MAESTRÍA EN MODELACIÓN MATEMÁTICA
¿Qué es la 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 recursos humanos de alto nivel académico con conocimientos sólidos en matemáticas y habilidades para modelar y resolver problemas, capaces de generar y desarrollar proyectos de investigación que impacten en el ámbito académico, productivo y social.
Objetivos Particulares:
- Formar profesionistas capaces de conjugar conocimientos de matemáticas y modelación con los de otras áreas, a fin de aplicarlos en el sector académico y social.
- Introducir al estudiante a la investigación con la finalidad de que pueda continuar sus estudios de nivel doctorado o trabajar en equipos multidisciplinarios para la solución de problemas prácticos.
- Brindar al egresado los conocimientos necesarios para el ejercicio de la docencia de alta calidad en el nivel medio superior y superior.
Perfil de Ingreso
El programa está dirigido a los egresados de nivel superior en: Matemáticas, Matemáticas Aplicadas, Actuaría, Física, Ingenierías o carreras afines; que posean aptitudes para la matemática y estén interesados en generar modelos matemáticos que den solución a problemas que surgen en diversas áreas del conocimiento, utilizando teoría matemática y herramientas computacionales.
CONOCIMIENTOS
Se requiere que el aspirante a ingresar a esta maestría cuente con conocimientos de: Cálculo diferencial e integral de una y varias variables, álgebra lineal, Ecuaciones diferenciales ordinarias, Estadística descriptiva; así como de programación básica. Deberá acreditar un nivel de inglés equivalente a 450 puntos del TOEFL.
HABILIDADES
Es deseable que el aspirante a esta maestría cuente con las habilidades para:
- Realizar demostraciones de resultados matemáticos básicos.
- Leer y redactar textos científicos en inglés.
- Trabajar en equipo.
- Observar, abstraer, analizar, sintetizar y deducir.
ACTITUDES Y VALORES
Se espera que el aspirante tenga las actitudes y los valores siguientes:
- Responsabilidad y ética profesional.
- Compromiso, disciplina y perseverancia con el trabajo académico.
- Conducirse con respeto y trato digno hacia los demás.
Perfil de Egreso
El egresado poseerá conocimientos sólidos de matemáticas, relacionados con la modelación teórica y numérica de problemas de su línea de investigación. Estará capacitado para colaborar en proyectos interdisciplinarios de investigación científica que involucren modelos matemáticos. Tendrá la habilidad de elaborar reportes de calidad de los resultados obtenidos.
CONOCIMIENTOS
El egresado poseerá conocimientos sólidos de modelación matemática, Cómputo científico, análisis matemático, ecuaciones diferenciales, modelación estadística y de temas avanzados de su línea de investigación. Conocerá diferentes métodos analíticos y de Cómputo científico que le permitirá analizar y simular modelos matemáticos.
HABILIDADES
El egresado tendrá las siguientes habilidades:
- Elegir y adecuar modelos matemáticos para resolver problemas en su línea de investigación.
- Entender los modelos matemáticos propuestos en textos científicos.
- Elaborar reportes técnicos y científicos de calidad.
- Capacidad para interactuar en grupos interdisciplinarios, traduciendo al lenguaje matemático problemas que surgen de los sectores productivo y de servicios, aplicando sus conocimientos para dar una solución.
ESTRUCTURA OCUPACIONAL
El futuro laboral del egresado se encuentra en los sectores público y privado donde será capaz de aplicar sus conocimientos; por ejemplo, en la conducción de proyectos, actividades de consultoría, optimización de recursos y procesos, tratamiento de datos o docencia. O bien, continuar con estudios de doctorado.
Estructura del Plan de Estudios
La Maestría en Modelación Matemática es presencial y de tiempo completo, tiene una duración de dos años, incluyendo el trabajo de tesis. El plan de estudios consta de dos seminarios de tesis y cinco asignaturas optativas, con un total de 104 créditos. El plan de estudios se distribuye de la manera siguiente:
Semestre |
Materias |
Clave |
Créditos |
| Primer Semestre | Introducción al cómputo científico | 221101 | 10 |
| Modelación estadística | 221102 | 10 | |
| Técnicas de modelación matemática | 221103 | 10 | |
| Segundo Semestre | Construcción de modelos matemáticos | 221201 | 10 |
| Optativa I | - | - | |
| Optativa II | - | - | |
| Tercer Semestre | Seminario de Tesis I | 221301 | 7 |
| Optativa III | - | - | |
| Optativa IV | - | - | |
| Cuarto Semestre | Seminario de tesis II | 221401 | 7 |
| Optativa V | - | - |
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, y las optativas que tome durante su permanencia en el programa estarán asociadas a la línea seleccionada. Las asignaturas optativas son:
