El Centro de Modelamiento Matemático (CMM) es un centro científico líder para la investigación y las aplicaciones de las matemáticas. Su misión es crear nuevas matemáticas y usarlas para resolver problemas que surjan de otras ciencias, el sector productivo y las políticas públicas, así como mejorar la enseñanza de las matemáticas a todos los niveles. Desde su creación en el año 2000 es una unidad internacional del Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) y ha contado con el apoyo de la Agencia Nacional para la Investigación y Desarrollo (ANID) en Chile (previamente CONICYT).

Últimas noticias
Comenzó versión 2026 de Campeonato Escolar de Matemáticas
CMMEdu participó en la Red de Matemáticas 2026 del SLEP Santa Corina dando inicio a una nueva implementación del Programa Suma y Sigue
Universidad de Chile y Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco oficializan colaboración para fortalecer la formación docente en matemáticas
El acuerdo, impulsado en el marco de la Cátedra UNESCO CMMEdu, busca promover la cooperación académica entre Chile y Argentina, impulsando la investigación conjunta, el intercambio académico y el fortalecimiento de la formación docente en matemáticas.
Agenda
CMM abierto para todas: Conmemorará el Día Internacional de la Mujer Matemática
Optimization and Equilibrium Seminar: Quasinormality and pseudonormality for nonlinear semidefinite programmin
Iniciativas
Eventos
Durante todo el año el CMM mantiene un constante actividad académica y formativa
Investigación aplicada
El CMM ha consolidado en la última década investigación y colaboraciones que orientan su trabajo en cambio climático y adaptación.
Modelamiento y análisis avanzado para transformar datos en conocimiento con impacto científico e industrial.
Soluciones matemáticas y digitales para transformar la gestión sanitaria y potenciar la innovación en salud pública.
Innovación basada en modelamiento y ciencia de datos para responder a los nuevos desafíos productivos y ambientales de la minería.
Modelamiento y análisis avanzado para transformar datos en conocimiento con impacto científico e industrial.
Optimización avanzada para diseñar redes energéticas y de recursos más eficientes, sostenibles y orientadas al impacto público.
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