Metodos para reducir incertidumbre

Métodos más utilizados para reducir la incertidumbre

Resumen La problemática existente a raíz de la falta de exactitud que
se encuentra en los parámetros de entrada en cualquier modelo cientícoo físico, puede producir graves consecuencias en la salida del mismo si
éste se trata de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben
sumarse las limitaciones impuestas por los propiosmodelos, las restricciones
que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes
de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal
motivo, resulta de gran interés eldesarrollo de métodos informáticos que
se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de dichos valores de
entrada para lograr así una predicción lo más conable posible por parte
del modelo encuestión. En el presente trabajo se presenta un método
basado en High Performance Computing en combinación con Cálculo Estad
ístico, el cual se ha evaluado y vericado en casos reales aplicándolo
aun modelo de comportamiento de incendios forestales.

1. Introducción
El uso de modelos para representar sistemas físicos se ha vuelto una modalidad
convencional en diversas áreas cientícas.Generalmente, los modelos reciben
un conjunto de parámetros de entrada representando condiciones particulares y
proveen una salida que reeja la evolución del mismo en el tiempo. Además,
es común quetales modelos se encuentren integrados en herramientas de simulaci
ón informática [8,10,11,16,17,19]. No obstante, en muchos casos, los modelos
presentan una serie de limitaciones, las cuales suelenestar relacionadas con la
gran cantidad de parámetros de entrada que manejan. Tales parámetros suelen
presentar algún tipo de incertidumbre debido a la imposibilidad de medirlos en
tiempo real, ypor lo tanto se deben estimar a partir de medidas indirectas. Por
otra parte, en ocasiones los modelos no pueden ser resueltos analíticamente y
deben aplicarse métodos numéricos, los cuales no...