Modelización y Balanceo de la Carga Computacional en la Simulación Paralela de la Dispersión Atmosférica de Contaminantes

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Modelización y Balanceo de la Carga Computacional en la Simulación Paralela de la Dispersión Atmosférica de Contaminantes"

Transcripción

1 Modelización y Balanceo de la Carga Computacional en la Simulación Paralela de la Dispersión Atmosférica de Contaminantes Diego R. Martínez diegorm@dec.usc.es Dpto. Electrónica y Computación Universidad de Santiago de Compostela Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez,

2 Modelización y Balanceo de la Carga Computacional en la Simulación Paralela de la Dispersión Atmosférica de Contaminantes Introducción Modelización del comportamiento computacional Balanceo de la carga computacional El modelo de calidad del aire STEM-II Modelización y balanceo en STEM-II Conclusiones Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez,

3 Introducción (I) Los entornos Grid se están convirtiendo en una alternativa a los supercomputadores en aplicaciones paralelas de cálculo intensivo Servidores, sistemas de almacenamiento y redes distribuidos geográficamente forman un supercomputador virtual En un entorno heterogéneo es fundamental distribuir de forma óptima la carga computacional de la aplicación entre los recursos computacionales utilizados Evitar que la latencia de las comunicaciones degrade el comportamiento de la aplicación Tener en cuenta el distinto poder computacional de los procesadores utilizados Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 3

4 Introducción (II) STEM-II Simula el comportamiento del transporte y la química de diferentes contaminantes en la atmósfera Aplicación paralela muy costosa computacionalmente Los datos de entrada (meteorología) influyen directamente en el rendimiento de la aplicación Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 4

5 Introducción (III) Obtener una distribución balanceada de la carga en base a un modelo computacional para aplicaciones: que representen el espacio de simulación mediante una malla en las cuales los datos de entrada influyen en el rendimiento APPLICATION ANALYSIS SET OF DIFFERENT INPUT DATA AUTOMATIC EXECUTION computational model LOAD BALANCING STRATEGY Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 5

6 Introducción (IV) Porqué utilizar un modelo computacional? Permite un balanceo de la carga muy preciso En entornos Grid esta información puede ser reutilizada Planificador de recursos Herramientas de predicción de rendimiento (PPC) Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 6

7 Modelización del comportamiento computacional (I) Definir un modelo que establezca una relación entre los valores de los datos de entrada y la distribución de la carga computacional en el espacio de simulación Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

8 Modelización del comportamiento computacional (II) Analizar el código de la aplicación Obtener el conjunto de parámetros P i que controlan el flujo de ejecución de cada nodo de la malla de simulación No existe un procedimiento genérico Generalmente, estos P i son variables que controlan los bucles y bifurcaciones más relevantes Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 8

9 Modelización del comportamiento computacional (III) Definir un mecanismo que calcule los valores de los parámetros P i antes de ejecutar la aplicación El comportamiento de cada nodo de la malla de simulación es conocido antes de ejecutar la aplicación Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 9

10 Modelización del comportamiento computacional (IV) Obtener la relación entre cada combinación de parámetros P i y el coste computacional asociado, para cada nodo de la malla de simulación Utilizando un amplio espectro de valores de los datos de entrada Midiendo el coste computacional y la combinación de P i asociados a cada nodo de la malla Esta medidas se pueden automatizar Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 0

11 Modelización del comportamiento computacional (V) Obtenemos una aproximación de la distribución la carga computacional en el espacio de simulación Antes de ejecutar la aplicación A partir de los valores de los datos de entrada Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez,

12 Balanceo de la carga computacional (I) Una vez conocido el coste computacional asociado a cada nodo de la malla de simulación: Sistemas homogéneos Reparto equitativo del coste computacional total entre los procesadores Sistemas heterogéneos Tener en cuenta el diferente poder computacional de los procesadores Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez,

13 Balanceo de la carga computacional (II) Estrategia propuesta: Distribuir una malla de simulación N-dimensional entre una red de procesadores N-dimensional Procedimiento recursivo: dimensión a dimensión los bloques creados se consideran independientes en la siguiente iteración Adaptable a sistemas heterogéneos Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 3

14 Balanceo de la carga computacional (III) Ejemplo: distribución de una malla 8x8 nodos para 3 filas y 4 columnas de procesadores con el mismo poder computacional x x Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 4

15 Balanceo de la carga computacional (III) Ejemplo: distribución de una malla 8x8 nodos para 3 filas y 4 columnas de procesadores con el mismo poder computacional x x Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 4

16 Balanceo de la carga computacional (III) Ejemplo: distribución de una malla 8x8 nodos para 3 filas y 4 columnas de procesadores con el mismo poder computacional x x Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 4

17 Balanceo de la carga computacional (III) Ejemplo: distribución de una malla 8x8 nodos para 3 filas y 4 columnas de procesadores con el mismo poder computacional P3 P33 P3 6 5 P P P P4 x P 3 6P4 P 3 P3 P4 4 3 x Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 4

18 El modelo de calidad del aire STEM-II (I) Modelo Euleriano de calidad del aire que simula el transporte, las transformaciones químicas, las emisiones y los procesos de deposición de diferentes contaminantes El modelo matemático se describe mediante ecuaciones diferenciales parciales tridimensionales dependientes del tiempo STEM-II resuelve el sistema mediante un método de diferencias finitas, que implica la definición de una malla tridimensional las variables del modelo se calculan en cada punto de la malla Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 5

19 El modelo de calidad del aire STEM-II (II) Se ha adecuado el simulador STEM-II al entorno de la central térmica de As Pontes El espacio de simulación es de un cuadrado de 6x6 km centrado en la central térmica Versión paralela de STEM-II paralelización de las dimensiones horizontales X e Y Necesita como entrada la meteorología, el inventario de emisiones y la topografía. Proporciona como resultados las concentraciones de las especies químicas Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 6

20 El modelo de calidad del aire STEM-II (III) Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

21 El modelo de calidad del aire STEM-II (III) Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

22 El modelo de calidad del aire STEM-II (III) Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

23 El modelo de calidad del aire STEM-II (III) Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

24 El modelo de calidad del aire STEM-II (III) Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

25 El modelo de calidad del aire STEM-II (III) Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

26 El modelo de calidad del aire STEM-II (III) Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

27 Modelización y balanceo en STEM-II (I) Análisis de STEM-II La rutina rxn es la más costosa computacionalmente Realiza las transformaciones químicas del modelo Se ejecuta al menos una vez en cada punto de la malla Flujo de ejecución complejo El comportamiento depende fuertemente de los datos meteorológicos de entrada rxn loop_z Situaciones atmosféricas con una... gran concentración de agua tienen un mayor coste end computacional Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 8

