Métodos matemáticos para modelos basados en agentes

En este trabajo se desarrolla un marco matemático para el abordaje de los Modelos Basados en Agentes. Dicho marco es el denominado marco de los modelos algebráicos, el cual está referido a sistemas dinámicos polinomiales sobre un cuerpo finito. Este marco se presenta como un complemento al llamado Protocolo ODD con el objetivo de estandarizar la presentación y formulación de este tipo de modelos. En última instancia se exponen tres ejemplos de Modelos Basados en Agentes con el propósito de ilustrar los beneficios originados a partir de la inclusión del marco propuesto y finalmente se realiza una propuesta sobre el modo de proceder frente a modelos de tipo estocásticos mediante la presentación de las llamadas Redes Booleanas Probabilísticas

Parameter estimation and measurement of social inequality in a kinetic model forwealth distribution

This paper deals with the modeling of wealth distribution considering a society with non-constant population and non-conservative wealth trades. The modeling approach is based on the kinetic theory of active particles, where individuals are distinguished by a scalar variable (the activity) which expresses their social state. A qualitative analysis of the model focusing on asymptotic behaviors and measurement of inequality through the Gini coefficient is presented. Finally, some specific case-studies are proposed in order to carry out numerical experiments to validate our model, characterize societies and investigate emerging behaviors.Fil: Buffa, Bruno Adolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; ArgentinaFil: Knopoff, Damián Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; ArgentinaFil: Torres, German Ariel. Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica (Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas - Universidad Nacional del Nordeste); Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura. Departamento de Matemática; Argentin

Técnicas de modelado matemático. Desarrollo y aplicaciones

Tesis (Doctor en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2022.Los modelos matemáticos se utilizan para el estudio, análisis y comprensión de diferentes fenómenos abordados por las ciencias exactas y de la salud, como ası́ también en ciencias sociales. Un modelo puede ser definido como la representación de algún sistema real o abstracto que tiene por fin último resolver un problema o responder cierta pregunta relacionada a ese sistema. En términos generales, el objetivo del proceso de modelado es entender el funcionamiento, explicar patrones observados y predecir el comportamiento frente a eventuales cambios en el sistema estudiado. Tradicionalmente, el enfoque estándar para el modelado matemático se apoyó en modelos basados en ecuaciones diferenciales, pero sin embargo en la literatura de los últimos años se destaca la implementación de nuevas perspectivas. Este trabajo se orienta al estudio de distintos tipos de modelización a través de herramientas matemáticas que se apartan de los cánones usuales de modelado, para lo cual se presentan tres enfoques de modelización no convencionales.Mathematical models are used for the study, analysis and understanding of different phenomena in the exact and health sciences, as well as in the social sciences. A model can be defined as the representation of some real or abstract system whose ultimate purpose is to solve a problem or answer a certain question related to that system. In general terms, the objective of the modeling process is to understand the functioning, explain observed patterns and predict behavior in the face of eventual changes in the system under study. Traditionally, the standard approach to mathematical modeling has relied on models based on differential equations, but in the literature of recent years, the implementation of new perspectives has been highlighted. This work is oriented to the study of different types of modeling through mathematical tools that depart from the usual modeling canons, for which three non-conventional modelling approaches are presented.Fil: Buffa, Bruno Adolfo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina