Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Matemáticas (plan 1983) 2024-1

Optativas de los Niveles VII y VIII, Seminario Matemáticas Aplicadas I

Grupo 4303, 25 lugares. 6 alumnos.
Modelos de Osciladores no Lineales y Neuronas
Profesor Humberto Andrés Carrillo Calvet lu mi vi 16 a 17 Taller de Álgebra
Ayudante José Luis Jiménez Andrade ma ju 16 a 17 Taller de Álgebra
 

Seminario de Matemáticas Aplicadas I

Modelos de Osciladores no Lineales y Neuronas

Modalidad: Presencial

Requisito: Haber cursado Ecuaciones Diferenciales I

SÍNTESIS

Se hace un análisis comparativo de la dinámica de diversos osciladores no lineales modelados con ecuaciones diferenciales y sistemas dinámicos discretos. Sistemas mecánicos como el oscilador armónico y el péndulo, circuitos electrónicos y sistemas biológicos son considerados.

Por su relevancia biológica y su utilidad en Inteligencia Artificial, se presta atención especial a los modelos matemáticos de las células nerviosas. Se revisa la estructura (anatomía) de estas células, sus propiedades dinámicas básicas (fisiología), se derivan modelos matemáticos que describen su comportamiento con varios niveles de detalles, considerando los fenómenos biofísicos subyacentes y se analiza su dinámica utilizando métodos de la teoría cualitativa de los sistemas dinámicos no lineales.

Se consideran varias analogías electrónicas: modelos de Hodgkin-Huxley, FitzHugh-Nagumo, Voltage controlled oscillator neurons y modelos de integración y disparo (spiking neurons), que son útiles para construir redes neuronales artificiales.

Como herramienta teórica, se revisarán varios métodos y técnicas de la teoría cualitativa de las ecuaciones diferenciales. Para el análisis de las propiedades de sincronización y respuesta caótica de este tipo de sistemas cuando son objeto de una estimulación periódica, se presentará la teoría de rotación de Poincaré-Denjoy para sistemas dinámicos en la circunferencia.

Se describe panoramicamente la manera en que algunos de estos modelos son utilizados actualmente para construir Inteligencia Artificial con algoritmos de aprendizaje de máquina basados en redes neuronales artificiales.

Considerando la formación previa del grupo, se enfatizarán los temas que mayor interés despierten en los alumnos inscritos en el curso.

Conferencistas Invitados

Se contempla invitar a alumnos avanzados e investigadores a impartir conferencias sobre los temas de su especialidad.

Bibliografía - Libros - Monografías

  1. Steven H. Strogatz. Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering, Second Edition (Studies in Nonlinearity)

  2. Hoppensteadt, F. (1997). “An introduction to the Mathematics of Neurons”, Cambridge Studies in Mathematical Biology (Book 6). Ed. Cambridge University Press, 2nd. Ed.

  3. B. Hille. Ionic Channels of excitable membranes. Sinauer.

  4. Izhikevich, Eugene M. Dynamical systems in neuroscience. MIT press, 2007.

  5. M. W. Hirsch and S. Smale. Differential equations, dynamical systems and linear algebra. Academic Press, 1974.

  6. Y. A. Kuznetsov. Elements of applied bifurcation theory. Springer, 1998.

  7. De Melo, W. & van Strien, S. (1993) “One-Dimensional Dynamics”. A Series of Modern Surveys in Mathematics, Ed. Springer-Verlag, 1st. Ed.

  8. Z. Nitecki. Differentiable Dynamics, An Introduction to the orbit structure of diffeomorphisms. Ed. MIT Press, 1971.

  9. Wulfram Gerstner, Werner M. Kistler, Richard Naud and Liam Paninski. Neuronal Dynamics. Cambridge University Press. https://neuronaldynamics.epfl.ch/online/index.html

  10. Raul Rojas. Neural Networks - A Systematic Introduction. Springer-Verlag, Berlin, New-York, 1996. https://page.mi.fu-berlin.de/rojas/neural/

  11. Carrillo, Natalia. Modelación de la Actividad Neuroeléctrica. Tesis. Matemáticas. Facultad de Ciencias, UNAM. 2010.

  12. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf. Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face. O'Reilly Media, Inc. SBN10: 1098103238. 2022.

  13. Shashank Mohan Jain. Introduction to Transformers for NLP: With the Hugging Face Library and Models to Solve Problems. Apress. ISBN 10: 1484288432. 2022.

Bibliografía - Artículos

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  2. Parra-Rodríguez, L.; Reyes-Ramírez, E.; Jiménez-Andrade, J.L.; Carrillo-Calvet, H.; García-Peña, C. Self-Organizing Maps to Multidimensionally Characterize Physical Profiles in Older Adults. Int. J. Environ. Res. Public Health 2022, 19, 12412. https://doi.org/10.3390/ijerph191912412

  3. Arencibia-Jorge, R., Vega-Almeida, R.L., Jiménez-Andrade, J.L. et al. Evolutionary stages and multidisciplinary nature of artificial intelligence research. Scientometrics 127, 5139–5158 (2022). https://doi.org/10.1007/s11192-022-04477-5

  4. José Luis Jiménez Andrade, Ricardo Arencibia-Jorge, Miguel Robles Pérez, Julia Tagüeña, Tzipe Govezensky, Humberto Carrillo-Calvet, Rafael A. Barrio, Kimmo Kaski. Organizational changes and research performance: a multidimensional assessment. Research Evaluation 2023; en revisión.