28 Modelización y balanceo en STEM-II (II) Los parámetros P i se identifican con las variables que controlan los principales bucles y bifurcaciones Dependen únicamente de los valores meteorológicos de entrada Podemos predecir el comportamiento del flujo de ejecución principal de rxn: una vez conocida la meteorología del instante simulado antes de ejecutar la aplicación Emular la ejecución de STEM-II: coste computacional despreciable Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 9

29 Modelización y balanceo en STEM-II (III) Conocer la influencia de cada combinación de P i en el coste computacional de rxn Ejecutar STEM-II con muchas situaciones meteorológicas que cubran el espectro de las posibles situaciones reales Obtener el número de FLOPs asociados a cada combinación P i Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 0

30 Modelización y balanceo en STEM-II (IV) Son necesarios 4 parámetros, Q i, para caracterizar el comportamiento del flujo de ejecución principal de rxn los parámetros Q i son combinación lineal de los parámetros P i El numero de FLOPs de cada ejecución del lazo externo (dimensión Z) de rxn se obtiene a partir de Q i : if (Q 0 == 0) F k = 775 else if (Q == 0 && Q == 0) F k = 0337 else if (Q == 0 && Q == ) F k = 500 Q if (Q == && Q == 0) F k = 440 Q if (Q == && Q == ) F k = 450 Q Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez,

31 Modelización y balanceo en STEM-II (V) Podemos obtener "mapas"que nos indican como está distribuida la carga computacional a lo largo del espacio de simulación FLOPs e+09 e+09 e+08 e+07 e e+08 e+07 e Coord. X Coord. Y Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez,

32 Modelización y balanceo en STEM-II (VI) Utilizando la estrategia de balanceo propuesta se midieron tiempos de ejecución de STEM-II distinto número de procesadores distintas situaciones meteorológicas sólo se ha tenido en cuenta el balanceo en la dimensión espacial Y Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 3

33 Modelización y balanceo en STEM-II (VII) Situación meteorológica baja concentración de agua distribuida homogéneamente Coordenada espacial Y FLOPs e+09 e+08 e+07 e Tiempo de execución (s) Balanceo semi estático Distribución por bloques Coordenada espacial X Procesadores Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 4

34 Modelización y balanceo en STEM-II (VIII) Situación meteorológica alta concentración de agua distribuida inhomogéneamente 40 0 Balanceo semi estático Distribución por bloques Coordenada espacial Y FLOPs e+09 e+08 e+07 e Tiempo de execución (s) Coordenada espacial X Procesadores Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 5

35 Conclusiones Desarrollo de una metodología para mejorar el balanceo de la carga en aplicaciones paralelas computacionalmente intensas basada en: un modelo que relaciona el coste computacional y los valores de los datos de entrada a lo largo del espacio de simulación una estrategia de balanceo de la carga computacional basada en el modelo anterior Los resultados obtenidos con STEM-II muestran una importante mejora en el tiempo de ejecución, sobre todo en situaciones altamente desbalanceadas Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 6

36 Modelización y Balanceo de la Carga Computacional en la Simulación Paralela de la Dispersión Atmosférica de Contaminantes Diego R. Martínez diegorm@dec.usc.es Dpto. Electrónica y Computación Universidad de Santiago de Compostela Trabajo de Investigación Tutelado, Julio 005, Diego R. Martínez, 7

Unidad 1. Fundamentos en Gestión de Riesgos

Unidad 1. Fundamentos en Gestión de Riesgos 1.1 Gestión de Proyectos Unidad 1. Fundamentos en Gestión de Riesgos La gestión de proyectos es una disciplina con la cual se integran los procesos propios de la gerencia o administración de proyectos.

Más detalles

8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 8.1 Conclusiones En el proyecto de tesis Realización de software educativo para simular la dispersión de contaminantes atmosféricos se desarrolló un programa computacional

Más detalles

4. Programación Paralela

4. Programación Paralela 4. Programación Paralela La necesidad que surge para resolver problemas que requieren tiempo elevado de cómputo origina lo que hoy se conoce como computación paralela. Mediante el uso concurrente de varios

Más detalles

Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur. Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S.

Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur. Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S. 1 Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S. Las condiciones meteorológicas del tiempo representan el estado de la atmósfera

Más detalles

Dirección de Planificación Universitaria Dirección de Planificación Universitaria 0819-07289 Panamá, Rep. de Panamá 0819-07289 Panamá, Rep.

Dirección de Planificación Universitaria Dirección de Planificación Universitaria 0819-07289 Panamá, Rep. de Panamá 0819-07289 Panamá, Rep. Comparación de las tasas de aprobación, reprobación, abandono y costo estudiante de dos cohortes en carreras de Licenciatura en Ingeniería en la Universidad Tecnológica de Panamá Luzmelia Bernal Caballero

Más detalles

MARCO DE COOPERACIÓN CON LAS UNIDADES DE INFORMÁTICA DISTRIBUIDAS

MARCO DE COOPERACIÓN CON LAS UNIDADES DE INFORMÁTICA DISTRIBUIDAS MARCO DE COOPERACIÓN CON LAS UNIDADES DE INFORMÁTICA DISTRIBUIDAS Concepción Hortigüela Hortigüela Directora de la Oficina de Planificación Estratégica y Relaciones Oficina de Planificación Estratégica

Más detalles

"Diseño, construcción e implementación de modelos matemáticos para el control automatizado de inventarios

Diseño, construcción e implementación de modelos matemáticos para el control automatizado de inventarios "Diseño, construcción e implementación de modelos matemáticos para el control automatizado de inventarios Miguel Alfonso Flores Sánchez 1, Fernando Sandoya Sanchez 2 Resumen En el presente artículo se

Más detalles

PARTE III OBTENCIÓN DE MODELOS OBTENCIÓN DE MODELOS MODELADO E IDENTIFICACIÓN ASPECTOS A TENER EN CUENTA MODELADO IDENTIFICACIÓN OBTENCIÓN DE MODELOS

PARTE III OBTENCIÓN DE MODELOS OBTENCIÓN DE MODELOS MODELADO E IDENTIFICACIÓN ASPECTOS A TENER EN CUENTA MODELADO IDENTIFICACIÓN OBTENCIÓN DE MODELOS OBTENCIÓN DE MODELOS PARTE III OBTENCIÓN DE MODELOS 1. INFORMACIÓN SOBRE EL SISTEMA 1. EL PROPIO SISTEMA (OBSERVACIÓN, TEST) 2. CONOCIMIENTO TEÓRICO (LEYES DE LA NATURALEZA, EXPERTOS, LITERATURA, ETC.)

