Método de Reducción de Incertidumbre basado en HPC
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 limitac...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2009
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20899 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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