TABLA DE MATERIAS OPTATIVAS
LINEAS DE INVESTIGACION |
ASIGNATURAS |
CLAVE |
SERIACION |
CREDITOS |
| Ecuaciones diferenciales y problemas inversos | Ecuaciones diferenciales ordinarias | 221501ED | - | 10 |
| Ecuaciones diferenciales parciales | 221502ED | - | 10 | |
| Temas selectos de cómputo científico | 221503ED | - | 10 | |
| Análisis matemático | 221504ED | - | 10 | |
| Biología matemática | 221505ED | - | 10 | |
| Problemas inversos | 221506ED | - | 10 | |
| Análisis funcional | 221507ED | - | 10 | |
| Optimización y aproximación de funciones | Análisis asimétrico | 221508OA | - | 10 |
| Introducción a la teoría de aproximación | 221509OA | - | 10 | |
| Introducción a la teoría de optimización | 221510OA | - | 10 | |
| Optimización aplicada | 221511OA | - | 10 | |
| Temas selectos de teoría de aproximación | 221512OA | - | 10 | |
| Investigación de operaciones | 221513OA | - | 10 | |
| Modelación Estocástica y Estadística | Métodos computacionales en estadística | 221514EE | - | 10 |
| Modelos lineales | 221515EE | - | 10 | |
| Teoría de inversiones | 221516EE | - | 10 | |
| Modelación financiera I | 221517EE | - | 10 | |
| Procesos estocásticos | 221518EE | - | 10 | |
| Series de tiempo | 221519EE | - | 10 | |
| Estadística bayesiana | 221520EE | - | 10 | |
| Análisis multivariado | 221521EE | - | 10 | |
| Modelación financiera II | 221522EE | 221517EE | 10 | |
| Topología y Sistemas dinámicos | Sistemas dinámicos discretos | 221523TS | - | 10 |
| Ecuaciones en diferencias I | 221524TS | - | 10 | |
| Dinámica topológica | 221525TS | - | 10 | |
| Modelos matemáticos en biología mediante sistemas dinámicos discretos | 221526TS | 221523TS | 10 | |
| Dinámica colectiva | 221527TS | - | 10 | |
| Ecuaciones en diferencias II | 221528TS | 221524TS | 10 | |
| Modelos matemáticos en economía y finanzas mediante sistemas dinámicos discretos | 221529TS | 221523TS | 10 |
Alumnos matriculados por generación
Generación |
Alumnos |
| 2013-2015 | Armando Alcalá Vallejo José Luis Carrasco Pacheco Víctor Manuel Grijalva Altamirano |
| 2014-2016 | Jesús Manuel García Ruíz Rey David Ortiz Pérez Genaro Apolinar Ramírez Daza J. Jesús Venegas García |
| 2015-2017 | Juan Carlos Mendoza Santos Anahí Rojas Carrasco |
| 2016-2018 | Ninguno |
| 2017-2019 | María Monserrat Zapata Gordillo |
| 2018-2020 | Ninguno |
| 2019-2020 | Yonatan Eduardo Martínez López Ricardo Vázquez Huerta |
Núcleo Académico Básico
Los profesores que integran el Núcleo Académico Básico están adscritos al Instituto de Física y Matemáticas.
Profesor |
Nivel |
SNI (nivel y periodo) |
Perfil deseable |
1. Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado |
Doctorado | - | - |
2. Dr. Franco Barragán Mendoza |
Doctorado | Nivel I 01/01/2020 - 31/12/2023 |
23/07/2018-20/07/2021 |
3. Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldán |
Doctorado | - | - |
4. Dr. José Margarito Hernández Morales |
Doctorado | - | - |
5. Dr. José del Carmen Jiménez Hernández |
Doctorado | - | 20/07/2018-23/07/2021 |
6. Dr. Raúl Juárez Amaro |
Doctorado | Nivel I 01/01/2017-31/12/2020 |
- |
7. Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero |
Doctorado | - | - |
8. Dra. Marisol López Cerino |
Doctorado | - | - |
9. M.C. Ana Delia Olvera Cervantes |
Maestría | - | - |
10. Dr. Sergio Palafox Delgado |
Doctorado | Nivel I 01/01/2020-31/12/2022 |
19/07/2017-19/07/2020 |
11. Dra. Silvia Reyes Mora |
Doctorado | - | 23/07/2019-20/07/2021 |
12. Dr. Salvador Sánchez Perales |
Doctorado | Nivel I 01/01/2018-31/12/2021 |
14/08/2019-14/08/2022 |
13. Dra. Alicia Santiago Santos |
Doctorado | Nivel I 01/01/2018-31/12/2020 |
23/07/2018-23/07/2021 |
14. Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide |
Doctorado | - | 23/07/2018-23/07/2021 |
15. Dr. Virgilio Vázquez Hipólito |
Doctorado | Nivel I 01/01/2020-31/12/2022 |
19/07/2017-19/07/2020 |
El Núcleo académico básico de la Maestría en Modelación Matemática está soportado por dos Cuerpos Académicos uno “CONSOLIDADO” y otro en “EN CONSOLIDACIÓN”..
GRUPO DE INVESTIGACIóN |
INTEGRANTES |
| Cuerpo Académico: “Modelación Matemática y Topología,UTMIX-CA-33” Grado de Consolidación: “CONSOLIDADO” |
1.- Franco Barragán Mendoza 2.- Silvia Reyes Mora 3.- Salvador Sánchez Perales 4.- Alicia Santiago Santos 5.- Jesús Fernando Tenorio Arvide 6.- Virgilio Vázquez Hipólito 7.- Sergio Palafox Delgado |
| Cuerpo Académico: “Análisis Matemático” Grado de Consolidación: “EN CONSOLIDACIÓN”. |
1.- Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan 2.- José Margarito Hernández Morales |
Además, podemos distinguir los siguientes grupos de investigación.
