Representación de la difusión del calor mediante ecuaciones diferenciales de orden fraccionario

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Representación de la difusión del calor mediante ecuaciones diferenciales de orden fraccionario"

Transcripción

1 Representacón de la dfusón del calor medante ecuacones dferencales de orden fracconaro Efraín Alcorta García, Guadalupe E. Cedllo Garza, Rodolfo Castllo Martínez FIME-UAL RESUME La dfusón del calor se descrbe medante ecuacones dferencales entre dervadas parcales. Un método común para encontrar la solucón numérca es dscretzando la varable espacal y resolvendo la ecuacón dferencal que resulta. En este trabajo se muestra como una de tales ecuacones presenta comportamento fracconaro en bajas frecuencas. Este comportamento fue caracterzado y utlzado para proponer una ecuacón de orden fracconaro para la dfusón del calor. PALABRAS CLAVE Dfusón del calor, ecuacón dferencal, orden fracconaro, frecuenca. ABSTRACT Heat dffuson s descrbed by means of dferental equatons among partal dervatves. A common method for f ndng the numercal soluton s by dscrethng the space varable and solvng the obtaned dferental equaton. Ths wor shows how one of such equatons exhbts fractonal behavor at low frequences. Ths behavor was characterzed and appled for fractonal order equaton for heat dffuson. KEYWORDS Heat dffuson, dfferental equaton, fractonal order, frequency. ITRODUCCIÓ La ecuacón para descrbr la dfusón del calor fue propuesta por Fourer en 807, en la memora escrta por él sobre la propagacón del calor en los cuerpos sóldos. Esta ecuacón modela la evolucón de la temperatura en un cuerpo sóldo. La forma común de la ecuacón de dfusón del calor está dada por: T( t,x) T( t,x) c ρ = λ () t x cuya solucon numérca para T (t,x) puede ser calculada de varas maneras. En esta ecuacón c es la capacdad calorífca; ρ corresponde a la densdad del materal; λ representa el coefcente de conductvdad de calor y T (t,x) es el valor de la temperatura como funcón del tempo y el espaco. Las condcones de frontera Ingenerías, Abrl-Juno 008, Vol. XI, o. 39 5

2 para esta ecuacón, las cuales representan cantdades conocdas en el marco del problema consderado, son T (0,x 0 ), T (t f,x f ) y condcones de frontera dadas por T (t f,x f ). La más comúnmente utlzada consste en la dscretzacón de la varable espacal x, dando como resultado una ecuacón dferencal ordnara en el tempo t y de dmensón dependente del número de segmentos utlzados. Ya que se ha observado que el sstema dscretzado en la varable espacal cumple con una propedad de entrelazamento de polos y ceros, en este trabajo se propone una forma de aproxmar la dscretzacón de la ecuacón de dfusón del calor medante ecuacones dferencales de orden fracconaro. Cabe menconar que debdo a que las ecuacones dferencales de orden fracconaro pueden representar un conjunto más amplo de comportamentos dnámcos que las ecuacones dferencales ordnaras, una ecuacón dferencal de orden fracconaro puede representar de forma smple dnámcas complejas. La representacón propuesta permte susttur una ecuacón dferencal entre dervadas parcales por una de orden fracconaro. ATECEDETES De acuerdo con Vnagre, el térmno cálculo fracconaro es utlzado para referrse a la dervacón e ntegracón de orden arbtraro, ncluyendo fraccones. Los ncos del cálculo fracconaro se remontan a la correspondenca entre Lebntz y L Hosptal. Especalmente en las últmas 4 décadas, el cálculo fracconaro se ha empleado con éxto en la modelacón de múltples fenómenos físcos. Los fundamentos del cálculo fracconaro así como algunas aplcacones son presentados en Podlubny. Aunque exsten muchas defncones no necesaramente equvalentes de la dervacón e ntegracón fracconara, son tres las que han mostrado una relacón con la aplcacón a sstemas físcos: La defncón de Remann-Louvlle, la de Caputo y la de Gründwald-Letnov. Sólo se presenta en este trabajo la defncón correspondente a Caputo debdo a que es la que se utlza (motvados por el hecho de que las condcones ncales relaconadas son de orden entero). Vnagre ofrece mayor nformacón sobre este tema. De acuerdo con la concepcón de Caputo la defncón de dervada de orden fracconaro queda: t m α f ( τ) f() t = dτ CD Γ α m m + α t τ ( ) 0 ( ) donde m < α < m, m Z +. Esta defncón ncorpora los valores ncales de la funcón y sus dervadas de orden entero menor, es decr, condcones ncales que son físcamente nterpretables de la manera tradconal. Así la transformada de Laplace correspondente resulta: ( ) m α α α = CD = 0 L f() t s F() s s f (0) La aplcacón de cálculo fracconaro y, en partcular de ecuacones dferencales de orden fracconaro, para modelar el comportamento de los sstemas descrtos medante ecuacones entre dervadas parcales es un tópco de nterés por parte de la comundad centífca.,3,4 En este trabajo la novedad es que se están consderando una clase de ecuacones entre dervadas parcales de segundo orden en la varable espacal. Muchas de las consderacones en la lteratura sobre el tema hacen uso solo de ecuacones entre dervadas parcales de prmer orden con respecto a cada una de las varables ndependentes. REPRESETACIÓ PROPUESTA El punto de partda es la ecuacón de dfusón del calor de Fourer (ecuacón ). En el contexto de estudos relaconados con el 6 Ingenerías, Abrl-Juno 008, Vol. XI, o. 39

