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El Potential Polynomial of Degree 1 in Each Variable o P1P es una teoría reciente que resuelve un problema variacional complejo, los P1P se utilizaron para análisis de datos masivos en las áreas de Aprendizaje en Maquinas y Dataminig con resultados positivos, la tesis presenta el uso de los P1P en el modelado tráfico en redes IP, detalla la teoría de los P1P con un enfoque en redes para su posterior aplicación. Los dos modelos construidos, uno en el nivel de red y trasporte, y dos en el nivel de aplicación, demuestran que los P1P son una alternativa de modelado con la propiedad de ajustase a las características de tráfico particular. La tesis proporciona métodos de aplicación y construcción de P1P's, también brinda una forma de reducir la cantidad de variables para modelos complejos. El metamodelo y el estudio de los P1P con la teoría de la información son el inicio de nuevos trabajos de investigación para el uso en aplicaciones y para la propia teoría de P1P. La evaluación de la representatividad del modelo matemático de un sistema en relación a la realidad es un aspecto importante para obtener buenas estimaciones, realizamos una comparación entre un P1P y la Teoría de Colas para modelar tráfico de correo electrónico.

Modelización de tráfico en redes IP utilizando los "Polinomios Potenciales de grado uno en cada variable"