Más detalles

Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología. Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM

Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología. Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM Los criterios La información meteorológica y climática resulta esencial para la seguridad

Más detalles

Universidad acional Experimental Del Táchira Decanato de Docencia Departamento de Ingeniería en Informática

Universidad acional Experimental Del Táchira Decanato de Docencia Departamento de Ingeniería en Informática Universidad acional Experimental Del Táchira Decanato de Docencia Departamento de Ingeniería en Informática Metodología Evolutiva Incremental Mediante Prototipo y Técnicas Orientada a Objeto (MEI/P-OO)

Más detalles

La Planificación del Desarrollo basada en la Dinámica de Sistemas. René A. Hernández

La Planificación del Desarrollo basada en la Dinámica de Sistemas. René A. Hernández La Planificación del Desarrollo basada en la Dinámica de Sistemas René A. Hernández Contenidos Breve introducción a la Dinámica de Sistemas Características del modelo basado en dinámica de sistemas: Treshold

Más detalles

LA LOGÍSTICA COMO FUENTE DE VENTAJAS COMPETITIVAS

LA LOGÍSTICA COMO FUENTE DE VENTAJAS COMPETITIVAS LA LOGÍSTICA COMO FUENTE DE VENTAJAS COMPETITIVAS Los clientes compran un servicio basandose en el valor que reciben en comparacion con el coste en el que incurren. Por, lo tanto, el objetivo a largo plazo

Más detalles

MICRODES@: una herramienta software para el diseño automatizado de hornos industriales de microondas

MICRODES@: una herramienta software para el diseño automatizado de hornos industriales de microondas Universidad Politécnica de Cartagena E.T.S. de Ingeniería de Telecomunicación Espacio-Tele o n 0 1 (2010) Revista de la ETSIT-UPCT MICRODES@: una herramienta software para el diseño automatizado de hornos

Más detalles

El gasto total elegible de la BBPP, Centro de Supercomputación es de 3.172.033,11. La ayuda FEDER, es el 80%, 2.537.626,48

El gasto total elegible de la BBPP, Centro de Supercomputación es de 3.172.033,11. La ayuda FEDER, es el 80%, 2.537.626,48 Otra buena práctica de actuación cofinanciada es la presentada por la Dirección General de Telecomunicaciones de la Junta de Castilla y León consistente en las actuaciones realizadas en la Fundación Centro

Más detalles

Arquitectura: Clusters

Arquitectura: Clusters Universidad Simón Bolívar Arquitectura: Clusters Integrantes: - Aquilino Pinto - Alejandra Preciado Definición Conjuntos o conglomerados de computadoras construidos mediante la utilización de hardware

Más detalles

2. SISTEMAS LINEALES DE PRIMER ORDEN (I)

2. SISTEMAS LINEALES DE PRIMER ORDEN (I) 2. SISTEMAS LINEALES DE PRIMER ORDEN (I) 2.1 INTRODUCCIÓN DOMINIO TIEMPO Un sistema lineal de primer orden con una variable de entrada, " x ( ", y una variable salida, " y( " se modela matemáticamente

Más detalles

PREPARADO POR: FECHA DE EMISIÓN: 20-05-05 FECHA DE VALIDACIÓN: 20-05-05

PREPARADO POR: FECHA DE EMISIÓN: 20-05-05 FECHA DE VALIDACIÓN: 20-05-05 3. MONITORÍA Y EVALUACIÓN DE LA GESTIÓN SS-UPEG-3 PREPARADO POR: EQUIPO CONSULTOR FECHA DE EMISIÓN: 20-05-05 FECHA DE VALIDACIÓN: 20-05-05 VERSIÓN Nº: 1 Secretaría de Salud de Honduras - 2005 PÁGINA 2

Más detalles

Evaluación del rendimiento de procesadores Intel Nehalem. Modelos x7550, x5670 y x5570

Evaluación del rendimiento de procesadores Intel Nehalem. Modelos x7550, x5670 y x5570 Evaluación del rendimiento de procesadores Intel Nehalem. Modelos x7550, x5670 y x5570 Juan Carlos Fernández Rodríguez. Área de HPC. Centro Informático Científico de Andalucía (CICA) Junta de Andalucía

Más detalles

CURSO: APACHE SPARK CAPÍTULO 2: INTRODUCCIÓN A APACHE SPARK. www.formacionhadoop.com

CURSO: APACHE SPARK CAPÍTULO 2: INTRODUCCIÓN A APACHE SPARK. www.formacionhadoop.com CURSO: APACHE SPARK CAPÍTULO 2: INTRODUCCIÓN A APACHE SPARK www.formacionhadoop.com Índice 1 Qué es Big Data? 2 Problemas con los sistemas tradicionales 3 Qué es Spark? 3.1 Procesamiento de datos distribuido

Más detalles

CURSO DE LA TITULACIÓN IMPARTIDA EN EL CURSO ACADÉMICO QUE SE INDICA 1º 1º Y 2º

CURSO DE LA TITULACIÓN IMPARTIDA EN EL CURSO ACADÉMICO QUE SE INDICA 1º 1º Y 2º 10. CALENDARIO DE IMPLANTACIÓN DE TITULACIÓN CURSO DE LA TITULACIÓN IMPARTIDA EN EL CURSO ACADÉMICO QUE SE INDICA TITULACIÓN 2013/14 2014/15 MÁSTER UNIVERSITARIO EN MATEMÁTICA INDUSTRIAL 1º 1º Y 2º 10.1

Más detalles

Análisis y cuantificación del Riesgo

Análisis y cuantificación del Riesgo Análisis y cuantificación del Riesgo 1 Qué es el análisis del Riesgo? 2. Métodos M de Análisis de riesgos 3. Método M de Montecarlo 4. Modelo de Análisis de Riesgos 5. Qué pasos de deben seguir para el

Más detalles

4 Pruebas y análisis del software

4 Pruebas y análisis del software 4 Pruebas y análisis del software En este capítulo se presentan una serie de simulaciones donde se analiza el desempeño de ambos sistemas programados en cuanto a exactitud con otros softwares que se encuentran

Más detalles

EnergyPRO. Descripción General

EnergyPRO. Descripción General Roger de Llúria 29, 3r 2a 08009 Barcelona Tel.: (+34) 93 342 47 55 Fax: (+34) 93 342 47 56 www.aiguasol.coop EnergyPRO Descripción General EnergyPRO es un paquete de software de simulación muy avanzado

Más detalles

Modelo de aplicaciones CUDA

Modelo de aplicaciones CUDA Modelo de aplicaciones CUDA Utilización de GPGPUs: las placas gráficas se utilizan en el contexto de una CPU: host (CPU) + uno o varios device o GPUs Procesadores masivamente paralelos equipados con muchas

Más detalles

Describir una metodología sistemática de análisis de los procesos organizacionales y cómo estos pueden ser apoyados por las TI.

