<div>Olá Benilton, tentando explicar melhor meu problema:</div><div><br></div><div>Faço uso de um pacote chamada geoComp. Tal pacote é utilizado de forma geral para modelar o padrão espacial</div><div>de dados composicionais. Foi um trabalho da professora Ana Beatriz.</div>
<div><br></div><div>O problema está quanto ao tempo de processamento para realizar o trabalho necessário.</div><div><br></div><div>Analisando mais a fundo, verifiquei que o maior problema quanto a desempenho está na função "volta.cokri" desse pacote. </div>
<div>Nessa função existe uma chamada à função "mvrnorm" e é justamente nessa chamada que ocorre o maior problema de desempenho.</div><div><br></div><div>Verifiquei também que na função "mvrnorm" existe uma chamada para a tal função "eigen", que se trata de um código-objeto fortran.</div>
<div><br></div><div>Inicialmente utilizei a função "mclapply" para tentar melhorar tal desempenho, mas não obtive muito sucesso. O que estava pensando quando</div><div>insisti na ideia de criar a nova função no pacote base, foi o de que se chamando funções "diferentes", ou seja, criando funções idênticas</div>
<div>cada uma com o espaço de endereçamento e nomes diferentes, poderia aumentar o desempenho.</div><div><br></div><div>A seguir, está um script utilizado:</div><div><p class="MsoPlainText"><span style="font-family:"Courier New"">require(geoComp)<br>

require(MASS)<br>
require(statmod)<br>
</span><span lang="PT-BR" style="font-family:"Courier New"">require(geoR)<br>
data(pivo)<br>
dados <- pivo[,c(6,7,8,1,2)]<br>
dados <- as.geoComp(dados)<br>
bor <- cbind(c(0,seq(0,200,l=100),0),c(0,sqrt(200^2-seq(0,200,l=100)^2),0))
## bor é uma matriz 2x102<br>
</span><span style="font-family:"Courier New"">estima
<- mec(dados)<br>
gr <- pred_grid(bor, by=4)<br>
</span><span lang="PT-BR" style="font-family:"Courier New""><a href="http://md.cov.ck">md.cov.ck</a> <-
cokrigagem(estima[[1]]$Estimativas, loc=gr,dados.comp=dados)<br>
<a href="http://preditos.gh">preditos.gh</a> <- volta.quad(<a href="http://md.cov.ck">md.cov.ck</a>,n.pontos=7,Variancia=FALSE)<br>
</span><span style="font-family:"Courier New""><a href="http://preditos.gh">preditos.gh</a>
<- data.frame(<a href="http://preditos.gh">preditos.gh</a>)<br>
write.table(<a href="http://preditos.gh">preditos.gh</a>,"pred_by4k7ns1000MBM.txt")<br>
preditos.simu <- volta.cokri(<a href="http://md.cov.ck">md.cov.ck</a>,num.simu=1000,int.conf=0.95)<br>
</span><span lang="PT-BR" style="font-family:"Courier New"">preditos.simu <-
data.frame(preditos.simu[[1]])<br>
</span><span style="font-family:"Courier New"">preditos.simu.ic
<- data.frame(preditos.simu[[2]])<br>
write.table(preditos.simu,"predsimu_by4k7ns1000MBM.txt")<br>
write.table(preditos.simu.ic,"predsimuic_by4k7ns1000MBM.txt")<br>
</span></p></div><div>O pacote geoComp pode ser adquirido no endereço: (<a href="http://www.din.uem.br/~pg45178/geocomp/geoComp.tar.gz">http://www.din.uem.br/~pg45178/geocomp/geoComp.tar.gz</a>)</div><div><br></div><div>
Um resumo do trabalho pode ser encontrado em: (<a href="http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/pessoais:abtmartins:rbb09_2.pdf">http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/pessoais:abtmartins:rbb09_2.pdf</a>)</div><br>
<div>Obrigado pela atenção.</div><div><br></div><div>Carlos.</div>