GRUPO DE INVESTIGACIóN |
INTEGRANTES |
| "“Topología y Sistemas dinámicos”" |
1. Dr. Franco Barragán Mendoza 2. Dr. 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 Roldán 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. Dra. Marisol López Cerino 4. M.C. Ana Delia Olvera Cervantes 5. Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero |
Reseñas de los integrantes del Núcleo Académico Básico de la Maestría en Modelación Matemática
Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado
aleaguirre84@mixteco.utm.mx
Licenciado en Estadística con mención honorífica por la Universidad Autónoma Chapingo (2006), Maestro y Doctor en Ciencias con especialidad en Estadística por el Colegio de Posgraduados (2010 y 2015, respectivamente). Realiza investigación en el área de estadística aplicada a la modelación de valores extremos. área de Estadística: Modelos Lineales, Modelos no lineales, Estadística Genética, Estadística Multivariada, Estadística Bayesiana, Procesos estocásticos, Series de Tiempo, Geoestadística, Teoría de valores Extremos, entre otros. área de Computación: Redes neuronales, así como la implementación de algoritmos de las áreas del conocimiento antes descritas para el procesamiento de información utilizando programación en R, programación en lenguajes C++, C#, C, Bases de datos en C. Ha publicado artículos de investigación en revistas nacionales e internacionales indizadas en JCR. Desde el 2016 se desempeña como Profesor Investigador adscrito al Instituto de Física y Matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca.
Dr. Franco Barragán Mendoza
franco@mixteco.utm.mx
Realizó sus estudios de Licenciatura en Matemáticas en la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (2005). Tiene los grados de Maestría y Doctorado en Ciencias Matemáticas por la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (2007 y 2010, respectivamente). Desde el 2010 se desempeña como Profesor-Investigador adscrito al Instituto de Física y Matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. En la docencia, el Dr. Barragán, ha impartido cursos a nivel licenciatura, Maestría y Doctorado. En la formación de recursos humanos, ha dirigido tesis de Licenciatura, Maestría y doctorado, ha sido revisor y sinodal de tesis a nivel Licenciatura, Maestría y Doctorado. Referente a la investigación, el Dr. Barragán cultiva principalmente las líneas de Teoría de Continuos, Hiperespacios y Sistemas Dinámicos Discretos. Ha realizado investigación a nivel nacional e internacional, publicando artículos de investigación, artículos de difusión, capítulos de libro, memorias en extenso y edición de libros, además ha participado en congresos nacionales e internacionales. Tiene la distinción de Investigador Nacional que otorga el Sistema Nacional de Investigadores (SNI), desde el 2011 y actualmente cuenta con el Nivel I; además 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”. Ha dirigido proyectos de investigación individuales y en conjunto, financiados. Es árbitro en revistas nacionales e internacionales. En cuanto a gestión administrativa; el 2013 al 2019, fue líder del Cuerpo Académico Modelación Matemática y Topología, que actualmente se encuentra en el grado de “Consolidado”; del 2015 al 2018 fue coordinador del Doctorado en Modelación Matemática, actualmente en el PNPC; y a partir de 2018 a la actualidad, es jefe de carrera de la Licenciatura en Matemática Aplicadas.
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, Maestría y 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); Maestría en Matemáticas, obteniendo el grado con la tesis titulada Aproximación de H�lder 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, maestría y 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 Maestría en 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), Maestría en 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@mixteco.utm.mx
Raúl Juárez Amaro, Licenciado en Física, egresado de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas de la Universidad Autónoma de Puebla, Maestro en Ciencias, egresado del Instituto de Física de Estado Sólido "Luis Rivera Terrazas" de la Universidad Autónoma de Puebla. Doctor en Ciencias, egresado del Instituto Nacional de Astrofísica óptica y Electrónica del estado de puebla (INAOE). Laboro como profesor investigador en la Universidad Tecnológica de la Mixteca desde 1998 a la fecha. Reconocimiento PROMEP del 2010 al 2012 y perfil PRODEP del 2013 al 2019. Reconocimiento SNI, Candidato de 2006 a 2008 y Nivel Uno del 2010 al 2020. He participado en la publicación de 18 artículos de investigación y en la escritura de un capítulo de un libro..
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 maestría y doctorado sobre modelación matemática financiera y optimización. Ha dirigido tesis de licenciatura, maestría y 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, maestría y 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 Socioeconómia Estadística e Informática-Estadística, Colegio de Postgraduado Campus Montecillo. A partir del 2016 pertenece al núcleo básico de la maestría y 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).
