Métodos Matemá5cos en la Ingeniería Tema 1. Ecuaciones no lineales

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

Download "Métodos Matemá5cos en la Ingeniería Tema 1. Ecuaciones no lineales"

Transcripción

1 Métodos Matemá5cos en la Ingenería Tema. Ecuacones no lneales Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo García DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA APLICADA Y CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN UNIVERSIDAD DE CANTABRIA Lcense: Crea5ve Commons BY NC SA 3.0

2 TEMA9: Ecuacones No Lneales. Introduccón. Métodos cerrados: Bseccón 3. Métodos abertos: Punto Fjo Newton Secante

3 Resolucón numérca de ec. No lneales Objetvo:. Calcular el valor de, que cumple f( 0. Calcular el valor de que cumple g( h( f( g( h( 0 Dada una funcón f( determnar algún valor ' para el que se cumpla f('0. Los valores ' se llaman raíces de f(.

4 Resolucón numérca de ec. No lneales Problema a resolver: Dada una funcón f( determnar algún valor ' para el que se cumpla f('0. Los valores ' se llaman raíces de f(. Las raíces pueden ser reales o complejas. Determnar raíces reales de:. Ecuacones algebracas: f( -+. Ecuacones trascendentes (nvolucran funcones trgonométrcas, eponencales, logartmcas, etc: f(sen(+e -

5 Método Gráfco Dbujar la funcón yf( y observar dónde cruza el eje. Ese punto representa el valor de para el cual f(0, es decr, la raíz de la funcón. Ejemplo: Encontrar una raíz de la funcón 40 f( Raz Raz 4,75

6 Resolucón numérca de ec. No lneales Los métodos de resolucón numérca son de tpo teratvo: 0... n.... Métodos cerrados: Bseccón. Métodos abertos: De punto fjo Newton Secante

7 Métodos cerrados. Se basan en el hecho de que una funcón camba de sgno en la vecndad de una raíz f( f( a. Necestan dos valores ncales para la raíz: ntervalo f( b Teorema de Bolzano: f( contnua en [a,b] f(af(b < 0 En [a, b] hay un número mpar de raíces f( l En [a, b] al menos hay una raíz c d u

8 Métodos cerrados: bseccón Se genera una sucesón { } de apromacones a la raíz calculando los puntos medos de los ntervalos: f( Prmera teracón: a + b (a (b f( f(a f(b. Estmar raíz: a + b. Comprobar s es raíz: f ( 0? 3. Determnar nuevo ntervalo: f ( f ( f ( a < 0 f ( a > 0 b a ( Gráfca

9 Métodos cerrados: bseccón Se genera una sucesón { } de apromacones a la raíz calculando los puntos medos de los ntervalos: f( Prmera teracón: (a (b f( f(a a + b f(b. Estmar raíz: a + b. Comprobar s es raíz: f ( 0? 3. Determnar nuevo ntervalo: f ( f( f(b f( (a ( (b f(a f ( f ( a < 0 f ( a > 0 b a ( Gráfca Segunda teracón: Repetr con nuevo ntervalo a + b

10 Métodos cerrados: bseccón Dado un ntervalo [a,b] y la funcón f( contnua en [a,b] y tal que f(af(b<0:. Estmar la raíz usando el punto medo: ~ a + b. Comprobar s es la raíz, en otro caso, revsar el ntervalo: ~ ~ S f(af( < 0, b ~ ~ S f(af( > 0, a 3. Repetr pasos y hasta: ~ f( ε a-b ε Se alcanza el número mámo de teracones + ε a < ε + E a + < ε

11 Métodos cerrados: bseccón a S f(af(b <0 puede haber más de una raíz, al menos habrá una. El método sólo encuentra una de ellas. f( b S f( no es contnua en [a,b] no está garantzado el funconamento del método c S f(af(b > 0 el método no tene garantzado el funconamento puesto que puede no estr raíz y aunque esta no está defndo el crtero para redefnr los ntervalos f( f( l a b c u

12 Métodos cerrados: bseccón Ejemplo: Encontrar una raíz de la funcón con un error apromado mámo de 0.005

13 Métodos cerrados: bseccón Una ventaja de este método es que se puede calcular el número de teracones que deben realzarse para cometer ~ un error absoluto (E '- menor o gual de un ε prefjado. El error absoluto que se comete : Prmera teracón: E ½ (b-a Segunda teracón: E ½½ (b-a N-ésma teracón: E n (b-a/ n Para cometer un error absoluto menor o gual que una cantdad fjada ε b a ln b a ε n ' ~ ε n ln(

