DISTRIBUCIÓN EQUITATIVA DE OBJETOS Y TRATAMIENTO DEL NOTORIO ERROR DE REDONDEO EN EL PROCESAMIENTO DE DATOS INFORMÁTICOS A TRAVÉS DEL INTERNET DE LAS COSAS

Descripción del Articulo

Los problemas de ingeniería de culaquier índole siempre están involucrados con aproximaciones, mientras existe una explosión actual de avances tecnológicos para apoyar el desarrollo de nuevos algoritmos que ofrezcan mayor acercamiento a soluciones verdaderas. Los detalles de cómo el “internet de tod...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Alcides Bernardo Tello
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2015
Institución:Universidad de Huánuco
Repositorio:UDH-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.udh.edu.pe:123456789/253
Enlace del recurso:http://repositorio.udh.edu.pe/123456789/253
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Actuador, controlador, puntos de cuadrícula
Descripción
Sumario:Los problemas de ingeniería de culaquier índole siempre están involucrados con aproximaciones, mientras existe una explosión actual de avances tecnológicos para apoyar el desarrollo de nuevos algoritmos que ofrezcan mayor acercamiento a soluciones verdaderas. Los detalles de cómo el “internet de todas las cosas” funcionará a nivel computacional, mientras la detección continua de datos en un Sistema con un ciclo de vida extremadamente crítico aún no se han dilucidado. Sin embargo, la llegada de la robustez y fiabilidad de la potencia computacional a largo plazo parece una suposición segura. En este trabajo, se explora el error informático involucrado y luego nos planteamos un cálculo de toda operación que implique número racional que será sustituido por su representación de fracción unitaria. Aunque parece computacional caro, la gestión del flujo de datos de alto rendimiento puede acelerarse mediante el uso de múltiples hilos con el fin de utilizar algoritmos de computación distribuida, así como por la inminencia de ordenadores mucho más potentes en un futuro próximo. Nuestros algoritmos se han programado en lenguaje C para probar con datos generados aleatoriamente y reconocemos nuestra deuda con los métodos aritméticos antiguos para la comprensión de este enfoque.
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