Universidad Tecnológica de la Mixteca  
   
     
 
   
 

DOCTORADO EN MODELACIÓN MATEMÁTICA

Este Doctorado pertenece al Programa Nacional de Postgrados de Calidad del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT).

¿Qué es Modelación Matemática?

 La matemática es cada vez más utilizada para resolver problemas relacionados con fenómenos naturales y sociales. Sus aplicaciones se extienden a campos tan diversos como los siguientes: comportamiento de sistemas biológicos, planificación de carteras, diseño de instalaciones, control de sistemas dinámicos, diseño de materiales compuestos, optimización de procesos industriales, etc. Un modelo matemático es un conjunto de símbolos y relaciones matemáticas que representa de alguna manera el fenómeno o situación en cuestión. La modelación matemática es el proceso involucrado tanto en la obtención del modelo como en el diseño y estudio de los métodos que ayudan a resolverlo. Por lo tanto sus objetivos son: 1) Un planteamiento matemático eficiente que incluya las variables más representativas del problema y las relaciones que se dan entre ellas, y 2) la solución analítica o numérica de este modelo para predecir o explicar comportamientos y hacer valoraciones y mediciones cada vez más exactas. El grado de abstracción presente en un modelo matemático conlleva la extensión del campo de aplicación del mismo y un cálculo más eficiente y menos empírico; con lo cual, en muchas ocasiones, se ahorran tiempo y recursos, tanto físicos como económicos.

Objetivos generales y particulares del programa

Objetivo general
Formar investigadores con alto nivel académico, conocimientos sólidos en matemáticas y habilidades para modelar y resolver problemas. Capaces de desarrollar investigación original, de manera independiente e interdisciplinaria, así como proyectos que impacten en el ámbito académico, económico y social.

Objetivos particulares
Formar especialistas capaces de modelar y resolver problemas que surgen en los sectores productivo y de servicios, aplicando conocimientos de matemáticas y de otras áreas.

Formar investigadores capaces de generar conocimiento original y productos científicos de manera independiente y multidisciplinaria.

Formar recursos humanos con conocimientos de frontera, en cuanto al manejo de datos, programación y avances en la tecnología de las computadoras.

Perfil de Ingreso y Perfil de Egreso

Perfil de Ingreso

 El programa está dirigido a los egresados de maestrías en: matemáticas, Matemáticas Aplicadas, modelación matemática, Actuaría, Física o afines; que tengan una sólida formación matemática y están interesados en realizar investigación en modelación matemática para dar solución a problemas que surgen en diversas áreas del conocimiento, utilizando teoría matemática y herramientas computacionales.

Conocimientos

 Se requiere que el aspirante a ingresar cuente con conocimientos de: álgebra lineal, Ecuaciones diferenciales ordinarias, Probabilidad y Estadística, Análisis matemático; así como programar en algún lenguaje o manejar paquetería especializada en tratamiento de datos. Deberá acreditar un nivel de inglés equivalente a 500 puntos del TOEFL.

Habilidades

 Es deseable que el aspirante cuente con las habilidades para:
  • Realizar demostraciones de resultados matemáticos, así como su potencial aplicación.
  • Leer y redactar textos científicos en inglés.
  • Trabajar en equipo.
  • Observar, conjeturar, abstraer, analizar, sintetizar y deducir.

Actitudes y valores

 Se espera que el aspirante tenga las actitudes y los valores siguientes:
  • Responsabilidad yética profesional.
  • Compromiso, disciplina y perseverancia con el trabajo académico.
  • Conducirse con respeto y trato digno hacia los demás.

Perfil de Egreso

 El egresado poseeráconocimientos avanzados sobre modelos matemáticos, sus características, limitaciones y variantes. tendrá la habilidad para realizar investigación original desarrollando propuestas de modelos matemáticos a través de un trabajo interdisciplinario. tendrá la capacidad para presentar de forma oral y escrita sus resultados de investigación en relación con el proceso de modelación matemática; así como crear, colaborar o dirigir grupos de trabajo que realicen investigación en el área de modelación matemática.

Conocimientos

 El egresado poseerá conocimientos sólidos de temas de matemáticas que le permitirán la elaboración de modelos matemáticos y de temas avanzados de su línea de investigación. Conocerá diferentes métodos analíticos y métodos de cómputo científico para solucionar modelos matemáticos.

Habilidades

 El egresado tendrá las siguientes habilidades:
  • Plantear modelos matemáticos y crear estrategias para hallar soluciones analíticas o numéricas a problemas relacionados a su línea de investigación.
  • Entender los modelos matemáticos propuestos en textos científicos.
  • Proponer y aplicar estrategias matemáticas originales para resolver problemas.
  • Elaborar reportes técnicos y científicos de calidad.
  • Realizar publicaciones originales en revistas científicas con arbitraje.
  • Capacidad para interactuar en grupos interdisciplinarios, traduciendo al lenguaje matemático problemas que surgen de los sectores productivos y de servicios, aplicando sus conocimientos para dar una solución.

Actitudes y valores

 El egresado tendrá las siguientes habilidades:
  • El egresado será una persona responsable y proactiva en la cual confiar para la ejecución de los proyectos encomendados en su situación laboral.
  • Se desempeñará con responsabilidad y con altruismo en sus tareas, trabajando siempre con transparencia, honestidad y entusiasmo.
  • será emprendedor y creativo, cooperará de manera activa y con actitud siempre positiva en la resolución de los problemas en sus labores.
  • Se formará con pasión y respeto en el desarrollo de la ciencia y buen desempeño de sus conocimientos matemáticos.

Estructura ocupacional

 El futuro laboral del egresado se encuentra en los sectores público y privado donde será capaz de aplicar y generar conocimientos; por ejemplo, en la conducción de proyectos, actividades de consultoría, optimización de recursos y procesos, tratamiento de datos o docencia. O bien, como investigador en instituciones de educación superior y centros de investigación donde se involucre la modelación matemática.

Objetivos Generales y Objetivos Particulares

OBJETIVO GENERAL

 Formar investigadores de alto nivel académico, con conocimientos sólidos tanto en Matemáticas y con especial énfasis en Matemáticas Aplicadas;  que sean capaces de realizar investigación original de manera independiente e interdisciplinaria, particularmente en el área de Modelación Matemática aplicada al sector productivo y de servicios; además que logren la habilidad de tener un alto grado de análisis en el planteamiento de problemas complejos y de síntesis en la propuesta de soluciones factibles y viables.

OBJETIVOS PARTICULARES

  1. Formar investigadores con conocimientos sólidos en Matemáticas, capaces de conjugar estos conocimientos con los de otras áreas, a fin de aplicarlos en el sector productivo y de servicios.
  2. Preparar recursos humanos capaces de hacer investigación y asesorar a grupos interdisciplinarios.
  3. Dar al estudiante la preparación que le facilite la obtención de una actividad laboral, ya sea en la docencia, la investigación  o en el sector productivo.

Estructura del Plan de Estudios

 El Doctorado en modelación matemática es presencial y de tiempo completo, tiene una duración de tres años, incluyendo el trabajo de tesis. El plan de estudios consta de cuatro cursos obligatorios, tres seminarios de tesis y tres asignaturas optativas, con un total de 106 Créditos. El plan de estudios se distribuye de la manera siguiente:

Semestre Materias Clave Créditos
Primer Semestre modelación matemática 291101 10
Inteligencia artificial 291102 10
Segundo Semestre Ciencia de datos 291201 10
Optativa I - -
Tercer Semestre cómputo cuántico 291301 10
Optativa II - -
Cuarto Semestre Seminario de Tesis I 291401 12
Optativa III - -
Quinto Semestre Seminario de Tesis II 291501 12
Sexto Semestre Seminario de Tesis III 291601 12

 


 Las materias optativas están asociadas a las líneas de investigación: Topología y Sistemas dinámicos, Ecuaciones diferenciales y problemas inversos, optimización y aproximación de funciones y modelación Estocástica y Estadística. El alumno debe escoger, con ayuda de su comité de tesis la línea de investigación más adecuada al tema de investigación que va a seguir en el desarrollo de su tesis. Las asignaturas optativas son:

líneas de investigación Asignaturas Clave Créditos
Ecuaciones diferenciales y problemas inversos Ecuaciones diferenciales parciales 291701ED 10
biología matemática 291702ED 10
Problemas inversos 291703ED 10
Análisis funcional 291704ED 10
Espacios de Sobolev y aplicaciones 291705ED 10
optimización y aproximación de funciones Lattices de Banach y operadores positivos 291706OA 10
Espacios de complejidad de algoritmos 291707OA 10
Análisis asimétrico 291708OA 10
Introducción a la teoría de aproximación 291709OA 10
Optimización aplicada 291710OA 10
Modelación Estocástica y Estadística modelación financiera avanzada 291711EE 10
Procesos estocásticos avanzado 291712EE 10
Análisis multivariado 291713EE 10
Series de tiempo 291714EE 10
Estadística bayesiana 291715EE 10
Topología y Sistemas dinámicos Ecuaciones en diferencias 291716TS 10
Dinámica topológica avanzada 291717TS 10
Dinámica colectiva 291718TS 10
Modelos matemáticos en biología mediante sistemas dinámicos discretos 291719TS 10
Modelos matemáticos en economía y finanzas mediante sistemas dinámicos discretos 291720TS 10

 

