dc.creatorIberico Hidalgo, Martín Alberto
dc.date2011-05-09T07:29:33Z
dc.date2011-05-09T07:29:33Z
dc.date2009
dc.date2011-05-09
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12404/330
dc.descriptionEl 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.publisherPE
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.subjectComputación en malla
dc.subjectProgramas para computadoras--Desarrollo
dc.subjecthttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
dc.titleAdministrador de proyectos de grid computing que hacen uso de la capacidad de cómputo ociosa de laboratorios informáticos
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


Este ítem pertenece a la siguiente institución