Algoritmo paralelo para el cálculo de matrices de probabilidades de transición: aplicación a la modelación de yacimientos lateríticos mediante cadenas de Markov

摘要

En el presente trabajo se propone un algoritmo paralelo para la obtención de matrices de probabilidades de transición. El algoritmo propuesto es aplicado a la modelación de yacimientos lateríticos a partir de un modelo matemático 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 análisis teórico del algoritmo y se implementa en dos variantes: usando MPI para su ejecución sobre un cluster Beowulf y a partir de un sistema distribuido para su ejecución en una red local de estaciones de trabajo heterogéneas. Los resultados teóricos y prácticos obtenidos demostraron que el algoritmo es escalable y óptimo en cuanto a Ganancia de Velocidad y Eficiencia. Se propone además, una representación matricial adecuada para el almacenamiento de hipercubos dispersos que persigue un ahorro significativo de memoria con el menor comprometimiento posible de tiempo durante la ejecución del algoritmo.