Jorge Garza Vargas, invitado de Gerónimo Uribe, del 28 de junio al 10 de julio de 2026

Jorge Garza Vargas de la Universidad de Princeton, Nueva Jersey, Estados Unidos. Invitado del Dr. Gerónimo Uribe Bravo para impartir el curso “Strong Convergence of Random Matrices” en la XI School of Probability and Stochastic Processes (Instituto de Matemáticas, Ciudad de México) y asistir al II French-Mexican Workshop in Probability (CIMAT, Guanajuato). Duración 13 días, del 28/06/2026 al 10/07/2026.

Jorge Garza Vargas es /Assistant Professor/ en el Department of Mathematics de Princeton University. Obtuvo su doctorado en la University of California, Berkeley, bajo la dirección conjunta de Nikhil Srivastava y Dan-Virgil Voiculescu, y posteriormente realizó una estancia postdoctoral en el Department of Computing and Mathematical Sciences de Caltech bajo la supervisión de Joel Tropp. Sus intereses de investigación se sitúan en la intersección de la combinatoria, el análisis funcional y la probabilidad. Su trabajo se ha centrado en la probabilidad libre finita —teoría iniciada por Marcus, Spielman y Srivastava a raíz de la solución del problema de Kadison-Singer—, en el comportamiento asintótico de polinomios y matrices aleatorias, y en sus conexiones con el álgebra de operadores y las gráficas aleatorias. Entre sus contribuciones recientes destaca un enfoque nuevo al teorema de Friedman sobre convergencia fuerte de matrices aleatorias, que ha permitido extender este tipo de resultados a familias mucho más generales.

- Información proporcionada por el anfitrión -