14 Métodos cerrados: bseccón Ventajas: Smple Buena estmacón del error absoluto E b a Convergenca garantzada E E Desventajas: Lento Requere una buena estmacón del ntervalo ncal (que encerra la raíz

15 Métodos abertos. Se basan en fórmulas requeren un únco valor de nco o s requeren dos, no es necesaro que encerren a la raíz. No está garantzada la convergenca 3. En caso de converger, lo hacen mucho más rápdo que los métodos cerrados

16 Métodos abertos: De punto fjo Dado un valor ncal para la raíz se predce de forma teratva una nueva apromacón + como funcón del valor ncal Para ello se transforma la ecuacón f(0 de tal forma que g( f ( g( f ( sen 0 g( sen + + Algortmo: + g( repetr hasta que:. ε a <ε, E a <ε ~. f( ε 3. Número ma. terac. 3

17 Métodos abertos: De punto fjo Ejemplo: Use el método del punto fjo para encontrar una raíz de la funcón, empezando con el valor ncal 0 0

18 Métodos abertos: De punto fjo Convergenca del método: La ecuacón teratva satsface + g( La raíz ' verfca 'g(' El valor de la funcón g en un punto se puede epresar usando la sere de Taylor de orden como: g( g('+g'(ξ( -' con ' ξ + '+g'(ξ( -' + -'g'(ξ( -' E + g'(ξ E Convergenca lneal S g'(ξ < el error absoluto dsmnuye en cada teracón

19 Métodos abertos: Newton-Raphson La sere de Taylor para f(' donde ' es la raíz 0 f(' f( + f '( (' De donde podemos despejar la raíz: ' f ( f '( Que proporcona un método para el cálculo teratvo de la raíz: f ( + f '( Que tene la forma + g( con f '( f '( f ( f ''( g '( ( f '( f ( f ''( ( f '(

20 Métodos abertos: Newton-Raphson f( Pendente de f( en el punto f( + f( f'( f( Despejando + f( f( f( + ( + + f( f'( Repetr hasta que:. f( + < ε. ε a <ε, E a <ε 3. Número ma. ter.

21 Métodos abertos: Newton-Raphson Ejemplo: Use el método de Newton para encontrar una raíz de la funcón, empezando con el valor ncal 0 0

22 Métodos abertos: Newton-Raphson Convergenca del método: La ecuacón teratva satsface La raíz ' verfca + f( f'( f ''( ξ 0 f ( ' f ( + f '( ( ' + ( ' con ' ξ! dvendo por f '( y reorganzando f ( f ''( f ''( ξ ξ 0 + ( ' + ( ' 0 ( + + ( ' + ( ' f '(! f '(! f '( f ''( ξ ( ' + ( '! f '( E + f ''( ξ! f '( E E + es proporconal a E Convergenca cuadrátca

23 Métodos abertos: Secante Un posble problema del método de Newton es el cálculo de la dervada. En el método de la Secante se aproma la dervada medante dferencas fntas: Y se susttuye en la ecuacón del método de Newton-Raphson para obtener la epresón teratva f f f ( ( '( ( ( ( ( f f f +

24 Métodos abertos: Secante f(. Se parte de dos puntos ncales - y f '( f ( f ( f( + - f( - f(. Se calcula + + f ( f ( ( f ( Los valores se reemplazan de forma que + susttuye a y éste a - Repetr hasta que: f '( f ( f ( f( f( f( + < ε. ε a <ε, E a <ε 3. Número ma. ter.

25 Métodos abertos: Secante Ejemplo: Use el método de la Secante para encontrar una raíz de la funcón, empezando con el valor ncal - 0 y 0

26 Métodos abertos Ventajas:. Pueden ser muy rápdos Inconvenentes:. No está garantzada la convergenca. Requere una dervada (Newton-Raphson 3. Requere dos puntos ncales (Secante aunque no es necesaro que encerren a la raíz

27 Raíces múltples 4 3 data f((-3(- f((-3(- 3 f((-3(- 4 Los métodos cerrados pueden fallar ya que f(af(b> a b En, f(f'(0, por lo que los métodos de Newton- Raphson y de la secante pueden tener problemas. Pero f( alcanza el valor 0 antes que f '(, entonces s se compara el valor f( con 0 en el algortmo, éste termna antes de evaluar f'(, aunque la convergenca se hace más lenta

28 Raíces múltples: Newton-Raphson modfcado Método de Newton-Raphson modfcado para el cálculo de raíces múltples: redefnr el problema usando una nueva fc. u( u ( f ( f '( Esta funcón tene raíces en los msmos puntos que f(. Aplcando el método de Newton-Raphson a esta nueva funcón: + u( u'( calculando la dervada de u con respecto a y susttuyendo + [ f '( f ( f '( ] f ( f ''(

29 Raíces múltples Ejemplo: Con los dos métodos de Newton calcule la raíz múltple de la ecuacón: Comenzando con el valor ncal 0 0.

