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Fecha: 19 de enero de 2022.
Hora: 15:30h.
Lugar: Sala de Conferencias de FisyMat.

Conferenciante: Julio Guerrero, Departamento de Matemáticas, Universidad de Jaén.

En este seminario consideraremos ecuaciones diferenciales de primer orden lineales con coeficientes dependientes del tiempo: y'(t)=A(t)y(t), y(t0)=y0, donde y(t) es un vector y A(t) una matriz. Esta ecuación puede transformarse en otra equivalente: U'(t,t0)=A(t)U(t,t0), donde U(t,t0) es una matriz tal que y(t)=U(t,t0)y(t0).

El método de factorización de Wei-Norman consiste en que, si A(t) se puede expresar como combinación lineal, con coeficientes dependientes del tiempo, de los elementos de un álgebra de Lie (en una cierta representación), entonces U(t,t0) se puede poner como producto de exponenciales de los elementos del álgebra multiplicados por funciones de t que verifican un conjunto de ecuaciones diferenciales no lineales de primer orden (de tipo Ricatti, en general).

Una de las ventajas de este método es que las ecuaciones no dependen de la representación del álgeba de Lie concreta (mientras sea fiel), tan solo de las constantes de estructura. Puede extenderse, por tanto, al caso en que y(t) sea
una función y A(t) un operador. Otra ventaja es que algunos objetos como los invariantes Noether se pueden calcular de manera sencilla una vez conocida la factoriazación de Wei-Norman.

En primer lugar derivaremos las expresiones generales del método, para posteriormente considerar algunos ejemplos concretos de álgebras de Lie de dimensión 3.

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La Fundación ONCE y Crue-Universidades Españolas convocan por sexto año consecutivo su programa de becas para la realización de prácticas externas para estudiantes universitarios con discapacidad. El programa, denominado ‘Becas-Prácticas Fundación ONCE-Crue Universidades Españolas’, pretende mejorar la carrera profesional de los/as universitarios/as con discapacidad facilitando el acceso a una primera experiencia laboral.

Podrán beneficiarse de este programa de prácticas en empresas los/as alumnos/as universitarios/as que tengan una discapacidad reconocida igual o superior al 33% y estén matriculados en grado o máster (oficial o propio) en la UGR. Se priorizará a los estudiantes de último curso que hayan superado más del 50% de los créditos de grado y/o master del correspondiente título universitario sin haber disfrutado aún de prácticas académicas, según criterio de la propia universidad o centro adscrito a la misma.

Para participar en la convocatoria, los/as estudiantes deberán inscribirse a través de la página web que Fundación ONCE tiene habilitada a dichos efectos hasta el próximo 28 de febrero de 2022.

Más información (pdf)

Observaciones e indicaciones adicionales a las instrucciones para la evaluación de incidencias asociadas a la COVID 19 en la realización de las pruebas finales del primer semestre del curso 2021/22 (Resolución de 23 de diciembre de 2021 del Vicerrectorado de Docencia).

Ante el incremento de casos de COVID-19 o sintomatologías asociadas al virus que se está produciendo en estos momentos y la imposibilidad, en algunas ocasiones, de contar con la inmediatez de respuesta por parte de los centros de Atención Primaria del Sistema Sanitario, con objeto de poder realizar una adecuada gestión de la evaluación por incidencias asociadas a la COVID-19 en la realización de las pruebas finales de evaluación del primer semestre, se trasladan las siguientes indicaciones:

En relación con el punto 3, sobre inicio del procedimiento:

Los estudiantes que hayan recibido un diagnóstico positivo en COVID-19 y que se encuentren en situación de aislamiento durante el periodo en el que tengan lugar la prueba o pruebas finales de evaluación (supuesto 1) o con sintomatología asociada a la COVID-19 (supuesto 2):

1. Deberán comunicar obligatoriamente esta situación al Servicio de Salud y Prevención de la Universidad de Granada.
2. La solicitud de evaluación por incidencias deberá acompañarse de uno de los siguientes documentos:
   • Informe del Servicio de Salud y Prevención de la Universidad de Granada.
   • Informe del resultado de una prueba oficial de alta resolución el virus SARS-COV2 (PCR o test de antígenos).
   • En caso de no disponer, en el momento de presentar esta solicitud, de ninguno de los dos documentos anteriores, el estudiante tendrá que adjuntar una Declaración responsable sobre la situación que justifique la evaluación por incidencias asociadas a la COVID-19 (según modelo normalizado).