Describir una metodología sistemática de análisis de los procesos organizacionales y cómo estos pueden ser apoyados por las TI. Procesos de Negocio Objetivos Describir una metodología sistemática de análisis de los procesos organizacionales y cómo estos pueden ser apoyados por las TI. Identificar y analizar los procesos de negocios,

Más detalles

Intel Tera-Scale Computing Alumno: Roberto Rodriguez Alcala

Intel Tera-Scale Computing Alumno: Roberto Rodriguez Alcala Intel Tera-Scale Computing Alumno: Roberto Rodriguez Alcala 1. Introducción Los procesadores con dos núcleos existen actualmente, y los procesadores de cuatro están insertándose en el mercado lentamente,

Más detalles

Semana de dieta (X) 1 2 3 4 5 Peso en Kg (Y) 88.5 87 84 82.5 79

Semana de dieta (X) 1 2 3 4 5 Peso en Kg (Y) 88.5 87 84 82.5 79 . Una persona se somete a una dieta de adelgazamiento durante cinco semanas. A continuación se detalla su peso al término de cada una de esas semanas: Semana de dieta X) 2 3 4 Peso en Kg Y) 88. 87 84 82.

Más detalles

PROYECTO GESTIÓN POR PROCESOS: INFORME DE AUTOEVALUACIÓN MEDIANTE CUESTIONARIO

PROYECTO GESTIÓN POR PROCESOS: INFORME DE AUTOEVALUACIÓN MEDIANTE CUESTIONARIO PROYECTO GESTIÓN POR PROCESOS: INFORME DE AUTOEVALUACIÓN MEDIANTE CUESTIONARIO UNIDAD: TÉCNICOS DE LABORATORIOS DE DEPARTAMENTOS, CENTROS E INSTITUTOS DE INVESTIGACIÓN (UTLA). Fecha de realización: DICIEMBRE

Más detalles

GRUPOS DE INVESTIGACIÓN EN ARQUITECTURA DE COMPUTADORES GAC-USC y GAC-UDC

GRUPOS DE INVESTIGACIÓN EN ARQUITECTURA DE COMPUTADORES GAC-USC y GAC-UDC GRUPOS DE INVESTIGACIÓN EN ARQUITECTURA DE COMPUTADORES GAC-USC y GAC-UDC GAC-USC: Departamento de Electrónica y Computación http://www.ac.usc.es GAC-UDC: Departamento de Electrónica y Sistemas http://gac.des.udc.es

Más detalles

CLUSTER FING: PARALELISMO de MEMORIA DISTRIBUIDA

CLUSTER FING: PARALELISMO de MEMORIA DISTRIBUIDA CLUSTER FING: PARALELISMO de MEMORIA DISTRIBUIDA SERGIO NESMACHNOW Centro de Cálculo, Instituto de Computación FACULTAD DE INGENIERÍA, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA, URUGUAY CONTENIDO Introducción: arquitecturas

Más detalles

Modulo 5 Tema 4 EVALUACION DE LA CALIDAD DEL AIRE EN ESPAÑA CON MODELOS

Modulo 5 Tema 4 EVALUACION DE LA CALIDAD DEL AIRE EN ESPAÑA CON MODELOS Modulo 5 Tema 4 EVALUACION DE LA CALIDAD DEL AIRE EN ESPAÑA CON MODELOS Fernando Martín Llorente Doctor en Ciencias Físicas Jefe de la Unidad de Contaminación Atmosférica y Marta García Vivanco Doctor

Más detalles

ETAPA DE PREPROCESADO. Generación de geometría. Generación de malla ETAPA DE RESOLUCIÓN. Definición de modelos físicos

ETAPA DE PREPROCESADO. Generación de geometría. Generación de malla ETAPA DE RESOLUCIÓN. Definición de modelos físicos La simulación de flujos mediante técnicas computacionales se convertirá en un futuro cercano en una de las herramientas de diseño más valoradas por ingenieros y arquitectos dada su eficacia y versatilidad.

Más detalles

SISI / TS / AG / SR SIMULADOR DE SISTEMAS DE INVENTARIOS ESTOCASTICOS

SISI / TS / AG / SR SIMULADOR DE SISTEMAS DE INVENTARIOS ESTOCASTICOS 62 CAPITULO 3 SISI / TS / AG / SR SIMULADOR DE SISTEMAS DE INVENTARIOS ESTOCASTICOS En este capítulo se describe de manera general lo que es SISI / TS / AG / SR y se explica cada una de las opciones que

Más detalles

Conclusiones. Particionado Consciente de los Datos

Conclusiones. Particionado Consciente de los Datos Capítulo 6 Conclusiones Una de las principales conclusiones que se extraen de esta tesis es que para que un algoritmo de ordenación sea el más rápido para cualquier conjunto de datos a ordenar, debe ser

Más detalles

Capítulo 3 Marco Metodológico.

Capítulo 3 Marco Metodológico. Capítulo 3 Marco Metodológico. 3.0 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 3.1 FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS DE TRABAJO 3.1.1 Hipótesis General HG. La creación de un plan estratégico permite mejorar el uso de los servicios

Más detalles

TALLER BÁSICO DE EXPERIMENTOS CONTROLADOS ALEATORIOS

TALLER BÁSICO DE EXPERIMENTOS CONTROLADOS ALEATORIOS TALLER BÁSICO DE EXPERIMENTOS CONTROLADOS ALEATORIOS 1. INTRODUCCIÓN Y JUSTIFICACIÓN Este Taller Básico de Experimentos Controlados Aleatorios (ECA) está dirigido a profesionales de la salud interesados

Más detalles

SOLUCION DE MODELOS DE PROGRAMACION LINEAL EN UNA HOJA DE CALCULO. PROBLEMAS DE TRANSPORTE Y ASIGNACION.