3 cálculo fracconaro, esta ecuacón ha sdo consderada prevamente en Podlubny. Es mportante destacar, que en ese trabajo se partó de la solucón en forma cerrada de la ecuacón, la cual fue obtenda utlzando métodos operaconales. Como resultado se tene un atraso fracconaro. La forma de la solucón es el resultado de aplcar el método de Cran-colson y los resultados se presentan en forma de dagramas de yqust. Una observacón mportante es que en bajas frecuencas la aproxmacón numérca tene errores mayores. Dscretzacón Se parte de la ecuacón para aproxmar numércamente la dervada parcal doble medante dferencacón central: () j ( j ) T( j) ( j+ ) T x T x x +T x x () donde la longtud del elemento consderado ha sdo dvdda en seccones, ver fgura. La varable temporal no fue anotada para smplfcar la presentacón. Fg.. Dvsón de la longtud total en seccones. Al dscretzar la varable espacal x se obtene un sstema de ecuacones dferencales ordnaras de orden gual al número de seccones. Hacendo un cambo de varable x =T (t,x ), entonces la ecuacón entre dervadas parcales () puede ser representada de manera aproxmada por el sstema de ecuacones dferencales ordnaras como: ( ) ( Δ ) λ T t,x 0 x +x x= c ρ x λ x x+x 3 x = c ρ λ x x +x x = c ρ λ x x x = c ρ o puesta en forma normal x= Ax+Bu (3) con λ A= cρ x B 0 λ = ; x= x cρ( x ) 0 Δ x donde la entrada u=t (t,x o ) es la condcón de frontera. Aproxmacón Una vez dscretzada la ecuacón (), una observacón mportante para estar en condcones de utlzar modelos de orden fracconaro es la consderacón de x como la salda del sstema (3). Pues como fue mostrado en, 5 los polos y ceros de (3) cuando la salda es x se encuentran entrelazados, lo cual provoca que el dagrama de Bode en magntud y fase de este sstema entre las frecuencas de los polos P y P tenga una pendente de orden fracconaro. La dea básca a utlzar es la sguente: el sstema (3) consderando la salda como x cuenta con una funcón de transferenca representada por G (s) y se buscará aproxmar ésta por una funcón de transferenca con un solo polo pero con orden fracconaro. Esto es posble debdo a la rqueza en comportamento dnámco que presentan las ecuacones dferencales de orden fracconaro. Consderar una funcón de transferenca de orden fracconaro dado por: Ingenerías, Abrl-Juno 008, Vol. XI, o. 39 7

4 Gfr () s = α s + p T donde 0< α <, p es el polo y una gananca estátca. La aproxmacón consste en calcular los valores de a, p y que hacen que G (s) y G fr (s) sean lo más parecdo posbles en algún sentdo ben defndo. En este caso la aproxmacón será realzada en el sentdo que los dagramas de Bode de ambas funcones de transferenca sean lo más parecdas dentro de un ntervalo de frecuencas. Los parámetros buscados que mnmzan el error (dferenca entre las curvas de gananca del dagrama de Bode) se obtenen como consecuenca de los resultados presentados en por Charef 6 y en Fortuna 7 como sgue: Teorema. El cálculo de los valores de a, p y que hacen que G (s) y G fr (s) sean lo más parecdo posble en el sentdo de que la magntud de los dagramas de Bode de ambas funcones de transferenca sean lo más parecdas dentro de un ntervalo de frecuencas es como sgue: z log0 p α = α = ; α= p+ log0 p (5) log 0 p + z α p = p0 ; p = P T T T = la gananca estátca es la msma en ambas funcones de transferenca. en la ecuacón de dfusón del calor satsfacen la relacón: λ = cρδ ( x) (6) ote que este factor no afecta la ubcacón de los polos y ceros del sstema, por lo que la cualdad fracconara de la respuesta en frecuenca no se ve afectada por la seleccón de este valor. Además consderando la funcón de transferenca del sstema como: () ( ) G s = C si A B s = = s + z + s p (7) Para los casos específcos de y de 5 segmentos (), las funcones de transferenca resultantes son las sguentes: s + G () s = s s (8) Los dagramas de Bode correspondentes para las ecuacones de a dos y cnco segmentos se encontraron en la fgura. UTILIZACIÓ DE LA APROXIMACIÓ La utlzacón de la aproxmacón requere consderar dferentes casos específcos respecto del número de segmentos utlzados en la dscretzacón espacal. Con la únca fnaldad de smplfcar el análss y sn pérdda de generaldad se hace el sguente supuesto de trabajo: Suponer que el térmno correspondente a las constantes nvolucradas Fg.. Dagrama de Bode de la funcones de transferenca con = y = 5. 8 Ingenerías, Abrl-Juno 008, Vol. XI, o. 39

5 4 3 s + 7s + 5s + 0s+ G5 () s = s s + 8s + 35s + 5s + donde los polos son: -0.08, , -.754, , y los ceros están dados por: -0.06, -, , Para estos dos casos se tene que los valores del exponente fracconaro a puede ser obtendo como: Caso = log α =.68 = log log0 p = ( 0.5) = T con lo que se tene: s + G () s = s s + + s La comparacón de la respuesta en frecuenca de ambas funcones de transferenca puede ser encontrada en la fgura 3. Caso = 5 Debdo a que en este caso se tenen 4 ceros, es posble calcular 4 valores para el exponente fracconaro. α = , α = 0.407, α3 = , α4 = Fnalmente se calculan todos y se utlza el promedo de ellos. Por lo que a resulta: α + α+ α3+ α4 α = = Lo msmo se utlza para el valor del polo. Los cálculos son los sguentes: P = P = 0.35 P =.47 T, T, T 3, P =.765 T 4 El promedo de los polos resulta: P T +P T +P T3 +PT4 P= T = Con lo que la aproxmacón queda: G5 () s 0.55 s La respuesta en frecuenca de los sstemas de orden fracconaro fue obtenda con la ayuda del paquete para el software MatLab llamado nteger v Al gual que en caso anteror, la fgura 4 muestra la comparacón de las funcones de transferenca para el caso =5. Fg. 3. Respuesta en frecuenca del sstema dscretzado utlzando dos segmentos y de la aproxmacón de orden fracconaro. Fg 4. Respuesta en frecuenca del sstema dscretzado así como la de la aproxmacón utlzando ecuacones de orden fracconaro. Ingenerías, Abrl-Juno 008, Vol. XI, o. 39 9

6 En la medda que se ncrementa el número de ntervalos, la dscretzacón requere de ecuacones de orden gual al menos al número de seccones. En este trabajo se muestra como representar el comportamento de un sstema de n ecuacones dferencales asocadas a la ecuacón de dfusón del calor por medo de una ecuacón dferencal de orden fracconaro al menos en un ntervalo de frecuencas. Esto reduce la dmensón de la representacón en contraste con la forma clásca de proceder en la cual se utlza drectamente el sstema dscretzado. DISCUSIÓ Una prmera observacón es que en la medda en la cual se ncrementa el número de seccones n, el ntervalo de frecuencas en el cual se tene comportamento fracconaro tambén se ncrementa, aunque el ancho del ntervalo de frecuencas no tende a ser el de los números reales. Así msmo, al ncrementar el número de seccones en la dscretzacón, de a 5 los valores tanto del exponente como del polo de la aproxmacón no se modfcan sgnfcatvamente. La dscretzacón de la ecuacón de dfusón del calor en la varable espacal x, bajo la consderacón de una salda formada por la temperatura después del prmer ntervalo, contene una respuesta en bajas frecuencas muy parecda a la que tendría un sstema de orden fracconaro aun y cuando no concda con precsón. Es mportante destacar que la representacón propuesta es una aproxmacón que resulta potencalmente útl al menos en el contexto de control automátco. Es ben conocdo que los procesos de transferenca de calor son en general lentos por lo que la respuesta dnámca nteresante corresponde más ben a un sstema pasa bajos, lo cual hace que la representacón propuesta tenga una justfcacón. COCLUSIOES Aún y cuando la respuesta de la dscretzacón de la ecuacón de dfusón del calor no es exactamente la de una ecuacón de orden fracconaro, ésta se puede modelar y aproxmar, en el sentdo de que las respuestas en frecuenca sean lo más semejante posble, de manera compacta utlzando ecuacones dferencales de orden fracconaro. REFERECIAS. B. M. Vnagre and C. A. Monje, Introduccón al control fracconaro, Revsta Iberoamercana de Automatca e Informatca Industral (RIAI), 3(3):5-3, julo I. Podlubny, Fractonal dfferental equatons, Academc Press, San Dego, J. A. Tenrero Machado and I. S. Jesus, Fractonal order dynamcs n some dstrbuted parameter systems. In proceedngs of the 4th IASTED Internatonal conference on Modelng, Identfcaton and Control, feb. 6-8, 005, p A. Oustaloup, A. Ballou and B. Bansard, Partall dfferental equatons and nonnteger dervaton, In IEEE Internatonal conference on system engneerng n the servce of humans, Vol., p , E. Alcorta García, E. G. Cedllo Garza, R. Castllo Martínez, Dnámca de orden fracconaro en la ecuacón de dfusón del calor, XL Congreso aconal de la Socedad Matemátca Mexcana, 4-9 de octubre 007, Monterrey,. L. 6. A. Charef, H. H. Sun, Y. Y. Tsao and B. Onaral, Fractal system as represented by sngularty functons. IEEE Trans. on Automatc control, 37(9): , Sept L. Fortuna, S. Grazan, G. Muscato and D. Porto, Approxmaton hgh order lumped systems usng non-nteger order transfer systems, In proceedngs of the 7th Medterranean Conference on Control and Automaton (MED99), june 8-30, 999. p D. P. Mata de Olvera Válero, Fractonal control toolbox for MatLab, Beta release, 7 de agosto 005, Unversdad Técnca de Lsboa.. 0 Ingenerías, Abrl-Juno 008, Vol. XI, o. 39

EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA

EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA . El Método de Dferencas Fntas El Método consste en una aproxmacón de las dervadas parcales por expresones algebracas con los valores de

Más detalles

Perturbación de los valores propios simples de matrices de polinomios dependientes diferenciablemente de parámetros

Perturbación de los valores propios simples de matrices de polinomios dependientes diferenciablemente de parámetros Perturbacón de los valores propos smples de matrces de polnomos dependentes dferencablemente de parámetros M Isabel García-Planas 1, Sona Tarragona 2 1 Dpt de Matemàtca Aplcada I, Unverstat Poltècnca de

Más detalles

Fugacidad. Mezcla de gases ideales

Fugacidad. Mezcla de gases ideales Termodnámca del equlbro Fugacdad. Mezcla de gases deales rofesor: Alí Gabrel Lara 1. Fugacdad 1.1. Fugacdad para gases Antes de abarcar el caso de mezclas de gases, debemos conocer como podemos relaconar

Más detalles

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas Tema 3 Métodos específcos de generacón de dversas dstrbucones dscretas 3.1. Dstrbucón de Bernoull Sea X B(p). La funcón de probabldad puntual de X es: P (X = 1) = p P (X = 0) = 1 p Utlzando el método de

Más detalles

Relaciones entre variables

Relaciones entre variables Relacones entre varables Las técncas de regresón permten hacer predccones sobre los valores de certa varable Y (dependente), a partr de los de otra (ndependente), entre las que se ntuye que exste una relacón.

Más detalles

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas

IES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas IES Menéndez Tolosa (La Línea) Físca y Químca - 1º Bach - Gráfcas 1 Indca qué tpo de relacón exste entre las magntudes representadas en la sguente gráfca: La gráfca es una línea recta que no pasa por el

Más detalles

Distribución del potencial electrostático en una placa cuadrada utilizando el método de elementos finitos

Distribución del potencial electrostático en una placa cuadrada utilizando el método de elementos finitos Dstrbucón del potencal electrostátco en una placa cuadrada utlzando el método de elementos fntos Jaro Madrgal Argáez 1 Jame Barbosa Pérez Manuel Julo García 3 Resumen Este artículo expone la solucón al

Más detalles

Resumen TEMA 1: Teoremas fundamentales de la dinámica y ecuaciones de Lagrange

Resumen TEMA 1: Teoremas fundamentales de la dinámica y ecuaciones de Lagrange TEMA : Teoremas fundamentales de la dnámca y ecuacones de Lagrange Mecánca 2 Resumen TEMA : Teoremas fundamentales de la dnámca y ecuacones de Lagrange. Prncpos de dnámca clásca.. Leyes de ewton a) Ley

Más detalles

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar Curso 0-03 Grado en Físca Herramentas Computaconales Tema.3_A La meda y la desvacón estándar Dónde estudar el tema.3_a: Capítulo 4. J.R. Taylor, Error Analyss. Unv. cence Books, ausalto, Calforna 997.

Más detalles

Aplicación de la termodinámica a las reacciones químicas Andrés Cedillo Departamento de Química Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa

Aplicación de la termodinámica a las reacciones químicas Andrés Cedillo Departamento de Química Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa Aplcacón de la termodnámca a las reaccones químcas Andrés Cedllo Departamento de Químca Unversdad Autónoma Metropoltana-Iztapalapa Introduccón Las leyes de la termodnámca, así como todas las ecuacones

Más detalles

Guía de Electrodinámica

Guía de Electrodinámica INSTITITO NACIONAL Dpto. de Físca 4 plan electvo Marcel López U. 05 Guía de Electrodnámca Objetvo: - econocer la fuerza eléctrca, campo eléctrco y potencal eléctrco generado por cargas puntuales. - Calculan

Más detalles

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas Análss de Regresón y Correlacón Lneal Problemas donde ntervenen dos o más varables numércas Estudaremos el tpo de relacones que exsten entre ellas, y de que forma se asocan Ejemplos: La presón de una masa

Más detalles

Nuevo método de aproximaciones sucesivas para obtención de raíces de polinomios

Nuevo método de aproximaciones sucesivas para obtención de raíces de polinomios Nuevo método de apromacones sucesvas para obtencón de raíces de polnomos Roberto Elzondo Vllarreal A, Vrglo A. González A,B, Ramón Cantú Cuéllar A A FIME-UANL B CIIDIT-UANL roelzon@hotmal.com, vrgonzal@gmal.com,

Más detalles

TERMODINÁMICA AVANZADA

TERMODINÁMICA AVANZADA ERMODINÁMICA AANZADA Undad III: ermodnámca del Equlbro Fugacdad Fugacdad para gases, líqudos y sóldos Datos volumétrcos 9/7/ Rafael Gamero Fugacdad ropedades con varables ndependentes y ln f ' Con la dfncón

Más detalles

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D.

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Pronóstcos Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Predccón, Pronóstco y Prospectva Predccón: estmacón de un acontecmento futuro que se basa en consderacones subjetvas, en la habldad, experenca y buen juco de las

Más detalles

Apéndice A: Metodología para la evaluación del modelo de pronóstico meteorológico

Apéndice A: Metodología para la evaluación del modelo de pronóstico meteorológico Apéndce A: Metodología para la evaluacón del modelo de pronóstco meteorológco Apéndce A: Metodología para la evaluacón del modelo de pronóstco meteorológco Tabla de contendos Ap.A Apéndce A: Metodología

Más detalles

CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED

CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED Modelo en red para la smulacón de procesos de agua en suelos agrícolas. CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED IV.1 Modelo matemátco 2-D Exsten dos posbldades, no ndependentes, de acuerdo con

Más detalles

Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1

Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1 Reconocmento de Locutor basado en Procesamento de Voz ProDVoz Reconocmento de Locutor Introduccón Reconocmento de locutor: Proceso de extraccón automátca de nformacón relatva a la dentdad de la persona

Más detalles

Electricidad y calor

Electricidad y calor Electrcdad y calor Webpage: http://pagnas.sca.uson.mx/qb 2007 Departamento de Físca Unversdad de Sonora Temas 4. Prmera ley de la Termodnámca.. Concepto de Trabajo aplcado a gases.. Trabajo hecho por un

Más detalles

Electricidad y calor. Un repaso... Temas. 4. Primera ley de la Termodinámica. Webpage: Algunas definiciones

Electricidad y calor. Un repaso... Temas. 4. Primera ley de la Termodinámica. Webpage:  Algunas definiciones Electrcdad y calor Webpage: http://pagnas.sca.uson.mx/qb 2007 Departamento de Físca Unversdad de Sonora Temas 4. Prmera ley de la Termodnámca.. Concepto de Trabajo aplcado a gases.. Trabajo hecho por un

Más detalles

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos. ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:

Más detalles

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales:

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales: VECTOES 1.- Magntudes Escalares y Magntudes Vectorales. Las Magntudes Escalares: son aquellas que quedan defndas úncamente por su valor numérco (escalar) y su undad correspondente, Eemplo de magntudes

Más detalles

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA Alca Maroto, Rcard Boqué, Jord Ru, F. Xaver Rus Departamento de Químca Analítca y Químca Orgánca Unverstat Rovra Vrgl. Pl. Imperal Tàrraco,

Más detalles

Teoría de Modelos y Simulación Enrique Eduardo Tarifa Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy. Generación de Números Aleatorios

Teoría de Modelos y Simulación Enrique Eduardo Tarifa Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy. Generación de Números Aleatorios Teoría de Modelos y Smulacón Enrque Eduardo Tarfa Facultad de Ingenería - Unversdad Naconal de Jujuy Generacón de Números Aleatoros Introduccón Este capítulo trata sobre la generacón de números aleatoros.

Más detalles

12-16 de Noviembre de 2012. Francisco Javier Burgos Fernández

12-16 de Noviembre de 2012. Francisco Javier Burgos Fernández MEMORIA DE LA ESTANCIA CON EL GRUPO DE VISIÓN Y COLOR DEL INSTITUTO UNIVERSITARIO DE FÍSICA APLICADA A LAS CIENCIAS TECNOLÓGICAS. UNIVERSIDAD DE ALICANTE. 1-16 de Novembre de 01 Francsco Javer Burgos Fernández

Más detalles

Capitalización y descuento simple

Capitalización y descuento simple Undad 2 Captalzacón y descuento smple 2.1. Captalzacón smple o nterés smple 2.1.1. Magntudes dervadas 2.2. Intereses antcpados 2.3. Cálculo de los ntereses smples. Métodos abrevados 2.3.1. Método de los

Más detalles

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos Reconclacón de datos expermentales MI5022 Análss y smulacón de procesos mneralúgcos Balances Balances en una celda de flotacón En torno a una celda de flotacón (o un crcuto) se pueden escrbr los sguentes

Más detalles

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad

Más detalles

Modelos triangular y parabólico

Modelos triangular y parabólico Modelos trangular y parabólco ClassPad 0 Prof. Jean-Perre Marcallou INTRODUCCIÓN La calculadora CASIO ClassPad 0 dspone de la Aplcacón Prncpal para realzar los cálculos correspondentes a los modelos trangular

Más detalles

3. VARIABLES ALEATORIAS.

3. VARIABLES ALEATORIAS. 3. VARIABLES ALEATORIAS. Una varable aleatora es una varable que toma valores numércos determnados por el resultado de un epermento aleatoro (no hay que confundr la varable aleatora con sus posbles valores)

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA ANTONIO JOSÉ DE SUCRE VICERRECTORADO BARQUISIMETO DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA QUÍMICA. Ingeniería Química

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA ANTONIO JOSÉ DE SUCRE VICERRECTORADO BARQUISIMETO DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA QUÍMICA. Ingeniería Química UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA ANTONIO JOSÉ DE SUCRE VICERRECTORADO BARQUISIMETO DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA QUÍMICA Ingenería Químca Undad I. Introduccón a los cálculos de Ingenería Químca

Más detalles

Smoothed Particle Hydrodynamics Animación Avanzada

Smoothed Particle Hydrodynamics Animación Avanzada Smoothed Partcle Hydrodynamcs Anmacón Avanzada Iván Alduán Íñguez 03 de Abrl de 2014 Índce Métodos sn malla Smoothed partcle hydrodynamcs Aplcacón del método en fludos Búsqueda de vecnos Métodos sn malla

Más detalles

Universidad Nacional de Ingeniería P.A Facultad de Ingeniería Mecánica 22/07/11 DACBHCC EXAMEN FINAL DE METODOS NUMERICOS (MB536)

Universidad Nacional de Ingeniería P.A Facultad de Ingeniería Mecánica 22/07/11 DACBHCC EXAMEN FINAL DE METODOS NUMERICOS (MB536) Unversdad Naconal de Ingenería P.A. - Facultad de Ingenería ecánca /7/ EXAEN FINA DE ETODOS NUERICOS B56 DURACION: INUTOS SOO SE PERITE E USO DE UNA HOJA DE FORUARIO ESCRIBA CARAENTE SUS PROCEDIIENTOS

Más detalles

Ecuaciones diferenciales ordinarias

Ecuaciones diferenciales ordinarias Ecuacones derencales ordnaras Motvacón Las ecuacones que se componen de una uncón desconocda de sus dervadas son llamadas ECUACIONES DIFERENCIALES ales ecuacones desempeñan un papel mportante en ngenería

Más detalles

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA LABORATORIO 1-008 PRACTICA 4: LEYES DE LOS GASES 1. OBJETIVOS ) Comprobacón expermental de las leyes de los gases. En este caso nos vamos a concentrar en el estudo

Más detalles

EL AMPLIFICADOR OPERACIONAL.

EL AMPLIFICADOR OPERACIONAL. Tema 6. El mplfcador peraconal. Tema 6 EL MPLIFICD PECINL.. Introduccón... Símbolos y termnales del amplfcador operaconal... El amplfcador operaconal como amplfcador de tensón..3. Conceptos báscos de realmentacón..4.

Más detalles

TERMODINÁMICA AVANZADA

TERMODINÁMICA AVANZADA TERMODINÁMICA AVANZADA Undad III: Termodnámca del Equlbro Ecuacones para el coefcente de actvdad Funcones de eceso para mezclas multcomponentes 9/7/0 Rafael Gamero Funcones de eceso en mezclas bnaras Epansón

Más detalles

Valoración de opciones financieras por diferencias finitas

Valoración de opciones financieras por diferencias finitas Valoracón de opcones fnanceras por dferencas fntas José Mª Pesquero Fernández Dpto. Nuevos Productos - Tesorería BBVA mpesquero@grupobbva.com Indce INDICE. Introduccón. La ecuacón dferencal 3. Dferencas

Más detalles

Descripción de una variable

Descripción de una variable Descrpcón de una varable Tema. Defncones fundamentales. Tabla de frecuencas. Datos agrupados. Meddas de poscón Meddas de tendenca central: meda, medana, moda Ignaco Cascos Depto. Estadístca, Unversdad

Más detalles

SOLUTION OF PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS BY THE MONTECARLO METHOD

SOLUTION OF PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS BY THE MONTECARLO METHOD REVISTA BOLIVIANA DE FÍSICA 9, 4 33, 0 ISSN 56 383. INDEXADA EN: SCIELO, LATINDEX, PERIÓDICA SOLUCIÓN DE ECUACIONES DIFERENCIALES PARCIALES POR EL MÉTODO MONTE CARLO SOLUTION OF PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS

Más detalles

REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESION LINEAL SIMPLE REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una mustra de observacones formadas por pares de varables: (x 1, y 1 ) (x, y ).. (x n, y n ) A través de esta muestra, se desea estudar la relacón exstente

Más detalles

v i CIRCUITOS ELÉCTRICOS (apuntes para el curso de Electrónica)

v i CIRCUITOS ELÉCTRICOS (apuntes para el curso de Electrónica) IUITOS EÉTIOS (apuntes para el curso de Electrónca) os crcutos eléctrcos están compuestos por: fuentes de energía: generadores de tensón y generadores de corrente y elementos pasos: resstores, nductores

Más detalles

UN EXPERIMENTO NUMERICO SOBRE EL PROBLEMA DE LOS TRES CUERPOS EN Mat Lab 5.1

UN EXPERIMENTO NUMERICO SOBRE EL PROBLEMA DE LOS TRES CUERPOS EN Mat Lab 5.1 UN EXPERIMENTO NUMERICO SOBRE EL PROBLEMA DE LOS TRES CUERPOS EN Mat Lab 5. Lc. Juan Valentín Mendoza Mogollón Docente del Departamento de Matemátcas Unversdad Naconal de Pura, Perú juan_valentn_m@hotmal.com

Más detalles

Análisis de ruido en detectores ópticos.

Análisis de ruido en detectores ópticos. Análss de rudo en detectores óptcos. La corrente real generada en un fotododo es de carácter aleatoro, cuyo valor fluctúa entre el valor promedo defndo por la foto-corrente: p = RP Dchas fluctuacones se

Más detalles

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE TEM 8: PRÉSTMOS ÍNDICE 1. CONCEPTO DE PRÉSTMO: SISTEMS DE MORTIZCIÓN DE PRÉSTMOS... 1 2. NOMENCLTUR PR PRÉSTMOS DE MORTIZCIÓN FRCCIOND... 3 3. CUDRO DE MORTIZCIÓN GENERL... 3 4. MORTIZCIÓN DE PRÉSTMO MEDINTE

Más detalles

Tema 4: Variables aleatorias

Tema 4: Variables aleatorias Estadístca 46 Tema 4: Varables aleatoras El concepto de varable aleatora surge de la necesdad de hacer más manejables matemátcamente los resultados de los expermentos aleatoros, que en muchos casos son

Más detalles

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas.

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas. Capítulo II: El Modelo Lneal Clásco - Estmacón Aplcacones Informátcas 3. APLICACIONES INFORMÁTICAS Fchero : cp.wf (modelo de regresón smple) Seres: : consumo famlar mensual en mles de pesetas RENTA: renta

Más detalles

TEMA 4 Amplificadores realimentados

TEMA 4 Amplificadores realimentados TEM 4 mplfcadores realmentados 4.1.- Introduccón La realmentacón (feedback en nglés) negata es amplamente utlzada en el dseño de amplfcadores ya que presenta múltples e mportantes benefcos. Uno de estos

Más detalles

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.

Cálculo y EstadísTICa. Primer Semestre. Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado en Geomátca y Topografía Escuela Técnca Superor de Ingeneros en Topografía, Geodesa y Cartografía. Unversdad Poltécnca de Madrd

Más detalles

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA

LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA. LA MEDIANA: Es una medda de tendenca central que dvde al total de n observacones debdamente ordenadas

Más detalles

Dicha tabla adopta la forma del diagrama de árbol del dibujo. En éste, a cada uno de los sucesos A y A c se les ha asociado los sucesos B y B c.

Dicha tabla adopta la forma del diagrama de árbol del dibujo. En éste, a cada uno de los sucesos A y A c se les ha asociado los sucesos B y B c. Estadístca robablístca 6. Tablas de contngenca y dagramas de árbol. En los problemas de probabldad y en especal en los de probabldad condconada, resulta nteresante y práctco organzar la nformacón en una

Más detalles

TERMODINÁMICA DEL EQUILIBRIO CAPÍTULO V. EQUILIBRIO DE REACCIÓN QUÍMICA

TERMODINÁMICA DEL EQUILIBRIO CAPÍTULO V. EQUILIBRIO DE REACCIÓN QUÍMICA Ing. Federco G. Salazar Termodnámca del Equlbro TERMODINÁMICA DEL EQUILIBRIO CAPÍTULO V. EQUILIBRIO DE REACCIÓN QUÍMICA Contendo 1. Conversón y Coordenada de Reaccón. 2. Ecuacones Independentes y Regla

Más detalles

UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II

UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II PRACTICA 11: Crcutos no lneales elementales con el amplfcador operaconal OBJETIVO: El alumno se famlarzará con

Más detalles

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA 3.. Introduccón. 3... Dstrbucón de Probabldad de una varable aleatora 3... Funcón de Dstrbucón de una varable aleatora 3.. Varable aleatora dscreta 3... Funcón masa de probabldad

Más detalles

CESMA BUSINESS SCHOOL

CESMA BUSINESS SCHOOL CESMA BUSINESS SCHOOL MATEMÁTICAS FINANCIERAS. TEMA 4 RENTAS y MÉTODOS DE AMORTIZACIÓN Javer Blbao García 1 1.- Introduccón Defncón: Conjunto de captales con vencmentos equdstantes de tempo. Para que exsta

Más detalles

Visión moderna del modelo de transporte clásico

Visión moderna del modelo de transporte clásico Vsón moderna del modelo de transporte clásco Zonfcacón y Red Estratégca Datos del Año Base Datos de Planfcacón Para el Año de Dseño Base de Datos año base futuro Generacón de Vajes Demanda Dstrbucón y

Más detalles

Capítulo xx Campos y potenciales electrostáticos. Ecuación de Laplace

Capítulo xx Campos y potenciales electrostáticos. Ecuación de Laplace Capítulo xx Campos potencales electrostátcos. Ecuacón de Laplace Obetvos Estudo de los potencales eléctrcos para dstntas confguracones de campos con dversas condcones de borde en dos dmensones. Determnacón

Más detalles

Cinemática del Brazo articulado PUMA

Cinemática del Brazo articulado PUMA Cnemátca del Brazo artculado PUMA José Cortés Parejo. Enero 8. Estructura del brazo robótco El robot PUMA de la sere es un brazo artculado con artculacones rotatoras que le proporconan grados de lbertad

Más detalles

Hidrología superficial

Hidrología superficial Laboratoro de Hdráulca Ing. Davd Hernández Huéramo Manual de práctcas Hdrología superfcal 7o semestre Autores: Héctor Rvas Hernández Juan Pablo Molna Agular Rukmn Espnosa Díaz alatel Castllo Contreras

Más detalles

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general. 3. En el modelo lneal general Y =X β + ε, explcar la forma que

Más detalles

Solución De La Ecuación De Difusión Usando El Método De Lattice-Boltzmann Y Diferencias Finitas

Solución De La Ecuación De Difusión Usando El Método De Lattice-Boltzmann Y Diferencias Finitas Revsta Colombana de Físca, Vol. 43, No. 3 de 20. Solucón De La Ecuacón De Dfusón Usando El Método De Lattce-Boltzmann Y Dferencas Fntas Soluton Of The Dffuson Equaton Usng Lattce-Boltzmann And Fnte Dfference

Más detalles

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): Ajustes de Tendencia

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): Ajustes de Tendencia Investgacón y Técncas de Mercado Prevsón de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): s de Tendenca Profesor: Ramón Mahía Curso 00-003 I.- Introduccón Hasta el momento,

Más detalles

Rentas o Anualidades

Rentas o Anualidades Rentas o Anualdades Patrca Ksbye Profesorado en Matemátca Facultad de Matemátca, Astronomía y Físca 10 de setembre de 2013 Patrca Ksbye (FaMAF) 10 de setembre de 2013 1 / 31 Introduccón Rentas o Anualdades

Más detalles

Determinación de Puntos de Rocío y de Burbuja Parte 1

Determinación de Puntos de Rocío y de Burbuja Parte 1 Determnacón de Puntos de Rocío y de Burbuja Parte 1 Ing. Federco G. Salazar ( 1 ) RESUMEN El cálculo de las condcones de equlbro de fases líqudo vapor en mezclas multcomponentes es un tema de nterés general

Más detalles

1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación)

1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación) Apuntes: Matemátcas Fnanceras 1. Leccón 7 - Rentas - Valoracón (Contnuacón) 1.1. Valoracón de Rentas: Constantes y Dferdas 1.1.1. Renta Temporal y Pospagable En este caso, el orgen de la renta es un momento

Más detalles

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22 DOCENTE: LIC.GUSTO DOLFO JUEZ GUI DE TJO PCTICO Nº 22 CES: POFESODO Y LICENCITU EN IOLOGI PGIN Nº 132 GUIS DE CTIIDDES Y TJO PCTICO Nº 22 OJETIOS: Lograr que el lumno: Interprete la nformacón de un vector.

Más detalles

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1

Tema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1 Tema 8 - Estadístca - Matemátcas CCSSI 1º Bachllerato 1 TEMA 8 - ESTADÍSTICA 8.1 NOCIONES GENERALES DE ESTADÍSTICA 8.1.1 INTRODUCCIÓN Objetvo: La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para

Más detalles

TEMA 4. TRABAJO Y ENERGIA.

TEMA 4. TRABAJO Y ENERGIA. TMA 4. TRABAJO Y NRGIA. l problema undamental de la Mecánca es descrbr como se moverán los cuerpos s se conocen las uerzas aplcadas sobre él. La orma de hacerlo es aplcando la segunda Ley de Newton, pero

Más detalles

Equilibrio termodinámico entre fases fluidas

Equilibrio termodinámico entre fases fluidas CAPÍTULO I Equlbro termodnámco entre fases fludas El conocmento frme de los conceptos de la termodnámca se consdera esencal para el dseño, operacón y optmzacón de proyectos en la ngenería químca, debdo

Más detalles

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION

LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION 1. DEFINICION: Las meddas estadístcas

Más detalles

OSCILACIONES 1.- INTRODUCCIÓN

OSCILACIONES 1.- INTRODUCCIÓN OSCILACIONES 1.- INTRODUCCIÓN Una parte relevante de la asgnatura trata del estudo de las perturbacones, entenddas como varacones de alguna magntud mportante de un sstema respecto de su valor de equlbro.

Más detalles

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) En un expermento comercal el nvestgador modfca algún factor (denomnado varable explcatva o ndependente) para observar el efecto de esta modfcacón sobre otro factor (denomnado

Más detalles

5ª Lección: Sistema de fuerzas gravitatorias. Cálculo de centros de gravedad de figuras planas: teoremas de Guldin.

5ª Lección: Sistema de fuerzas gravitatorias. Cálculo de centros de gravedad de figuras planas: teoremas de Guldin. Capítulo II: MECÁNICA DEL SÓLIDO RÍGIDO 5ª Leccón: Sstema de fuerzas gravtatoras. Cálculo de centros de gravedad de fguras planas: teoremas de Guldn. Sstemas de fuerzas gravtatoras La deduccón parte de

Más detalles

Métodos Nodales Híbridos en la Solución de las Ecuaciones de Difusión en Geometría XY

Métodos Nodales Híbridos en la Solución de las Ecuaciones de Difusión en Geometría XY Energía Nuclear y Segurdad Radológca: Nuevos Retos y Perspectvas XIV Congreso Anual de la SNM/XXI Reunón Anual de la SMSR Guadalajara, Jalsco, Méxco, - de Septembre, (, Memoras en CDROM Métodos Nodales

Más detalles

El circuito eléctrico de la figura está formado por un conjunto de Resistencias, condensadores, bobinas y una fuente de tensión.

El circuito eléctrico de la figura está formado por un conjunto de Resistencias, condensadores, bobinas y una fuente de tensión. El crcuto eléctrco de la fgura está formado por un conjunto de esstencas, condensadores, bobnas y una fuente de tensón. L L Para el sstema de la fgura, se pde: Modelo de bond graph del sstema, ncluyendo

Más detalles

Materiales Industriales, Ingeniería Técnica Industrial Mecánica Profesor: Dr. María Jesús Ariza, Departamento de Física Aplicada, CITE II-A, 2.

Materiales Industriales, Ingeniería Técnica Industrial Mecánica Profesor: Dr. María Jesús Ariza, Departamento de Física Aplicada, CITE II-A, 2. Materales Industrales, Ingenería Técnca Industral Mecánca Profesor: Dr. María Jesús Arza, Departamento de Físca Aplcada, CITE II-A,. Teoría de meddas. Meddas magntudes: La teoría de meddas Las varables

Más detalles

Cifrado de imágenes usando autómatas celulares con memoria

Cifrado de imágenes usando autómatas celulares con memoria Cfrado de mágenes usando autómatas celulares con memora L. Hernández Encnas 1, A. Hernández Encnas 2, S. Hoya Whte 2, A. Martín del Rey 3, G. Rodríguez Sánchez 4 1 Insttuto de Físca Aplcada, CSIC, C/Serrano

Más detalles

3.1 Resolver mediante el método de la transformada de Laplace el problema 1.1.

3.1 Resolver mediante el método de la transformada de Laplace el problema 1.1. rcutos y Sstemas Dnámcos Ejerccos tema 3 Método de la transformada de aplace 3. esolver medante el método de la transformada de aplace el problema.. 3. esolver medante el método de la transformada de aplace

Más detalles

16/07/2012 P= F A. Pascals. Bar

16/07/2012 P= F A. Pascals. Bar El Estado Gaseoso El Estado Gaseoso Undad I Característcas de los Gases Las moléculas ndvduales se encuentran relatvamente separadas. Se expanden para llenar sus recpentes. Son altamente compresbles. enen

Más detalles

2.1. Sustancias puras. Medida de los cambios de entalpía.

2.1. Sustancias puras. Medida de los cambios de entalpía. 2 Metalurga y termoquímca. 7 2. Metalurga y termoquímca. 2.1. Sustancas puras. Medda de los cambos de entalpía. De acuerdo a las ecuacones (5 y (9, para un proceso reversble que ocurra a presón constante

Más detalles

Gráficos de flujo de señal

Gráficos de flujo de señal UNIVRSIDAD AUTÓNOMA D NUVO ÓN FACUTAD D INGNIRÍA MCANICA Y ÉCTRICA Gráfcos de flujo de señal l dagrama de bloques es útl para la representacón gráfca de sstemas de control dnámco y se utlza extensamente

Más detalles

Organización y resumen de datos cuantitativos

Organización y resumen de datos cuantitativos Organzacón y resumen de datos cuanttatvos Contendos Organzacón de datos cuanttatvos: dagrama de tallos y hojas, tablas de frecuencas. Hstogramas. Polígonos. Ojvas ORGANIZACIÓN Y RESUMEN DE DATOS CUANTITATIVOS

Más detalles

Departamento Administrativo Nacional de Estadística

Departamento Administrativo Nacional de Estadística Departamento Admnstratvo Naconal de Estadístca Dreccón de Censos Demografía METODOLOGIA ESTIMACIONES Y PROYECCIONES DE POBLACIÓN, POR ÁREA, SEXO Y EDAD PARA LOS DOMINIOS DE LA GRAN ENCUESTA INTEGRADA DE

Más detalles

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio.

Población: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio. Tema 9 - Estadístca - Matemátcas B 4º E.S.O. 1 TEMA 9 - ESTADÍSTICA 9.1 DOS RAMAS DE LA ESTADÍSTICA 9.1.1 - INTRODUCCIÓN La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para el conocmento numérco

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 Meddas de centralzacón Meda Datos no agrupados = x X = n = 0 Datos agrupados = x X = n = 0 Medana Ordenamos la varable de menor a mayor. Calculamos la columna de la frecuenca relatva acumulada F. Buscamos

Más detalles

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS P L V S V LT R A BANCO DE ESPAÑA OPERACIONES Gestón de la Informacón ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS El proceso de ntegracón fnancera dervado de la Unón Monetara exge la

Más detalles

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS DE POSTGRADO COORDINACIÓN DE POSTGRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA MAESTRIA EN INGENIERÍA QUÍMICA

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS DE POSTGRADO COORDINACIÓN DE POSTGRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA MAESTRIA EN INGENIERÍA QUÍMICA UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANAO DE ESUDIOS DE POSGRADO COORDINACIÓN DE POSGRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA MAESRIA EN INGENIERÍA QUÍMICA APLICACIÓN DEL MÉODO POD PARA LA OBENCIÓN DE UN MODELO REDUCIDO DE

Más detalles

GUÍA 5. Roberto Fabián Retrepo A., M. Sc. en Física Profesor Asociado Escuela de Física Universidad Nacional de Colombia

GUÍA 5. Roberto Fabián Retrepo A., M. Sc. en Física Profesor Asociado Escuela de Física Universidad Nacional de Colombia GUÍA 5 Dego Lus Arstzábal R., M. Sc. en Físca Profesor Asocado Escuela de Físca Unversdad aconal de Colomba Roberto Fabán Retrepo A., M. Sc. en Físca Profesor Asocado Escuela de Físca Unversdad aconal

Más detalles

UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE. Dpto. de Métodos Cuantitativos e Informáticos. Universidad Politécnica de Cartagena.

UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE. Dpto. de Métodos Cuantitativos e Informáticos. Universidad Politécnica de Cartagena. UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE COURNOT. Autores: García Córdoba, José Antono; josea.garca@upct.es Ruz Marín, Manuel; manuel.ruz@upct.es Sánchez García, Juan Francsco; jf.sanchez@upct.es

Más detalles

RESUMEN. Palabras clave: Ecuación de Richards, drenaje, infiltración de fluidos, zonas saturadas. 1. INTRODUCCIÓN

RESUMEN. Palabras clave: Ecuación de Richards, drenaje, infiltración de fluidos, zonas saturadas. 1. INTRODUCCIÓN INVESTIGACIÓN & DESARROLLO 6: 33 43 (006) ISSN 84-6333 UNA NUEVA ALTERNATIVA NUMÉRICA PARA LA SOLUCIÓN DE LA ECUACIÓN UNIDIMENSIONAL DE RICHARDS: ESTUDIO DE DRENAJE E INFILTRACIÓN DE FLUIDOS EN LA ZONA

Más detalles

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad Meddas de Tendenca Central y de Varabldad Contendos Meddas descrptvas de forma: curtoss y asmetría Meddas de tendenca central: meda, medana y moda Meddas de dspersón: rango, varanza y desvacón estándar.

Más detalles

Variable aleatoria: definiciones básicas

Variable aleatoria: definiciones básicas Varable aleatora: defncones báscas Varable Aleatora Hasta ahora hemos dscutdo eventos elementales y sus probabldades asocadas [eventos dscretos] Consdere ahora la dea de asgnarle un valor al resultado

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso.

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso. CARTAS DE CONTROL Las cartas de control son la herramenta más poderosa para analzar la varacón en la mayoría de los procesos. Han sdo dfunddas extosamente en varos países dentro de una ampla varedad de

Más detalles

1. Modelos Expresados en Variables de Estado 1

1. Modelos Expresados en Variables de Estado 1 2 3 Modelo en Varables de Estado.doc 1 1. Modelos Exresados en Varables de Estado 1. Modelos Exresados en Varables de Estado 1 1.1. Introduccón 2 1.2. Defncón 2 1.3. Forma General 9 1.4. Solucón 1 1.5.

Más detalles

MECÁNICA CLÁSICA MAESTRÍA EN CIENCIAS (FÍSICA) Curso de Primer Semestre - Otoño 2014. Omar De la Peña-Seaman. Instituto de Física (IFUAP)

MECÁNICA CLÁSICA MAESTRÍA EN CIENCIAS (FÍSICA) Curso de Primer Semestre - Otoño 2014. Omar De la Peña-Seaman. Instituto de Física (IFUAP) MECÁNICA CLÁSICA MAESTRÍA EN CIENCIAS (FÍSICA) Curso de Prmer Semestre - Otoño 2014 Omar De la Peña-Seaman Insttuto de Físca (IFUAP) Benemérta Unversdad Autónoma de Puebla (BUAP) 1 / Omar De la Peña-Seaman

Más detalles

Análisis de Weibull. StatFolio de Muestra: Weibull analysis.sgp

Análisis de Weibull. StatFolio de Muestra: Weibull analysis.sgp Análss de Webull Resumen El procedmento del Análss de Webull está dseñado para ajustar una dstrbucón de Webull a un conjunto de n observacones. Es comúnmente usado para analzar datos representando tempos

Más detalles

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID DELTA MATE OMAÓN UNETAA / Gral. Ampuda, 6 8003 MADD EXÁMEN NTODUÓN A LA ELETÓNA UM JUNO 008 El examen consta de ses preguntas. Lea detendamente los enuncados. tene cualquer duda consulte al profesor. Todas

Más detalles

Unidad II: Análisis de la combustión completa e incompleta. 2. 1. Aire

Unidad II: Análisis de la combustión completa e incompleta. 2. 1. Aire 4 Undad II: Análss de la combustón completa e ncompleta. 1. Are El are que se usa en las reaccones de combustón es el are atmosférco. Ya se djo en la Undad I que, debdo a que n el N n los gases nertes

Más detalles

Capítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS

Capítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS Capítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS 3.1. Introduccón En la mayoría de los sstemas partculados esten partículas de dstnto tamaño tal como se observa en la Fgura 3.1. Muchos de los métodos que mden tamaño

Más detalles

Estudio de la convección térmica en un proceso de fundición de Aluminio por el método de los elementos finitos Pág. 1. Resumen

Estudio de la convección térmica en un proceso de fundición de Aluminio por el método de los elementos finitos Pág. 1. Resumen Estudo de la conveccón térmca en un proceso de fundcón de Alumno por el método de los elementos fntos Pág. Resumen Este proyecto se centra en los procesos de fundcón ndustral. Se pretende analzar herramentas

Más detalles