Administrador de proyectos de grid computing que hacen uso de la capacidad de cómputo ociosa de laboratorios informáticos

El proceso de aprendizaje, previo al análisis y construcción de la solución propuesta, de las tecnologías investigadas, y aún más, de la tecnología utilizada, fue fundamental en todo el resto del proceso de desarrollo del proyecto. Se muestra el caso de aplicación, basado en la validación de modelos...

Descripción completa

Autor Principal: Iberico Hidalgo, Martín Alberto
Formato: Tesis de Licenciatura
Idioma: Español
Publicado: Pontificia Universidad Católica del Perú 2011
Materias:
Acceso en línea: http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/330
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Sumario: El proceso de aprendizaje, previo al análisis y construcción de la solución propuesta, de las tecnologías investigadas, y aún más, de la tecnología utilizada, fue fundamental en todo el resto del proceso de desarrollo del proyecto. Se muestra el caso de aplicación, basado en la validación de modelos estadísticos de inferencia bayesiana utilizando simulaciones intensivas. Estas simulaciones necesitan una gran capacidad de procesamiento, debido a que utiliza complejas estructuras matemáticas, así como procesos matemáticos muy largos, como generación de datos de entrada, y procesos de simulación iterativos. La cantidad de iteraciones tiende a ser muy grande, con lo que la precisión de toda la simulación es mucho mayor.