SOLUCION DE MODELOS DE PROGRAMACION LINEAL EN UNA HOJA DE CALCULO. PROBLEMAS DE TRANSPORTE Y ASIGNACION. UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE LA PRODUCCIÓN INGENIERÍA INDUSTRIAL SOLUCION DE MODELOS DE PROGRAMACION LINEAL EN UNA HOJA DE CALCULO. PROBLEMAS DE

Más detalles

Introducción INTRODUCCIÓN

Introducción INTRODUCCIÓN Introducción INTRODUCCIÓN Las empresas de distintos sectores económicos han concebido la logística como un proceso estratégico para mantener su actividad y garantizar la eficiencia de las operaciones de

Más detalles

2. Redes de Medición de la Calidad del Aire

2. Redes de Medición de la Calidad del Aire 2. Redes de Medición de la Calidad del Aire Una red de medición de la calidad del aire es parte de un Sistema de Medición de Calidad del aire, SMCA. Es importante mencionar que un SMCA puede incluir una

Más detalles

Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos. - Sesión 9 -

Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos. - Sesión 9 - Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos - Sesión 9 - Juan Alfonso Lara Torralbo 1 Índice de contenidos Actividad. Qué es un modelo de Data Mining Qué es

Más detalles

Introducción al PSPICE

Introducción al PSPICE Pspice incluye varios programas, entre ellos está Schematics que es un programa de captura con una interfase directa a otros programas y opciones de Pspice. Con este programa se pueden realizar varias

Más detalles

CAPÍTULO 7 7. CONCLUSIONES

CAPÍTULO 7 7. CONCLUSIONES CAPÍTULO 7 7. CONCLUSIONES 7.1. INTRODUCCIÓN 7.2. CONCLUSIONES PARTICULARES 7.3. CONCLUSIONES GENERALES 7.4. APORTACIONES DEL TRABAJO DE TESIS 7.5. PROPUESTA DE TRABAJOS FUTUROS 197 CAPÍTULO 7 7. Conclusiones

Más detalles

Gerencia de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM). Lic. Patricia Palacios Zuleta

Gerencia de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM). Lic. Patricia Palacios Zuleta Gerencia de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM). Lic. Patricia Palacios Zuleta (Business Process Management, BPM). La Gerencia de los Procesos del Negocio: Se define como: "integración

Más detalles

Asociación Española de Ingeniería Mecánica. XV Reunión Nacional de Profesores de Ingeniería Mecánica y de Vehículos

Asociación Española de Ingeniería Mecánica. XV Reunión Nacional de Profesores de Ingeniería Mecánica y de Vehículos Asociación Española de Ingeniería Mecánica Conocimientos y capacidades para el Cálculo, Diseño y Ensayo de Máquinas en los títulos de Grado y Capacidad para el Diseño y Ensayo de Máquinas en los títulos

Más detalles

Introducción al Capacity planning para servicios

Introducción al Capacity planning para servicios Gestión y Planificación de Redes y Servicios Introducción al Capacity planning para servicios Area de Ingeniería Telemática http://www.tlm.unavarra.es Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación,

Más detalles

Departamento Aeronáutica

Departamento Aeronáutica Departamento Aeronáutica 3 Encuentro Nacional de Computación de Alto Rendimiento para Aplicaciones Científicas - WHPC 2014 Córdoba, 5 y 6 de agosto Grupo de Trabajo Grupo de Trabajo Este grupo de trabajo

Más detalles

Fundamentos de Matemática Aplicada. (Prácticas)

Fundamentos de Matemática Aplicada. (Prácticas) Fundamentos de Matemática Aplicada (Prácticas) Damián Ginestar Peiró UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA 1 Índice general 1. Matrices dispersas 3 1.0.1. Esquemas de almacenamiento.............. 3 1.0.2.

Más detalles

Facultad de Ingeniería. Escuela de Eléctrica. Asignatura: Diseño de Líneas de Transmisión. Tema: Calculo mecánico: Flechas y Tensiones. GUÍA 5 Pág.

Facultad de Ingeniería. Escuela de Eléctrica. Asignatura: Diseño de Líneas de Transmisión. Tema: Calculo mecánico: Flechas y Tensiones. GUÍA 5 Pág. Tema: Calculo mecánico: Flechas y Tensiones. Facultad de Ingeniería. Escuela de Eléctrica. Asignatura: Diseño de Líneas de Transmisión. I. OBJETIVOS. Que el estudiante simule la influencia de la variación

Más detalles

La lógica que ha primado en la construcción del sistema hace que tenga ciertas características propias.

La lógica que ha primado en la construcción del sistema hace que tenga ciertas características propias. De todos los grafos hasta aquí presentados, el de inversiones en infraestructuras y planificación es el más complejo, pues combina varios instrumentos, las infraestructuras por modos, más la planificación

Más detalles

MCBtec Mas información en

MCBtec Mas información en MCBtec Mas información en www.mcbtec.com INTRODUCCIÓN A LA SIMULACION POR ORDENADOR Indice: Objetivo de este texto. Simulación por ordenador. Dinámica y simulación. Ejemplo disparo de un proyectil. Ejemplo

Más detalles

FSTIC 06. CAPP Ondas

FSTIC 06. CAPP Ondas FSTIC 06 CAPP Ondas Desarrollo de una plataforma tecnológica para modelización y simulación de señales, sistemas y procesamiento de la información Marcela B. Goldschmit 1 Proyecto ONDAS Temática científica

Más detalles

CLASIFICACION DE LAS COMPUTADORAS

CLASIFICACION DE LAS COMPUTADORAS CLASIFICACION DE LAS COMPUTADORAS Tipos de Computadoras Dentro de la evolución de las computadoras, han surgido diferentes equipos con diferentes tamaños y características según su tipo de labor. Los computadores

Más detalles

CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo

CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo Laboratorio de Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos Universidade

Más detalles

PRUEBAS DE SOFTWARE TECNICAS DE PRUEBA DE SOFTWARE

PRUEBAS DE SOFTWARE TECNICAS DE PRUEBA DE SOFTWARE PRUEBAS DE SOFTWARE La prueba del software es un elemento crítico para la garantía de la calidad del software. El objetivo de la etapa de pruebas es garantizar la calidad del producto desarrollado. Además,

Más detalles

RESUMEN INFORMATIVO PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA CURSO 2013/2014

RESUMEN INFORMATIVO PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA CURSO 2013/2014 RESUMEN INFORMATIVO PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA CURSO 2013/2014 FAMILIA PROFESIONAL: INFORMATICA Y COMUNICACIONES MATERIA: 28. DESARROLLO WEB EN ENTORNO SERVIDOR CURSO: 2º DE CFGS DESARROLLO DE APLICACIONES

Más detalles

1. Introducción. Universidad de Cantabria 1-1

1. Introducción. Universidad de Cantabria 1-1 1. Introducción Las empresas de transporte y distribución de energía eléctrica tuvieron que afrontar históricamente el problema que suponía el aumento de la energía reactiva que circulaba por sus líneas.