Número de alumnos matriculados

 La primera generación del Doctorado en Modelación Matemática inició en octubre de 2014.
Generación Alumnos
2014-2017
  • Luz de Carmen Álvarez Marín
  • Ignacio Hernández Castillo
  • Alma Lidia Piceno Rivera
  • Orquídea Sánchez López
2015-2018
  • Victor Manuel Grijalva Altamirano
  • Juan Ramón Tijerina González
2016-2019
  • José Luis Carrasco Pacheco
2017-2020
  • Armando Alcalá Vallejo
  • Ana Delia Olvera Cervantes
  • Anahí Rojas Carrasco
  • Victor Manuel Tlapa Carrera
2018-2021
  • No hubo estudiantes aceptados
2019-2022
  • Netzahualcóyotl C. Castañeda Roldan
2020-2023
  • José Guadalupe De la Torre Suárez
  • Juan Carlos Felipe Figueroa
  • Sonia Venancio Guzmán

Núcleo Académico Básico

 Todos los profesores que integran el Núcleo Académico Básico están adscritos al Instituto de Física y Matemáticas de esta Universidad.
PROFESOR SNI (nivel y periodo) PERFIL DESEABLE
1. Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado Nivel I
01/01/21 - 31/12/23
12/10/20 - 11/10/23
2. Dr. Franco Barragán Mendoza Nivel I
01/01/20 - 31/12/23
23/07/18 - 02/07/21
3. Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan
4. Dr. José Margarito Hernández Morales
5. Dr. Raúl Juárez Amaro Nivel I
01/01/21 - 31/12/24
6. Dr. José del Carmen Jiménez Hernández Candidato
01/01/21 - 31/12/23
23/07/18 - 02/07/21
7. Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
8. Dra. Marisol López Cerino
9. Dr. Sergio Palafox Delgado Nivel 1
01/01/20 - 31/12/22
12/10/20 - 11/10/23
10. Dra. Silvia Reyes Mora 23/07/18 - 02/07/21
11. Dr. Armando Romero Morales Candidato
01/01/20 - 31/12/22
12/10/20 - 11/10/23
12. Dr. Salvador Sánchez Perales Nivel I
01/01/18 - 31/12/21
14/08/19 - 13/08/22
13. Dra. Alicia Santiago Santos Nivel I
01/01/21 - 31/12/24
23/07/18 - 02/07/21
14. Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide 23/07/18 - 02/07/21
15. Dr. Virgilio Vázquez Hipólito Nivel I
01/01/20 - 31/12/22
12/10/20 - 11/10/23

 

 Los grupos de investigación asociados al Núcleo académico Básico del Doctorado en modelación matemática, se presentan a continuación:
GRUPO DE INVESTIGACIÓN INTEGRANTES
Cuerpo académico:
"modelación matemática y Topología"
UTMIX-CA-33
Grado de Consolidación:
"Consolidado"
1.- Dr. Franco Barragán Mendoza
2.- Dr. Sergio Palafox Delgado
3.- Dra. Silvia Reyes Mora
4.- Dr. Salvador Sánchez Perales
5.- Dra. Alicia Santiago Santoso
6.- Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide
7.- Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
Cuerpo académico:
"Análisis matemático"
UTMIX-CA-39
Grado de Consolidación: "En formación"
1.- Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan
2.- Dr. José Margarito Hernández Morales
Cuerpo académico:
"modelación en Probabilidad y Estadística"
UTMIX-CA-47
Grado de Consolidación: "En formación"
1.- Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado
2.- Dr. José del Carmen Jiménez Hernández
3.- Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
4.- Dra. Marisol López Cerino

 

Reseñas de los integrantes del Núcleo Académico Básico del Programa del Doctorado en Modelación Matemática

Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan

ccroldan@mixteco.utm.mx
 Tiene los grados de Maestría(1996) y Doctorado (2007) en Ciencias matemáticas por la Facultad de Ciencias Físico matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, institución donde realizó también sus estudios de licenciatura. Es Profesor-Investigador adscrito al Instituto de Física y matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca desde 1998. El Doctor Castañeda ha impartido más de 100 cursos a alumnos de esta universidad, en los niveles de licenciatura y posgrado, además de cursos de actualización para docentes del nivel medio superior. También ha dirigido varias tesis de Licenciatura y una de doctorado. Ha sido revisor y sinodal de tesis a nivel Licenciatura, Maestríay Doctorado. Ha publicado como autor principal o como coautor un total de 10 artículos arbitrados y un Capítulo de libro. Estos trabajos se ubican en dos áreas principalmente: aproximación de funciones y aplicaciones de la optimización a la Ingeniería. Es miembro del cuerpo académico Análisis matemático UTMIX-CA-39, que tiene el grado en consolidación. Entre los cargos que ha ocupado se encuentran los de jefe de la Licenciatura en matemáticas Aplicadas y el de coordinador del Doctorado en modelación matemática.

Dr. José Margarito Hernández Morales

jmhm@mixteco.utm.mx
 Originario de Ciudad Serdán, Puebla. realizó todos sus estudios profesionales en la Facultad de Ciencias Físico matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla: Licenciatura en matemáticas, graduándose con el trabajo de tesis Compacidad, conceptos derivados y aplicaciones (1988-1993); Maestríaen matemáticas, obteniendo el grado con la tesis titulada aproximación de Hölder en los espacios Lp (1994-1996) y, el Doctorado en Ciencias matemáticas con la tesis aproximación de Lipschitz en espacios con normas asimétricas (2008-2012). Ha sido miembro del Sistema Nacional de Investigadores (2012-2015). Ha publicado diversos Artículos de Estadística y principalmente en su área de investigación que es el Análisis funcional, de manera específica en teoría de aproximación de funciones y el Análisis funcional asimétrico aplicado al Análisis de funciones de complejidad de algoritmos; además ha dirigido varias tesis de los niveles licenciatura, Maestríay doctorado en las áreas de especialización que se han mencionado; de igual manera ha presentado diversas conferencias en eventos nacionales e internacionales, como son: Congresos Nacionales de la Sociedad matemática Mexicana, First International Conference on Algebra, Topology and Topological Algebras, Foro de Desarrollo Curricular e investigación Educativa para la Enseñanza de la Ingeniería y Ciencias Físico matemáticas, etc. El Dr. Hernández ha laborado como Profesor-Investigador de medio tiempo en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, en las facultades de Ciencias Físico matemáticas (1993-1998) y en la Facultad de Ciencias de la Computación (1998-2000), a partir de 2002 es Profesor-Investigador de Tiempo Completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca (UTM), teniendo a su cargo la Jefatura de Carrera de la Licenciatura en matemáticas Aplicadas en dos periodos: 2006-2008 y 2010-2012, también ha sido coordinador de la Maestríaen modelación matemática (2013-2015), fundador y representante del Cuerpo académico Análisis matemático UTMIX-39 con nivel en consolidación (2015-a la fecha).

Dr. José del Carmen Jiménez Hernández

jcjim@mixteco.utm.mx
 Licenciado en matemáticas por la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (2002), Maestríaen Ciencias con especialidad en Probabilidad y Estadística por el Centro de investigación en matemáticas (2004) y Doctorado en Estadística Aplicada por el Colegio de Postgraduados (2016). Desde septiembre de 2004 es Profesor-Investigador de la Universidad Tecnológica de la Mixteca en el Instituto de Física y matemáticas, en donde ha impartido cursos de Probabilidad en la Licenciatura en matemáticas Aplicadas, ha dirigido siete tesis de la licenciatura en matemáticas Aplicadas y ha sido revisor de cuatro. Sus áreas de interés son Procesos estocásticos y teoría de Valores Extremos en particular Extremos Espacio-Temporales. Ha dirigido un proyecto financiado por PRODEP y en 2018 recibe el Reconocimiento a Perfil Deseable para Profesores de Tiempo Completo por parte de PRODEP.

Dr. Raúl Juárez Amaro

rjamaro@hotmail.com
 El Dr. Raúl Juárez Amaro es licenciado en Física por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP), Maestro en Ciencias por el Instituto "Luis Rivera Terrazas" (BUAP) y Doctor en Ciencias por Instituto Nacional de Astronomía, óptica y Electrónica (INAOE). Actualmente está adscrito al Instituto de Física y matemáticas, de la UTM. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores, SNI nivel I, ha sido evaluador de proyectos Conacyt. Cuenta con once publicaciones internacionales y una nacional, es coautor de un Capítulo del libro de óptica cuántica publicado por (RINTON PRESS, NEW JERSEY, 2008). Ha sido jurado de siete tesis doctorales, ha dirigido dos tesis de nivel de licenciatura y tiene un tesista en proceso de titulación. Ha participado en congresos nacionales e internacionales. Su línea de investigación es el sistema cuántico átomo campo.

Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero

lanchoga@mixteco.utm.mx
 Obtuvo el grado de licenciado en matemáticas, el grado maestro y el grado de doctor en ciencias matemáticas en la Facultad de Ciencias Físico matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla en 1998, 2002 y 2005 respectivamente. Desde Octubre de 2005 es profesor investigador del Instituto de Ciencias Físico matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Las líneas de investigación que desarrolla son: 1) Análisis de sensibilidad en los modelos matemáticos de valuación de productos derivados financieros y sus aplicaciones en la cobertura del riesgo de mercado, 2) Estabilidad en optimización lineal semi-infinita, 3) modelación Estadística en procesos de Ingeniería. Ha impartido cursos a nivel licenciatura de Análisis convexo y teoría de optimización, probabilidad, Análisis matemático y Análisis funcional. También ha impartido cursos a nivel Maestríay doctorado sobre modelación matemática financiera y optimización. Ha dirigido tesis de licenciatura, Maestríay doctorado, ha publicado varios Artículos en revistas internacionales arbitradas sobre estabilidad en optimización semi-infinita y modelación Estadística. Ha sido revisor y sinodal de tesis de licenciatura, Maestríay doctorado.