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

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

Cálculo Numérico. Luis Castellanos. Maracaibo, Estado Zulia, Venezuela

Cálculo Numérico. Luis Castellanos. Maracaibo, Estado Zulia, Venezuela Cálculo Numérco Lus Castellanos Maracabo, Estado Zula, Venezuela Cálculo Numérco Lus Castellanos Tabla de Contendo. INTRODUCCIÓN.... CONCEPTOS BÁSICOS. ERROR...... ALGUNOS CONCEPTOS BÁSICOS:..... TIPOS

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

RESOLUCION DE ECUACIONES NO-LINEALES

RESOLUCION DE ECUACIONES NO-LINEALES Tema 3: Resolucón de ecuacones no lneales TEMA 3. RESOLUCION DE ECUACIONES NO-LINEALES 1. Introduccón. Nomenclatura 3. Resolucón de una únca ecuacón de la forma =F() 4. Resolucón de una únca ecuacón de

Más detalles

Optimización no lineal

Optimización no lineal Optmzacón no lneal José María Ferrer Caja Unversdad Pontfca Comllas Planteamento general mn f( x) x g ( x) 0 = 1,..., m f, g : n R R La teoría se desarrolla para problemas de mnmzacón, los problemas de

Más detalles

Optimización no lineal

Optimización no lineal Optmzacón no lneal Andrés Ramos Unversdad Pontfca Comllas http://www.t.comllas.edu/aramos/ Andres.Ramos@comllas.edu CONENIDO PROBLEMAS DE PROGRAMACIÓN NO LINEAL IPOS DE PROBLEMAS NLP CLASIFICACIÓN DE MÉODOS

Más detalles

CAPÍTULO 18 Interpolación

CAPÍTULO 18 Interpolación CAPÍTULO 8 Interpolacón Con frecuenca se encontrará con que tene que estmar valores ntermedos entre datos defndos por puntos. El método más común que se usa para este propósto es la nterpolacón polnomal.

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

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

NÚMEROS COMPLEJOS. y sabemos que no podemos calcular raíces de números negativos en R. Para resolver este problema introduciremos el valor i = 1

NÚMEROS COMPLEJOS. y sabemos que no podemos calcular raíces de números negativos en R. Para resolver este problema introduciremos el valor i = 1 NÚMEROS COMPLEJOS 1. Qué es un número complejo? Defncones. La ecuacón x + 1 = 0 no tene solucón en el campo real puesto que s ntentamos resolverla tendremos que x = ± 1 y sabemos que no podemos calcular

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

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

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

ACTIVIDADES INICIALES

ACTIVIDADES INICIALES Soluconaro 7 Números complejos ACTIVIDADES INICIALES 7.I. Clasfca los sguentes números, dcendo a cuál de los conjuntos numércos pertenece (entendendo como tal el menor conjunto). a) 0 b) 6 c) d) e) 0 f)

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

Simulación y Optimización de Procesos Químicos. Titulación: Ingeniería Química. 5º Curso Optimización.

Simulación y Optimización de Procesos Químicos. Titulación: Ingeniería Química. 5º Curso Optimización. Smulacón y Optmzacón de Procesos Químcos Ttulacón: Ingenería Químca. 5º Curso Optmzacón. Programacón Cuadrátca Métodos de Penalzacón Programacón Cuadrátca Sucesva Gradente Reducdo Octubre de 009. Programacón

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

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

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

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 2 EJERCICIOS RESUELTOS TEMA.1. La Moda, para el grupo de Varones de la Tabla 1, es: A) 4,5; B) 17; C) 60.. Con los datos de la Tabla 1, la meda en para las Mujeres es: A) gual a la meda para los Varones;

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

X=f(X) SUSTITUCIÓN SUCESIVA O ITERACION DIRECTA O PUNTO FIJO ACELERACIÓN DE LA CONVERGENCIA (WEGSTEIN) F(X)=0 BISECCIÓN NEWTON-RAPHSON

