Método de Reducción de Incertidumbre basado en HPC
- Autores
- BIanchini, Germán; Cortés, Ana; Margalef, Tomás; Luque Fadón, Emilio
- Año de publicación
- 2009
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La problemática existente a raíz de la falta de exactitud que se encuentra en los parámetros de entrada en cualquier modelo científi co o físico, puede producir graves consecuencias en la salida del mismo si éste se trata de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal motivo, resulta de gran interés el desarrollo de métodos informáticos que se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de dichos valores de entrada para lograr así una predicción lo más confi able posible por parte del modelo en cuestión. En el presente trabajo se presenta un método basado en High Performance Computing en combinación con Cálculo Estadístico, el cual se ha evaluado y veri cado en casos reales aplicándolo a un modelo de comportamiento de incendios forestales.
Presentado en el IX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Input/output
Uncertainty, ``fuzzy,'' and probabilistic reasoning
Statistical methods - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20899
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Método de Reducción de Incertidumbre basado en HPCBIanchini, GermánCortés, AnaMargalef, TomásLuque Fadón, EmilioCiencias InformáticasInput/outputUncertainty, ``fuzzy,'' and probabilistic reasoningStatistical methodsLa problemática existente a raíz de la falta de exactitud que se encuentra en los parámetros de entrada en cualquier modelo científi co o físico, puede producir graves consecuencias en la salida del mismo si éste se trata de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal motivo, resulta de gran interés el desarrollo de métodos informáticos que se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de dichos valores de entrada para lograr así una predicción lo más confi able posible por parte del modelo en cuestión. En el presente trabajo se presenta un método basado en High Performance Computing en combinación con Cálculo Estadístico, el cual se ha evaluado y veri cado en casos reales aplicándolo a un modelo de comportamiento de incendios forestales.Presentado en el IX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2009-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf191-200http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20899spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-29T15:00:09Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20899Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-29 15:00:10.221SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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La problemática existente a raíz de la falta de exactitud que se encuentra en los parámetros de entrada en cualquier modelo científi co o físico, puede producir graves consecuencias en la salida del mismo si éste se trata de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal motivo, resulta de gran interés el desarrollo de métodos informáticos que se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de dichos valores de entrada para lograr así una predicción lo más confi able posible por parte del modelo en cuestión. En el presente trabajo se presenta un método basado en High Performance Computing en combinación con Cálculo Estadístico, el cual se ha evaluado y veri cado en casos reales aplicándolo a un modelo de comportamiento de incendios forestales. |
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