Dra. Marisol López Cerino

marisol@mixteco.utm.mx
 Marisol López Cerino, es Licenciada en Físico matemáticas graduada de la Escuela Superior de Física y matemáticas (ESFM-IPN), y Maestra en Ciencias por la Facultad de Ciencias Física matemáticas (FCFM-BUAP), y Doctora en Ciencias en Socioeconómica Estadística e Informática-Estadística, Colegio de Postgraduado Campus Montecillo. A partir del 2016 pertenece al Núcleo Básico de la Maestríay del doctorado en modelación matemática. Miembro del cuerpo académico en formación "Probabilidad y modelación Estocástica". Su línea de investigación son: inferencia Estadística, probabilidad. Coordinadora de divulgación de las matematicas a partir de 2019 y responsable del taller de origami en 3D UTM. Ponente y asistente a congresos nacionales e internacionales. así como profesora investigadora en el Instituto de Física y matemáticas UTM (2009).

Dr. Sergio Palafox Delgado

palafox@mixteco.utm.mx
 Sergio Palafox Delgado realizó sus estudios de Maestríay doctorado en el Departamento de Física matemática del Instituto de Investigaciones en matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la Universidad Nacional Autónoma de México. Es Licenciado en matemáticas con opción terminal en matemática Aplicada por la Universidad Autónoma de Zacatecas. Ha impartido clases en la Facultad de Ciencias de la UNAM y actualmente es Profesor-Investigador de tiempo completo adscrito al Instituto de Física y matemáticas en la Universidad Tecnológica de la Mixteca (UTM), es miembro del Núcleo académico Básico de los Posgrados en modelación matemática, también pertenece al cuerpo académico "modelación matemática y Topología". Sus áreas de investigación son Análisis matemático, Análisis Funcional, Análisis Espectral de Operadores, Polinomios Ortogonales, entre otras. Ha formado parte de los comités organizadores de la 2.a, 3.a y 4.a edición del Congreso Internacional de modelación matemática que organiza la UTM, siendo en la 3.a presidente de dicho comité. Cuenta con participaciones en comités de pares académicos para evaluar solicitudes de convocatorias emitidas por CONACYT. A partir del 2020, tiene la distinción de Investigador Nacional nivel I que otorga el Sistema Nacional de Investigadores y con la distinción de perfil deseable del Programa Profesional Docente para el Tipo Superior desde el 2017. Actualmente es coordinador del Doctorado en modelación matemática, un programa perteneciente al Programa Nacional de Posgrados de Calidad.

Dra. Silvia Reyes Mora

sreyes@mixteco.utm.mx
 Egresada del Doctorado en matemáticas de la BUAP en julio de 2010. Desde agosto de 2010, es profesora Investigadora de la UTM impartiendo cursos de Licenciatura y posgrado en modelación matemática. Ha dirigido ocho tesis de Licenciatura en matemáticas Aplicadas, Maestríay Doctorado en modelación matemática; ha dirigido estancias de investigación de estudiantes nacionales, en los veranos de la investigación Científica de la Academia Mexicana de Ciencias. Cuenta con 17 publicaciones en revistas indizadas con temas afines a "Problemas inversos", y "Ecuaciones diferenciales". De enero de 2012 a diciembre de 2017 tuvo la distinción de Investigadora Nacional nivel candidato y cuenta con perfil deseable PROMEP desde 2013 a la fecha; recibió el Reconocimiento Sofía Kovalevskaya en 2013. Ha dirigido siete proyectos financiados y colaborado en ocho más; es miembro del Cuerpo académico Consolidado "modelación matemática y Topología". De agosto de 2010 a octubre de 2013 fue coordinadora de la Maestríaen modelación matemática y del Seminario de investigación Institucional. Desde octubre de 2013 a agosto de 2018 fungió como Jefa de Carrera de la Licenciatura en matemáticas Aplicadas. De agosto de 2018 a julio de 2019, desarrolló su estancia sabática nacional bajo el proyecto financiado por CONACYT: métodos prácticos de regularización del problema inverso de identificación de coeficientes de la ecuación div(a grad u)=0. De febrero de 2020 a la fecha, funge como directora del Instituto de Física y matemáticas.

Dr. Salvador Sánchez Perales

ssanchez@mixteco.utm.mx
 Obtuvo el grado de Doctor en Ciencias matemáticas por el Instituto de Física y matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Desde 2011 es Profesor- Investigador adscrito al Instituto de Física y matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Desarrolla investigación sobre continuidad espectral, teoremas de Weyl, operadores de Fredholm y teoría de integración generalizada aplicada a ecuaciones diferenciales y a Análisis de Fourier. Ha impartido clases a nivel Licenciatura y Maestría, ha formado recursos humanos y ha sido sinodal de tesis de Licenciatura, Maestríay Doctorado. Es miembro del cuerpo académico "modelación matemática y Topología".

Dra. Alicia Santiago Santos

alicia@mixteco.utm.mx
 Estudió la Licenciatura en matemáticas en la Facultad de Ciencias Físico matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) graduándose en el 2005. En 2006 ingresó a la Maestríaen Ciencias matemáticas en la BUAP, obteniendo el grado en junio de 2008. Posteriormente, ingresó al Doctorado en la Universidad Nacional Autónoma de México y en enero de 2014 obtuvo el grado de Doctora en Ciencias en el Programa de Maestríay Doctorado en Ciencias matemáticas y de la Especialización de la UNAM. Ha participado en diversos Congresos tanto nacionales como internacionales. Durante el doctorado impartió cursos a estudiantes de matemáticas, Física, Computación, etc. en la Facultad de Ciencias de la UNAM. Desde noviembre de 2012 es Profesora Investigadora del Instituto de Física y matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Además, de julio de 2016 a febrero de 2020 se desempeñó como directora del Instituto de Física y matemáticas de la UTM. Actualmente, es miembro del Cuerpo académico modelación matemática y Topología (UTMIX-CA-33), del Núcleo académico de la Maestríaen modelación matemática y del Doctorado en modelación matemática. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores nivel I y cuenta con el reconocimiento de profesor con perfil deseable PRODEP que brinda la SEP. Ha sido evaluadora de proyectos Conacyt y ha sido invitada por COEPES para la evaluación de programas educativos de posgrado en el estado de Oaxaca. Además, ha fungido como referee de las revistas "Revista Integración, Temas de matemáticas" Revista de la Universidad Industrial de Santander y "Revista Salud y Administración", Revista Institucional de la Universidad de la Sierra Sur. Desde el 2012 funge como reviewer for Mathematical Reviews y desde 2017 para Zentralblatt MATH. En el 2018 fue una de las doce mujeres matemáticas del país, entre estudiantes e investigadoras, que resultaron elegidas para otorgárseles el "Apoyo Sofía Kovalevskaia 2018". Dicho premio es proporcionado por la Fundación Sofía Kovalevskaia (SK) y la Sociedad matemática Mexicana (SMM). Referente a la docencia, ha impartido clases a nivel Licenciatura, Maestríay Doctorado, ha formado recursos humanos y ha sido revisor y sinodal de tesis de Licenciatura, Maestríay de Doctorado. Realiza investigación en el área de Topología y Sistemas dinámicos, cuenta con 10 Artículos de investigación, 4 Capítulos de libros y ha participado como editora de los libros "Modelos matemáticos en biología, Ciencias Sociales e Ingeniería" y "modelación matemática III, Biomatemáticas e Ingeniería", editados por la UTM. Ha dirigido proyectos de investigación individuales y en conjunto financiados por PROMEP, por la Fundación Sofía Kovalevskaia (SK) y la Sociedad matemática Mexicana (SMM).

Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide

jtenorio@mixteco.utm.mx
 Jesús Fernando Tenorio Arvide realizó sus estudios de Licenciatura, Maestríay Doctorado en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Principalmente realiza investigación en Topología y Dinámica topológica. Desde octubre de 2007 es profesor de tiempo completo adscrito al Instituto de Física y matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Del primero de octubre de 2013 al 31 de julio de 2014 llevó a cabo una estancia sabática en el Instituto de matemáticas de la UNAM como invitado del Dr. Sergio Macías álvarez, y en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla como invitado del Dr. Alejandro Ramírez Páramo. Ha realizado investigación a nivel nacional e internacional, publicando Artículos de investigación, Artículos de divulgación y Capítulos de libro. Además ha participado en congresos nacionales e internacionales. Cuenta con la distinción de perfil deseable PRODEP que otorga la SEP. Es miembro del Registro CONACYT de Evaluadores Acreditados (RCEA) en el área 1 "Físico, matemáticas y Ciencias de la Tierra". Es árbitro en la revista nacionales e internacionales y es Reviewer for Mathematical Reviews. Actualmente es líder del Cuerpo académico Consolidado modelación matemática y Topología (UTMIX-CA-33).