Más detalles

Metodología y Framework para el Desarrollo de Aplicaciones Científicas con Computación de Alto Rendimiento a través de Servicios Web

Metodología y Framework para el Desarrollo de Aplicaciones Científicas con Computación de Alto Rendimiento a través de Servicios Web Metodología y Framework para el Desarrollo de Aplicaciones Científicas con Computación de Alto Rendimiento a través de Servicios Web J.Corral-García, D.Cortés-Polo, C.Gómez-Martín, J.L.González-Sánchez

Más detalles

2 Teoría de colas o líneas de espera

2 Teoría de colas o líneas de espera 2 Teoría de colas o líneas de espera El tráfico en redes se puede modelar con la ayuda de la teoría de colas, es por ello ue es importante estudiarlas y comprenderlas. Existen varias definiciones sobre

Más detalles

Mejores prácticas para el éxito de un sistema de información. Uno de los problemas de información dentro de las empresas es contar con datos

Mejores prácticas para el éxito de un sistema de información. Uno de los problemas de información dentro de las empresas es contar con datos ANEXO VI. Mejores prácticas para el éxito de un sistema de información Uno de los problemas de información dentro de las empresas es contar con datos importantes del negocio y que éstos estén aislados

Más detalles

Introducción a la estadística y SPSS

Introducción a la estadística y SPSS Introducción a la estadística y SPSS Marcelo Rodríguez Ingeniero Estadístico - Magister en Estadística Universidad Católica del Maule Facultad de Ciencias Básicas Pedagogía en Matemática Estadística I

Más detalles

Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación.

Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación. Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación. Introducción Este manual ha sido elaborado para orientar al estudiante de Bases de datos II en el desarrollo de sus prácticas de laboratorios,

Más detalles

Título: Optimización de recursos empresariales

Título: Optimización de recursos empresariales Título: Optimización de recursos empresariales Dirección del curso: Juan Carlos Momparler Pechuán Fechas de impartición del curso: inicio11 de Mayo 2004, fin 1 de junio Días 11,12,13, 18,19,20,25,26,27

Más detalles

HERRAMIENTAS Y TECNICAS DE LA PLANEACIÓN

HERRAMIENTAS Y TECNICAS DE LA PLANEACIÓN HERRAMIENTAS Y TECNICAS DE LA PLANEACIÓN Análisis del Entorno. Es el análisis de grandes cantidades de información del medio ambiente para detectar tendencias emergentes y crear escenarios. Análisis del

Más detalles

CONTROL INTELIGENTE NRC: 2033

CONTROL INTELIGENTE NRC: 2033 CARRERA DE INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA EN AUTOMATIZACIÓN Y CONTROL CONTROL INTELIGENTE NRC: 2033 DISEÑO DE CONTROLADOR NEURONAL PARA LA UNIDAD AIR FLOW TEMPERATURE CONTROL SYSTEM Profesor: Ing. Víctor Proaño

Más detalles

SSTQB. Nivel Fundamentos. Examen ejemplo. Programa de estudios 2010

SSTQB. Nivel Fundamentos. Examen ejemplo. Programa de estudios 2010 SSTQB Nivel Fundamentos Examen ejemplo Página 1 de 12 Fecha publicación: 28 - octubre - 2015 Índice Preguntas... 3 Respuestas... 12 Página 2 de 12 Fecha publicación: 28 - octubre - 2015 Preguntas 1 2 Una

Más detalles

RED DE MONITOREO DE RADIACIÓN ULTRAVIOLETA B

RED DE MONITOREO DE RADIACIÓN ULTRAVIOLETA B RED DE MONITOREO DE RADIACIÓN ULTRAVIOLETA B Prof. Alfonso Pino Graell Coordinador Laboratorio de Física de la Atmósfera Introducción En Panamá se registran altos niveles tanto de radiación global como

Más detalles

ESCUELA: INGENIERÍA QUÍMICA

ESCUELA: INGENIERÍA QUÍMICA FACULTAD: INGENIERÍA ESCUELA: INGENIERÍA QUÍMICA DEPARTAMENTO: DISEÑO Y CONTROL DE PROCESO ASIGNATURA: Control de Procesos. CODIGO: 5412 PAG: 1 DE 6 REQUISITOS: Transferencia de Masa (5304) y Cinética

Más detalles

La importancia de dimensionar correctamente los sistemas de frenado en aerogeneradores residenciales.

La importancia de dimensionar correctamente los sistemas de frenado en aerogeneradores residenciales. La importancia de dimensionar correctamente los sistemas de frenado en aerogeneradores residenciales. La instalación de aerogeneradores en entornos urbanos requiere la implementación de importantes medidas

Más detalles

Daly Grace Palomino Cuya (IMEFEN 1 Facultad de Ingeniería Civil Universidad Nacional de Ingeniería)

Daly Grace Palomino Cuya (IMEFEN 1 Facultad de Ingeniería Civil Universidad Nacional de Ingeniería) ZONIFICACIÓN DE ÁREAS INUNDABLES UTILIZANDO UN SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA. APLICACIÓN AL TRAMO FINAL DEL RÍO CHILLÓN Daly Grace Palomino Cuya (IMEFEN 1 Facultad de Ingeniería Civil Universidad Nacional

Más detalles

12.- CONTROL DE LA EJECUCIÓN DEL PLAN (SEGUIMIENTO Y EVALUACIÓN)

12.- CONTROL DE LA EJECUCIÓN DEL PLAN (SEGUIMIENTO Y EVALUACIÓN) 12.- CONTROL DE LA EJECUCIÓN DEL PLAN (SEGUIMIENTO Y EVALUACIÓN) El programa de seguimiento que se pretende elaborar tiene por finalidad evaluar el grado de cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos

Más detalles

Uso de Software libre para generar capacidades de asistencia técnica en estudios aerodinámicos.