La documentación acreditativa, a la que se refieren los puntos a. y b., deberá ser remitida, en cualquier caso y previamente a la realización de la prueba de evaluación por incidencias, a la dirección del Departamento (o Departamentos cuando se trate de asignaturas cuya adscripción y docencia esté compartida) o a la coordinación del Máster

Por otro lado, dado que la sintomatología asociada a la COVID-19 (supuesto 2) pudiera darse en las horas inmediatamente anteriores a la realización de estas pruebas de evaluación, la solicitud con la documentación acreditativa, deberá ser presentada en el plazo de cinco días hábiles posteriores a la fecha de realización de la prueba.

Se recuerda que la solicitud de evaluación por incidencias asociada a la COVID-19 se realizará mediante el procedimiento que está disponible en la sede electrónica de la Universidad de Granada.

Descargar Modelo normalizado (Declaración responsable)

Más información

Fecha: Viernes 14 de Enero de 2022.
Hora: de 12:00h a 13:30h.
Lugar: Sala de Conferencias del IMAG.
Impartida por: Romero Solha (Universidad de Granada).

Resumen: El objetivo de la charla es explorar la geometría compleja de superficies (orientables y compactas) para obtener una demostración del teorema de Gauss-Bonnet de forma intrínseca. Este tipo de abordaje es una buena oportunidad para introducir estructuras geométricas que se aplican en una multitud de áreas fuera de la Geometría Diferencial Clásica (e.g. Geometrías Compleja y Simpléctica); además, no se necesita ninguna familiaridad con la topología de las variedades (algo esencial al utilizar triangulaciones), solamente hace falta una buena noción de cálculo con varias variables.

Dentro del Seminario de Geometría del Dpto. de Geometría y Topología de la Universidad de Granada

El Instituto de Biotecnología de la Universidad de Granada organiza el próximo 10 de Enero de 2022, a las 11 am, la conferencia online “Vacunas de ADN. Un arma esencial en la lucha frente a la pandemia”, impartida por el Dr. Vicente Larraga Rodríguez de Vera, uno de los pocos investigadores que ha emprendido el desarrollo de una vacuna frente a la Covid19 en España.

Vicente Larraga es Licenciado en Medicina y Cirugía y Licenciado y Doctor en Ciencias Biológicas por la Universidad Complutense de Madrid y cuenta con una variada formación en laboratorios internacionales de prestigio como la Facultad de Medicina de la Universidad Hebrea y el Instituto Weizmann de Ciencia de Israel, la Universidad John Hopkins de Baltimore, EE.UU., la Medical School de la Universidad de Nueva York o la Universidad de Harvard, Cambridge, USA. Actualmente es Profesor de Investigación “ad honorem” del Centro de Investigaciones Biológicas-Margarita Salas del Consejo Superior de Investigaciones Científicas CSIC.

En este centro, el Profesor Larraga es responsable del Laboratorio de Parasitología Molecular y Vacunas donde trabaja, desde hace treinta años, en el desarrollo de vacunas recombinantes frente a la infección por Leishmania infantum y en los mecanismos de protección frente al parásito en su huésped principal, el perro. El Profesor Larraga ha conseguido desarrollar una vacuna de ADN recombinante frente a la leismaniasis (NEOleishTM) y actualmente se encuentra desarrollando una vacuna de ADN sintético frente al virus SARS-Cov-2.

Su extensa producción científica, materializada en más de 140 publicaciones en revistas y libros de prestigio internacional (Nature, Proc Nat Acad Sci USA, Lancet, Nuc. Ac. Res.), y sus magníficas dotes comunicativas aseguran una conferencia interesante para la comunidad Universitaria.

Enlace a Google Meet (no te olvides de usar tu cuenta @go.ugr.es para ingresar).