Dr. Virgilio Vázquez Hipólito

virgilio@mixteco.utm.mx
 El Dr. Vázquez realizó sus estudios de Licenciatura en matemáticas Aplicadas en la Universidad Tecnológica de la Mixteca durante el periodo 2001-2006. Los estudios de Maestríay Doctorado los realizó en el Centro de investigación en matemáticas, A. C. (CIMAT) obteniendo el grado de Maestro en Ciencias con Especialidad en matemáticas Aplicadas en 2010 y el grado de Doctor en Ciencias con Orientación en matemáticas Aplicadas en 2016. Ha trabajado como catedrático en el Centro Superior de Estudios Tecnológicos de Teposcolula (2006-2008) y como Profesor-Investigador en la Universidad de la Sierra Juárez (2010-2012). Desde 2016 es Profesor-Investigador adscrito al Instituto de Física y matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Realiza investigación en el área de la matemática Aplicada especialmente en biomatemáticas donde ocupa las ecuaciones diferenciales como herramienta fundamental. Ha impartido clases a nivel Licenciatura, Maestríay Doctorado; ha formado recursos humanos, y ha sido sinodal de tesis de Licenciatura, Maestríay Doctorado. Es miembro del cuerpo académico "modelación matemática y Topología" que actualmente se encuentra en el grado de "Consolidado". Desde 2017 pertenece al Sistema Nacional de Investigadores y a partir de 2020 en el nivel I; asimismo, tiene la distinción de perfil deseable del Programa Profesional Docente para el Tipo Superior. Ha participado como árbitro en las revistas Mathematical Biosciences, Natural Resource Modeling y Desalination and Water Treatment . También, ha sido conferencista invitado en el Congreso Internacional de modelación matemática y actualmente es coordinador de la Maestríaen modelación matemática.

Líneas de Generación y/o Aplicación del Conocimiento (LGAC)


 Las Líneas de Generación y/o Aplicación del Conocimiento (LGAC) que cultivan los integrantes del Núcleo Académico Básico del Doctorado en Modelación Matemática son:

Topología y Sistemas dinámicos
Ecuaciones diferenciales y problemas inversos
optimización y aproximación de funciones
modelación Estocástica y Estadística

 

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS LGAC

  1. Topología y Sistemas Dinámicos: Se estudia la estructura topológica de ciertos espacios y se muestra la ayuda que ofrecen la Topología en la formalización y generalización de conceptos y resultados que son fundamentales en la modelación matemática, facilitando de esta manera el tratamiento de numerosas aplicaciones que tienen origen en diversas ramas de la matemática. Por otra parte, los Sistemas dinámicos se utilizan para modelar ciertos fenómenos que involucran Dinámica, fenómenos que tienen origen en otras ciencias como: Física, Química, biología, economía y Computación. Varios de estos fenómenos se modelan utilizando las herramientas que ofrece la Dinámica topológica.
  2. Ecuaciones diferenciales y problemas inversos: línea de investigación que involucra la modelación de sistemas mediante modelos planteados con ecuaciones diferenciales. La solución de los modelos resultantes pertenece a la categoría de los llamados problemas inversos que generalmente son mal planteados y son estudiados utilizando la teoría del Análisis funcional, la variable compleja, la Estadística, la Física y las herramientas computacionales.
  3. optimización y aproximación de funciones: Estudio de diversos espacios de funciones reales o complejas, en donde, utilizando diferentes métodos se aproxima a funciones de los espacios mencionados por funciones de una clase particularmente buena. Mediante modelos matemáticos se resuelven problemas en diferentes ámbitos de la ciencia.
  4. modelación Estocástica y Estadística: La investigación que se desarrolla en el área de Probabilidad y Estadística se encarga de describir, analizar y modelar la aleatoriedad en problemas de diferentes ámbitos (médico-biológicos, ciencias exactas, Ingenierías, etc.), para después inferir y pronosticar con altos niveles de confianza en situaciones de la vida diaria.

 

LGAC Miembros Asociados por LGAC
Topología y Sistemas dinámicos 1.- Dr. Franco Barragán Mendoza
2.- Dra. Alicia Santiago Santos
3.- Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide
Ecuaciones diferenciales y Problemas inversos 1.- Dr. Raúl Juárez Amaro
2.- Dr. Sergio Palafox Delgado
3.- Dra. Silvia Reyes Mora
4.- Dr. Salvador Sánchez Perales
5.- Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
optimización y aproximación de funciones 1.- Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan
2.- Dr. José Margarito Hernández Morales
3.- Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
modelación Estocástica y Estadística 1.- Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado
2.- Dr. José del C. Jiménez Hernández
3.- Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
4.- Dra. Marisol López Cerino

Tutorías

Directores y Codirectores de Tesis Doctorales

Generación Nombre del Estudiante Director de Tesis Codirector de Tesis
2014-2017 1. Luz del Carmen Álvarez Marín Dr. José Margarito Hernández Morales  
2. Ignacio Hernández Castillo Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
3. Alma Lidia Piceno Rivera Dra. Silvia Reyes Mora  
4. Orquídea Sánchez López Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan Dr. Agustín Santiago Alvarado (UTM)
2015-2018 1. Victor Manuel Grijalva Altamirano Dr. Franco Barragán Mendoza Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide (UTM)
2. Juan Ramón Tijerina González Dr. Ricardo Rosas Rodríguez Dr. Victor Alberto Cruz Barriguete(UAM)
2016-2019 1. José Luis Carrasco Pacheco Dr. José Margarito Hernández Morales
2017-2020 1. Anahí Rojas Carrasco Dr. Franco Barragán Mendoza Dr. Sergio Macías Álvarez (UNAM)
2. Ana Delia Olvera Cervantes Dr. Franco Barragán Mendoza Dr. Alfonso Suáres Llorens (Universidad de Cádiz, España)
3. Victor Manuel Tlapa Carrara Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan Dr. Víctor Manuel Jiménez Fernández (UV)
4. Armando Alcalá Vallejo Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero Dr. Salvador Cruz Ake (IPN)
2018-2021 No hubo estudiantes aceptados
2019-2022 1. Netzahualcóyotl C. Castañeda Roldan Dr. José Margarito Hernández Morales Dra. Luz del Carmen Álvarez Marín
2020-2023 1.- José Guadalupe De la Torre Suárez Dr. Sergio Palafox Delgado Dr. Luis Octavio Silva Pereyra (UNAM)
2.- Juan Carlos Felipe Figueroa Dr. Jesús Linares Flores Dra. Silvia Reyes Mora
3.- Sonia Venancio Guzmán Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero

 

Tutores de Seguimiento Académico de Estudiantes

Generación Nombre del Estudiante Tutor de Seguimiento Académico
2014-2017 1. Luz de Carmen Álvarez Marín Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan
2. Ignacio Hernández Castillo Dra. Silvia Reyes Mora
3. Alma Lidia Piceno Rivera Dr. Raúl Juárez Amaro
4. Orquídea Sánchez López Dra. Silvia Reyes Mora
2015-2018 1. Victor Manuel Grijalva Altamirano Dr. Franco Barragán Mendoza
2. Juan Ramón Tijerina González Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide
2016-2019 1. José Luis Carrasco Pacheco Dr. José Margarito Hernández Morales
2017-2020 1. Anahí Rojas Carrasco Dr. José del Carmen Jiménez Hernández
2. Ana Delia Olvera Cervantes Dra. Alicia Santiago Santos
3. Victor Manuel Tlapa Carrara Dr. Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
4. Armando Alcalá Vallejo Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
2018-2021 No hubo estudiantes aceptados
2019-2022 1. Netzahualcóyotl C. Castañeda Roldan Dr. Salvador Sánchez Perales
2020-2023 1.- José Guadalupe De la Torre Suárez Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
2.- Juan Carlos Felipe Figueroa Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan
3.- Sonia Venancio Guzmán Dr. Sergio Palafox Delgado

 

Comités Tutoriales de Seguimiento a Proyectos de investigación de los Estudiantes

Generación Nombre del Estudiante Comité Tutorial de Seguimiento Académico
2014-2017 1. Luz de Carmen Álvarez Marín Dr. José Margarito Hernández Morales
Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan
Dr. Alicia Santiago Santos
2. Ignacio Hernández Castillo Dr. Agustín Santiago Alvarado
Dra. Silvia Reyes Mora
Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
Dr. Álvaro Jesús Mendoza Jasso
3. Alma Lidia Piceno Rivera Dra. Silvia Reyes Mora
Dr. Raúl Juárez Amaro
Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
4. Orquídea Sánchez López Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan
Dra. Silvia Reyes Mora
Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
Dr. Álvaro Jesús Mendoza Jasso
2015-2018 1. Juan Ramón Tijerina González Dr. Ricardo Rosas Rodríguez
Dr. Víctor Alberto Cruz Barriguete
Dr. Franco Barragán Mendoza
Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide
2. Victor Manuel Grijalva Altamirano Dr. Franco Barragán Mendoza
Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide
Dra. Alicia Santiago Santos
2016-2019 1. José Luis Carrasco Pacheco Dr. José Margarito Hernández Morales
Dr. Héctor Cuauhtémoc Castañeda Roldan
Dr. Manuel Hernández Gutiérrez
2017-2020 1.- Anahí Rojas Carrasco Dra. Alicia Santiago Santos
Dr. Franco Barragán Mendoza
Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide
Dr. Sergio Palafox Delgado
Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
2.- Ana Delia Olvera Cervantes Dr. Franco Barragán Mendoza
Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado
Dra. Marisol López Cerino
3.- Victor Manuel Tlapa Carrara Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldán
Dr. Víctor Manuel Jiménez Fernández
Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
Dr. Richard Jacinto Márquez Contreras
4.- Armando Alcalá Vallejo Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
Dr. José del Carmen Jiménez
Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado
2018-2021 No hubo estudiantes aceptados
2019-2022 1. Netzahualcóyotl C. Castañeda Roldan Dr. José Margarito Hernández Morales
Dr. Adolfo Maceda Méndez
Dr. Emmanuel Abdías Romano Castillo
Dr. Armando Romero Morales
2020-2023 1.- José Guadalupe De la Torre Suárez Dr. Sergio Palafox Delgado
Dr. Salvador Sánchez Perales
Dr. Tomás Pérez Becerra
2.- Juan Carlos Felipe Figueroa Dr. Jesús Linares Flores
Dr. Silvia Resyes Mora
Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
3.- Sonia Venancio Guzmán Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado
Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero
Dr. José del Carmen Jiménez Hernández

