Fernández, Joaquín2025-06-302025-06-302025-03-28https://hdl.handle.net/2133/29754El modelado y la simulación de sistemas continuos está en el centro de la investigación científica y de diferentes áreas de la ingeniería. Profesionales desarrollan modelos más grandes y complejos cada año, y su simulación representa un desafío debido al alto costo computacional. Con la llegada de los procesadores multinúcleos y de los grupos de computadoras de múltiples nodos, la simulación en paralelo de sistemas de tiempo continuo se convirtió en una forma habitual de mitigar los tiempos de ejecución de estas simulaciones. Los modelos de tiempo continuo usualmente son expresados como un conjunto de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (ODE), o transformadas en un conjunto de las mismas, y se deben aplicar algortimos de integración numérica para resolverlas. La mayoría de estos algoritmos están basados en la discretización del tiempo. Estos algoritmos producen un alto costo computacional. En modelos grandes (millones de variables de estado), la evaluación de las funciones del modelo requieren millones de cálculos. Un nuevo método fue desarrollado, método de integración de sistemas de eventos cuantificados (QSS), que reemplaza la discretización del tiempo de los algoritmos clásicos por la discretización de variables de estado. Estos métodos de integración cuentan con ciertas características que reducen el costo computacional en sistemas de gran escala.esopenAccessModeladoSimulaciónPartición de grafosModelo de gran escalaParalelotesisSansone, FrancoAttribution-ShareAlike 4.0 International