Aproximación Matemática y computacional del motor de búsqueda Google

En el presente proyecto de tesis se presenta al algoritmo de PageRank de forma detallada retomando la teoría de cadena de Markov, contemplando algunas definiciones y propiedades útiles para la compresión del algoritmo, bien como el método de las potencias para la obtención de los valores propios y vectores propios dominantes de una matriz estocástica, así como el teorema de Perron-Frobenius que bajo ciertas condiciones nos asegura la existencia del vector buscado(vector PageRank); con el objetivo de proveer un principio teórico para el entendimiento del algoritmo. Enseguida, a fin de entender las diferentes situaciones que el modelo puede enfrentar, una simulación será presentada en este trabajo. En particular estamos interesados en construir de manera aproximada un buscador tipo Google.