Ensayo Cadenas de Markov.

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Después de tener una definición clara acerca de las cadenas de Markov y su relación directa con la matriz de transición, se comienza a dar explicación de cómo funcionan en el cálculo del vector PageRank, que es la base fundamental del buscador Google como ya se había dicho inicialmente, en este caso lo que se hace es asignar una matriz que corresponde al flujo de internet, esta se obtiene de un grafo orientado en el cual los estados de la cadena pertenecen a las páginas y las flechas corresponden a los votos de una página a otra; obteniendo de esta manera una matriz estocástica en la que la suma de sus filas es igual a 1. Pero al tener esta matriz aún no se ha logrado calcular el PageRank, para ello se necesita calcular la probabilidad de estado estable que permite establecer la prioridad o importancia debido a la cantidad de solicitudes que ha tenido la página. Por tanto el PageRank que toma el buscador Google es el resultado de la probabilidad de estado estable.

Con la explicación realizada anteriormente se da respuesta a las preguntas hechas inicialmente y se alcanza entender de manera profunda cómo es posible el funcionamiento de Google; notando que el método de cálculo del PageRank asociado a las cadenas de Markov es un punto clave en la búsqueda solicitada y en la organización de los resultados obtenidos, logrando de esta manera ser un método eficiente y rápido.

Después de investigar en múltiples fuentes y entender al fin cómo funciona el buscador Google, se puedo comprender que las cadenas de Markov aplicadas a las telecomunicaciones son una herramienta potente para desarrollar sistemas más eficientes y rápidos, logrando obtener resultados en poco tiempo y de buena calidad.

El buscador Google es una gran demostración de los grandes avances que ha hecho el ser humano para adquirir conocimiento, hoy en día solo basta con tener acceso a la Internet y utilizar un buscador para adquirir una gran cantidad de información del tema solicitado en la búsqueda. Avances como este hacen posible que el aprendizaje sea más sencillo y de fácil acceso para las personas.

Cibergrafia

PageRank y las Cadenas de Markov. J. Gaméz. Consultado el 26/10/2014. Disponible en: http://www.matematicasdigitales.com/pagerank-y-las-cadenas-de-markov/ [1]

Google y las cadenas de Markov. N. Vargas. Consultado el 26/10/2014. Disponible en: https://es.scribd.com/doc/63157931/Google-y-Las-Cadenas-de-Markov [2]