M.C. Ana Delia Cervantes Olvera
ana.olvera@mixteco.utm.mx
Nacida en la ciudad de Puebla, estudió la Lic. en Matemáticas en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Realizó la Maestría en Ciencias en el área de Estadística en The University of Texas at El Paso, donde comenzó a interesarse por los problemas en el área de Probabilidad y Estadística relacionados con la Biología y Medicina. Durante sus estudios de maestría obtuvo por parte de SEP y la SRE una beca por tener el promedio más alto de los estudiantes de maestría en el extranjero. Al terminar obtuvo una Beca CONACyT para realizar el Doctorado en Bioestadística en la Universitat de Barcelona. Ahí trabaja durante dos años en el Hospital Clínico, adquiriendo experiencia sobre la modelación y tratamiento de datos en problemas epidemiológicos. Después se traslada a la Facultad de Electrónica, de la misma Universidad, donde trabaja Máquinas de Vector Soporte para modelar el comportamiento hongos en la humedad de las paredes de hospitales y la calidad de las patatas fritas utilizando narices electrónicas. Tiempo después viaja a la Universidad de Cádiz donde concluye su DEA (Diploma de Estudios Avanzados) en Ordenaciones Estocásticas aplicado a modelar datos de contaminación de la Bahía de Cádiz y comienza a trabajar la tesis doctoral en la misma línea. Actualmente realiza investigación en diferentes vertientes de la Probabilidad y la Estadística, principalmente: Ordenaciones Estocásticas, Modelos lineales, Análisis Multivariante y Visualización de datos.
Dr. Sergio Palafox Delgado
palafox@mixteco.utm.mx
Sergio Palafox Delgado realizó sus estudios de maestría y 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, Maestría y 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 Maestría en 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, Maestría y 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 maestría en 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 Maestría y 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 Maestría en 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, Maestría y Doctorado, ha formado recursos humanos y ha sido revisor y sinodal de tesis de Licenciatura, Maestría y 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, Maestría y 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 Maestría y 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, Maestría y Doctorado; ha formado recursos humanos, y ha sido sinodal de tesis de Licenciatura, Maestría y 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 Maestría en Modelación Matemática.
Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC)
Las Líneas de Generación y/o Aplicación del Conocimiento (LGAC) que cultivan los integrantes del Núcleo Académico Básico de la Maestría 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.
Relación de los investigadores y las LGAC
LGAC |
Profesores asociados por LGAC |
| 1. Topología y Sistemas dinámicos |
1. Dr. Franco Barragán Mendoza 2. Dra. Alicia Santiago Santos 3. Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide |
| 2. 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 |
| 3. Optimización y aproximación de funciones |
1. Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda Roldan 2. Dr. José Margarito Hernández Morales 3. Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero |
| 4. Modelación Estocástica y Estadística |
1. Dr. Alejandro Iván Aguirre Salado 2. Dr. José del C. Jiménez Hernández 3. Dra. Marisol López Cerino 4. M.C. Ana Delia Olvera Cervantes 5. Dr. Guillermo Arturo Lancho Romero |
Directores y Codirectores de Tesis de Maestría
Generación |
Nombre del estudiante |
Director(a) de tesis |
Codirector(a) |
| 2013-2015 | Armando Alcalá Vallejo | Dra. Silvia Reyes Mora | |
| José Luis Carrasco Pacheco | Dr. José M. Hernández Morales | ||
| Víctor Manuel Grijalva Altamirano | Dr. Franco Barragán Mendoza | Dr. Jesús F. Tenorio Arvide | |
| 2014-2016 | Jesús Manuel García Ruíz | Dra. Silvia Reyes Mora | |
| Rey David Ortiz Pérez | Dr. G. Arturo Lancho Romero | ||
| J. Jesús Venegas García | Dra. Silvia Reyes Mora | Dr. Víctor Alberto Cruz Barriguete (UAM-I) | |
| 2015-2017 | Juan Carlos Mendoza Santos | Dra. Alicia Santiago Santos | M.C. Noé T. Tapia Bonilla (UABJO) |
| Anahí Rojas Carrasco | Dr. Franco Barragán Mendoza | Dr. Sergio Macías Álvarez (UNAM) | |
| 2016-2018 | No hubo estudiantes | ||
| 2017-2019 | María M. Zapata Gordillo | Dr. Jesús F. Tenorio Arvide | Dr. Franco Barragán Mendoza |
| 2018-2020 | No hubo estudiantes | ||
| 2019-2021 | Yonatan E. Martínez López | Dr. José del Carmen Jiménez Hernández | Dr. José A. Montoya Laos (UNISON) |
| Ricardo Vázquez Huerta | Dr. José M. Hernández Morales |
Tutores de seguimiento académico de estudiantes
Generación |
Nombre del estudiante |
Tutor(a) de seguimiento |
| 2013-2015 | Armando Alcalá Vallejo | Dra. Alicia Santiago Santos |
| José Luis Carrasco Pacheco | Dr. Cuauhtémoc H. Castañeda Roldán | |
| Víctor M. Grijalva Altamirano | Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide | |
| 2014-2016 | Jesús Manuel García Ruíz | M.C. Ana Delia Olvera Cervantes |
| Rey David Ortiz Pérez | Dr. G. Arturo Lancho Romero | |
| J. Jesús Venegas García | Dr. Franco Barragán Mendoza | |
| 2015-2017 | Juan Carlos Mendoza Santos | Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide |
| Anahí Rojas Carrasco | Dr. Franco Barragán Mendoza | |
| 2016-2018 | No hubo estudiantes | |
| 2017-2019 | María Monserrat Zapata Gordillo | M.C. Ana Delia Olvera Cervantes |
| 2018-2020 | No hubo estudiantes | |
