<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"><u>Fecha</u>: Miércoles 03 de abril de 2023 a las 13h15.</font></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"><u><br></u></font></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"><u>Lugar</u>: </font><span style="font-family:tahoma,sans-serif">Salón de Seminarios S-104.  Departamento de Matemáticas. Facultad de Ciencias.</span></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"><u><br></u></font></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"><u>Expositor:</u> </font><span style="font-family:tahoma,sans-serif">Edgardo Ugalde. Instituto de Física, Universidad Autónoma de San Luis Potosí.
</span></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"><br></font></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2">Nos hablará sobre "</font><span style="font-family:tahoma,sans-serif">Autómatas celulares probabilistas en el régimen ruidoso<span style="color:rgb(0,0,0)"><font size="2">".</font></span></span></div><div><span style="font-family:tahoma,sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0)"><font size="2"><br></font></span></span></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"><u>Resumen</u>: </font><span style="font-family:tahoma,sans-serif">En esta plática voy a contar algunos resultados recientes sobre el
                        comportamiento de autómatas celulares probabilistas en el régimen de
                        ruido alto. Se sabe, desde los 90s, que en este régimen el autómata es
                        exponencialmente, uniformemente ergódico. Revisitamos este resultado
                        clásico mostrando que de hecho hay una convergencia exponencialmente
                        rápida en distancia d-barra hacia el estado estacionario. Lo
                        verdaderamente novedoso del trabajo es la prueba de que, en este
                        régimen, tanto las distribuciones temporales como la distribución
                        espacio-temporal del autómata, satisfacen desigualdades de
                        concentración gaussiana. Las pruebas de estos resultados siguen la
                        estrategia clásica del método de acoplamiento.
                        Voy a terminar la plática presentando algunos ejemplos
                        unidimensionales que estudiamos tanto rigurosamente como
                        numéricamente.
                    </span></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"><br></font></div><div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2">Organizan<br></font></div><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2">Laura Eslava</font><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2"> <br></font></div><font color="#888888"><font color="#888888"><font color="#888888"><font color="#888888"><div dir="ltr"><font style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif" size="2">María Clara Fittipaldi <br></font></div><div dir="ltr"><font style="font-family:tahoma,sans-serif" color="#888888"><font color="#888888"><font color="#888888"><span style="color:rgb(0,0,0)"><font size="2">Saraí Hernández-Torres.</font></span></font></font></font></div></font></font></font></font></div></div>