  5. García-Rodríguez A, Barrio RA, Govezensky T, Tagüeña J, Pérez MR, Carrillo-Calvet HC, Jiménez Andrade JL, Arencibia-Jorge R and Kaski K (2023) Impact of institutional organization on research productivity and multidisciplinarity. Front. Phys. 11:1161019. doi: 10.3389/fphy.2023.1161019

  6. Arnol’d, V.I.: Small denominators. I. Mapping the circle onto itself. Izv. Akad. Nauk SSSR Ser. Mat. 25, 21–86 (1961)

  7. Arnol’d, V.I. Cardiac arrhythmias and circle maps. Chaos 1,13 (1991).

  8. L. Glass. Cardiac arrhythmias and circle maps: a Classical problem. Chaos 1,13 (1991).

  9. L. Glass, R. Pérez. Bistability, period doubling bifurcations and chaos in a periodically forced oscillator en Physics letters vol. 90A no. 9, 1982.

  10. J. P. Keener. Chaotic Behavior in Piecewise Continuous Difference Equations en Trans. Of the American Mathematical Society vol. 261 no. 2, 1980.

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  12. Carrillo, H., Mendoza, M., & Ongay, F. (2004). “Integrate-and-fire neurons and circle maps”. WSEAS Trans in Biol Biomed, 1(2), 287-293.

  13. C. Barriga y F. Ongay, H. Carrillo. El Modelo de FitzHugh-Nagumo para el Potencial Eléctrico de una Neurona, Aportaciones Matemáticas, Ed. Sociedad Matemática Mexicana, Serie de Comunicaciones 32 (2003) 31-49.

  14. Carrillo, H., & Ongay, F. A. (2001). On the firing maps of a general class of forced integrate and fire neurons. Mathematical Biosciences, 172(1), 33-53.

  15. Carrillo, H., & Guzmán, J. R. (1998). A dynamical systems proof of the little theorem of Fermat. Aportaciones Matemáticas, Serie Comunicaciones 25: 63-65. Sociedad Matemática Mexicana.

  16. Rinzel, J., Baer, S., & Carrillo Calvet, H. (1996). Nonlinear Oscillations in Neurons Models. Memorias de EUROMECH- 2nd European Nonlinear Oscillations Conference, 1.

  17. J. Rinzel y S. Baer, H. Carrillo. A Three Variable Autonomous Phase Model for Neuronal Parabolic Bursting. Differential Equations and Applications to Biology and Industry (pp.1-11), M. Martinelli (Editor), World Scientific Singapore, 1996.

  18. Baer, S. M., Rinzel, J., & Carrillo, H. (1995). Analysis of an autonomous phase model for neuronal parabolic bursting. Journal of mathematical biology, 33(3), 309-333.

  19. Carrillo, H., Guzmán, J. R., & Ongay, F. (1994). Dinámica de las Iteraciones de la Función de Arnold. Aportaciones Matemáticas, Serie Comunicaciones, 14: 405-414, Sociedad Matemática Mexicana.

  1. F. Cervantes, A. Herrera, H. Carrillo. Análisis del Comportamiento Dinámico de Redes Neuronales. Memorias del 2do. Congreso Iberoamericano de Inteligencia Artificial. pp. 183-202, Limusa – Noriega, México, 1990.

  2. Carrillo Calvet, H. C. (1986). Averaging and Synchronization of Weakly Coupled Systems. In Nonlinear Oscillations in Biology and Chemistry (pp. 244-251). Springer Berlin Heidelberg.

  3. Fernando A. Ongay Larios. Sistemas Dinámicos en la Circunferencia. Primera Parte. Reporte Técnico 95-I. Laboratorio de Dinámica No Lineal, Facultad de Ciencias, UNAM, 1995.

  4. J. J. Vega, R. Reynoso and H. Carrillo. Effect of signal noise on the learning capability of an artificial neural network, Nuclear Instruments and Methods A (2009), doi:10.1016/j.nima.2009.04.021.

  5. J. J. Vega, R. Reynoso, H. Carrillo Calvet, Learning limits of an artificial neural network. Revista Mexicana de Física, 54 (1) 22–29. Febrero 2008.

  6. Villaseñor, E. A., Arencibia-Jorge, R., and Carrillo-Calvet, H. (2017) ‘Multiparametric characterization of scientometric performance profiles assisted by neural networks: a study of Mexican higher education institutions’, Scientometrics, 110/1: 77-104. https://doi.org/10.1007/s11192-016-2166-0

  7. Ruiz-Coronel, A., Jiménez Andrade, J. L., & Carrillo-Calvet, H. (2020). National Cancer Institute scientific production scientometric analysis. Gaceta Médica de México 2020, 156(1), 4-10.

 


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