Productividad Académica de los últimos años

 La Productividad Académica del Núcleo académico Básico de la Maestría en modelación matemática incluye principalmente: Libros, Capítulos de libros, Artículos de investigación (original), Artículos de divulgación y Ponencias en congresos, Seminarios o Talleres (nacionales o internacionales). La producción Académica más relevante obtenida de enero de 2016 a abril de 2021 se describe a continuación:
Año Tipo de publicación Descripción
2021 Artículo de Investigación Barragán, F., Santiago, A., Tenorio, J. F. Dynamic properties for the induced maps on n-fold symmetric product suspensions II. Topology and its Applications, 288(1), 19, 2021.
Artículo de Divulgación Cruz-Castillo, R., Ramírez-Páramo, A., Tenorio, J. F. Menger and Menger-type star selection principles for hit-and-miss topology. Topology and its Applications, 290(1), 1-12, 2021.
Artículo de Investigación Díaz-Reyes, J., Ramírez-Páramo, A.,Tenorio, J. F. Rothberger and Rothberger-type star selection principles on hyperspaces. Topology and its Applications, 287(1), 1-9, 2021.
2020 Artículo de Investigación Santiago, A., Tapia, N. Topological properties on n-fold pseudo-hyperspace suspension of a continuum. Topology and its Applications, 270(1), 1-20, 2020.
Capítulo de libro Barragán, F., Rojas-Carrasco, A. . Propiedades Dinámicas en productos. En Juan Angoa, Raúl escobedo y Manuel Ibarra. Topología y sus aplicaciones (pp. 25). Puebla, México, Textos Científicos, BUAP, 2020.
Artículo de Investigación Pérez, T., Sánchez-Perales, S., Escamilla, J. A. Henstock-Kurzweil vector distributions. Mediterranean Journal of Mathematics, 17(6), 19, 2020.
Artículo de Investigación Pérez, T., Sánchez-Perales, S., Oliveros, J. The HK-Sobolev space and applications to one-dimensional boundary value problems. Journal of King Saud University Science, 32(6), 2790-2796, 2020.
Artículo de Investigación Sánchez-Perales, S., Mendoza, F. J. Boundary value problems for the Schrödinger equation involving the Henstock-Kurzweil integral. Czechoslovak Mathematical Journal, 70(2), 519-537, 2020.
Artículo de Investigación Sánchez-López, O., Hernández-Castillo, I.,Castañeda, C. H., Santiago, A., Cruz, A. S. Surface roughness modeling using response surface methodology and a variant of multiquadric radial basis function.. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 110, 3311-3322, 2020.
Capítulo de libro Jiménez, J. d. C., Aguirre, A. I., López, M. Procesos max-stables en el espacio-tiempo. En matemáticas y sus Aportaciones 15 (pp. 129 - 144). Puebla, México, BUAP, 2020.
Artículo de Investigación Jiménez, J. d. C., López, M., Aguirre, A. I. A Bayesian Hierarchical Model for the Spatial Analysis of Carbon Monoxide Pollution Extremes in Mexico City. Mathematical Problems in Engineering, 11(1), 2020.
Artículo de Investigación Alejandro Ivan Aguirre-Salado, Carlos Arturo Aguirre-Salado, Ernesto Alvarado, Alicia Santiago-Santos, and Guillermo Arturo Lancho-Romero. On the smoothing of the generalized extreme value distribution parameters using penalized maximum likelihood: A case study on uvb radiation maxima in the Mexico city metropolitan area. Mathematics, 8(3), 2020.
Artículo de Investigación Franco Barragán, Alicia Santiago-Santos, and Jesús F. Tenorio. Dynamic properties of the dynamical system sfnm(x), sfnm(f )). Applied General Topology, 21(1), 2020.
Artículo de Investigación V. M. Jimenez-Fernandez, M. Jimenez-Fernandez, H. Vazquez-Leal, U. A. Filobello-Nino, C. H. Castañeda-Roldan, and V. M. Tlapa-Carrera. A new methodology to extend the canonical piecewise- linear model from one to two dimensions. National Academy Science Letters, 2020.
Artículo de Investigación José del Carmen Jiménez-Hernández, Marisol López-Cerino, and Alejandro Ivan Aguirre-Salado. A bayesian hierarchical model for the spatial analysis of carbon monoxide pollution extremes in mexico city. Mathematical Problems in Engineering, 2020:1-11, 2020.
Artículo de Investigación Anahi Rojas, Franco Barragan, and Sergio Macias. Conceptions on topological transitivity in products and symmetric products. Turkish Journal of Mathematics, 44(2):491-523, 2020.
Artículo de Investigación Jesús F. Tenorio and M. Monserrat Zapata-Gordillo. Aplicaciones del álgebra lineal en economía: movimientos migratorios. Incaing, investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería, 5:45-55, 2020.
2019 Artículo de Investigación Alejandro Ivan Aguirre-Salado, Humberto Vaquera-Huerta, Carlos Arturo Aguirre-Salado, José del Carmen Jiménez-Hernández, Franco Barragán, and María Guzmán-Martínez. Facing missing observations in data-a new approach for estimating strength of earthquakes on the pacific coast of southern mexico using random censoring. Applied Sciences, 9(14), 2019.
Artículo de Investigación I. Barradas andV. Vázquez. Backward bifurcation as a desirable phenomenon: Increased fecundity through infection. Bull Math Biol, 81(6):2029-2050, 2019.
Artículo de Investigación Jaime López-Luna, Loida E. Ramírez-Montes, Sergio Martinez-Vargas, Arturo I. Martínez, Oscar F. Mijangos-Ricardez, María del Carmen A. González-Chávez, Rogelio Carrillo-González, Fernando A. Solís-Domínguez, María del Carmen Cuevas-Díaz, and Virgilio Vázquez-Hipólito. Linear and nonlinear kinetic and isotherm adsorption models for arsenic removal by manganese ferrite nanoparticles. SN Applied Sciences, 1(8), 2019.
Artículo de Investigación Salvador Sánchez-Perales and Francisco J. Mendoza-Torres. Boundary value problems for the Schrödinger equation involving the Henstock-Kurzweil integral. Czechoslovak Mathematical Journal, pages 1-19, 2019.
Artículo de Investigación S. Sánchez-Perales, S. Palafox, and Slavisa V. Djordjevic. ?-Fredholm operators relative to invariant subspaces. Operators and Matrices, (4):921-936, 2019.
Artículo de Investigación D. Sanchez-Hernandez, C. A. Aguirre-Salado, G. Sanchez-Diaz, A. I. Aguirre-Salado, C. Soubervielle- Montalvo, O. Reyes-Cardenas, H. Reyes-Hernandez, and M. V. Santana-Juarez. Modeling spatial pattern of dengue in north central mexico using survey data and logistic regression. Int J Environ Health Res, pages 1-17, 2019.
Artículo de Investigación Alejandro Ramírez-Páramo and Jesús F Tenorio. Generic theorems in the theory of cardinal invariants of topological spaces. Applied General Topology, 20(1):211-222, 2019.
Artículo de Investigación Agustin Santiago-Alvarado,Cuauhtémoc H. Castañeda-Roldán, Jorge González-García, Angel S. Cruz- Felix, Orquídea Sánchez-López, and álvaro J. Mendoza-Jasso. Use of linear programming for modeling problems of optical design, fabrication, and evaluation. Optical Engineering, 58(12), 2019.
Artículo de Investigación Jesús F Tenorio and M. Monserrat Zapata-Gordillo. Aplicaciones del álgebra lineal en economía: in- terdependencia sectorial y preferencias de consumo. Incaing, investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería, 5:45-55, 2019.
