Ordenar Resultados
Filtrar por autor
  • Filtrar por Categoría
    Filtrar por tema de intéres
    • MICINN CGL2017-84901-C2-1-P
    • Enero 2017 - Noviembre 2024
    FinalizadoAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo - ANID

    La conexión plutónico-volcánica se ha postulado principalmente en base a enfoques petrológicos, geoquímicos, geocronológicos, y geofísicos, y modelos teóricos, todos ellos proporcionando evidencia indirecta, aunque de momento se han ofrecido muy pocos ejemplos de campo de dicha conexión. La razón es que la mayoría de los terrenos volcánicos bien expuestos son demasiado jóvenes para que la erosión o la tectónica hayan exhumado sus raíces plutónicas más profundas, mientras que los terrenos plutónicos son demasiado viejos para preservar los posibles equivalentes volcánicos. El volcanismo del Pérmico Superior-Carbonífero-Inferior del Pirineo catalán ofrece una excepción a esta regla general, y expone varias rocas plutónicas, subvolcánicas y volcánicas contemporáneas y cogenéticas, ofreciendo así un buen ejemplo de campo de la existencia de dicha conexión plutónico-volcánica. La reconstrucción estratigráfica y estructural basada de este complejo plutónico-subvolcánico-volcánico, así como las nuevas edades radiométricas U-Th en circones, demuestran que hubo una relación tiempo-espacio entre todos ellos, ofreciendo así uno de las pocas evidencias directas de la existencia de la conexión plutónico-volcánica
    Co-Investigador/a
    • 11220843
    • Enero 2017 - Marzo 2022
    FinalizadoAgencia Estatal de Investigación (AEI) de España
    Co-Investigador/a
      • #635276
      • Noviembre 2016 - Octubre 2018
      EjecutadoAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo - ANID

      Problems that cannot be solved by classical computers in reasonable time due to their high computational cost arise in many research areas. In general, the evaluation of conjunctive queries over relational databases belongs to those problems. Conjunctive queries form the core of the Structured Query Language (SQL) which became a de facto standard for querying and maintaining relational databases. This work is about developing new approximation techniques for conjunctive queries which cannot be evaluated in reasonable time. Our new approximation techniques should lead to significant improvements for data aided decision making, e.g., for early warning system which are based on the analysis of big data or to make business-critical decisions by analyzing big data. In the last decades, a very good understanding of the classes of conjunctive queries which can be evaluated in reasonable time has been gained and it has been proven that an under-approximation of a query always exists within each of those classes. However this approach is rather strict and some of the under-approximations can be rather uninformative, i.e., the under-approximation might return the empty result set while the original query would not. over-approximations might be helpful when this happens, as they return all answers to a query. One of our goals is to study the foundational aspects of over-approximations, including the existence problem and the problem of computing an approximation. Unfortunately, over-approximations do not always exist (within a class of queries which can be evaluated in reasonable time), and it is not even known to be decidable whether a conjunctive query admits an over-approximation. Therefore, another goal of the proposed work is the development of more liberal approximation techniques that yield some kind of quantitative guarantees. This means that they should guarantee that the result of the approximation is not too “far” from the result of the original query over a set of databases of interest. Therefore we need to define a measure of disagreement between queries and/or results. For conjunctive query evaluation, such measures do not exist up until now. Based on that measure, we study approximations whose disagreement with the result of the query they approximate is below a certain threshold. Furthermore, we investigate how the underlying data of a database can help us to find better approximations. It has been shown that there are close relations between the approximation of conjunctive queries over relational databases and some classes of Semantic Web queries over semi-structured data. We also study possible connections between our approximation techniques and approximating Semantic Web queries.
      Co-Investigador/a
      • 2016H1D3A1908042
      • Octubre 2016 - Noviembre 2020
      FinalizadoGobierno Regional - GORE

      Desarrollo de tecnologías de modelación para evaluar y optimizar sistemas de recarga artificial
      Co-Investigador/a
      • ID: 950106 Resolución: 5457-2023
      • Julio 2016 - Marzo 2018
      EjecutadoGobierno Regional - GORE

      Effect of Pressure and Density of the Gas on the flow-pattern transition in gas-liquid stratified horizontal flow

      Investigador/a Responsable
      • W083SMKGW
      • Julio 2016 - Diciembre 2016
      FinalizadoGobierno Regional - GORE

      Desarrollo de un modelo numérico de aguas subterráneas de las Planicies de Adelaida, Australia.
      Co-Investigador/a
      • FONDEF ID19I10030
      • Abril 2016 - Enero 2019
      EjecutadoAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo - ANID

      Cognitive biases and strategies underlying school mathematics: The case of fraction comparison (1160188)

      Co-Investigador/a
        • URO2395
        • Marzo 2016 - Octubre 2020
        En EjecuciónUniversidad de O'Higgins

        - Investigador asociado. Centro de Modelamiento Matemático (CMM). Centro Basal Nº AFB-170001, Director: Alejandro Maass. Marzo 2016-actual.
        Co-Investigador/a
        • URO2395
        • Marzo 2016 - Marzo 2019
        AdjudicadoUniversidad de O'Higgins

        Fondecyt de Iniciación año 2015 N°11150679. CONICYT. Proyecto titulado: Role of Fur in the systemic response of Enterococcus faecalis and its impact on in vivo infectiveness under different nutritional status of iron. Instituciones patrocinantes: Universidad de Chile y Universidad de O’Higgins. Marzo 2015-Diciembre 2018.
        Co-Investigador/a
        • URO2395
        • Marzo 2016 - Octubre 2020
        En EjecuciónUniversidad de O'Higgins

        - Investigador asociado. Centro de Modelamiento Matemático (CMM). Centro Basal Nº AFB-170001, Director: Alejandro Maass. Marzo 2016-actual.
        Co-Investigador/a