X=f(X) SUSTITUCIÓN SUCESIVA O ITERACION DIRECTA O PUNTO FIJO ACELERACIÓN DE LA CONVERGENCIA (WEGSTEIN) F(X)=0 BISECCIÓN NEWTON-RAPHSON UNA UNICA ECUACIÓN X=f(X) SUSTITUCIÓN SUCESIVA O ITERACION DIRECTA O PUNTO FIJO ACELERACIÓN DE LA CONVERGENCIA (WEGSTEIN) F(X)=0 BISECCIÓN NEWTON-RAPHSON SECANTE + SECANTE MEJORADO REGULA FALSI O FALSA

Más detalles

FUNCIONES DE UNA VARIABLE

FUNCIONES DE UNA VARIABLE FUNCIONES DE UNA VARIABLE 1- Definiciones 2- Algunas funciones reales 3- Ecuaciones de curvas planas en coordenadas cartesianas 4- Coordenadas polares 5- Coordenadas paramétricas 6- Funciones hiperbólicas

Más detalles

Tema 3. Teoremas de la Teoría de Circuitos

Tema 3. Teoremas de la Teoría de Circuitos Tema 3. Teoremas de la Teoría de Crcutos 3.1 Introduccón 3. Superposcón 3.3 Transformacón de fuentes 3.4 Teorema de Theenn 3.5 Teorema de Norton V Th Th L 3.6 Máxma transferenca de potenca José. Pereda,

Más detalles

TERCER TRABAJO EN GRUPO Grupo 10

TERCER TRABAJO EN GRUPO Grupo 10 TERCER TRABAJO EN GRUPO Grupo 10 Problema 1.- Se considera la ecuación x 3 + x + mx 6 = 0. Utilizando el Teorema de Bolzano demostrar que: (i) Si m > 3 la ecuación tiene al menos una raíz real menor que.

Más detalles

DEPARTAMENTO DE INDUSTRIA Y NEGOCIO UNIVERSIDAD DE ATACAMA COPIAPO - CHILE

DEPARTAMENTO DE INDUSTRIA Y NEGOCIO UNIVERSIDAD DE ATACAMA COPIAPO - CHILE DEPATAMENTO DE NDUSTA Y NEGOCO UNESDAD DE ATACAMA COPAPO - CHLE ESSTENCA EN SEE, PAALELO, MXTO Y SUPEPOSCÓN En los sguentes 8 crcutos calcule todas las correntes y ajes presentes, para ello consdere los

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

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

6.1 EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS

6.1 EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS TEMA NÚMEROS COMPLEJOS. EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS DEFINICIONES Al resolver ecuacones del tpo : x + = 0 x = ± que no tene solucón en los números reales. Los números complejos nacen del deseo

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

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

Guía de ejercicios #1

Guía de ejercicios #1 Unversdad Técnca Federco Santa María Departamento de Electrónca Fundamentos de Electrónca Guía de ejerccos # Ejercco Ω v (t) V 3V Ω v0 v 6 3 t[mseg] 6 Suponendo el modelo deal para los dodos, a) Dbuje

Más detalles

USOS Y EXTENSIONES DEL MODELO LINEAL CON K VARIABLES

USOS Y EXTENSIONES DEL MODELO LINEAL CON K VARIABLES Unversdad de San Andrés Departamento de Economía Econometría Semestre de otoño USOS Y ETENSIONES DEL MODELO LINEAL CON K VARIABLES Marana Marchonn marana@depeco.econo.unlp.edu.ar Varables explcatvas bnaras

Más detalles

REGRESION Y CORRELACION

REGRESION Y CORRELACION nav Estadístca (complementos) 1 REGRESION Y CORRELACION Fórmulas báscas en la regresón lneal smple Como ejemplo de análss de regresón, descrbremos el caso de Pzzería Armand, cadena de restaurantes de comda

Más detalles

Universidad de Santiago de Chile Facultad de Ciencia Departamento de Matemática y Ciencias de la Computación

Universidad de Santiago de Chile Facultad de Ciencia Departamento de Matemática y Ciencias de la Computación Universidad de Santiago de Chile Facultad de Ciencia Departamento de Matemática y Ciencias de la Computación EJERCICIOS RESUELTOS DE ECUACIONES NO LINEALES Profesor: Jaime Álvarez Maldonado Ayudante: Rodrigo

Más detalles

VP = 1 VF. Anualidad: conjunto de pagos iguales realizados a intervalos iguales de tiempo.

