Seminarios Otoño 2018

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Slawomir Rybicki

17 de agosto 2018

Título: Symmetry Liapunov center theorem

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Tanmay Inamdar

24 de agosto 2018

Título: Some versions of Suslin´s hypothesis

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Eduardo Velázquez Richards

7 de septiembre 2018

Tïtulo: Parametrizaciones de contorno vía un Flujo de Curvatura Media Anisotrópico

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T. M. Gendron

14 de septiembre 2018

Título: : Invariante-j Cuántico, Campos de Clase de Hilbert y Curvas Elípticas Cuasicristalinas

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Arnaud Meyroneinc

28 de septiembre 2018

Título: Complexity of injective piecewise contracting interval maps

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R.García Ancona

5 de octubre 2018

Título: Relaciones entre armónicos esferoidales y contragénicos esferoidales universales

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Marcos Mazari Armida

17 de octubre 2018

Título: Introducción a la teoría de clases elementales abstractas

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Alessio Franci

19 de octubre 2018

Título: On-line detection of qualitative dynamical changes in nonlinear systems: the resting-oscillation case

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Rodrigo Jesús Hernández Gutiérrez

9 de noviembre 2018

Título: Filtros y Espacios Topológicos

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 Kurt Bernardo Wolf

16 de noviembre 2018

Título: Modelos Ópticos y Simetrías

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Rocío Leonel Gómez

23 de noviembre 2018

Título: Límites Inversos y Caos

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 Garret Sobczyk

30 de noviembre 2018

Título: De Vectores al Álgebra Geométrica

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Alma Violeta García L.

 7 de diciembre 2018

Título: De las categorías localmente presentables a los morfismos ultrafinitos

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Pablo Roldán

19 de diciembre 2018

Título: Topological recognition of critical transitions in time series of cryptocurrencies 

Abstract: 
We analyze the time series of four major cryptocurrencies (Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and Ripple) before the digital market crash at the end of 2017 - beginning 2018. We introduce a methodology that combines topological data analysis with a machine learning technique – k-means clustering – in order to automatically recognize the emerging chaotic regime in a complex system approaching a critical transition. We find early warning signals for critical transitions in the cryptocurrency markets, even though the relevant time series exhibit a highly erratic behavior.