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- Escuela de Ciencias, Ingeniería y Diseño - Valencia
Profesor adjunto
M. Nuria de las Heras Santos
- Ciencias
- Ingeniería
Profesora universitaria en la Universidad Europea de Valencia y doctoranda en la UCH-CEU. Graduada en Física por la UNED y Máster Universitario en Formación del Profesorado por la UCH-CEU, desarrolla su actividad académica e investigadora en el ámbito de las Ciencias y la Tecnología.
Su trayectoria combina la docencia universitaria con más de veinte años de experiencia profesional en tecnologías de datos, programación, bases de datos y entornos Big Data.
En el ámbito investigador, cursa el Programa de Doctorado en Ingeniería y Desarrollo Tecnológico en Aplicaciones Industriales, Biomédicas y Computacionales, dentro de la línea de Métodos Computacionales en Ciencias Tecnológicas. Desarrolla su tesis doctoral "Generalizaciones del análisis de coordenadas principales (PCoA) como herramienta de reducción dimensional. Aplicaciones al estudio de la microbiota humana", centrada en la investigación matemática en métodos avanzados de análisis de datos y reducción dimensional.
Formación académica
Máster Universitario en Formación del Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanzas de Idiomas
- Universidad Cardenal Herrera - CEU (Valencia)
- 2023 - 2024
Grado en Física
- UNED (Madrid)
- 2019 - 2022
Experiencia profesional
Titulaciones
Publicaciones
Universal optimality of the double-centred matrix under unitarily invariant norms for dissimilarity data
Introducción de una nueva caracterización variacional de la matriz doblemente centrada, demostrando que es el único minimizador de la norma de Frobenius y un minimizador de toda norma unitariamente invariante dentro de una familia afín de matrices compatibles con una matriz de disimilitudes. Este resultado es independiente de la realizabilidad euclídea de los datos y unifica, por primera vez, la optimización simultánea de todas estas normas en forma de un nuevo Teorema.
Proyectos de investigación
Física Interdisciplinar y Matemática Avanzada
Esta línea actúa como eje transversal que proporciona el sustrato matemático necesario para las otras dos líneas de investigación. En ella se desarrollan investigaciones en métodos avanzados de análisis de datos y reducción dimensional. Este desarrollo metodológico abrirá, entre otras, vías para investigaciones subsiguientes en modelización de sistemas biológicos complejos.
Métodos computacionales para la modelización de procesos físicos
La investigación en métodos computacionales es un campo emergente y transversal que integra disciplinas como la Matemática Computacional, la Física Computacional, la Biología Cuantitativa y la Mecánica Computacional. Su objetivo es desarrollar algoritmos, estructuras y métodos que permitan comprender y simular la realidad física. La conexión entre la computación científica y otras áreas del conocimiento constituye el eje central de esta línea de investigación.