Rolando J. Biscay Lirio | CIMAT

                              Monday, October 23, 2017

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Rolando J. Biscay Lirio

Rolando José Biscay Lirio
Investigador Titular C; Nivel II en SNI.

 

Pagina Personal

Rolando J. Biscay Lirio obtuvo la Licenciatura en Matemática en 1981 y el Doctorado en Ciencias Matemáticas en 1995, ambos en la Universidad de La Habana. Desde el 2015 es investigador del CIMAT y miembro del Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel II dentro del Área de Física, Matemáticas y Ciencias de la Tierra.

Su experiencia docente incluye el haber impartido cursos en diversos temas de probabilidad y estadística en el Instituto Superior Técnico de Cienfuegos, el Centro de Neurociencias de Cuba, la Universidad de La Habana y la Universidad de Valparaíso, además del CIMAT.

Las áreas de investigación general de Rolando son la estadística en variados espacios muestrales, los métodos numéricos para sistemas estocásticos y las aplicaciones de la probabilidad y la estadística en las ciencias, especialmente en neurociencias. Actualmente se interesa principalmente en problemas concernientes al análisis de datos funcionales y a la integración numérica de ecuaciones diferenciales estocásticas conservando deseadas propiedades dinámicas y geométricas, así como sus aplicaciones al análisis de la conectividad funcional cerebral.

Rolando fue miembro electo del Tribunal Nacional Permanente de Matemática y Computación (adscrito a la Comisión Nacional de Grados Científicos del Ministerio de Educación Superior de Cuba), de la Sección de Ciencias Naturales y Exactas de la Academia de Ciencias de Cuba, y de los Consejos Científicos del Centro Nacional de Investigaciones Científicas, de la Facultad de Matemática y Computación de la Universidad de La Habana y del Instituto de Cibernética, Matemática y Física. Los reconocimientos que le han sido otorgados por su labor de investigación incluyen el Premio Pablo Miquel Merino de la Universidad de La Habana, el Diploma Carlos J. Finlay del Ministerio de Salud Pública, el Premio Giorgio Alberi de la TWAS, la Distinción Especial del Ministro de Educación Superior de Cuba y diversos premios anuales de la Academia de Ciencias de Cuba.

 

Publicaciones representativas:

  • Hernandez, N., Biscay, R. J., Villa-Vialaneix, N., and Talavera, I.. A non parametric approach for calibration with functional data. Statistica Sinica, 25 (4), 1547-1566, 2015.

  • Pascual-Marqui, R., Biscay, R. J., Bosch-Bayard, J., Lehmann, D., Kochi, K., Kinoshita, T., Yamad, N., and Sadato, N. Assessing direct paths of intracortical causal information flow of oscillatory activity with the isolated effective coherence (iCoh). Frontiers in Human Neuroscience, 8, 1-12, 2014.

  • Biscay, R. J., Lescornel, H., and J. M. Loubes. Adaptive covariance estimation with model selection. Mathematical Methods of Statistics 21 (4), 283-297, 2012.

  • Marroquin, J. L., Biscay, R. J., Ruiz-Correa; S., Alba, A., Ramirez, R., and Armony, J. L.. Morphology-Based Hypothesis Testing in Discrete Random Fields: a non-parametric method to address the multiple-comparison problem in neuroimaging. Neuroimage 59 (3), 3061-3074, 2012.

  • Bigot, J., Biscay, R. J., Loubes, J. M., and Muñiz-Alvarez, L. Group Lasso estimation of high-dimensional covariance matrices. Journal of Machine Learning Research 12, 3187-3225, 2011.

  • Carbonell, F. M. , Biscay, R. J., and Jimenez, J. C.. QR-based methods for computing Lyapunov Exponents of Stochastic Differential Equations. International Journal of Numerical Analysis and Modeling, Series B, 1 (2), 147–171, 2010.

  • de la Cruz, H. ,Biscay, R. J., Jiménez, J. C., Carbonell, F., and Ozaki, T.. High Order Local Linearization methods: an approach for constructing A-stable high order explicit schemes for stochastic differential equations with additive noise. BIT Numerical Mathematics, 50, 509–539, 2010.

  • Biscay, R. J., Lavielle, M., and Ludeña, C.. Estimation of nonparametric autoregressive time series models under dynamical constraints. Journal of Time Series Analysis 26 (3), 371-397, 2005.

  • Jiménez, J. C., and Biscay, R. J. Approximation of continuous time stochastic processes by the local linearization revisited. Stochastic Analysis and Applications, 20, 105-121, 2002.

  • Biscay, R. J., and Mora, C. M. Metric sample spaces of continuous geometric curves and estimation of their centroids. Mathematische Nachrichten 229 (1), 15-49, 2001.

  • Valdés, P. A., Jiménez, J. C., Riera, J., Biscay, R. J., and Ozaki, T. Nonlinear EEG analysis based on a neural mass model. Biological Cybernetics, 81 (5-6), 415-424, 1999.

  • Biscay, R. J., Jiménez, J. C., Riera, J., and Valdés, P. Local linearization method for the numerical solution of stochastic differential equations. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 48 (4), 631-644, 1996.

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