Capítulo de libro Franco Barragán, Alicia Santiago-Santos, and Jesús F. Tenorio. Topología y sus aplicaciones 7, chapter órbitas y periodicidad en sistemas dinámicos, page 157. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2019.
Capítulo de libro Franco Barragán, Alicia Santiago-Santos, and Jesús F. Tenorio. Topología y sus aplicaciones 7, chapter Nociones relacionadas con la transitividad topológica, page 157. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2019.
Capítulo de libro Salvador Sánchez-Perales, Slavisa V Djordjevic, and Sonia Venancio. Topología y sus aplicaciones , chapter Paracompacidad de un espacio normado con la Topología débil, page 157. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2019.
Libro Franco Barragán-Mendoza, Sergio Palafox-Delgado, and Alicia Santiago-Santos. modelación Matematica III Biomatematicas e Ingeniería. Universidad Tecnológica de la Mixteca, 2019.
2018 Artículo de divulgación Franco Barragán, Sergio Flores, and Jesús F Tenorio. Una mirada a los sistemas dinámicos discretos. Incaing, investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería, 5:45-55, 2018.
Artículo de divulgación Franco Barragán, Sergio Flores, and Jesús F Tenorio. Breve introducción al modelado del crecimiento de poblaciones, mediante sistemas dinámicos discretos. Incaing, Investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería, 5:56-68, 2018.
Artículo de divulgación Ignacio Hernández Castillo, Orquídea Sánchez López, Guillermo Arturo Lancho Romero, and Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldán. An experimental study of surface roughness in electrical dis- charge machining of AISI 304 stainless steel. Ingeniería e Investigación, 38(2):90-96, 2018.
Artículo de divulgación Sergio Martinez-Vargas, Arturo I Martínez, Elias E Hernández-Beteta, Oscar F. Mijangos-Ricardez, Virgilio Vázquez-Hipólito, Cristóbal Patiño-Carachure, and Jaime López-Luna. As (iii) and as (v) adsorption on manganese ferrite nanoparticles. Journal of Molecular Structure, 1154:524-534, 2018.
Artículo de divulgación Alejandro Ramírez-Páramo and Jesús F Tenorio. Sobre el índice de acotamiento de grupos topológicos. Revista Integración, temas de matemáticas, 30(2):91-106, 2018.
Artículo de divulgación Virgilio Vázquez and Ignacio Barradas. A plant-pollinator system: How learning versus cost-benefit can induce periodic oscillations. International Journal of Biomathematics, 11(02), 2018.
Memorias en extenso José del Carmen Jiménez-Hernández and Marisol López-Cerino. Un modelo jerárquico bayesiano para extremos espaciales. In Memorias de la XI Semana Internacional de la Estadística y la Probabilidad, 2018.
2017 Artículo de divulgación A. I. Aguirre-Salado, H. Vaquera-Huerta, C. A. Aguirre-Salado, S. Reyes-Mora, A. D. Olvera-Cervantes, G. A. Lancho-Romero, and C. Soubervielle-Montalvo. Developing a hierarchical model for the spatial analysis of pm10 pollution extremes in the mexico city metropolitan area. Int J Environ Res Public Health, 14(7), 2017.
Artículo de divulgación José del Carmen Jiménez-Hernández, Humberto Vaquera-Huerta, and Paulino Peréz Rodríguez. Spatial modeling of extreme concentrations of carbon monoxide pollution in urban regions. American Journal of Environmental Engineering and Science, 4(6):60-70, 2017.
Artículo de divulgación Mikhail Kudryavtsev, Sergio Palafox, and Luis O. Silva. Inverse spectral analysis for a class of finite band symmetric matrices. New York J. Math., 23:1141-1171, 2017.
Artículo de divulgación Mikhail Kudryavtsev, Sergio Palafox, and Luis O. Silva. Inverse spectral analysis for a class of infinite band symmetric matrices. J. Math. Anal. Appl., 445(1):762-783, 2017.
Artículo de divulgación S. Martinez-Vargas, Arturo I. Martínez, Elias E. Hernández-Beteta, O. F. Mijangos-Ricardez, V. Vázquez-Hipólito, C. Patiño-Carachure, H. Hernandez-Flores, and J. López-Luna. Arsenic adsorption on cobalt and manganese ferrite nanoparticles. Journal of Materials Science, 52(11):6205-6215, 2017.
Artículo de divulgación Salvador Sánchez-Perales. The initial value problem for the schrödinger equation involving the henstock-kurzweil integral. Rev. Un. Mat. Argentina, 58(2), 2017.
Artículo de divulgación V. Vázquez and I. Barradas. Deceptive pollination and insects' learning: a delicate balance. J Biol Dyn, 11(1):299-322, 2017. Vázquez, Virgilio Barradas, Ignacio eng England J Biol Dyn. 2017 Dec;11(1):299-322. doi: 10.1080/17513758.2017.1337246.
Capítulo de Libro Franco Barragán and Anahí Rojas-Carrasco. Topología y sus aplicaciones 5, chapter Funciones Espe- ciales Entre Continuos II, page 213. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2017.
2016 Artículo de divulgación Franco Barragán, Alicia Santiago-Santos, Jesús F. Tenorio, “Dynamic properties for the induced maps on n-fold symmetric product suspension”, Glasnik Matematicki, 2016.
Capítulo de Libro Alicia Santiago Santos y Noé Trinidad Tapia Bonilla, “Conos Absolutos y Suspensiones Absolutas”, Capítulo del libro: Topología y sus Aplicaciones V (Editores: J. J. Angoa, J. Arrazola, R. Escobedo), Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, México, 2016.
Capítulo de Libro Franco Barragán, Anahí Rojas-Carrasco y Sergio Macías, “Funciones Especiales Entre Continuos II”, Capítulo del libro: Topología y sus Aplicaciones V (Editores: J. J. Angoa, J. Arrazola, R. Escobedo), Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, México, 2016.
Artículo de divulgación Cuauhtémoc Héctor Castañeda, “Decomposition of metrics and norms”, Global Journal of Mathematics and Mathematical Sciences, 2016.
Capítulo de Libro Silvia Reyes, “La Matemática en la que se sustenta la Tomografía Axial Computarizada”, MODELACIóN MATEMáTICA Ingeniería, Biología y Ciencias Sociales, 2016.
Artículo de divulgación Salvador Sánchez-Perales and S. V. Djordjević, Spectral continuity relative to invariant subspaces, Complex Analysis and Operator Theory, 2016.
Artículo de divulgación Salvador Sánchez-Perales and Slaviša V. Djordjevi´c, “Spectral continuity using -convergence”, J. Math. Anal. Appl. 433 (2016), 405-415.
Artículo de divulgación José Margarito Hernández, On bicontinuous function in strongly pairwise normal spaces, Global Journal of Pure and Applied Mathematics, 2016.
Capítulo de Libro José Margarito Hernández, José Luis Carrasco, “Aproximación Tipo Korovkin y Sistemas de Chebyshev”, Capítulo del libro: Matemáticas y sus Aplicaciones 7 (Editor: Fernando Macías Romero), Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, ISBN: en gestión, México, 2016.
Memoria en extenso José del Carmen Jiménez Hernández y Humberto Vaquera Huerta, “Análisis de eventos extremos espaciales aplicados a la contaminación por monóxido de carbono (CO) en la Zona Metropolitana del Valle de México”, Tópicos de Probabilidad y Estadística, 2016.

