20th febrero 2014

Popular Support to Terrorist Organizations: A Short-Term Prediction based on a Dynamic Model applied to a Real Case

Publicado el artículo “Popular Support to Terrorist Organizations: A Short-Term Prediction based on a Dynamic Model applied to a Real Case ” (M. Ehrhardt, M. Peco, A. Tarazona, R. Villanueva, J. Villanueva-Oller) en el en el Mathematical Modeling in Engineering & Social Sciences, ISBN 978-1-63117-339-4, pp. 169-176 (año 2014)

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20th febrero 2014

RSV Modeling Using Genetic Algorithms in a Distributed Computing Environment Based on Cloud File Sharing

Publicado el artículo “RSV Modeling Using Genetic Algorithms in a Distributed Computing Environment Based on Cloud File Sharing” (J. Gabriel Garc?a Caro, Javier Villanueva-Oller, J. Ignacio Hidalgo) en el en el Mathematical Modeling in Engineering & Social Sciences, ISBN 978-1-63117-339-4, pp. 227-240 (año 2014)

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20th diciembre 2010

Superordenadores virtuales y computación distribuida con BOINC

Publicado el capítulo de libro “Superordenadores virtuales y computación distribuida con BOINC” (D. Martín, J. Villanueva-Oller, M. Alberquilla, I. Contreras, I. Hidalgo) en el Anales de Ingeniería Técnica Informática de Sistemas nº 3, ISBN 978-84-937288-9-2, pp. 1-30 (año 2010). Ed. Felipe II Libros.

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20th diciembre 2010

Seasonal Respiratory Syncytial Virus Epidemic in a Random Social Network

Publicado el artículo “Seasonal Respiratory Syncytial Virus Epidemic in a Random Social Network” (J. Díez-Domingo, J. Villanueva-Oller, L. Acevo, R.J. Villanueva, J.A. Moraño) en el Modelling for addictive behaviour, medicine and engineering 2010, ISBN 978-84-693-9537-0, pp. 1-4

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10th diciembre 2009

Stochastic network modelling of the pressure of extreme groups in a society

Publicado el capítulo de libro “Stochastic network modelling of the pressure of extreme groups in a society” (F.J. Santonja, A.C. Tarazona, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller), en el Modelling for Medicine, Business and Engineering 2009, ISBN 978-84-692-9972-2, pp. 222-233 (año 2009)

El comportamiento radical se produce por pequeños grupos, pero sus acciones tienen efecto en una gran cantidad de gente. Estos grupos desarrollan el miedo como estrategia para influir sobre las decisiones de toda la población a fin de conseguir sus objetivos políticos.

El entendimiento de la dinámica de transmisión de tal comportamiento radical aumenta el conocimiento sobre los mecanismos detrás de la evolución de normas y valores culturales, además de dotarnos de herramientas que nos permiten conocer su evolución a priori, pudiendo quizás evitar o limitar el logro de sus objetivos.

En este artículo proponemos un modelo matemático estocástico de redes para el estudio de la evolución ideológica de una sociedad en la que hay un grupo radical. El modelo se aplica a una situación real. Los parámetros del modelo se ajustan a valores reales y se hace un análisis de estabilidad usando intervalos de confianza a fin de averiguar qué efectos tiene sobre la ideología de la gente los cambios en los parámetros del modelo.

Palabras clave: Ideologías radicales, Modelado de redes estocásticas, Predicción a corto plazo, Intervalos de confianza

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