Comunicaciones y ponencias de congresos DEIM - EIMS Biltzarretako komunikazioak eta txostenak

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http://hdl.handle.net/2454/29491

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Browsing Comunicaciones y ponencias de congresos DEIM - EIMS Biltzarretako komunikazioak eta txostenak by Department/Institute "Institute for Advanced Materials and Mathematics - INAMAT2"

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    PublicationOpen Access
    Aprender matemáticas: ¿qué enseñan los niños con discapacidad intelectual a los maestros en formación?
    (Universidad de Zaragoza, 2019-05-14) Cogolludo, José Ignacio; García Catalán, Olga Raquel; Gil Clemente, Elena; Lizasoain Iriso, María Inmaculada; Millán Gasca, Ana; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Institute for Advanced Materials and Mathematics - INAMAT2
    La actitud con la que los maestros de Primaria afrontan su tarea como profesores de matemáticas tiene más que ver con sus experiencias previas como alumnos de la disciplina que con los contenidos que han aprendido durante las asignaturas de didáctica de las matemáticas en los Grados de Educación. Esta cuestión tiene un impacto sobre la instrucción matemática posterior de los niños, que se amplifica en el caso de los que tienen necesidades educativas especiales y conduce a emprender vías poco eficaces. Nuestro objetivo es trasladar a los estudiantes prácticas positivas, en forma de experiencia, llevadas a cabo con niños con discapacidad intelectual que puedan iluminarles sobre la forma de aprender de cualquier niño. Prácticas basadas por una parte en un enfoque histórico que propone una integración de aritmética y geometría elementales y por otra parte en el modelo desarrollado en Singapur para la resolución de problemas.
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    PublicationEmbargo
    Space-time parallel parareal algorithms for pattern formation models
    (Springer, 2025-04-28) Jiménez-Ciga, Iñigo; Arrarás Ventura, Andrés; Gaspar, F. J.; Portero Egea, Laura; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Institute for Advanced Materials and Mathematics - INAMAT2; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertistate Publikoa
    In the framework of the numerical solution of evolutionary differential problems, the limitations of sequential computing have prompted the need to design parallel methods. The aim of this paper is to bring together the parallelization in time of the parareal algorithm and that in space of splitting techniques, yielding a new type of space-time parallel methods. Their potential in the context of reaction-diffusion problems is illustrated by solving the Gray-Scott model, a well-known problem in the field of mathematical biology that describes the formation of animal patterns.
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    PublicationOpen Access
    Why using topological and analytical methods in aggregation of fuzzy preferences?
    (2020) Campión Arrastia, María Jesús; Induráin Eraso, Esteban; Raventós Pujol, Armajac; Estatistika, Informatika eta Matematika; Institute for Advanced Research in Business and Economics - INARBE; Institute for Advanced Materials and Mathematics - INAMAT2; Estadística, Informática y Matemáticas
    The Arrow’s Impossibility Theorem states that there is no function fusing individual preferences into a social one satisfying certain properties of 'common sense'. On the contrary, in some of the fuzzy extensions of the Arrovian model, possibility arises. We have developed a technique which has been able to prove new impossibility results in the fuzzy approach. In this poster, we will explain the fundaments of this technique and in which models we can apply it. This technique, is based on controlling the aggregation of fuzzy preferences through some aggregation functions of dichotomic preferences. For each fuzzy aggregation function, we get a family of dichotomic aggregation functions. Studying this family, we obtain information about the initial aggregation function. We will discuss why the fuzzy Arrovian models in which we can apply this technique are, in some sense, less fuzzy. Moreover, we will expose why we should use topological and analytical methods in the fuzzy models out of the scope of our technique.