 

Respecto a la participación en congresos, seminarios y talleres, se tiene lo siguiente:

Año Evento/Lugar Ponente Título de la Ponencia
2020 4th International conference on Mathematical Modelling José del Carmen Jiménez Hernández Ciencia de datos con R
30 Semana Nacional de Investigación y Docencia en Matemáticas José del Carmen Jiménez Hernández Un modelo jerárquico bayesiano para extremos espaciales
Operator Theory, Analysis and Mathematical Physics 2020 Sergio Palafox Delgado Inverse spectral analysis for a class of band symmetric matrices
4 International congress on Mathematical Modeling Marisol López Cerino Latent classes to identify levels of psychopathy in higher level students
2019 52 Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana Franco Barragán Mendoza Funciones Inducidas
Primer encuentro: La enseñanza de las matemáticas y de la lengua en escuelas primarias Franco Barragán Mendoza Partes de un todo, simetrías y ubicación espacial
Primer encuentro: La enseñanza de las matemáticas y de la lengua en escuelas primarias Franco Barragán Mendoza Matemáticas en la Mixteca
2º Congreso Internacional de Investigación Multidisciplinaria 2019 Jesús Fernando Tenorio Arvide Interdependencia sectorial, migración y consumo: Aplicaciones del álgebra lineal
30 Semana Nacional de Investigación y Docencia en Matemáticas José del Carmen Jiménez Hernández Un modelo jerárquico bayesiano para extremos espaciales
Seminario LIMAT Salvador Sánchez Perales Problemas de valores de contorno para la ecuación lineal de Schrödinger involucrando la integral generalizada de Riemann
Feria Matemática "La enseñanza de las matemáticas y de la lengua en la escuela primaria" Sergio Palafox Delgado Tangramas
Virgilio Vázquez Hipólito Bifurcación de Hopf y Bautin en sistemas tridimensionales
Seminario Institucional Alicia Santiago Santos Implicación y Bicondicional en lógicas multivaluadas
X Jornadas de Topologí¬a Alicia Santiago Santos 1/n- homogeneidad sobre el segundo cono topológico de un espacio
Inducción de estudiantes a la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas Silvia Reyes Mora La importancia de la matemática para conocer la composición de objetos a través de mediciones externas a ellos, Su aplicación en Medicina y en la Industria
Seminario institucional Silvia Reyes Mora Aplicación de los problemas inversos de identificación de coeficientes para resolver problemas en Medicina e Industria
Seminario institucional José M. Hernández Morales Sobre el espacio de complejidad de algoritmos
2018 3rd International Conference on Mathematical Modelling Alejandro Iván Aguirre Salado Estimación de la intensidad de los terremotos en el sur de México mediante el método de máxima probabilidad a posteriori y la teoría de los valores extremos.
Seminario institucional Armando Romero Morales Axioma de Martin
Coloquio de matemáticas aplicadas del SUNEO Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldán Sobre la descomposición en valores singulares de una matriz
Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana Franco Barragán Mendoza Algunas propiedades dinámicas en productos simétricos suspensión
1er Congreso Internacional de Investigación Multidisciplinario CIIM-2018 Franco Barragán Mendoza Breve Introducción al Modelado del crecimiento de poblaciones, mediante sistemas dinámicos discretos
51 Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana Jesús Fernando Tenorio Arvide Transitividad en hiperespacios
1er Congreso Internacional de Investigación Multidisciplinario 2018, Instituto Tecnológico de Ajalpan, Puebla Jesús Fernando Tenorio Arvide Una mirada a los sistemas dinámicos discretos
First Conference on Statistics and Data Sience José del Carmen Jiménez Hernández An analysis of the Pareto IV distribution and its applications
33 Foro Nacional de Estadíística José del Carmen Jiménez Hernández Un modelo jerárquico bayesiano para extremos espaciales
XI Semana Internacional de la Estadí¬stica y la Probabilidad José del Carmen Jiménez Hernández Un modelo jerárquico bayesiano para extremos espaciales
III Congreso Internacional en Estadística Computacional José del Carmen Jiménez Hernández A beyesian hierarchical model for extreme concentration of carbon monoxide pollution in Mexico City
Congreso Internacional de Matemáticas Aplicadas José Margarito Hernández Morales Una generalización del Lema de Urysohn y del Teorema de Katetov
Fifth Joint International Seminar UTRGV-BUAP Salvador Sánchez Perales Moving the continuity of spectrum from T to T+K
Salvador Sánchez Perales Problemas de valores de contorno para la ecuación de Schrödinger involucrando la integral de Henstock Kurzweil
International Workshop on Analysis 2018 Salvador Sánchez Perales Paracompacidad de un espacio normado con la topologí¬a débil
3rd International Conference on Mathematical Modelling Virgilio Vázquez Hipólito Modelando la Polinización
Seminario institucional Virgilio Vázquez Hipólito Ecuaciones de Saint-Venant para flujos de aguas someras y el método de volúmenes finitos
24° Programa de apoyo para la Actualización y Nivelación Académica a Profesores de Educación Media Superior Virgilio Vázquez Hipólito Maxima, una herramienta computacional para la Matemática
51 Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana Alicia Santiago Santos Introducción a la Topología y a los espacios 1/n-homogéneos
24º. Programa de Apoyopara la Actualización y nivelación Académica a profesores de Educación media superior/td> Alicia Santiago Santos La integral Indefinida y sus Aplicaciones
IX Jornadas de Topología Alicia Santiago Santos
First conference on statistics and data science Marisol López Cerino An analysis of the pareto IV distribution and its applications
24 Programa de apoyo para la Actualización y Nivelación Académica a Profesores de Educación Media Superior Marisol López Cerino Reconocimiento y construcción de lugares geométricos: elipse e hipérbola.
2017 52 Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana Sergio Palafox Delgado Análisis espectral para una clase de matrices simétricas en banda
L Congreso de la Sociedad Matemática Mexicana Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldán Espacios Normados Asimétricos de Dimensión Finita
4th International Conference on Mathematics and its Applications Jesús Fernando Tenorio Arvide Caos individual y caos colectivo
32 Foro nacional de estadística José del Carmen Jiménez Hernández Modelación espacio-temporal de la concentración máxima de CO en la Ciudad de México
XXIV Semana Nacional de Ciencia y Tecnología Sergio Palafox Delgado Un paseo guiado por el sistema solar
Coloquio Oaxaqueño de Matemáticas del instituto de Matemáticas, UNAM Sergio Palafox Delgado Análisis espectral inverso para una clase de operadores de Jacobi
1era. Escuela de Matemáticas en las Ciencias Ambientales Virgilio Vázquez Hipólito Estimación de parámetros en algunos modelos matemáticos que surgen en las Ciencias ambientales
Seminario de Investigación Institucional Virgilio Vázquez Hipólito Bifurcación hacia atrás en un modelo presa-depredador con infección en la presa
X Congreso Latinoamericano de Biomatemática Virgilio Vázquez Hipólito Bifurcación hacia atrás en un modelo presa-depredador con infección en la presa
2016 Tercer encuentro de Matemáticos Mexicanos en el Mundo Silvia Reyes Mora El problema de momentos aplicado a la Tomografía de Capacitancia Eléctrica
Seminario de investigación de la UTM Sergio Palafox Delgado Análisis espectral para una clase de matrices simétricas en banda
2nd. International Conference on Mathematical Modelling, Oaxaca México Virgilio Vázquez Hipólito Identificación de la fuente del contaminante en Aguas subterráneas: un método de núcleo truncado
2nd. International Conference on Mathematical Modelling, Oaxaca, México Virgilio Vázquez Hipólito Bifurcación hacia atrás en un modelo epidemiológico con fecundidad aumentada
XXXI Foro Internacional de Estadística, Texcoco, México José del Carmen Jiménez Hernández Modelación espacio-temporal de la concentración máxima de CO en la Ciudad de México
9a Semana Internacional de la Estadística y la Probabilidad, Puebla, México José del Carmen Jiménez Hernández Análisis de eventos extremos espaciales aplicados a la contaminación por monóxido de carbono (CO) en la Zona Metropolitana del Valle de México
Third International Congress of Mathematics and its Applications, Puebla, México. Jesús Fernando Tenorio Arvide Transitividad de funciones inducidas II

Vinculación con otros sectores de la sociedad

 Se resumen los principales vínculos que tiene el Programa de Posgrado con distintos sectores de la sociedad, desde su creación hasta abril de 2020.
    Sector público:
    El programa está articulado a nivel Institucional con:
    1. La Jurisdicción sanitaria número 5 de la región Mixteca, mediante cartas de intención y solicitudes formales de información sobre datos del área de Epidemiología, para la realización y validación de modelos matemáticos sobre COVID-19; desde marzo de 2020.
    2. El magisterio de educación media superior de Oaxaca, mediante la realización de los Programas de apoyo para la actualización y nivelación académica a profesores de educación media superior, que se realizan durante los meses de julio de cada año. En el que los profesores del NAB imparten cursos de matemáticas a profesores de Educación media Superior, de COBAO, CECYTE, CBTA, CONALEP, CBTIS, entre otros; desde 2016 a la fecha.
    3. El H. ayuntamiento municipal de la Heroica ciudad de Huajuapan de León, mediante un convenio de colaboración que permite desarrollar proyectos de investigación multi y transdisciplinaria, en conjunto con profesores del Instituto de Hidrología. Esta vinculación se inició en noviembre de 2019.
    4. La Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural (SADER) y la Secretaría de Desarrollo agropecuario, Pesca y Acuacultura (SEDAPA), mediante convenios institucionales para el desarrollo de proyectos multi y transdisciplinarios, así como mediante las solicitudes y entrega de datos a profesores integrantes del NAB, para la realización de modelos matemáticos; esta colaboración se inició fuertemente en 2019.
    5. El instituto de Hidrología, mediante el desarrollo de proyectos de investigación multidisciplinarios sobre modelos matemáticos de inundaciones, de pitaya de mayo y de pitahaya (fruta del dragón), seminarios de investigación e inclusive el trabajo de campo. Esta colaboración se inició desde 2015 y continúa fortaleciéndose estos últimos años.
    6. Las instituciones de educación básica, media superior y superior, mediante la realización de concursos académicos, de impartición de talleres, pláticas, ferias matemáticas y visitas guiadas, desde 2015 a la fecha.
    7. Las Instituciones de nivel superior, mediante el establecimiento de convenios entre distintos cuerpos académicos de distintas universidades del país, proyectos de gestión e investigación y la dirección de tesis en conjunto. Esta colaboración inició desde 2013 y se ha fortalecido los últimos años.

     

    Tercer Sector (ONGs):
      Se tiene la vinculación con el Centro de Estudios Espinosa Yglesias es una asociación civil sin fines de lucro, apartidista, establecida por la Fundación Espinosa Rugarcía, cuya misión es generar conocimiento especializado, transformarlo y difundirlo para impulsar políticas y acciones de envergadura que favorezcan la movilidad social en México y el bienestar socioeconómico en nuestro país. Su objetivo es ser el referente en la conformación de las principales directrices de políticas y acciones para impulsar la movilidad social en México y el bienestar socioeconómico en el país y realizar investigación de alto nivel cuyos resultados se difundan, para informar e influir a la opinión pública y a los responsables del poder público con el fin de que tomen las mejores decisiones en favor de los mexicanos. Una primera actividad con esta fundación consistió en la dirección de una tesis de Licenciatura en Matemáticas aplicadas de la BUAP, dirigida por una profesora del NAB. Actualmente se continúa el trabajo con la profesora y se espera obtener resultados de investigación con estudiantes de Doctorado en un futuro cercano.