| 2019-2021 | Yonatan Eduardo Martínez López | M.C. Ana Delia Olvera Cervantes |
| Ricardo Vázquez Huerta | Dr. Cuauhtémoc H. Castañeda Roldán |
Productividad académica más relevante
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 2020 se describe a continuación:
Año |
Tipo de publicación |
Descripción |
| 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 and V. 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 Slaviša V. Djordjevi´c. ?-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 Barragaán, 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, Slaviša V Djordjevi´c, 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 Estad�istica y la Probabilidad, 2018. | |
| 2017 | Artículo de investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | 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 investigación | Salvador Sánchez-Perales and S. V. Djordjević, Spectral continuity relative to invariant subspaces, Complex Analysis and Operator Theory, 2016. | |
| Artículo de investigación | Salvador Sánchez-Perales and Slaviša V. Djordjevi´c, “Spectral continuity using -convergence”, J. Math. Anal. Appl. 433 (2016), 405-415. | |
| Artículo de investigación | 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:
Evento/Lugar |
Ponente |
Título de la Ponencia |
| Congreso Internacional de Matemáticas y sus Aplica-ciones, Puebla, México. | Jesús Fernando Tenorio Arvide | Transitividad de funciones inducidas II |
| Seminario de investigación de Ecuaciones Diferenciales y Problemas Inversos | Sergio Palafox Delgado, Silvia Reyes Mora y Virgilio Vázquez Hipólito | Estudio y análisis de una ecuación integral de primer tipo para determinar el truncamiento del núcleo mediante un método numérico estable |
| 31 Foro Internacional de Estadística | Alejandro Ivan Aguirre Salado | Modelación Geoespacial de la contaminación atmosférica en la Ciudad de México. 2016. |
| Second International Conference on Mathematical Modeling, Oaxaca, México | Alejandro Iván Aguirre Salado | Curso introductorio en R |
| Second International Conference on Mathematical Modeling, Oaxaca, México | Virgilio Vázquez Hipólito | Bifurcación hacia atrás en un modelo epidemiológico con fecundidad aumentada |
| Second International Conference on Mathematical Modeling, Oaxaca, México | Virgilio Vázquez Hipólito | Identificación de la fuente del contaminante en aguas subterráneas: un método de núcleo truncado |
| XXII Jornadas de Análisis Matemático, Universidad Autónoma Metropolitana, México | Salvador Sánchez Perales | Operadores ∝-Fredholm sobre espacios de Hilbert |
| XLIX Congreso de la Socie-dad Matemática Mexicana, Universidad Autónoma de Aguascalientes | Salvador Sánchez Perales | El problema de valor inicial para la ecuación de Schrödinger involucrando la integral de Henstock-Kurzweil |
| Tercera reunión de mate-máticos mexicanos en el mundo | Silvia Reyes Mora | El problema de momentos aplicado a Tomografía de Capacitancia Eléctrica |
| Seminario de investigación de la UTM | Sergio Palafox Delgado | Análisis espectral para una clase de matrices simétricas en banda |
| 9ª. Semana Internacional de la Estadística y la Probabilidad, Puebla, México | José del C. Jiménez Hernández | Análisis de eventos extremos espaciales aplicados a la con-taminación por monóxido de carbono (CO) en la Zona Metropolitana del Valle de México |
| XXXI Foro Internacional de Estadística, Texcoco, México | José del C. Jiménez Hernández | Modelación espacio temporal de la concentración máxima de CO en la Ciudad de México |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Jesús Fernando Tenorio Arvide | Un vistazo a la Teoría de con-juntos y a la Teoría de con-tinuos y sus hiperespacios |
| Seminario de Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas, A. C. (CIMAT) | Virgilio Vázquez Hipólito | Análisis y aproximación de una ecuación integral aso-ciada a una prueba de pozo |
| Seminario de métodos estadísticos en modelación matemática UAM-UAZ, Zacatecas, Zacatecas | Sergio Palafox Delgado | Análisis espectral para una clase de matrices simétricas en banda |
| Seminario de matemáticas Facultad de Ciencias, UAEM, Toluca, Edo. de México | Sergio Palafox Delgado | Polinomios vectoriales análisis espectral de matrices si-métricas en banda |
| 48 Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexi-cana, Hermosillo, Sonora | José del C. Jiménez Hernández | Modelación de extremos espaciales |
| XXX Foro Internacional de Estadística, Acapulco, Guerrero, México. | Marisol López Cerino | Sobre la estimación de la distribución Pareto tipo IV |
| Congreso Nacional de Matemáticas, Hermosillo, Sonora, México | Marisol López Cerino | Comparación de la estimación de los parámetros de la distribución Pareto tipo IV |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Franco Barragán Mendoza | Aposindesis en Hiperespacios de Continuos |
| Congreso Internacional de Matemáticas y sus Aplicaciones, Puebla, México | Franco Barragán Mendoza | Aposindesis Mutua en el Hiperespacio Suspensión |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Alicia Santiago Santos | Introducción a la topología y a los continuos ½-homogéneos |
| Tercer encuentro conjunto de la Real Sociedad Matemática Española y la Sociedad Matemática Mexicana (RSME-SMM) Zacatecas, Zac. | Sergio Palafox Delgado | Análisis espectral inverso para una clase de matrices finitas, simétricas en banda. |
| Primer Congreso Internacional de Modelación Matemática, Oaxaca, México | Virgilio Vázquez Hipólito | Un modelo matemático para la polinización por engaño. |