Uso de Software libre para generar capacidades de asistencia técnica en estudios aerodinámicos. Uso de Software libre para generar capacidades de asistencia técnica en estudios aerodinámicos. En el Centro Aeronáutico y Espacial, considera muy importante acercarse al 'Proyecto de Software libre' (GNU-Licencia

Más detalles

2.1 Clasificación de los sistemas de Producción.

2.1 Clasificación de los sistemas de Producción. ADMINISTRACION DE OPERACIONES Sesión 2: La Administración de operaciones II Objetivo específico 1: El alumno conocerá la clasificación de los sistemas de producción, los sistemas avanzados de manufactura

Más detalles

Índice 1 CONSULTORÍA DE LA CADENA DE SUMINISTRO 2 CÓMO LO HACEMOS? 3 METODOLOGÍA SCOR 4 NUESTRAS HERRAMIENTAS 5 QUIÉNES SOMOS?

Índice 1 CONSULTORÍA DE LA CADENA DE SUMINISTRO 2 CÓMO LO HACEMOS? 3 METODOLOGÍA SCOR 4 NUESTRAS HERRAMIENTAS 5 QUIÉNES SOMOS? Índice 1 CONSULTORÍA DE LA CADENA DE SUMINISTRO 2 CÓMO LO HACEMOS? 3 METODOLOGÍA SCOR 4 NUESTRAS HERRAMIENTAS 5 QUIÉNES SOMOS? 1 CONSULTORÍA DE LA CADENA DE SUMINISTRO En el futuro competiremos no entre

Más detalles

Ingeniería de Ejecución Electrónica (5) Ingeniería de Ejecución Informática (4) Ingeniería de Ejecución Metalúrgica (1)

Ingeniería de Ejecución Electrónica (5) Ingeniería de Ejecución Informática (4) Ingeniería de Ejecución Metalúrgica (1) Ingeniería Civil Civil Ingeniería Civil Ambiental Ingeniería Civil Eléctrica Ingeniería Civil Electrónica Ingeniería Civil Industrial Ingeniería Civil Informática Ingeniería Civil Matemática (1) Ingeniería

Más detalles

Amianto. Asbestos Engineering CATÁLOGO DE SERVICIOS ÁREA AMIANTO

Amianto. Asbestos Engineering CATÁLOGO DE SERVICIOS ÁREA AMIANTO Sería usted capaz de realizar una identificación y control sobre los materiales con amianto en las siguientes situaciones? Confíe en profesionales, ICAM es una empresa de servicios especializada en ingeniería,

Más detalles

Casuística 4.1 INTRODUCCIÓN

Casuística 4.1 INTRODUCCIÓN 4.1 INTRODUCCIÓN La primera impresión que produce el método cuando se exponen sus resultados es de un cierto asombro para todo aquél que conozca el estado actual de desarrollo del cálculo del movimiento

Más detalles

Impala Risk. Simulación de Riesgo en Proyectos. Servicios. Capacitación. www.impalarisk.com

Impala Risk. Simulación de Riesgo en Proyectos. Servicios. Capacitación. www.impalarisk.com Simulación de Riesgo en Proyectos Capacitación www.impalarisk.com SaaS: Simulation as a Service Quiere medir el impacto de los riesgos en su proyecto? Necesita comunicar los efectos de la incertidumbre

Más detalles

Business Process Management(BPM)

Business Process Management(BPM) Universidad Inca Garcilaso de la Vega CURSO DE ACTUALIZACIÓN PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Y CÓMPUTO Business Process Management(BPM) MSc. Daniel Alejandro Yucra Sotomayor E-mail: daniel@agenciati.com

Más detalles

Acerca de esté Catálogo

Acerca de esté Catálogo Catálogo de Cursos 2015 Acerca de esté Catálogo En el presente documento podrá obtenerse la información necesaria sobre la oferta de cursos que Manar Technologies S.A.S. y su línea de educación Campus

Más detalles

Unidad II: Números pseudoaleatorios

Unidad II: Números pseudoaleatorios Unidad II: Números pseudoaleatorios 2.1 Métodos de generación de números Pseudoaleatorio Métodos mecánicos La generación de números aleatorios de forma totalmente aleatoria, es muy sencilla con alguno

Más detalles

EL ANÁLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA) 1. Comparación de múltiples poblaciones

EL ANÁLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA) 1. Comparación de múltiples poblaciones EL ANÁLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA) 1. Comparación de múltiples poblaciones Ricard Boqué, Alicia Maroto Grupo de Quimiometría y Cualimetría. Universitat Rovira i Virgili. Pl. Imperial Tàrraco, 1. 43005Tarragona

Más detalles

Entendiendo y Optimizando MySQL

Entendiendo y Optimizando MySQL Grupo de Usuarios de Linux Universidad Carlos III de Madrid. 10 de Noviembre de 2010 Indice Arquitectura 1 Arquitectura 2 3 4 5 Arquitectura Sistema de Gestión de Bases de Datos. GPL. Escrito en C y C++.

Más detalles

TEMA 7: Análisis de la Capacidad del Proceso

TEMA 7: Análisis de la Capacidad del Proceso TEMA 7: Análisis de la Capacidad del Proceso 1 Introducción Índices de capacidad 3 Herramientas estadísticas para el análisis de la capacidad 4 Límites de tolerancia naturales 1 Introducción La capacidad

Más detalles

Tema 3. Medidas de tendencia central. 3.1. Introducción. Contenido

Tema 3. Medidas de tendencia central. 3.1. Introducción. Contenido Tema 3 Medidas de tendencia central Contenido 31 Introducción 1 32 Media aritmética 2 33 Media ponderada 3 34 Media geométrica 4 35 Mediana 5 351 Cálculo de la mediana para datos agrupados 5 36 Moda 6

Más detalles

Unidad III. Planificación del proyecto de software

Unidad III. Planificación del proyecto de software Planificación del proyecto de software Unidad III 3.1. Aplicación de herramientas para estimación de tiempos y costos de desarrollo de software: GANTT, PERT/CPM, uso de software para la estimación de tiempos

Más detalles

Consultoría Empresarial

Consultoría Empresarial Consultoría Empresarial Nuestra Misión Crear valor a nuestros clientes mediante la transferencia de conocimientos, experiencias y mejores prácticas gerenciales entregadas por medio de nuestras asesorías,