Procesos Administrativos

REQUISITOS DE INGRESO

 Los requisitos para participar en el Proceso de Selección y Admisión al Programa del Doctorado Modelación Matemática son los siguientes:
  1. Dos copias del acta de nacimiento
  2. Dos copias del certificado de maestría
  3. Dos copias del grado de maestría
  4. Dos copias de la cédula profesional
  5. Carta de exposición de motivos mínimo 3 y máximo 5 cuartillas
  6. Currículum Vitae actualizado
  7. Constancia de inglés con una equivalencia de 500 puntos TOEFL
  8. Presentar un proyecto de tesis
  9. Seis fotografías tamaño infantil blanco y negro
  10. Dos cartas de recomendación avaladas por profesores o investigadores ya sea nacionales o extranjeros
Nota:Las cartas serán dirigidas al Coordinador del Doctorado en Modelación Matemática. Toda la documentación debe entregarse en tamaño carta junto con el pago del examen de selección en original y copia.
 En caso de ser estudiante extranjero, añadir:
  1. Constancia de la fuente de financiamiento para su estancia en el Doctorado en Modelación Matemática, con los fondos suficientes para cubrir los pagos de inscripción y cuota de recuperación(original* y copia).
  2. Documentación probatoria de su estancia legal en el país: pasaporte, FM3 o visa de estudiante (original* y copia). El Proceso de Selección es realizado por un Comité de Selección del Doctorado en Modelación Matemática, proceso que consiste en lo siguiente:
  3. Examen de Admisión.
  4. Evaluación curricular.
  5. Proyecto de Tesis Doctoral.
  6. Entrevista.
  7. Aprobar el examen de inglés.
  8. El Comité de Selección realizará un dictamen respecto a la admisión, donde establecerá claramente si el aspirante es aceptadoo rechazado.
  9. Presentar los documentos académicos expedidos en el extranjero, certificados por el pais de origen y la Secretaría de de Relaciones Exteriores de México (original* y copia).
  10. Constancia del dominio del idioma español, si éste es diferente al idioma materno del candidato, emitido por el centro de idioma de la UTM (original* y copia).
 (* Estos originales serán devueltos una vez que sea realizado el cotejo).

 

A V I S O:   A los interesados en inscribirse al programa. Por favor mandar la documentación vía e-mail al correo: blaver102@mixteco.utm.mx, con la Srita. Blanca Nava, cualquier cambio de fecha se las haremos saber por esta misma vía.  

PROCESO DE SELECCIÓN

 El Proceso de Selección es realizado por un Comité de Selección del Doctorado en Modelación Matemática, proceso que consiste en lo siguiente:
  1. Examen de Admisión.
  2. Evaluación curricular.
  3. Proyecto de Tesis Doctoral.
  4. Entrevista.
  5. Aprobar el examen de inglés.
 El Comité de Selección realizará un dictamen respecto a la admisión, donde establecerá claramente si el aspirante es aceptadoo rechazado.

 

GUÍA PARA EXAMEN DE ADMISIÓN

 

FECHAS DEL PROCESO DE SELECCIÓN Y ADMISIÓN

Entrega de documentos para participar en el Proceso de Selección 19 de febrero al 30 de julio de 2021
Examen de selección 05  de julio de 2021
Entrevista 06  de julio de 2021
Presentación del anteproyecto 07 de julio de 2021
Resultados 12 de julio de 2021
Inicio de semestre 04 de octubre de 2021

 

DE LOS PAGOS POR SERVICIOS EDUCATIVOS

 La Universidad es una institución de educación superior pública que tiene establecidas cuotas de recuperación por los servicios educativos que presta.
Forma de pago de servicios

 

DEL PROGRAMA DE BECAS

 La Universidad cuenta con el Programa de Becas colegiatura, que implica exentar a un número ilimitado de estudiantes del pago de total o parcial estipulado en las tarifas de los servicios educativos que presta la Universidad. La exención de los pagos, puede autorizarse en un 25%, 50%, 75% o 100%. La Comisión de Becas determinará el moto de la beca, considerando como criterio el nivel socioeconómico de la familia del estudiante, en cuya valoración se toma en cuenta los ingresos y el número de dependientes económicos.

 

BECAS CONACYT

 El Programa de Doctorado en Modelación Matemática está acreditado o inscrito en el Programa Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) del CONACyT (http://svrtmp.main.conacyt.mx/ConsultasPNPC/inicio.php). Uno de los beneficios de tal acreditación es que los aspirantes que son aceptados en este Programa de Doctorado en Modelación Matemática pueden recibir una beca por parte del CONACyT, para realizar sus estudios. A continuación se mencionan algunos de los requisitos básicos que se deben de cumplir para ser becario del CONACyT (más información en http://www.conacyt.mx/index.php/becas-y-posgrados/becas-nacionales):
  • Ser aceptado en el Programa de Doctorado en Modelación Matemática.
  • Contar con promedio mínimo de 7.8 (o su equivalente) en estudios de Maestría o haber obtenido un promedio mínimo de 8.0 en cada uno de los periodos escolares cursados dentro del Programa ("promedio recuperado").
  • Para estudiantes que realizaron sus estudios de Maestría en el extranjero, el promedio requerido será 8.0 (o su equivalente).
  • Ser estudiante de "dedicación exclusiva".
  • No haber realizado estudios de Doctorado con apoyo del CONACYT o de recursos del gobierno mexicano.

 

 Una vez que el estudiante se encuentre inscrito en el programa y cumpla con los requisitos, el Coordinador de Posgrado será el encargado de realizar el trámite de beca y enviar la solicitud de cada aspirante a través del sistema del CONACYT, según lo dispuesto en la convocatoria. La vigencia de la beca es de hasta por 48 meses, se asignará a partir de la fecha de inicio de los cursos y el monto de apoyo es de 6.0 Unidades de Medida y Actualización Mensuales.

 

REQUISITOS DE PERMANENCIA EN EL PROGRAMA

  • Contar con un comité tutorial asignado por la División de Estudios Posgrado, para evaluar el proyecto de tesis, dar seguimiento al trabajo del alumno y evaluarlo en los avances de tesis.
  • Contar con la evaluación semestral favorable de su comité tutorial.
  • Tener semestralmente un promedio aprobatorio.
  • El tiempo mínimo de residencia de los estudiantes inscritos en el programa es de 36 meses y el máximo es de 54 meses.
  • Para mantener la condición de estudiante del Posgrado, el alumno deberá reinscribirse al inicio de cada periodo escolar y presentar avances de tesis al final de cada periodo, hasta obtener el grado (aún cuando cuente con la totalidad de sus créditos).
  • Aprobar el examen predoctoral, a lo más en el cuarto semestre.
  • Al finalizar el semestre, entregar un informe y exponer su avance de tesis.
  • Un alumno causará baja definitiva de los estudios de Posgrado por alguno de los siguientes motivos:
    • Renuncia por escrito a los estudios.
    • Reprobar por segunda ocasión una asignatura o acumular dos o más asignaturas reprobadas.
    • Por abandono injustificado de sus estudios en un periodo mayor a siete meses.
    • Cuando se compruebe la falsedad total o parcial de un documento presentado para fines de inscripción, se anulará esta y quedarán sin efecto todos los actos derivados de la misma.
    • Por incurrir en alguna falta señalada por la legislación de la UTM.
    • Si agota el tiempo de permanencia en el programa.

 

REQUISITOS PARA LA OBTENCIÓN DEL GRADO

 Para obtener el Grado de Doctor en Modelación Matemática, el alumno deberá cumplir lo siguiente:
  • Haber cubierto satisfactoriamente la totalidad de créditos del plan de estudios del Doctorado en Modelación Matemática.
  • Elaborar un trabajo de investigación de tesis y aprobar el examen de grado.
  • Presentar oficio de aceptación de al menos un artículo científico arbitrado y en alguna revista indexada de reconocido prestigio internacional, donde se muestren resultados de su proyecto de tesis doctoral.
  • Aprobar examen de comprensión de lectura del Idioma Inglés (efectuado por la Jefatura del Centro de Idiomas de la UTM). Este requisito puede sustituirse por la aplicación del examen TOEFL, o equivalente, con un puntaje de 500.
  • Cumplir con los requisitos establecidos en los ordenamientos jurídicos de la Universidad Tecnológica de la Mixteca.

 

FORMAS DE OBTENER EL GRADO

 Para obtener el grado de Doctor en Modelación Matemática, es requisito indispensable:
  • Presentar, defender y aprobar una tesis doctoral.
  • Contar con al menos un artículo científico arbitrado y en alguna revista indexada de reconocido prestigio internacional, donde se muestren resultados del proyecto de tesis doctoral.

 

Reglamentos y normativas del programa

 Los reglamentos y normativas del programa están establecidos por la institución, en estos se encuentra el reglamento general de posgrado; código de ética; así como los procedimientos para la recepción y atención de quejas y denuncias. Toda esta información y más puede ser consultada a detalle en:

 

DIRECCIÓN

Carretera a Acatlima Km. 2.5 Huajuapan de León, Oax., México C.P. 69000

 

MÁS INFORMACIÓN

 

Dr. Sergio Palafox Delgado
Coordinador Académico
E-mail: palafox@mixteco.utm.mx
Teléfonos: 953 532 03 99/202 14 Ext. 500
Dr. José Aníbal Arias Aguilar
Jefe de la División de Estudios de Posgrado
E-mail: jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx
Teléfonos: 953 532 03 99/202 14 Ext. 768

Información Beca CONACYT

 El Consejo Nacional de Ciencias y Tenologías (CONACYT) otorga becas para estudiar en programas que pertenecen al Programa Nacional de Posgrado de Calidad (PNPC).
 Para mayor información revisa el siguiente link: http://www.conacyt.mx/index.php/becas-y-posgrados/becas-nacionales.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
   
 
 
   
 

SISTEMA DE UNIVERSIDADES ESTATALES DE OAXACA