Viviana Alejandra Díaz

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Soy investigadora y docente universitaria en matemática aplicada, con formación doctoral en matemática y una maestría en ciencia de datos.
Trabajo en el diseño de redes neuronales para el aprendizaje automático de sistemas mecánicos, integrando estructura geométrica y principios variacionales de modelado matemático, de manera que la dinámica respete las leyes físicas.
Mi formación combina herramientas de matemática, física y ciencia de datos, incluyendo geometría diferencial, mecánica analítica, aprendizaje automático, redes neuronales, optimización y sistemas dinámicos.

Me interesa especialmente la posibilidad de que estas herramientas contribuyan a la modelización, simulación y comprensión de sistemas reales cuando los enfoques estándar no resultan suficientes, por lo que estoy abierta a explorar colaboraciones interdisciplinarias y proyectos de vinculación con áreas aplicadas.

Trabajo esencialmente en:

Modelado geométrico de sistemas mecánicos,
Sistemas con restricciones (holónomas, vakónomas y no holonómas),
Métodos variacionales y reducción,
Aprendizaje automático con estructura física (redes neuronales Lagrangianas y Hamiltonianas),
Integración de modelos físicos y datos.

Para más información sobre mis líneas de trabajo, podés ver la sección de investigación o de colaboraciones.

Si te interesa explorar posibles colaboraciones, podés escribirme para intercambiar ideas.

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