<div dir="ltr"><div><div>Hola a todos.<br><br></div>Antes que nada avisarles que como este jueves es feriado, el Coloquio lo pasamos para el <b>miércoles</b> (!!) <b>1 en el 14</b> y vamos a arrancar a las <i><b>18:00 (en punto).</b></i> <br>Nos va a hablar <b>Diego Kiedanski</b>, abajo va el título y el resumen.<br><br></div>Los esperamos!<br><br>==============================<wbr>========================<br><b><u><i>Epidemias en redes</i></u></b><br><br>Vamos a empezar charlando de que es una epidemia y cuales son los modelos clásicos (SI, SIS, SIR).<br><br>En
 cuanto empecemos a sentirnos cómodos vamos a hacer notar que estos no 
tienen en cuenta como los actores interactuan entre ellos ( mi gripe 
puede contagiar a alguien en China y USA al mismo tiempo!) y vamos a 
intentar buscar modelos mejores.<br> <br>Acá empezamos a hablar de grafos, 
distribuciones de grado, funciones generatrices y vamos a probar algunos
 resultados sobre el tamaño de la componente gigante de una red 
(percolation theory).<br> <br>Con esas herramientas vamos a ver que predecir
 el brote de una epidemia es equivalente al cálculo de la componente 
gigante y vamos a recuperar los resultados de los primeros modelos pero 
ahora teniendo en cuenta la estructura de la red de contacto.<br><br>Esto nos va a dar algunas ideas sobre buenas estrategias de vacunación en función de la topología.<br><br>Si da el tiempo vamos a explicar cuando el modelo que desarrollamos sirve para modelar memes y cuando no.<br><br><div>La charla es autocontenida.</div><div><br></div><div>==============================<wbr>========================</div></div>