To Split or Not to Split, That Is the Question in Some Shallow Water Equations

In this paper we analyze the use of time splitting techniques for solving shallow water equation. We discuss some properties that these schemes should satisfy so that interactions between the source term and the shock waves are controlled. This paper shows that these schemes must be well balanced in the meaning expressed by Greenberg and Leroux [5]. More specifically, we analyze in what cases it is enough to verify an Approximate C-property and in which cases it is required to verify an Exact C-property (see [1], [2]). We also include some numerical tests in order to justify our reasoning

Properties of two U.S. inflation measures (1985-2005)

Analyses are presented of 84 quarterly observations 1/85-4/05 on two U.S. index numbers of nominal prices often employed to measure inflation. Analyses are designed to answer two key questions of interest to macroeconomists. Is inflation stationary (I(0)) or stochastically non-stationary (I(1))? If it is I(1), is it scalar or multivariate? Both measures of inflation are found clearly to be I(1) and, for these measures, inflation is found clearly to be scalar. The paper also illustrates univariate analysis procedures (and report standards) considered to be more effective and convincing than those found in the existing literature on inflation measures

The effect of innovation activity on innovating quasi-rents: an empirical application

This paper investigates whether innovations generate quasi-rents and whether the size of those quasi-rents are affected by market conditions. Using a panel data of Spanish manufacturing firms during the period 1990-93 we answer affinnatevely to both questions. Product, process and both innovations generate quasi rents and such quasirents appears to be higher for process innovations. The size of innovation quasi-rents seems to be affected positively by demand growth, by product standarisation, and by low product market concentration. The three empirical results are in agreement with the theoretical predictions such as the Schmoockler' s theory of demandpool innovation, the price-elasticity of demand effects of Kamien and Schwartz and the replacement effect of Arrow. Process innovations are more affected by market conditions than the rest of innovations, at the tine of generating quasi-rents

A Modified SIRD Model to Study the Evolution of the COVID-19 Pandemic in Spain

In this paper, we use an SIRD model to analyze the evolution of the COVID-19 pandemic in Spain, caused by a new virus called SARS-CoV-2 from the coronavirus family. This model is governed by a nonlinear system of differential equations that allows us to detect trends in the pandemic and make reliable predictions of the evolution of the infection in the short term. This work shows this evolution of the infection in various changing stages throughout the period of maximum alert in Spain. It also shows a quick adaptation of the parameters that define the disease in several stages. In addition, the model confirms the effectiveness of quarantine to avoid the exponential expansion of the pandemic and reduce the number of deaths. The analysis shows good short-term predictions using the SIRD model, which are useful to influence the evolution of the epidemic and thus carry out actions that help reduce its harmful effects

The Almirall Project: a portal of 19 th century culture and thinking

The Ateneu Barcelonès is a civil, private cultural association that has been a part of Spanish society and culture since 1860, having been founded with the aim of promoting dialogue and disseminating knowledge about the country's artistic, historical and intellectual heritage. Since 2005, been taking part in various digitisation projects, including several digital projects. The Almirall Project aims to be a portal that explains, contextualises and inter-relates 19th-century works, thinkers, artists and schools of thought at Barcelona's Ateneu Library, providing access to digital copies lodged at other portals

Nova via terapèutica per tractar desordres gastrointestinals

El tractament de les alteracions funcionals gastrointestinals, encapçalades per la síndrome del còlon irritable, és un repte més per a la biomedicina. L'article següent presenta una possible via terapèutica: bloquejar un dels receptors de la vasopresina, una de les hormones encarregades de generar respostes orgàniques per mitigar els efectes nocius de l'estrès o estats depressius. Sembla contradictori interrompre una funció hormonal tan beneficiosa, però estudis previs han demostrat que les persones afectades per la síndrome de còlon irritable presenten alteracions en la resposta a l'estrès i un quadre d'hipersensibilitat visceral i dolor front a estímuls que en persones sanes resulten inofensius. A més, la relació de reciprocitat entre estats d'estrès, de depressió o d'ansietat, i la presència de dolor visceral és clara. Inhibir, per tant, l'activitat de la vasopresina podria ser una bona opció terapèutica per tractar aquestes afectacions gastrointestinals. De moment, les proves amb models animals animen a continuar avançant.El tratamiento de las alteraciones funcionales gastrointestinales, encabezadas por el síndrome del colon irritable, es un reto más para la biomedicina. El siguiente artículo presenta una posible vía terapéutica: bloquear uno de los receptores de la vasopresina, una de las hormonas encargadas de generar respuestas orgánicas para mitigar los efectos nocivos del estrés o estados depresivos. Parece contradictorio interrumpir una función hormonal tan beneficiosa, pero estudios previos han demostrado que aquellas personas afectadas del síndrome de colon irritable presentan alteraciones en la respuesta al estrés y un cuadro de hipersensibilidad visceral y dolor frente a estímulos que en personas sanas resultan inofensivos. Además, la relación de reciprocidad entre estados de estrés, depresión o ansiedad, y la presencia de dolor visceral es clara. Inhibir, por tanto, la actividad de la vasopresina podría ser una buena opción terapéutica para tratar estas afecciones gastrointestinales. De momento, las pruebas con modelos animales animan a continuar avanzando

Pasado, presente y futuro de la enfermedad cardiovascular

En los últimos 25 años se ha producido una gran transformación de la medicina debida, por una parte, al desarrollo del conocimiento científico pero, a su vez, apoyada e impulsada por el desarrollo de la tecnología. Esto ha dado lugar a la creación de unas nuevas subespecialidades en el ámbito de la cardiología, probablemente las que más desarrollo han evidenciado en los últimos años son las que hacen referencia a la imagen cardiovascular, la cardiología intervencionista, y las arritmias/electrofisiología

El uso de dispositivos inteligentes y "machine learning" para la predicción de enfermedades

En el presente trabajo se ha realizado una revisión bibliográfica sobre la predicción y monitorización de enfermedades debido a su gran importancia en la salud a nivel mundial, mejorando la calidad de vida de las personas, tanto sanas como ya enfermas, y disminuyendo el impacto económico que estas causan en la sanidad, ya que los tratamientos preventivos son menos costosos que el tratamiento de la enfermedad. Aun así, los métodos tradicionales usados para realizar estas actividades son costos y consumen mucho tiempo y personal cualificado, por lo que es necesario buscar alternativas más baratas, rápidas, y en muchos casos más exactas. Los métodos computacionales son una solución a este problema. Concretamente, en los últimos años, los métodos basados en “Machine Learning” y el uso de dispositivos inteligentes (wearables) han supuesto una revolución en este campo, acelerando y mejorando la predicción y tratamiento de un gran número de enfermedades. En primer lugar, se hará una introducción explicativa del concepto de “Big Data” y lo que representa, mostrando su gran importancia y su forma de utilización. A continuación, se llevará a cabo una breve introducción a los dispositivos inteligentes, citando algunos ejemplos, seguido de un resumen de los principios y técnicas más usadas en la utilización del “Machine Learning” como herramienta en la predicción de enfermedades (métodos Bayesianos, árboles de decisión, redes neuronales, vecinos cercanos o soporte vectorial). En los resultados se exponen diferentes ejemplos de cómo funcionan estas nuevas tecnologías en el ámbito de la salud, en comparación con los métodos tradicionales. Terminando con una breve conclusión acerca de cómo se debe seguir avanzando en este campo.Universidad de Sevilla. Grado en Farmaci