Modeling Non-deterministic Human Behaviors in Discrete Food Choices

We establish a non-deterministic model that predicts a user's food preferences from their demographic information. Our simulator is based on NHANES dataset and domain expert knowledge in the form of established behavioral studies. Our model can be used to generate an arbitrary amount of synthetic datapoints that are similar in distribution to the original dataset and align with behavioral science expectations. Such a simulator can be used in a variety of machine learning tasks and especially in applications requiring human behavior prediction.Comment: 6 pages, 4 figures, published in 2022 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW

An Alternative Yukawa Unified SUSY Scenario

Supersymmetric SO(10) Grand Unified Theories with Yukawa unification represent an appealing possibility for physics beyond the Standard Model. However Yukawa unification is made difficult by large threshold corrections to the bottom mass. Generally one is led to consider models where the sfermion masses are large in order to suppress these corrections. Here we present another possibility, in which the top and bottom GUT scale Yukawa couplings are equal to a component of the charged lepton Yukawa matrix at the GUT scale in a basis where this matrix is not diagonal. Physically, this weak eigenstate Yukawa unification scenario corresponds to the case where the charged leptons that are in the 16 of SO(10) containing the top and bottom quarks mix with their counterparts in another SO(10) multiplet. Diagonalizing the resulting Yukawa matrix introduces mixings in the neutrino sector. Specifically we find that for a large region of parameter space with relatively light sparticles, and which has not been ruled out by current LHC or other data, the mixing induced in the neutrino sector is such that $sin^2 2\Theta_{23} \approx 1$, in agreement with data. The phenomenological implications are analyzed in some detail.Comment: 32 pages, 22 Figure

Detección de fuentes de emisión a partir de sensores perimetrales

El presente trabajo aborda la posible resolución de un problema de interés para varias disciplinas. entre las cuales se encuentra la fisica., dentro del marco de las redes neuronales. El problema a resolver. trata de la obtención de fuentes emisoras encerradas dentro de una región acotada circular del plano; sabiendo que el efecto de las fuentes sobre los sensores colocados en la curva frontera de la región es escalar, aditivo. y que se obtiene respecto de la magnitud de la fuente con una ley que va proporcional a la intensidad de esta e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia. Para dicha resolución implementamos tres soluciones a partir del concepto de redes neuronales. La primera solución está basada en el aprendizaje competitivo. Con esta implementación logramos resolver el problema para dos fuentes, calculando tanto la posición como la intensidad de la misma. La segunda solución consiste en un perceptrón bícapa entrenado mediante back propagatíon. La red implementa el modelo directo del problema., de forma tal que sus pesos representan las posiciones e intensidades de las fuentes. El entrenamiento obtiene como resultado estas incógnitas. En la tercera solución implementamos un dispositivo que combina el ajuste competitivo de posiciones, con el ajuste de intensidades mediante un perceptrón. El perceptrón se ubica en capa de salida con función de activación lineal. La combinación de ambas redes (la competitiva y el perceptron) fue realizada según lo implementado en la primera solución, y ejecutando alternativamente una época de cada red, en donde las entradas del perceptrón serían los pesos de las unidades, ajustados por el inverso de su distancia a cada sensor. El problema así descripto, queda resuelto si logramos encontrar la magnitud y la posición de cada una de las fuentes encerradas, esto es conocer tres números para cada fuente. Vale señalar que la cantidad de fuentes. en principio, también es desconocida. Por esta razón en cada solución propuesta se realiza un sondeo con distintas cantidades de fuentes para conocer el alcance de la solución.Eje: Redes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Detección de fuentes de emisión a partir de sensores perimetrales

El presente trabajo aborda la posible resolución de un problema de interés para varias disciplinas. entre las cuales se encuentra la fisica., dentro del marco de las redes neuronales. El problema a resolver. trata de la obtención de fuentes emisoras encerradas dentro de una región acotada circular del plano; sabiendo que el efecto de las fuentes sobre los sensores colocados en la curva frontera de la región es escalar, aditivo. y que se obtiene respecto de la magnitud de la fuente con una ley que va proporcional a la intensidad de esta e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia. Para dicha resolución implementamos tres soluciones a partir del concepto de redes neuronales. La primera solución está basada en el aprendizaje competitivo. Con esta implementación logramos resolver el problema para dos fuentes, calculando tanto la posición como la intensidad de la misma. La segunda solución consiste en un perceptrón bícapa entrenado mediante back propagatíon. La red implementa el modelo directo del problema., de forma tal que sus pesos representan las posiciones e intensidades de las fuentes. El entrenamiento obtiene como resultado estas incógnitas. En la tercera solución implementamos un dispositivo que combina el ajuste competitivo de posiciones, con el ajuste de intensidades mediante un perceptrón. El perceptrón se ubica en capa de salida con función de activación lineal. La combinación de ambas redes (la competitiva y el perceptron) fue realizada según lo implementado en la primera solución, y ejecutando alternativamente una época de cada red, en donde las entradas del perceptrón serían los pesos de las unidades, ajustados por el inverso de su distancia a cada sensor. El problema así descripto, queda resuelto si logramos encontrar la magnitud y la posición de cada una de las fuentes encerradas, esto es conocer tres números para cada fuente. Vale señalar que la cantidad de fuentes. en principio, también es desconocida. Por esta razón en cada solución propuesta se realiza un sondeo con distintas cantidades de fuentes para conocer el alcance de la solución.Eje: Redes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Yukawa-unified natural supersymmetry

Previous work on t-b-\tau Yukawa-unified supersymmetry, as expected from SUSY GUT theories based on the gauge group SO(10), tended to have exceedingly large electroweak fine-tuning (EWFT). Here, we examine supersymmetric models where we simultaneously require low EWFT ("natural SUSY") and a high degree of Yukawa coupling unification, along with a light Higgs scalar with m_h\sim125 GeV. As Yukawa unification requires large tan\beta\sim50, while EWFT requires rather light third generation squarks and low \mu\sim100-250 GeV, B-physics constraints from BR(B\to X_s\gamma) and BR(B_s\to \mu+\mu-) can be severe. We are able to find models with EWFT \Delta\lesssim 50-100 (better than 1-2% EWFT) and with Yukawa unification as low as R_yuk\sim1.3 (30% unification) if B-physics constraints are imposed. This may be improved to R_yuk\sim1.2 if additional small flavor violating terms conspire to improve accord with B-constraints. We present several Yukawa-unified natural SUSY (YUNS) benchmark points. LHC searches will be able to access gluinos in the lower 1-2 TeV portion of their predicted mass range although much of YUNS parameter space may lie beyond LHC14 reach. If heavy Higgs bosons can be accessed at a high rate, then the rare H, A\to \mu+\mu- decay might allow a determination of tan\beta\sim50 as predicted by YUNS models. Finally, the predicted light higgsinos should be accessible to a linear e+e- collider with \sqrt{s}\sim0.5 TeV.Comment: 18 pages, 7 figures, pdflatex; 3 references adde