| Congreso Internacional de Matemáticas y sus Aplicaciones, Puebla, México | Jesús Fernando Tenorio Arvide | Una desigualdad cardinal de Arhangel'skii |
| Seminario quincenal SUMATE, D. F., México | Jesús Fernando Tenorio Arvide | Acerca de las demostraciones del Teorema de Tychonoff |
| XLVI Congreso de la Sociedad Matemática Mexicana, Yucatán, México | Salvador Sánchez Perales | Continuidad del espectro usando T-convergencia |
| 1er congreso de investigación y vinculación para el desarrollo, Oaxaca, México | Silvia reyes Mora | Solución clásica del problema de Dirichlet para la ecuación div(ε∇u)=0, solución obtenida sin el uso de funciones de Green |
| Seminario "Propiedades Básicas de la Transformada de Fourier en espacios no clásicos", Puebla, México | Salvador Sánchez Perales | Henstock-Kurzweil Integral Transforms |
| XLV Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana, Querétaro, México | Franco Barragán Mendoza | Una función confluente f tal que las funciones inducidas F2(f) y SF2(f) no son pseudo confluentes |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | José del C. Jiménez Hernández | Modelando dependencia en extremos espaciales |
| XXX Foro Internacional de Estadística, Acapulco, Guerrero | José del C. Jiménez Hernández | Dependencia en extremos espaciales |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Marisol López Cerino | Métodos para la prueba de la diferencia de medias de dos distribuciones lognormales |
| XXIX Foro Internacional de Estadística, Puebla, Pue., México | Marisol López Cerino | Curso: Análisis de Series de Tiempo con Datos Oficiales |
| XLVI Congreso Nacional de la SMM | Sergio Palafox Delgado | Análisis espectral inverso para una clase de matrices finitas simétricas en banda |
| Octava Gran Semana Nacional de la Matemática, Puebla, México | Franco Barragán Mendoza | Funciones Casi Interiores Inducidas a los Productos Simétricos Suspensión |
| Cuarta jornada de Informática, Matemáticas aplicadas a la computación, Oaxaca, México | Silvia Reyes Mora | Comparación del Método de Rayos Generales con el Método de elemento finito, para resolver el problema de Dirichlet para la ecuación div(a(x,y) grad u(x,y))=0 |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | José Margarito Hernández Morales | Un teorema Tauberiano en espacios casi-normados asimétricamente |
| XLV Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana, Querétaro, México | Salvador Sánchez Perales | sobre la transformada de Laplace usando la integral de Henstock |
| Primer Seminario Internacional de Análisis Matemático y sus Aplicaciones, Puebla, México | Salvador Sánchez Perales | Una noción general sobre la continuidad espectral |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Salvador Sánchez Perales | Continuidad del espectro sobre el álgebra B(x) |
| XLV Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana, Querétaro, México | Jesús Fernando Tenorio Arvide | Funciones inducidas refinables |
| Octava Gran Semana Nacional de la Matemática, Puebla, México | Jesús Fernando Tenorio Arvide | Funciones inducidas monótonamente refinables |
| XLIV Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana, San Luis Potosí, México | Franco Barragán Mendoza | Confluencia Débil en las Funciones Inducidas a los Productos Simétricos Suspensión de un Continuo |
| XI Escuela de Probabilidad y Estadística, Guanajuato, Gto., México | Marisol López Cerino | Escuela de Probabilidad y Estadística |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Franco Barragán Mendoza | Teoría de Continuos y sus Hiperespacios |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Silvia Reyes Mora | Dificultades y planteamientos alternativos del problema inverso de la Tomografía de Capacitancia Eléctrica |
| 13o Foro Estatal de Investigación e Innovación Oaxaca 2011, Oaxaca, México | Silvia Reyes Mora | Explicación matemática de la ruptura de la velaria del auditorio Guelaguetza |
| XLIV Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana, San Luis Potosí, México | José Margarito Hernández Morales | Aproximación en espacios Hölder de funciones integrables con peso sensible al signo |
| Séptima Gran Semana Nacional de la Matemática, Puebla, México | José Margarito Hernández Morales | Aproximación en espacios Hölder pesados sensibles al signo |
| II Jaen Conference on Approximation Theory | José Margarito Hernández Morales | Lipschitz spaces of sign sensitive weighted integrable functions |
| XLIV Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana, San Luis Potosí, México | Salvador Sánchez Perales | Transformaciones integrales usando la integral HK |
| Seminario J. J Charatonik, D. F. México | Alicia Santiago Santos | Conos 1/3-homogéneos |
| XLIV Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana, San Luis Potosí, México | Jesús Fernando Tenorio Arvide | Una demostración del Teorema de Tychonoff |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Jesús Fernando Tenorio Arvide | Una propiedad topológica: La compacidad |
| First International Conference on Topological Algebras | José Margarito Hernández Morales | Hölder approximation problems in spaces of weighted integrable functions |
| Seminario de investigación de la UTM, Oaxaca, México | Marisol López Cerino | Análisis de datos de temperatura usando series de tiempo |
| 26 Foro Nacional de Esta-dística, Estadística y Medio Ambiente, Villa-hermosa, Tabasco, México | Marisol López Cerino | Aplicación de tratamiento de amplio espectro para una población mixta |
Vinculación con los 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.
- Vinculación con el Sector de servicios.
