer width for a model of tracer dynamics. Chaos, vol. 13, N◦ 3, pp. 866-873 (2003). [14] WEISS, J. B., KNOBLOCH, E., Mass transport and mixing by modulated travelling waves. Physical Review A, vol. 40, N◦ 5, pp. 2579-2589 (1989). [15] WIGGINS S., Introduction to Applied Nonlinear Dynamical Systems and Chaos. Springer, Second Edition, 2003. [16] WIGGINS S., Chaotic Transport in Dynamical Systems. Springer Verlag, First Edition, 1992. [17] ZASLAVSKY G. M., FILONENKO N. N., Stochastic instability of trapped particles and conditions of application of the quasi-linear approximation. Sov. Phys. JETP 27, 851-857 (1968). 44 [18] ZASLAVSKY G. M., The Physics of Chaos in Hamiltonian Systems. Imperial College Press, Second Edition, 2007. 45. Existence of pullback attractors for evolution process Rodiak Nicolai Figueroa L´ opez [email protected] UNESP-Campus de S˜ ao Jos´e do Rio Preto, SP, Brasil Germ´ an Lozada-Cruz IBILCE-UNESP-Brasil Resumen The central concept to describe the asymptotic dynamics of a system is the global attractor (compact set, invariant of phase space, attracting solutions of the problem). Knowledge of these sets and their properties provides an important information about the system. In the autonomous case, the theory of global attractors responds to this question (e.g. population dynamics, problems of fluid mechanics, wave equations. See BabinVishik [1], Hale [5], Ladyzhenskaya [6], Teman [8]). However, in the nonautonomous case is need to introduce a new concept of attraction. In this situation, generally the attractor is not an independent set of time but a parameterized family (by the time variable) of compact sets, invariant how family of sets and attracting in finite time when the initial time is close to −∞. This is known as attraction “pullback”and that attractor is called pullback attractor (cf. [2], [3], [4], etc). The aim of this work is to present the definition and under what conditions exist such pullback attractors, which give us information about the solution of non-autonomous system. This work is supported by FAPESP through the process: 13/21155-2. Referencias [1] Babin, A.; Vishik, M., Attractors in evolutionary equations, Studies in Mathematics ans its Applications 25, North-Holland Publishing Co., Amsterdam, 1992. [2] Caraballo, T.; Kloeden, P.; Langa, J. Atractores globales para sistemas diferenciales no aut´ onomos. Cubo Matematica Educacional 5 (2003), no. 2, 305329. [3] Caraballo, T.; Kloeden, P.; Real, J. Pullback and forward attractors for a damped wave equation with delays. Stochastics & Dynamics 4 (2004), no. 3, 405-423. [4] Carvalho, A.; Langa, J.; Robinson, J. Attractors for infinite-dimensional non-autonomous dynamical systems, Applied Mathematical Sciences 182, Springer, New York, 2013. 45 [5] Hale, J. Asymptotic behavior of dissipative systems. Math. Surveys Monogr. 25, Amer. Math. Soc., 1988. [6] Ladyzhenskaya, O. Attractors for semigroups and evolution equations. [Lincei Lectures] Cambridge University Press, Cambridge, 1991. [7] Figueroa-L´ opez, R., Continuidade de atratores pullback para problemas parab´ olicos n˜ ao autˆ onomos usando o m´etodo dos elementos finitos. Em prepara¸c˜ ao, 2014. [8] Teman, R. Infinite-Dimensional Dynamical Systems in Mechanics and Physics, Springer- Verlag, Berlin, 1988. 46. Representaci´ on de productos tensoriales torcidos Jack Arce Flores [email protected] Pontificia Universidad Cat´ olica del Per´ u, Per´ u 47. Acotaci´ on de la soluci´ on de un problema de difusi´ on reacci´ on Becerra Saucedo Julio J. Augusto juliobs [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u Resumen En este trabajo se hace un estudio anal´ıtico sobre la acotaci´ on local de la soluci´ on de una ecuaci´ on de difusi´ on reacci´ on con condiciones de frontera no lineales apoy´ andose en dos construcciones, la de la soluci´ on de una ecuaci´ on del tipo el´ıptica con explosi´ on en la frontera y la del concepto de soluci´ on propia minimal para ecuaciones del tipo parab´ olico. Se demuestra que, si las condiciones de frontera y el t´ermino no lineal de la ecuaci´ on de difusi´ on reacci´ on son acotadas potencialmente en una vecindad del dominio, entonces la soluci´ on es acotada en esa vecindad. Se llega a concluir que la acotaci´ on de la soluci´ on es posible y de manera local, y que generalmente dependen del t´ermino no lineal, de la condici´ on en la frontera y del dominio. As´ı mismo se analiza la posibilidad de extender la acotaci´ on en la frontera a todo el dominio. Referencias [1] Aronson DG., Serrin J., A maxinum principle for nonlinear parabolic equations, Scuola Normale Superiore Di Pisa. Classe di Scienze 3ra s´erie. 1967. 