La estimación de la media y la covarianza en presencia de colas pesadas y contaminación adversarial sigue siendo un desafío central en la estadística robusta. En esta charla, retomamos el estimador clásico de la media recortada para la estimación de la media en una dimensión y presentamos nuevos resultados para muestras finitas.

Demostramos que la media recortada alcanza un desempeño óptimo en este contexto y satisface una forma fuerte del teorema central del límite. A continuación, abordamos la estimación de la matriz de covarianza de un vector aleatorio de dimensión d a partir de una muestra de observaciones independientes e idénticamente distribuidas. Demostramos que, incluso en presencia de colas relativamente pesadas y contaminación adversarial, el estimador considerado alcanza la tasa óptima de convergencia, independiente de la dimensión.

Se llevará a cabo de manera bimodal, en el aula especializada del edificio del CIMPA y mediante la plataforma de zoom con la siguiente información:

Día: 21 de octubre - 11:00a.m.

ID de la reunión: 666 155 1739

Dra. Zoraida Fernández Rico

Los métodos de descomposición de dominios proporcionan una estrategia para la discretización y solución numérica de ecuaciones diferenciales parciales mediante la partición del dominio en subdominios. En los métodos de dos niveles, el espacio grueso desempeña un papel fundamental en la comunicación de la información global entre los subdominios y permite obtener precondicionadores escalables y robustos, particularmente en presencia de coeficientes con grandes variaciones.​

 En esta charla se presentarán distintas construcciones de espacios gruesos para descomposiciones con subdominios de geometría irregular. Se prestará especial atención a construcciones basadas en métodos de elementos virtuales, que permiten definir los espacios gruesos sin necesidad de calcular explícitamente sus funciones de base y que pueden extenderse a problemas con coeficientes de alto contraste, discretizaciones discontinuas y problemas planteados en dos y tres dimensiones.​

Se llevará a cabo de manera bimodal, en el aula especializada del edificio del CIMPA y mediante la plataforma de zoom con la siguiente información:

ID de la reunión: 666 155 1739

Dr. Juan Gabriel Calvo Alpízar