Cuantificadores de información aplicados a la evolucion temporal del covid-19
La pandemia de COVID-19 ha sido un desafío global profundo, afectando tanto la salud humana como las estructuras sociales, por lo que comprender su propagación e impacto se ha vuelto crucial. Para cuantificar y analizar la evolución del COVID-19, aplicamos herramientas de la teoría de la información...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173325 |
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I19-R120-10915-1733252025-04-01T21:21:10Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173325 Cuantificadores de información aplicados a la evolucion temporal del covid-19 Information quantifiers applied to the temporal evolution of covid-19 Gonzalez Acosta, Gaspar Aníbal 2024-11-20 2024 2024-11-15T21:25:49Z es Multidisciplina covid-19 teoría de la información entropía de shannon complejidad de jensen-shannon covid-19 information theory Shannon Entropy Jensen-Shannon Complexity La pandemia de COVID-19 ha sido un desafío global profundo, afectando tanto la salud humana como las estructuras sociales, por lo que comprender su propagación e impacto se ha vuelto crucial. Para cuantificar y analizar la evolución del COVID-19, aplicamos herramientas de la teoría de la información, un marco matemático poderoso que proporciona información sobre patrones, aleatoriedad y complejidad. En este contexto: la entropía de Shannon y la complejidad de Jensen-Shannon. Carrera: Doctorado de la Facultad de Ciencias Exactas, Área Física Lugar de trabajo: Instituto de Física La Plata (IFLP) Organismo: CIC Año de inicio de beca: 2022 Año de finalización de beca: 2026 Apellido, Nombre del Director/a/e: Kowalski, Andrés Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Plastino, Angel Luis Lugar de desarrollo: Instituto de Física La Plata (IFLP) Áreas de conocimiento: Multidisciplina Tipo de investigación: Básica Facultad de Ciencias Exactas Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf |
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Universidad Nacional de La Plata |
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La pandemia de COVID-19 ha sido un desafío global profundo, afectando tanto la salud humana como las estructuras sociales, por lo que comprender su propagación e impacto se ha vuelto crucial. Para cuantificar y analizar la evolución del COVID-19, aplicamos herramientas de la teoría de la información, un marco matemático poderoso que proporciona información sobre patrones, aleatoriedad y complejidad. En este contexto: la entropía de Shannon y la complejidad de Jensen-Shannon. |
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