Más detalles

MODERNIZANDO PCN Y RECUPERACION DE DESASTRES UTILIZANDO VIRTUALIZACION Y LA NUBE

MODERNIZANDO PCN Y RECUPERACION DE DESASTRES UTILIZANDO VIRTUALIZACION Y LA NUBE MODERNIZANDO PCN Y RECUPERACION DE DESASTRES UTILIZANDO VIRTUALIZACION Y LA NUBE Este material y todos y cada uno de los contenidos en él incorporados constituyen una adaptación de las conferencias de

Más detalles

Sistema Remoto Integrado para la monitorización de Motores de Cambio de Agujas. Racionalice el mantenimiento preventivo y reduzca sus costes

Sistema Remoto Integrado para la monitorización de Motores de Cambio de Agujas. Racionalice el mantenimiento preventivo y reduzca sus costes Sistema Remoto Integrado para la monitorización de Motores de Cambio de Agujas Racionalice el mantenimiento preventivo y reduzca sus costes Antecedentes e Introducción: La monitorización tal y como se

Más detalles

Un filtro general de respuesta al impulso finita con n etapas, cada una con un retardo independiente d i y ganancia a i.

Un filtro general de respuesta al impulso finita con n etapas, cada una con un retardo independiente d i y ganancia a i. Filtros Digitales Un filtro general de respuesta al impulso finita con n etapas, cada una con un retardo independiente d i y ganancia a i. En electrónica, ciencias computacionales y matemáticas, un filtro

Más detalles

1 Espacios y subespacios vectoriales.

1 Espacios y subespacios vectoriales. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA Departamento de Matemática Aplicada y Estadística Espacios vectoriales y sistemas de ecuaciones 1 Espacios y subespacios vectoriales Definición 1 Sea V un conjunto

Más detalles

El almacén de indicadores de proceso de negocio en ejecución

El almacén de indicadores de proceso de negocio en ejecución X Congreso de Ingeniería de Organización Valencia, 7 y 8 de septiembre de 2006 El almacén de indicadores de proceso de negocio en ejecución Andrés Boza García 1, Angel Ortiz Bas 1, Llanos Cuenca Gonzalez

Más detalles

TEMA V TEORÍA DE CUADRIPOLOS LINEALES. 5.1.-Introducción. 5.2.-Parámetros de Impedancia a circuito abierto.

TEMA V TEORÍA DE CUADRIPOLOS LINEALES. 5.1.-Introducción. 5.2.-Parámetros de Impedancia a circuito abierto. TEMA V TEORÍA DE CUADRIPOLOS LINEALES 5.1.-Introducción. 5.2.-Parámetros de Impedancia a circuito abierto. 5.3.-Parámetros de Admitancia a cortocircuito. 5.4.-Parámetros Híbridos (h, g). 5.5.-Parámetros

Más detalles

Resumen ejecutivo. La metodología empleada consta de los siguientes pasos:

Resumen ejecutivo. La metodología empleada consta de los siguientes pasos: Resumen ejecutivo Introducción El aprovechamiento de energía solar de concentración para su uso en aplicaciones térmicas ha tenido muy escasa implantación en España. En el caso particular de redes de climatización,

Más detalles

Transformada de Laplace: Análisis de circuitos en el dominio S

Transformada de Laplace: Análisis de circuitos en el dominio S Transformada de Laplace: Análisis de circuitos en el dominio S Trippel Nagel Juan Manuel Estudiante de Ingeniería en Sistemas de Computación Universidad Nacional del Sur, Avda. Alem 1253, B8000CPB Bahía

Más detalles

Docente: Msc. Ing. Alejandro Vera Lázaro. Colegio de Ingenieros del Perú Concejo Departamental La Libertad Centro de Informática - INFOCIP

Docente: Msc. Ing. Alejandro Vera Lázaro. Colegio de Ingenieros del Perú Concejo Departamental La Libertad Centro de Informática - INFOCIP Colegio de Ingenieros del Perú DISEÑO Y ANÁLISIS MEDIANTE EL MÉTODO DE ELEMENTOS FINITOS EN INGENIERIA USANDO SOLIDWORKS SIMULATION I. DATOS GENERALES 1.1. Capítulos Profesionales : Ingeniería Mecánica,

Más detalles

INVERSIONES BAJO RIESGO

INVERSIONES BAJO RIESGO INVERSIONES BAJO RIESGO FELIPE ANDRÉS HERRERA R. - ING. ADMINISTRADOR Especialista en Ingeniería Financiera Universidad Nacional de Colombia Escuela de la Ingeniería de la Organización OBJETIVOS DEL CURSO

Más detalles

Tema 3. Secuencias y transformada z

Tema 3. Secuencias y transformada z Ingeniería de Control Tema 3. Secuencias y transformada z Daniel Rodríguez Ramírez Teodoro Alamo Cantarero Contextualización del tema Conocimientos que se adquieren en este tema: Concepto de secuencia

Más detalles

8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión...

8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión... Tema 8 Análisis de dos variables: dependencia estadística y regresión Contenido 8.1. Introducción............................. 1 8.2. Dependencia/independencia estadística.............. 2 8.3. Representación

Más detalles

1.2. SITUACIÓN PROBLEMÁTICA Los Centros de Cómputo de la Universidad de Oriente están conformados de la siguiente manera:

1.2. SITUACIÓN PROBLEMÁTICA Los Centros de Cómputo de la Universidad de Oriente están conformados de la siguiente manera: TEMA DE INVESTIGACION DE TESIS DESARROLLO DE UN SISTEMA AUTOMATIZADO PARA EL CONTROL DEL ACTIVO FIJO DE LOS CENTROS DE CÓMPUTO DE LA UNIVERSIDAD DE ORIENTE. 1. FORMULACION DEL PROBLEMA 1.1. TITULO DESCRIPTIVO

Más detalles

SEDO: SOFTWARE EDUCATIVO DE MATEMÁTICA NUMÉRICA. Lic. Maikel León Espinosa. mle@uclv.edu.cu

SEDO: SOFTWARE EDUCATIVO DE MATEMÁTICA NUMÉRICA. Lic. Maikel León Espinosa. mle@uclv.edu.cu EDU082 Resumen SEDO: SOFTWARE EDUCATIVO DE MATEMÁTICA NUMÉRICA Lic. Maikel León Espinosa mle@uclv.edu.cu Departamento de Ciencia de la Computación Universidad Central Marta Abreu de Las Villas Carretera

Más detalles