46 [2] Arrieta JM., On boundedness of solutions of reaction - diffusion equations with nonlinear boundary conditions, Proceedings of the American Mathematical Society. 2008. [3] Arrieta JM., Rodriguez Bernal A., Blow - up versus global boundedness of solutions of reaction - diffusion equations with nonlinear boundary conditions, Proceedings of Equations. 2005. ´zquez JL., The problem of blow - up in nonlinear [4] Galaktionov VA., Va parabolic equations, Discrete and Continous Dynamical Systems. 2002. [5] ´zs K., Semilinear Parabolic Problems [Tesis de Maestr´ıa, Eotovos Bala Lor´ and University. 2011. [6] Pinsky R., Soluciones positivas de las ecuaciones de difusi´ on - reacci´ on con absorci´ on superlineal: Cotas universales. Unicidad para el problema de Cauchy. Acotaci´ on de soluciones estacionarias, Technion - Israel Institute of Technology. 1991. 48. Modelo de generaci´ on de superpuestas 1dimensional Brenis Delgado Yesabella Katherine yes [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u 49. Simulaci´ on a nivel mesoescala de la humedad relativa en el Per´ u entre los a˜ nos 1996-1999 y 2014 usando Brazilian Regional Atmospheric Modelling System (BRAMS) Luis J. Caucha Morales [email protected] Universidad Nacional de Tumbes, Tumbes, Per´ u Resumen Los a˜ nos 1997 y 1998 el per´ u sufri´ o grandes p´erdidas tanto material como v´ıctimas humanas, tal que mediante diferentes mecanismo se busca prevenir desastres de ´esta magnitud. Nuestro objetivo es estudiar la variaci´ on de la humedad relativa entre los a˜ nos 1996 al 1999 y su comparaci´ on con el 2014. Se utiliz´ o el modelo BRAMS (Brazilian Regional Atmospheric Modelling System ) el cual permite analizar diferentes variables metereol´ ogicas en diferente per´ıodo de tiempo, el porcentaje promedio en el mes de Agosto para la humedad relativa en las ciudades mas afectadas fueron: Piura 54.74 % , La Libertad 51.01 % , Lambayeque 59.27 %, Ica 98.93 % y Loreto 72 % para el 2014 y una diferencia aproximada en -25 % , -11 % , -22 %, +30.5 % y +19.75 % con respecto a los a˜ nos (1996-1999), 47 respectivamente. Por tanto, podemos concluir que la humedad relativa es menor en la costa de Per´ u en agosto del 2014 con respecto a los a˜ nos del fen´ omeno del ni˜ no 1997 y 1998. Referencias [1] Alvaro, L.F. , Demerval, S.M. , Eduardo, H.E. , Jairo, P. y Luiz, F.R., First Time User’s Guide, Vol. 1, 5nd ed., March, 2007. [2] Roger A.Pielke, SR. Mesoscale Meteorological Modeling. Colorado state Universidad, Department of Atmospheric Science. Segunda edici´on(1984). [3] F.Mesinger, A. Arakawa. Numerical methods used in atmospheric model, volumen I (1976). 50. Simulaci´ on de la temperatura atmosf´ erica en mesoescala usando Brazilian Regional Atmospheric Modelling System (BRAMS) en los a˜ nos 1996 - 1999 y 2014 en el Per´ u Sonia Isabel Renteria Alva [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u Resumen Las consecuencias del fen´ omeno El Ni˜ no, en 1997, fueron muy fuertes, afectaron las costas de Sudam´erica, ocasionando intensas lluvias afectando a varias departamentos como Piura, La Libertad entre otros. Se analiz´ o los cambios de temperatura entre los a˜ nos en que ocurri´ o el fen´ omeno del ni˜ no con el a˜ no 2014, utilizando el modelo BRAMS (Brazilian Regional Atmospheric Modelling System) eligiendo las ciudades con mayor variaci´ on de temperatura con respecto a las medias mensuales con los a˜ nos 1996-1999, luego se campar´ o las medias de temperatura de las ciudades