En este trabajo de Tesis Doctoral se aborda el problemade la obtención de la Función de Distribución de WignerDiscreta (FDWD), y se intenta dar soluciones para sucómputo que sean alternativas válidas a las yaexistentes. Para lograr este fin, se propone un nuevoprocedimiento de cómputo basado en la explotación de lascaracterísticas y particularidades propias de ladistribución, y que permite reducir la cargacomputacional asociada a la misma. El problema de cómputoha sido dividido en dos subproblemas: el del cálculo delKernel de la distribución (KW) y el de su posteriortransformación. Ambos han sido tratados de formaseparada. Se han propuesto varios modelos computacionalesdel KW que explotan el paralelismo inherente en sí mismo,y de los cuales se ha escogido aquel que presenta unmejor compromiso en los parámetros de áreas y de tiempo.Para la segunda parte del cómputo se ha desarrollado unnuevo algoritmo iterativoque reduce el número deoperaciones de otros algoritmos existentes, y queoptimiza el uso de la memoria tanto en capacidadnecesaria como en el número de accesos realizados en lamisma. Los modelos de cómputo del KW ydelalgoritmoiterativo, han sido segmentados y proyectadossobre un conjunto de unidades de proceso, realizando unimportante trabajo de ajuste entre ambos, para optimizarel flujo de datos entre estos, y la carga de cómputo quecada parte soporta.Por último, se ha propuesto una estructura que soporte elcómputo del algoritmo de la FDWD.
