Resolución de Matemática Científica con Algoritmos Paralelizados - Llanos Soto, Renato;Erices Peña, Esteban
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Cada día existen problemas de gran dificultad y que necesitan mayor poder de procesamiento para su resolución. La computación de alto desempeño tiene la necesidad de determinar óptimos globales que se presentan en disciplinas que modelan sistemas del mundo real como son: química molecular, astrofísica, biología genética, predicción del tiempo, computación gráfica, sistemas financieros, medicina, física, tecnología. Los problemas en donde se aplica la optimización global en general no pueden ser resueltos aplicando métodos de optimización local. Bajo este contexto los autores desarrollaron…mehr

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Produktbeschreibung
Cada día existen problemas de gran dificultad y que necesitan mayor poder de procesamiento para su resolución. La computación de alto desempeño tiene la necesidad de determinar óptimos globales que se presentan en disciplinas que modelan sistemas del mundo real como son: química molecular, astrofísica, biología genética, predicción del tiempo, computación gráfica, sistemas financieros, medicina, física, tecnología. Los problemas en donde se aplica la optimización global en general no pueden ser resueltos aplicando métodos de optimización local. Bajo este contexto los autores desarrollaron cuatro algoritmos diferentes para localizar los máximos y mínimos posibles, utilizando problemas matemáticos conocidos de alta complejidad como base para testear los algoritmos sobre un cluster beowulf de alto desempeño logrando importantes avances en el área de la optimización global.
Autorenporträt
Fundador y Gerente General de Cluster Solutions Limitada y Esteban Erices Peña, Ingeniero de Software para Parse Software, ambos Ingenieros Civiles Informáticos de la prestigiosa Universidad del Bio-Bío. Se inclinaron por el área de Ingeniería de Software y Aritmética de Intervalos en donde desarrollaron esta completa investigación científica.