VP = 1 VF. Anualidad: conjunto de pagos iguales realizados a intervalos iguales de tiempo. Ingenería Económca Tema 2.1. Factores de equvalenca y seres de gradentes UNIDAD II. FACTORES USADOS EN LA INGENIERÍA ECONÓMICA Tema 2.1. Factores de equvalenca y seres de gradentes Saber: Descrbr los factores

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

SOLUCIÓN NUMÉRICA DE ECUACIONES ALGEBRAICAS Y TRASCENDENTES

SOLUCIÓN NUMÉRICA DE ECUACIONES ALGEBRAICAS Y TRASCENDENTES SOLUCIÓN NUMÉRICA DE ECUACIONES ALGEBRAICAS Y TRASCENDENTES EL PROBLEMA DE OBTENER LOS CEROS O RAÍCES DE UNA ECUACIÓN ALGEBRAICA O TRASCENDENTE, ES UNO DE LOS REQUERIDOS MAS FRECUENTEMENTE, DEBIDO A ELLO

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

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

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

Estimación del consumo del consumo diario de gas a partir de lecturas periódicas de medidores

Estimación del consumo del consumo diario de gas a partir de lecturas periódicas de medidores Estmacón del consumo del consumo daro de gas a partr de lecturas peródcas de meddores S.Gl, 1, A. Fazzn, 3 y R. Preto 1 1 Gerenca de Dstrbucón del ENARGAS, Supacha 636- (18) CABA- Argentna Escuela de Cenca

Más detalles

Modelos dinámicos de formación de precios y colusión. Carlos S. Valquez IEF

Modelos dinámicos de formación de precios y colusión. Carlos S. Valquez IEF Modelos dnámcos de formacón de precos y colusón Carlos S. Valquez IEF Modelos dnámcos de formacón de precos y colusón Enfoques empleados en el análss de la nteraccón repetda entre empresas: Juegos repetdos.

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

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

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

Semana 2 [1/24] Derivadas. August 16, Derivadas

Semana 2 [1/24] Derivadas. August 16, Derivadas Semana 2 [1/24] August 16, 2007 Máximos y mínimos: la regla de Fermat Semana 2 [2/24] Máximos y mínimos locales Mínimo local x es un mínimo local de la función f si existe ε > 0 tal que f( x) f(x) x (

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

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

INSTITUCIÓN TÉCNICA AGROPECUARIA DE VIRACACHÁ-2011 MATRIZ DE EVALUACIÓN PROFESOR: JULIO CÉSAR ÁVILA MORALES PERIODO TEMA ACTIVIDAD FECHA

INSTITUCIÓN TÉCNICA AGROPECUARIA DE VIRACACHÁ-2011 MATRIZ DE EVALUACIÓN PROFESOR: JULIO CÉSAR ÁVILA MORALES PERIODO TEMA ACTIVIDAD FECHA NSTTUCÓN TÉCNCA AGROPECUARA DE VRACACHÁ-2011 GRADO 9 ASGNATURA: ALGEBRA Y GEOMETRÍA MATRZ DE EVALUACÓN PROFESOR: JULO CÉSAR ÁVLA MORALES PERODO TEMA ACTVDAD FECHA SSTEMAS DE 9 DE MARZO NUMERACÓN 14 DE

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

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

TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO

TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO I.- ERRORES 1.- Introduccón Todas las meddas epermentales venen afectadas de una mprecsón nherente al proceso de medda. Puesto que en éste se trata, báscamente, de comparar

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

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL ESTADÍSTICA BIDIMESIOAL ÍDICE GEERAL 1.-Varable Estadístca Bdmensonal. Tablas de frecuenca... 1.1.- Concepto de varable estadístca bdmensonal. Eemplos.... 1..-Tablas bdmensonales de frecuencas. Tablas

Más detalles

315 M de R Versión 1 Segunda Parcial 1/8 Lapso 2008/2

315 M de R Versión 1 Segunda Parcial 1/8 Lapso 2008/2 5 M de R Versón Segunda Parcal /8 Lapso 8/ UNIVERSIDAD NACIONAL AIERTA VICERRECTORADO ACADÉMICO ÁREA INGENIERÍA MODELO DE RESPUESTA ASIGNATURA: Investgacón de Operacones I CÓDIGO: 5 MOMENTO: Segunda Parcal

Más detalles

348 -M/R Versión 1 1era. Prueba Parcial 1/6 SEMANA 22 LAPSO ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II CÓDIGO: 348

348 -M/R Versión 1 1era. Prueba Parcial 1/6 SEMANA 22 LAPSO ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II CÓDIGO: 348 348 -M/R Versón 1 1era. Prueba Parcal 1/6 UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA VICERRECTORADO ACADÉMICO ÁREA: INGENIERÍA MODELO DE RESPUESTA CORREGIDO ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II CÓDIGO: 348 MOMENTO:

Más detalles

En un mercado hay dos consumidores con las siguientes funciones de utilidad:

En un mercado hay dos consumidores con las siguientes funciones de utilidad: En un mercado hay dos consumdores con las sguentes funcones de utldad: U ( + y, y = ln( + U ( = + y con a >,, y a ln( + donde, =,, es la cantdad del ben consumda por el ndvduo, y es la cantdad de renta

Más detalles

TEORÍA DE MEDIDAS INTRODUCCIÓN

TEORÍA DE MEDIDAS INTRODUCCIÓN Teoría de Meddas TEORÍA DE MEDIDAS ITRODUCCIÓ Las cencas epermentales operan con valores numércos que se obtenen como resultado de efectuar meddas de varables, por ejemplo una temperatura, una longtud

Más detalles

CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS En los capítulos anterores se han analzado varos modelos usados en la evaluacón de stocks, defnéndose los respectvos parámetros. En las correspondentes fchas de ejerccos

Más detalles

Mecánica Clásica ( Partículas y Bipartículas )

Mecánica Clásica ( Partículas y Bipartículas ) Mecánca lásca ( Partículas y Bpartículas ) Alejandro A. Torassa Lcenca reatve ommons Atrbucón 3.0 (0) Buenos Ares, Argentna atorassa@gmal.com Resumen Este trabajo consdera la exstenca de bpartículas y

Más detalles

Cálculo Diferencial en una variable

Cálculo Diferencial en una variable Tema 2 Cálculo Diferencial en una variable 2.1. Derivadas La derivada nos proporciona una manera de calcular la tasa de cambio de una función Calculamos la velocidad media como la razón entre la distancia

Más detalles

Efectos fijos o aleatorios: test de especificación

Efectos fijos o aleatorios: test de especificación Cómo car?: Montero. R (2011): Efectos fjos o aleatoros: test de especfcacón. Documentos de Trabajo en Economía Aplcada. Unversdad de Granada. España Efectos fjos o aleatoros: test de especfcacón Roberto

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

Continua: Corriente cuyo valor es siempre constante (no varía con el tiempo). Se denota como c.c.

Continua: Corriente cuyo valor es siempre constante (no varía con el tiempo). Se denota como c.c. .. TIPOS DE CORRIENTES Y DE ELEMENTOS DE CIRCUITOS Contnua: Corrente cuyo valor es sempre constante (no varía con el tempo). Se denota como c.c. t Alterna: Corrente que varía snusodalmente en el tempo.

Más detalles

Estadís3ca y Métodos Numéricos Tema 2. Probabilidad

Estadís3ca y Métodos Numéricos Tema 2. Probabilidad Estadís3ca y Métodos Numéricos Tema 2. Probabilidad Ángel Barón Caldera Ángel Cobo Ortega María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Francisco Javier González Or@z Carmen María Sordo García

Más detalles

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS Edgar Acuña Fernández Departamento de Matemátcas Unversdad de Puerto Rco Recnto Unverstaro de Mayagüez Edgar Acuña Analss de Regreson Regresón con varables

Más detalles

Complementos de Matemáticas, ITT Telemática

Complementos de Matemáticas, ITT Telemática Introducción Métodos de punto fijo Complementos de Matemáticas, ITT Telemática Tema 1. Solución numérica de ecuaciones no lineales Departamento de Matemáticas, Universidad de Alcalá Introducción Métodos

Más detalles

CÁLCULO DE EVAPORADORES DE MÚLTIPLE EFECTO, UN MÉTODO SIMPLIFICADO

CÁLCULO DE EVAPORADORES DE MÚLTIPLE EFECTO, UN MÉTODO SIMPLIFICADO º Juno 00 CÁLCLO D VAPORADORS D MÚLTIPL FCTO, MÉTODO SIMPLIFICADO Roberto Carrzales Martínez Laboratoro de Ingenería Químca, Facultad de Cencas Químcas nversdad Autónoma de San Lus Potosí rcarrza@uaslp.mx