- Vinculación con el magisterio de Educación media superior de Oaxaca. Cada año, desde la creación de la Maestría en Modelación Matemática, los miembros del NAB, han impartido cursos de actualización docente a profesores de educación media superior, que provienen de todo el estado de Oaxaca, así como de la región mixteca de Puebla. Los temas que se han impartido abarcan el uso de la modelación matemática para la enseñanza en el nivel medio superior, así como temas de epidemiología matemática, matemáticas aplicadas a la industria, uso de software libre para materias básica de matemáticas, temas de estadística aplicada, temas de matemáticas aplicadas con el uso de cálculo diferencial e integral, ecuaciones diferenciales, álgebra lineal aplicada, entre otros. En esta actividad, han participado desde 2011, 360 profesores de educación media superior.
- Vinculación con las comunidades marginadas de la región Mixteca. Mediante el apoyo de la Coordinación de Promoción del Desarrollo de nuestra universidad, se imparten conferencias, talleres y cursos de temas de Modelación Matemática, a distintos organismos y escuelas de las regiones más apartadas de la región Mixteca. El objetivo es motivar a los niños y jóvenes para continuar sus estudios de nivel superior, así como mostrar la utilidad de los modelos matemáticos para resolver algunos problemas prácticos.
- Vinculación con el Sector gubernamental
- Vinculación con la Secretaría de Agricultura y desarrollo Rural (SADER). Desde 2018, se ha iniciado la colaboración con esta secretaría mediante la realización de modelos matemáticos realizados por estudiantes y profesores. Se han desarrollado estudios sobre: Deserción al trabajo agrícola en la región mixteca, con el objetivo de determinar en los próximos cinco años a la población campesina en la región mixteca.
- Vinculación con la COEPES-OAXACA. En 2013, miembros del NAB, elaboramos un modelo matemático solicitado por la Comisión Estatal para la Planeación de la Educación Superior (COEPES) Oaxaca, para hacer una estimación del número de lugares disponibles para primer ingreso en las universidades del Estado. Se elaboró el modelo tomando en cuenta factores como: el número de materias por carrera; número de profesores, aulas y laboratorios disponibles; tiempo de utilización de cada espacio disponible, alumnos de reingreso, alumnos que desertan y que recursan el primer semestre. Se realizó también la validación del modelo con datos presentados en la página de internet de algunas universidades del SUNEO tales como la UTM y la UMAR. El modelo fue motivado por un problema regional, sin embargo, se puede aplicar a cualquier universidad del país.
- Vinculación con el Fideicomiso "Alianza para el campo de Oaxaca". Desde 2019, se han firmado distintos convenios de colaboración con este Fideicomiso; las actividades que desarrollarán los miembros del NAB en conjunto con los estudiantes de posgrado, son el desarrollo de distintos modelos matemáticos y tratamiento de datos, para alcanzar los objetivos de realizar un diagnóstico técnico productivo de las unidades de producción familiar, así como realizar una propuesta de transferencia de tecnología de acuerdo a las características y necesidades del territorio.
- Vinculación con el Sector productivo
- Vinculación con el Instituto de Hidrología de la UTM. Desde 2018 y hasta la fecha, hemos iniciado la vinculación con el sector productivo, mediante la participación con distintos institutos de nuestra universidad. Por ejemplo, citamos el trabajo que los integrantes del NAB con el Instituto de Hidrología para llevar a cabo proyectos conjuntos en beneficio de los productores de la región mixteca; en este sentido, hemos llevado a cabo proyectos como el que coordina el Dr. Cuauhtémoc Castañeda y el Dr. Virgilio Vázquez, "Estudio cuantitativo del crecimiento de la planta de pitahaya en función de la longitud del esqueje y de dos tipos de sustrato". Este año, se desarrolla un proyecto conjunto de Pitaya de mayo, que es coordinado por la Dra. Silvia Reyes en el que participan los estudiantes de la Maestría en Modelación Matemática, para determinar la producción de la pitaya mediante distintos escenarios. En este trabajo los estudiantes de la maestría, se encuentran inmersos en el desarrollo de distintos modelos matemáticos para dar respuesta a distintas preguntas enfocadas a la siembra, cosecha y venta de este fruto que traerá beneficio económico y social a los habitantes de las regiones de la mixteca.
- Vinculación entre la academia y distintos sectores de la sociedad.
- Creación del Centro de Modelación Matemática y Vinculación (CEMMVyC). A partir del presente año, el Dr. Virgilio, la Dra. Silvia Reyes, el Dr. Cuauhtémoc y el Dr. José del Carmen, presentaron la iniciativa a las autoridades universitarias, sobre la creación de este centro. Se propone la creación del CEMMVyC con orientación al desarrollo de capacidades científicas y aplicaciones metodológicas en el campo de la modelación matemática, considerando cuatro líneas fundamentales:
- Investigación académica en la frontera del conocimiento.
- Formación y desarrollo de recursos humanos con estándares de excelencia.
- Vinculación efectiva del sector académico con el sector productivo a través de la formación de profesionales y su actualización permanente, la realización de estudios de prospectiva tecnológica y la creación de una oferta pertinente de innovaciones tecnológicas para su aplicación en el desarrollo de nuevos mercados, productos y servicios.
- Certificación de capacidades para profesionales, organizaciones, productos y servicios de alto nivel con base en estándares internacionales.
