Abstract-In this paper, we study the result of applying a lowpass variant filtering using scaling-rotating kernels to both the spatial and spatial-frequency representations of a two-dimensional (2-D) signal (image). It is shown that if we apply this transformation to a Fourier pair, the two resulting signals can also form a Fourier pair when the filters used in each domain maintain a dual relationship. For a large class of "self-dual" filters, a perfect symmetry exists, so that the lowpass scaling-rotating variant filtering (SRVF) is the same in both domains, thus commuting with the Fourier transform operator. The lowpass SRVF of an image is often referred to as a "foveated" image, whereas its Fourier pair (the lowpass SRVF of its spectrum) can be realized as a local spectrum estimation around the point of attention. This lowpass SRVF is equivalent to a log-polar warping of the image representation followed by a lowpass invariant filtering and the corresponding inverse warping. The use of the log-polar warped representation allows us to extend the one-dimensional (1-D) scale transform to higher dimensions, in particular to images, for which we have defined a scale-rotation invariant representation. We also present an efficient implementation using steerable filters to compute both the foveated image and the local spectrum.

ResumenEn este trabajo se utiliza un modelo epidemiológico básico para determinar la evolución del COVID-19 en cada una de las regiones del Perú. Para determinar los parámetros del modelo que caracteriza una determinada epidemia, se utiliza los reportes de las personas infectadas, fallecidas y recuperadas proporcionados por las Gerencias Regionales de Salud del Perú. Como resultado, se obtiene la configuración de los infectados, susceptibles y removidos que concuerda con la bibliografía existente, así también se obtiene un intervalo de tiempo en que hay un considerable número de infectados, el máximo de infectados y la fecha en que ocurre.

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Resumen. En el presente artículo, resolvemos numéricamente una ecuación diferencial ordinaria elíptica con condiciones de frontera tipo Dirichlet. El tratamiento numérico se realiza usando el clásico método de Galerkin y un tipo especial de bases wavelets; estas son wavelets B-splines cardinales. Los resultados de la experimentación numérica realizada muestran que, aún considerando coeficientes, y función en el segundo miembro, de la ecuación diferencial, como funciones discontinuas con salto finito grande, el sistema que se genera es estable si se aplica precondicionamiento y la solución numérica es suficientemente exacta para bajos niveles de aproximación.