Más detalles

FUNDAMENTOS QUIMICOS DE LA INGENIERIA

FUNDAMENTOS QUIMICOS DE LA INGENIERIA FUNDAMENTOS QUIMICOS DE LA INGENIERIA (BLOQUE DE INGENIERIA QUIMICA) GUION DE PRACTICAS DE LABORATORIO ANTONIO DURÁN SEGOVIA JOSÉ MARÍA MONTEAGUDO MARTÍNEZ INDICE PRACTICA PAGINA BALANCE MACROSCÓPICO DE

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

Regresión y correlación simple 113

Regresión y correlación simple 113 Regresón y correlacón smple 113 Captulo X ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes

Más detalles

Coordenadas Curvilíneas

Coordenadas Curvilíneas Departamento: Físca Aplcada III Mecánca Raconal (Ingenería Industral) Curso 007-08 Coordenadas Curvlíneas 1. Introduccón a. Obetvo: Generalar los tpos de coordenadas conocdos. Cartesanas. Clíndrcas, Esfércas,

Más detalles

Problemas de limites, continuidad y derivabilidad. Calcula los siguientes límites de funciones racionales, irracionales y exponenciales

Problemas de limites, continuidad y derivabilidad. Calcula los siguientes límites de funciones racionales, irracionales y exponenciales Problemas de limites, continuidad y derivabilidad Calcula los siguientes límites de funciones racionales, irracionales y eponenciales - ) = [ = = = = = = = . ) = [0. ] = = = = = = = = = 0 = [ = p=

Más detalles

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales Máster en Ingeniería Mecánica y Materiales

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales Máster en Ingeniería Mecánica y Materiales EX UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA Departamento de Ingenería Mecánca de Materales Máster en Ingenería Mecánca Materales TECHNICA PROGRESSIO VNIVERSITAT POLITÈCNICA VALÈNCIA TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE AÑOS EXÁMENES PROPUESTOS Y RESUELTOS DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES CONVOCATORIAS DE --- F Jménez Gómez Este cuaderno

Más detalles

Ejercicios resueltos. 4 continua en R luego continua en cualquier. , [ 1,1] = 0 que equivale a decir 1,1

Ejercicios resueltos. 4 continua en R luego continua en cualquier. , [ 1,1] = 0 que equivale a decir 1,1 Teoremas de continuidad y derivabilidad Ejercicios resueltos.- Demostrar que la siguiente ecuación tiene una solución en el intervalo, : 4 º. Se considera la función 4 continua en R luego continua en cualquier

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

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA NACIONAL - FACULTAD REGIONAL ROSARIO Departamento de Ingeniería Química. Cátedra: Integración IV

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA NACIONAL - FACULTAD REGIONAL ROSARIO Departamento de Ingeniería Química. Cátedra: Integración IV UNIVERSIDAD TECNOLOGICA NACIONAL - FACULTAD REGIONAL ROSARIO Departamento de Ingenería Químca Cátedra: Integracón IV Tema: Resolucón de Sstemas de Ecuacones Lneales Alumnos: Damán Match, Marcos Boss y

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación

Análisis de Regresión y Correlación 1 Análss de Regresón y Correlacón El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes (o relaconadas). El análss de correlacón

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

2. Métodos Numéricos Aplicados a Ecuaciones Diferenciales

2. Métodos Numéricos Aplicados a Ecuaciones Diferenciales ... Méodo de Euler Haca Adelane Anexo -4. Méodos Numércos Aplcados a Ecuacones Dferencales Párase del más smple po de ecuacón dferencal ordnara, que la de po lneal de prmer orden, el clásco Problema de

Más detalles

Regresión Cuantílica o Quantile Regression

Regresión Cuantílica o Quantile Regression Regresón Cuantílca o Quantle Regresson A. Cameron and P. rved, (005), Macroeconometrcs, Methods and Applcatons, Cambrdge Unversty Press. R. Koenker, (005), Quantle Regresson, Econometrc Socety Monographs

Más detalles

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL. EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL. 1. Una cofradía de pescadores regstra la cantdad de sardnas que llegan al puerto (X), en klogramos, el preco de la subasta en la lonja (Y), en euros por klo, han

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

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

Trabajo y Energía Cinética

Trabajo y Energía Cinética Trabajo y Energía Cnétca Objetvo General Estudar el teorema de la varacón de la energía. Objetvos Partculares 1. Determnar el trabajo realzado por una fuerza constante sobre un objeto en movmento rectlíneo..

