CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Argentina
Professor Adjunto do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Pernambuco - UFPE e membro do Conselho da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional - SBMAC (quadriênio 2024-2027). Atua como Coordenador do Programa de Pós-graduação em Estatística - PPGE da UFPE e como Coordenador da Divisão Regional 3 (Rio Grande do Norte, Paraíba, Pernambuco) da SBMAC. Também atua como editor associado da revista Pesquisa Operacional para o Desenvolvimento, da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional - SOBRAPO, e como editor acadêmico da revista PLOS ONE. Possui livre-docência em Probabilidade e Matemática Discreta pelo ICMC-USP (2019); doutorado e mestrado em Estatística pelo IME-USP (2010 e 2007, resp.) e graduação em Matemática pela Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco" de Argentina (2004). Presidente da SBMAC por dois mandatos (Biênios 2020-2021 e 2022-2023), também esteve como Primeiro Secretário da mesma sociedade durante o Biênio 2018-2019. De 2012 a 2019 esteve vinculado como Professor Doutor no Departamento de Matemática Aplicada e Estatística do ICMC-USP. Realizou estágios de pesquisa no Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires da Université Paris Diderot (2015-2016) e na Universidade Estadual de Campinas (2010-2011). Coordenou projetos financiados pela FACEPE, pela FAPESP, pelo CNPq e pela CAPES. Coordenou a Comissão Local do XLIII CNMAC (2024, Porto de Galinhas, PE) da SBMAC, a Comissão Nacional do XXXIX CNMAC (2019, Uberlândia, MG) e outros 15 eventos científicos incluindo Programas de Verão no ICMC/USP e UFSCar e Ciclos de Seminários no ICMC/USP e na UFPE. Participou da organização de outros 15 eventos, foi co-idealizador do Workshop on Applied Statistics and Stochastic Processes (WASSP) vinculado ao Programa de Pós-graduação em Estatística da UFPE e do Workshop on Probabilistic and Statistical Methods vinculado ao Programa Interinstitucional de Pós-graduação em Estatística USP/UFSCar - PIPGEs de São Carlos, SP. Tem experiência nas áreas de Probabilidade e Matemática Aplicada, com ênfase em processos estocásticos especiais em grafos e aplicações, atuando principalmente em rumores estocásticos, sistemas de partículas interagentes, percolação, grafos aleatórios, processos de ramificação, modelagem estocástica de sistemas complexos e álgebras de evolução. (Fonte: Currículo Lattes)
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O 7th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, será realizado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), localizado na cidade de São Carlos/SP, de 13 a 15 de fevereiro de 2019. O \emph{Workshop} será organizado em torno de módulos temáticos da área de Probabilidade e Estatística. Cada módulo será composto por palestras proferida…
O evento será realizado em duas semanas com as seguintes atividades: 4 cursos sobre temais atuais de pesquisa (2 por semana); 11 palestras ministradas por pesquisadores experientes (incluindo 4 do exterior); duas sessões de pôsteres e sessões de comunicações orais. (AU)
O 6th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, será realizado no Departamento de Estatística da Universidade Federal de São Carlos (DEs-UFSCar), localizado na cidade de São Carlos/SP, de 05a 07 de fevereiro de 2018. O Workshop será organizado em torno de módulos temáticos da área de Probabilidade e Estatística. Cada módulo será composto por palestras proferidas por especialistas…
O processo de ramificação, ou processo de Galton-Watson, é um tipo especial de processo estocástico com muita aplicação em áreas como a biologia, física, computação, entre outras. No presente projeto serão estudados os conceitos básicos relacionados com esta teoria e será realizado um estudo completo sobre os resultados de sobrevivência e extinção de uma de suas variantes: o processo de r…
Nesse projeto pretendemos estudar como resultados básicos sobre a probabilidade de sobrevivência de processos de ramificação podem ser aplicados para obter resultados sobre a emergência de uma componente gigante no grafo aleatório de Erdös-Rényi G(n,p), tomando como referência um trabalho recente de Bollobás e Riordan (2012). O modelo G(n,p) é o grafo aleatório de n vértices, no qual cada…
O presente projeto visa propor e estudar modelos estocásticos para descrever a difusão de informação em grafos. Serão considerados modelos de sistemas de partículas, propostos recentemente na literatura, na rede hipercúbica $d$-dimensional. Serão estudados problemas em aberto referentes a esses modelos e suas variantes em árvores infinitas e redes de tipo mundo pequeno, entre outros grafo…
Pretende-se estudar processos estocásticos especiais definidos em grafos. Os processos considerados estão inspirados em problemas biológicos ou resultam como extensão natural de modelos bem conhecidos da literatura. As atividades de pesquisa se concentrarão na análise do comportamento assintótico de tais processos. (AU)