Piura, La Libertad, Lambayeque, Ica y Loreto con respecto a los a˜ nos 1996-1999 y 2014; obteniendo que la vaciaci´ on para este a˜ no es de +2,73 %, +7,18 %, −3,64 %, −2,72 % y −0,82 % respectivamente. Por lo tanto podemos argumentar que seg´ un el modelo BRAMS las variaciones de temperatura del mes de agosto del a˜ no 2014 es num´ericamente aproximada a las del 1997-1998. Referencias [1] Alvaro, L.F. , Demerval, S.M. , Eduardo, H.E. , Jairo, P. y Luiz, F.R., First Time User’s Guide, Vol. 1, 5nd ed., March, 2007. [2] Roger A.Pielke, SR. Mesoscale Meteorological Modeling. Colorado state Universidad, Department of Atmospheric Science. Segunda edici´on(1984). 48 51. Simulaci´ on num´ erica del campo de velocidad y la temperatura potencial en el Per´ u en mesoescala entre los a˜ nos 1996-1999 y 2014 usando el sistema de Modelaci´ on Atmosf´ erica Regional de Brasil Mayckol Jim´ enez Huayama [email protected] Universidad Nacional de Trujillo, Per´ u Referencias [1] Alvaro, L.F. , Demerval, S.M. , Eduardo, H.E. , Jairo, P. y Luiz, F.R., First Time User’s Guide, Vol. 1, 5nd ed., March, 2007. [2] Roger A.Pielke, SR. Mesoscale Meteorological Modeling. Colorado state Universidad, Department of Atmospheric Science. Segunda edici´ on(1984). 52. Simulaci´ on matem´ atica del lavado de Nitr´ ogeno usando siete regiones en paralelo desde el ´ apice a la base en el pulm´ on humano Luis J. Caucha Morales [email protected] Universidad Nacional de Tumbes, Tumbes, Per´ u Resumen La diluci´ on alveolar de N2 se produce mas en las regiones basales que las apicales. Ahora se modifica el modelo de Caucha (2011) para simular el lavado de nitr´ ogeno, ihalando 100 % de oxygeno. Resultado de cuatro sujetos son comparados con el modelo, los vol´ umenes de un sujeto son (FRC=2.3L RV=0.732, VC=5.145L). El experimento consite en inhalar un volument tidal aproximado de 1L desde la capacidad residual funcional (FRC) y exhalado en 2.8s. 40 expirogramas de N2 fueron recolectados. El modelo fue ajustado para la primera respiraci´ on, luego se simularon cada respiraci´ on para el lavado de nitr´ ogeno. El modelo predice mas diluci´ on desde la d´ecima respiraci´ on que el experimento. Los modelos de distribuci´ on usados como Milic-Emili (1996), Sutherland (1968) and Cruz (1997) no producen cambios significantes en la variaci´ on de los expirogramas, ya que el test de lavado de nitr´ ogeno s´ olo es a nivel de la capacidad residual funcional. La diluci´ on de las 30 u ´ltimas respiraciones del modelo puede ser a consecuencia del t´ermino fuente propuesto por Scherer (1996) que no esta afectando los espirogramas. En conclusi´ on, el modelo de las siete regiones en paralelo desde el ´ apice a la base permite explicar los expirogramas del lavado de nitr´ ogeno. 49 Financiado en parte por CEIS (Centro de Ense˜ nanza, Investigaci´ on y Servicios) Referencias [1] Caucha, L. J. and Cruz,J.C. and Melendrez, J. M., Modeling exhaled gases after a tidal breath of air to remark the difference between the inhaled Oxygen and the exhaled Carbon Dioxide, Am. J. Respir. Crit. Care Med.183:A5180, 2011. [2] Cruz, JC., A combined parallel and series distribution model of inspired inert gases. Respir. Physiol. 86:1-14, 1991. [3] Milic-Emili, J., J. A. M. Henderson, M. B. Dolovich, and K. Kaneko., Regional distribution of inspired gas in the lung. J. Appl. Physiol. 21:749-759, 1966. [4] Sutherland, P.W., T. Katsura, J. Milic-Emili.,Previous volume history of the lung and regional distribution of gas. J. Appl. Physiol. 25:566-574, 1968. [5] Scherer, P.W., J.D. Neff, J.E. Baumgardner, and G.R. Neufeld.,The importance of a source term in modeling multibreath inert gas washout. Respir. Physiol. 103:99-103, 1996. 53. An´ alisis din´ amico de series temporales en el mercado financiero Alexis Rodriguez Carranza [email protected] Universidad Privada del Norte, Per´ u Juan Carlos Ponte Bejarano [email protected] Universidad Privada del Norte, Per´ u Daniel Arteaga Blas [email protected] Universidad Privada del Norte, Per´ u 50
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