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André Michalland

Se tituló el año 2007 y ahora está a trabajando en Australia (titulado el 2007)

 
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Publicación científica de profesor Víctor Leiva fue distinguida por prestigiosa revista de editorial Elsevier

El paper del académico e investigador de la Escuela de Ingeniería Industrial de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), Dr. Víctor Leiva Sánchez, “Connection between the Hadamard and matrix products with an application to matrix-variate Birnbaum–Saunders distributions”, fue el artículo más descargado durante el año 2017, razón que lo hizo merecedor de una distinción de la revista científica ISI de estadística “Journal of Multivariate Analysis” de la editorial internacional Elsevier.

El Dr. Víctor Leiva, poseedor de un Postdoctoral Fellow in Statistics for Industry and Business, en McMaster University (Canadá), trabajó junto a los investigadores y coautores del artículo, Dr. Francisco Caro de Colombia y Dr. Narayanaswamy Balakrishnan de Canadá, en esta publicación que se enmarca en el desarrollo de un proyecto Fondecyt regular titulado “Sobre nuevas caracterizaciones de modelos de daño acumulativo y sus aplicaciones a contaminación ambiental, minería y catástrofes naturales”.

El profesor Víctor Leiva Sánchez, Ph.D. en Mathematical Sciences with major in Statistics and Operational Research de la Universidad de Granada, España, se incorporó el 2017 como profesor jornada completa a la Escuela de Ingeniería Industrial. Cabe destacar que Víctor Leiva es Estadístico de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso y sus áreas de interés son el modelado estadístico y su diagnóstico, big data, business intelligence, data science, confiabilidad, control de calidad e investigación de operaciones, entre otros, desarrolando investigacion y publicaciones en los mismos ámbitos.

Víctor Leiva llega a la EII con un proyecto de investigación Fondecyt Regular recientemente adjudicado, cuyas aplicaciones cubren varios ámbitos de la ingeniería, destacando la industria minera. Más detalles de su producción científica y de su trabajo editorial se encuentran en www.victorleiva.cl.

El artículo científico distinguido trata sobre una nueva y más eficiente manera de expresar una multiplicación de matrices matemáticas denominada Hadamard, resultado que se aplica a una distribución estadística Birnbaum-Saunders matricial. El análisis de datos de este artículo está enfocado en el procesamiento de imágenes relacionado a la teoría de forma (shape theory), con un ejemplo basado en el reconocimiento de formas y patrones de códigos postales escritos a mano.

Este resultado científico permite trabajar problemas de alta dimensión con métodos más eficientes, lo que hace más simple el cálculo computacional. Actualmente, nos encontramos en la era del Big Data, donde datos no tradicionales, de tipo no estructurado, son generados como imágenes o textos, las que deben transformarse en datos numéricos para, posteriormente, ser analizados estadísticamente.

“La teoría de forma sirve para reconocer patrones e imágenes. Hoy, nos encontramos en la era del Big Data, que son datos de muchas variedades, de gran volumen, que se generan a mucha velocidad y que no solo son de tipo numérico, sino que también pueden ser imágenes captadas por cámaras o textos provenientes de redes sociales. Por esta razón, la aplicación propuesta en este artículo es de mucha utilidad, ya que permite reconocer patrones y formas que a veces no son fáciles de detectar. Lo que hicimos fue representar un modelo estadístico que no existía usando como herramienta matemática la multiplicación de matrices Hadamard”, explicó el Dr. Víctor Leiva.

Con respecto a las proyecciones que tienen este hallazgo científico y su proyecto Fondecyt, el investigador de la PUCV comentó: “Estamos planeando aplicar este tipo de modelos a otros ámbitos del conocimiento. Como profesor de la Escuela de Ingeniería Industrial, me interesa aplicarlo en la industria minera chilena por la proyección y la relevancia que esta industria tiene para el país. También estamos planeando aplicarlo en problema medioambientales y de catástrofes naturales, ambos también de interés para Chile, porque el modelo Birnbaum-Saunders nos permite hacer una analogía entre su formulación original y la manera cómo ocurren estos fenómenos”.

Finalmente, sobre la distinción entregada por Elsevier, el Dr. Leiva concluyó: “Estoy muy contento y orgulloso con los estudios que llevamos a cabo con grupos colaborativos interdisciplinarios de varios países, porque este novedoso modelo estadístico ha despertado el interés en muchos investigadores, quienes descargaron el paper con la más alta frecuencia de la revista durante el año 2017, lo que permitió obtener la mencionada distinción. Además, la PUCV recibió la noticia con gran interés, felicitándome por este logro obtenido”.

Agradecimientos a Comunicaciones VRIEA

 

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