La ENOAN (Escuela Nacional de Optimización y Análisis Numérico) surgió en 1991 por iniciativa de profesores e investigadores interesados en Análisis Numérico y Optimización. Desde entonces, ha promovido estas áreas y, con el tiempo, se ha ampliado para incluir otras disciplinas relacionadas con las Matemáticas Aplicadas y la Computación Científica, especialmente tras la creación de la Sociedad Mexicana de Computación Científica y sus Aplicaciones (SMCCA) en 2013. Este evento ha favorecido la vinculación entre matemáticas aplicadas, ingeniería, industria y sectores productivos del país.
Aunque actualmente abarca una gama más amplia de temas matemáticos aplicados y computacionales, el nombre original de la escuela se conserva por razones históricas.
Por su parte, la EMMN ofrece cursos y conferencias centrados en la modelación matemática y simulación de riesgos y desastres naturales como inundaciones, terremotos y epidemias. Busca profundizar en la comprensión de fenómenos físicos, modelado avanzado y uso de supercómputo. Está dirigida a estudiantes de licenciatura y posgrado en ciencias exactas e ingenierías, así como a profesionales e investigadores del área.
La edición 2025 de la ENOAN y la EMMN se llevará a cabo en Guanajuato, Guanajuato, organizada por la SMCCA, el CIMAT y el Departamento de Ingeniería, Matemáticas y Computación de la Universidad de Guanajuato.
El evento incluirá cursos, conferencias, presentaciones de trabajos y sesiones especiales, con un formato híbrido.
Conferencias
Conferencia: Los poliedros tienen la solución óptima de las factorizaciones no negativas
Daniel Pimentel Alarcón
University of Wisconsin-Madison
Conferencia: Diego Bricio Hernández Castaños
Dra. Ursula Iturrarán Viveros
Facultad de Ciencias, UNAM
Conferencia: Humberto Madrid
Dr.rer.nat. Edgar O. Reséndiz Flores
División de Estudios de Posgrado e Investigación
Tecnológico Nacional de México/ IT Saltillo
Cursos
La importancia de la submodularidad en la optimización combinatoria.
Gilberto Calvillo Vives
Instituto de Matemáticas-UNAM, Unidad Cuernavaca
Introducción al Cómputo Científico con Python
Gerardo Tinoco Guerrero
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
CNNs: Cómo entrenar, ajustar y entender modelos para clasificación de imágenes.
José Alberto Guzmán Torres
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
Ecuaciones diferenciales y redes neuronales
Reymundo Itzá Balam y Miguel Angel Uh Zapata
CIMAT Unidad Mérida, Investigadores por México, SECIHTI
Introducción a las Redes Neuronales Artificiales y Aplicaciones con Modelos Preentrenados
Ángel Ramón Aranda Campos
CIMAT Unidad Mérida, Investigador por México - SECIHTI
Simetría y ortogonalidad: las descomposiciones QR y SVD
Lorenzo Héctor Juárez Valencia
Universidad Autónoma Metropolitana – Iztapalapa
Introducción a los algoritmos inteligentes: Metaheurísticas y Cómputo Paralelo
Luis Daniel Blanco Cocom
CIMAT Unidad Guanajuato, Investigador Posdoctoral por México - SECIHTI
Comité Organizador Local
Dr. Miguel Ángel Moreles Vázquez (CIMAT)
Dr. Salvador Botello Rionda (CIMAT)
Comité Organizador Nacional
Dr. Jonathan Montalvo Urquizo (ITESM)
Dr. Miguel Ángel Uh Zapata (CIMAT-Mérida)
Dra. Rina Betzabeth Ojeda Castañeda (UAdeC)
Dr. Jonás Velasco Álvarez (CIMAT-Aguascalientes)
Dr. Jorge López López (UJAT)
Dra. María del Pilar Alonso Reyes (UNAM)
Dr. Justino Alavez Ramírez, (UJAT)
Dr. Francisco Javier Domínguez Mota, (UMSNH)
Dr. Lorenzo Héctor Juárez Valencia, (UAM)
Dr. Gerardo Tinoco Guerrero, (UMSNH)
Dra. María Luisa Sandoval Solis, (UAM)
Contacto: eventos@cimat.mx, informes@smcca.org.mx