- Vinculación con distintos Cuerpos Académicos y grupos de investigación de distintas universidades del país. Con la finalidad de potenciar los avances en las Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento, los miembros del NAB, hemos establecido vínculos con distintos cuerpos académicos y grupos de investigación del país y de distintas universidades. Los resultados de esta vinculación, son el desarrollo de estancias académicas y de investigación, el desarrollo de congresos nacionales e internacionales, dirección de tesis en conjunto, desarrollo de proyectos de investigación y productivos, en los que participan estudiantes del posgrado. Además de las actividades de investigación que se realizan a distancia mediante el uso de las TICs.
- Vinculación con el sector educativo mediante la divulgación de la matemática. Durante los últimos cinco años, los miembros del NAB y los estudiantes del programa, participan activamente en la organización y desarrollo de distintas actividades de divulgación de la matemática. Se organizan ferias matemáticas en distintas escuelas de todos los niveles a lo largo de todo el año; se han realizado "Guelaguetzas matemáticas", en parques, escuelas, etc. También se realizan distintos concursos académicos como el "Canguro Matemático Mexicano", la "Olimpiada de Matemáticas", el Concurso estatal "Genio de la Lógica SUNEO 2015, 2017 y 2019"; concursos nacionales e internacionales de Lógica, Concurso "OMMEB" y "ONMAPS" de 2017 a la fecha; "Espartaqueada matemática", "Concurso Pierre Fermat" de todos los años desde 2012; así como distintos seminarios y conferencias dedicados a la población estudiantil de la región Mixteca de Puebla y Oaxaca. Estas actividades han motivado a los estudiantes y profesores al gusto por las matemáticas.
Procesos Administrativos
REQUISITOS DE INGRESO
Los requisitos para participar en el Proceso de Selección y Admisión al Programa de la Maestría en Modelación Matemática son los siguientes:
- Dos copias del acta de nacimiento
- Dos copias del certificado de licenciatura
- Dos copias del título profesional
- Dos copias de la cédula profesional
- Carta de exposición de motivos mínimo 3 y máximo 5 cuartillas
- Currículum Vitae actualizado
- Constancia de inglés con una equivalencia de 450 TOEFL
- Seis fotografías tamaño infantil blanco y negro
- Dos cartas de recomendación por profesores o investigadores ya sea nacionales o extranjeros
Nota:Las cartas serán dirigidas al Coordinador de la Maestría 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:
- Constancia de la fuente de financiamiento para su estancia en la Maestría en Modelación Matemática, con los fondos suficientes para cubrir los pagos de inscripción y cuota de recuperación (original* y copia).
- Documentación probatoria de su estancia legal en el país: pasaporte, FM3 o visa de estudiante (original* y copia).
- Presentar los documentos académicos expedidos en el extranjero, certificados por el país de origen y la Secretaría de de Relaciones Exteriores de México (original* y copia).
- 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 de la Maestría en Modelación Matemática y consiste básicamente en:
- Examen de admisión.
- Evaluación curricular.
- Entrevista.
- Curso Propedéutico.
El Comité de Selección realizará un dictamen respecto a la admisión, donde establecerá claramente si el aspirante es aceptado o rechazado.
GUÍA PARA EXAMEN DE ADMISIÓN
FECHAS
| Solicitud y entrega de documentos | 20 de febrero al 30 de junio de 2023 |
| Examen de selección | 03 de julio de 2023 |
| Entrevista | 04 de julio de 2023 |
| Inscripciones al curso propedéutico | 23 al 28 de julio de 2023 |
| Curso propedéutico | 31 de julio al 22 de septiembre de 2023 |
FORMA DE PAGO DE SERVICIOS
- Dar click aquí para ver el manual de apoyo
- http://www.finanzasoaxaca.gob.mx/
REQUISITOS DE PERMANENCIA
- Tener semestralmente un promedio aprobatorio.
- El tiempo mínimo de residencia de los estudiantes inscritos en el programa es de 24 meses y el máximo es de 30 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).
- 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 ésta 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 Maestro en Modelación Matemática, el alumno deberá cumplir lo siguiente:
- Haber cubierto satisfactoriamente la totalidad de créditos del plan de estudios de la Maestría en Modelación Matemática.
- Elaborar un trabajo de tesis y aprobar el examen de grado.
- Presentar oficio de aceptación de al menos un artículo de divulgación o un artículo científico arbitrado, donde se muestren resultados de su proyecto de tesis de maestría.
- Cumplir con los requisitos establecidos en los ordenamientos jurídicos de la Universidad Tecnológica de la Mixteca.
DIRECCIÓN
Carretera Huajuapan -Acatlima Km. 2.5, Huajuapan de León, Oax., México, C.P.69000
MÁS INFORMACIÓN
Dr. Virgilio Vázquez Hipólito
Coordinador Académico
Instituto de Física y Matemáticas
E-mail: virgilio@mixteco.utm.mx
Teléfono: 953 532 03 99/202 14 Ext. 500
Coordinador Académico
Instituto de Física y Matemáticas
E-mail: virgilio@mixteco.utm.mx
Teléfono: 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
Jefe de la División de Estudios de Posgrado
E-mail: jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx
Teléfonos: 953 532 03 99/202 14 Ext. 768
