Imagen y Modelado Matemático

Actividad Científica

Para abarcar todas estas áreas de investigación, el INIT se divide en 10  secciones

Imagen y Modelado Matemático

  • Procesos estocásticos y de Markov, análisis de datos, métodos de distribución libre y no paramétrica, análisis multivariante, técnicas de inferencia estadística, técnicas de predicción estadística, series temporales, estadística espacial y espacio-temporal, análisis de grandes volúmenes de datos, cristalografia, mineralogía, ciencias de la Tierra, contaminación atmosférica, suelos, recursos naturales, gestión medioambiental.
  • Segmentación y análisis de imagen médica, campos aleatorios markovianos, métodos MCMC, conjuntos aleatorios cerrados, estereología, radiología, fusión de imágenes.
  • Geometría diferencial, estereología, imágenes médicas, procesamiento del volumen de imágenes, seccional, media, escalar y Ricci curvaturas, invariantes diferenciales, cálculo variacional.
  • Dualidad y compactación de Bohr, dualidad unitaria, grupos de Lie, continuidad automática, álgebras de Banach, sistemas dinámicos, valoraciones, singularidades, métodos de desingularització, códigos de evaluación.

INVESTIGADORES

Statistical analysis of events in space-time on networks and trajectories. (SpTNet) December 2016 – December 2020 Statistical analysis of events in space-time on networks and trajectories. (SpTNet) December 2016 – December 2020
MODELOS ESTOCÁSTICOS E INFERENCIA PARA PROCESOS MARCADOS ESPACIO-TEMPORALES SOBRE REDES
NEURO-ML: MACHINE LEARNING THROUGH BIO-INSPIRED MODELS (AND VICE VERSA)

Statistical analysis of events in space-time on networks and trajectories. (SpTNet) December 2016 – December 2020

New technologies have opened the door to the era of big data and with it the emergence of data science. In a massive world of information, the need for statistical treatment of events that evolve in space-time on a network system is increasingly common. When these events are monitored over time they give information on the displacement and provide trajectories over networks. The theory of stochastic space- time processes on networks provide the theoretical and methodological support for this type of data.

This project aims to address the statistical modeling of this type of event in these new scenarios. We will begin with the parametric analysis of first-order
characteristics, which are necessary to arrive at those of second order and higher orders. We intend to characterize all the orders (as far as possible) of a specific process on networks to determine the underlying structure of space-time interaction existing on the network.

MODELOS ESTOCÁSTICOS E INFERENCIA PARA PROCESOS MARCADOS ESPACIO-TEMPORALES SOBRE REDES

MODELOS ESTOCÁSTICOS E INFERENCIA PARA PROCESOS MARCADOS ESPACIO-TEMPORALES SOBRE REDES

UJI-B2021-37

NEURO-ML: MACHINE LEARNING THROUGH BIO-INSPIRED MODELS (AND VICE VERSA)

NEURO-ML: MACHINE LEARNING THROUGH BIO-INSPIRED MODELS (AND VICE VERSA)

UJI-A2022-12

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