Más detalles

CAPÍTULO 2. SOLUCIÓN DE ECUACIONES DE UNA VARIABLE

CAPÍTULO 2. SOLUCIÓN DE ECUACIONES DE UNA VARIABLE En este capítulo analizaremos uno de los problemas básicos del análisis numérico: el problema de búsqueda de raíces. Si una ecuación algebraica o trascendente es relativamente complicada, no resulta posible

Más detalles

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1 Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresón Profesor: Carlos R. Ptta 1 1 cptta@spm.uach.cl Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía 01 Parte 01: Comentes Señale

Más detalles

Tema 2 Resolución de EcuacionesNo Lineales

Tema 2 Resolución de EcuacionesNo Lineales Tema 2 Resolución de Ecuaciones No Lineales E.T.S.I. Informática Indice Introducción 1 Introducción 2 Algoritmo del método de Bisección Análisis del 3 4 5 6 Algoritmo de los métodos iterativos Interpretación

Más detalles

Química Computacional

Química Computacional Manual de práctcas para el curso de Andrés Cedllo Departamento de Químca Unversdad Autónoma Metropoltana Iztapalapa Otoño 004 Copyrght 004 Número de regstro 03-004-0907095900-0 Unversdad Autónoma Metropoltana

Más detalles

Facultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística

Facultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística Facultad de Ingenería Dvsón de Cencas Báscas Coordnacón de Cencas Aplcadas Departamento de Probabldad y Estadístca Probabldad y Estadístca Prmer Eamen Fnal Tpo A Semestre: 00- Duracón máma:. h. Consderar

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.G.S.E PRUES DE CCESO L UNVERSDD L.O.G.S.E CURSO 004-005 CONVOCTOR SEPTEMRE ELECTROTECN EL LUMNO ELEGRÁ UNO DE LOS DOS MODELOS Crteros de calfcacón.- Expresón clara y precsa dentro del lenguaje técnco y gráfco

Más detalles

Materia: Matemáticas de 4to año. Tema: Logaritmos naturales y base 10. Marco Teórico

Materia: Matemáticas de 4to año. Tema: Logaritmos naturales y base 10. Marco Teórico Materia: Matemáticas de 4to año Tema: Logaritmos naturales y base 10 Marco Teórico Aunque una función de registro puede tener cualquier número positivo como base, en realidad sólo hay dos bases que se

Más detalles

Solución: Se denomina malla en un circuito eléctrico a todas las trayectorias cerradas que se pueden seguir dentro del mismo.

Solución: Se denomina malla en un circuito eléctrico a todas las trayectorias cerradas que se pueden seguir dentro del mismo. 1 A qué se denomna malla en un crcuto eléctrco? Solucón: Se denomna malla en un crcuto eléctrco a todas las trayectoras cerradas que se pueden segur dentro del msmo. En un nudo de un crcuto eléctrco concurren

Más detalles

Regresión Lineal Simple y Correlación

Regresión Lineal Simple y Correlación 4 Regresón Lneal Smple y Correlacón 4.1. Fundamentos teórcos 4.1.1. Regresón La regresón es la parte de la estadístca que trata de determnar la posble relacón entre una varable numérca, que suele llamarse

Más detalles

MÉTODOS NUMÉRICOS EN LOS LENGUAJES MATLAB Y MICROSOFT VISUAL C#.NET

MÉTODOS NUMÉRICOS EN LOS LENGUAJES MATLAB Y MICROSOFT VISUAL C#.NET MÉTODOS NUMÉRICOS EN LOS LENGUAJES MATLAB Y MICROSOFT VISUAL C#.NET Fausto Meneses Becerra MÉTODOS NUMÉRICOS EN LOS LENGUAJES MATLAB Y MICROSOFT VISUAL C#.NET. MÉTODOS NUMÉRICOS EN LOS LENGUAJES MATLAB

Más detalles

Para una población dada, se pueden estudiar simultáneamente dos o más caracteres cuantitativos diferentes.

Para una población dada, se pueden estudiar simultáneamente dos o más caracteres cuantitativos diferentes. BLOQUE III. VALORACIÓN INMOBILIARIA. SISTEMAS DE LA INFORMACIÓN. GESTIÓN PATRIMONIAL. T E M A 10 Estadístca valoracón urbana (II): Austes por el método de los mínmos cuadrados. Regresón correlacón. Regresón

Más detalles

Matemáticas Discretas

Matemáticas Discretas Coordnacón de Cencas Computaconales - INAOE Matemátcas Dscretas Cursos Propedéutcos 2010 Cencas Computaconales INAOE Dr. Lus Vllaseñor Pneda vllasen@naoep.mx http://ccc.naoep.mx/~vllasen Algo de nformacón

Más detalles