Algoritmo Paralelo Para El Cálculo De Matrices De Probabilidades De Transición: Aplicación a La Modelación De Yacimientos Lateríticos Mediante Cadenas De Markov

En el presente trabajo se propone un algoritmo paralelo para la obtencion de matrices de probabilidades de transicion. El algoritmo propuesto es aplicado a la modelacion de yacimientos lateriticos a partir de un modelo matematico basado en cadenas de Markov. El modelo genera un hipercubo de probabilidades condicionales, cuya cantidad de dimensiones queda fijada por la cantidad de variables que intervienen en el modelado. Se realiza un analisis teorico del algoritmo y se implementa en dos variantes: usando MPI para su ejecucion sobre un cluster Beowulf y a partir de un sistema distribuido para su ejecucion en una red local de estaciones de trabajo heterogeneas. Los resultados teoricos y practicos obtenidos demostraron que el algoritmo es escalable y optimo en cuanto a Ganancia de Velocidad y Eficiencia. Se propone ademas, una representacion matricial adecuada para el almacenamiento de hipercubos dispersos que persigue un ahorro significativo de memoria con el menor comprometimiento posible de tiempo durante la ejecucion del algoritmo.