LA TRANSFORMADA Z { } CAPÍTULO SEIS. T n n. 6.1 Introducción

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

Download "LA TRANSFORMADA Z { } CAPÍTULO SEIS. T n n. 6.1 Introducción"

Transcripción

1 CAPÍTULO SEIS LA TRANSFORMADA Z 6. Itroducció E el Capítulo 5 se itrodujo la trasformada de Laplace. E este capítulo presetamos la trasformada Z, que es la cotraparte e tiempo discreto de la trasformada de Laplace. La trasformada Z puede cosiderarse ua extesió o geeraliació de la trasformada de Fourier discreta, así como la trasformada de Laplace puede cosiderarse como ua extesió de la trasformada de Fourier. La trasformada Z se itroduce para represetar señales e tiempo discreto (o secuecias) e el domiio de la variable compleja, y luego se describirá el cocepto de la fució del sistema para u sistema LIT e tiempo discreto. Como ya se estudió, la trasformada de Laplace covierte ecuacioes ítegrodifereciales e ecuacioes algebraicas. Ahora veremos que, e ua forma similar, la trasformada Z covierte ecuacioes e diferecias recursivas e ecuacioes algebraicas, simplificado así el aálisis de los sistemas e tiempo discreto. Las propiedades de la trasformada Z so muy parecidas a las de la trasformada de Laplace, de maera que los resultados de este capítulo so semejates a los del Capítulo 5 y, e alguos casos, se puede pasar directamete de la ua trasformada a la otra. Si embargo, veremos alguas diferecias importates etre las dos trasformadas. 6. La Trasformada Z E la Secció 4.9 vimos que para u sistema LIT de tiempo discreto co respuesta al impulso dada por h[], la salida y[] del sistema a ua etrada expoecial de la forma viee dada por dode { } T y[ ] H( ) (6.) H( ) h[ ] (6.) j Para e Ω co Ω real (es decir, co ), la sumatoria e la Ec. (6.) correspode a la trasformada de Fourier discreta de h[]. Lo aterior os coduce a la defiició siguiete para la trasformada Z de ua secuecia x[].

2 Defiició La fució H() e la Ec. (6.) se cooce como la trasformada Z de h[]. Para ua señal e tiempo discreto geeral x[], la trasformada Z, X[], se defie como X ( ) x[ ] (6.3) La variable es geeralmete compleja y e forma polar se expresa como j re Ω (6.4) dode r es la magitud de y Ω es el águlo de. La trasformada Z defiida e la Ec. (6.3) co frecuecia se deomia la trasformada Z bilateral para distiguirla de la trasformada Z uilateral, estudiada más adelate e la Sec. 6.7, y la cual se defie como X ( ) x[ ] (6.5) Claramete, ambas trasformadas so equivaletes sólo si x[] para t < (causal). E lo que sigue, omitiremos la palabra bilateral excepto cuado sea ecesario para evitar ambigüedades. Igual que e el caso de la trasformada de Laplace, alguas veces la Ec. (6.3) se cosidera como u operador que trasforma ua secuecia x[] e ua fució X(), simbólicamete represetada por { x } X ( ) Z [ ] (6.6) Las fucioes x[] y X() forma u par de trasformadas Z; esto se deotará por x[ ] X( ) (6.7) que sigifica que las fucioes x[] y X() forma u par de trasformadas Z, es decir F() es la trasformada Z de x[]. Existe varias relacioes importates etra la trasformada Z y la trasformada de Fourier. Para estudiar estas relacioes, cosideremos la expresió dada por la Ec. (6.5) co la variable e forma polar. E térmios de r y Ω, la Ec. (6.3) se covierte e o, e forma equivalete, jω jω ( ) [ ]( ) X re x re (6.8) jω jω ( ) { [ ] } X re x r e (6.9) j A partir de esta última ecuació vemos que X ( re Ω ) multiplicada por ua expoecial real r, es decir, jω ( ) { x[ ] r } X re es la trasformada de Fourier de la secuecia x[] F (6.)

3 335 La fució de poderació expoecial r puede estar decreciedo o creciedo co creciete, depediedo de si r es mayor o meor que la uidad. E particular, se observa que para r, la trasformada Z se reduce a la trasformada de Fourier, vale decir, { x } X ( ) jω F [ ] (6.) e 6... La Regió de Covergecia de la Trasformada Z Como e el caso de la trasformada de Laplace, la bada de valores de la variable compleja para la cual coverge la trasformada Z se deomia la regió de covergecia (RDC). E el caso de tiempo cotiuo, la trasformada de Laplace se reduce a la trasformada de Fourier cuado la parte real de la variable de trasformació es cero; es decir, la trasformada de Laplace se reduce a la de Fourier e el eje imagiario. Como cotraste, la reducció de la trasformada Z a la de Fourier se produce cuado la magitud de la variable de trasformació es igual a la uidad. De maera que la reducció se produce e el cotoro del plao complejo correspodiete a u círculo de radio uitario, el cual jugará u papel importate e la discusió de la regió de covergecia de la trasformada Z. La suma e la Ec. (6.3) tiee potecias de positivas y egativas. La suma de las potecias egativas coverge para mayor que algua costate r, y la suma de las potecias positivas coverge para meor que algua otra costate r. Esto muestra que la regió de existecia de la trasformada bilateral es u aillo cuyos radios r y r depede de x[]. Para ilustrar la trasformada Z y la RDC asociada, cosideremos alguos ejemplos. Ejemplo. Cosidere la secuecia x [ ] au [ ] areal (6.) Etoces, por la Ec. (6.3), la trasformada Z de x[] es Para que X() coverja se requiere que ( ) X( ) a u[ ] a a < E cosecuecia, la RDC es la bada de valores para los cuales > a, para cualquier valor fiito de a. Etoces a < o, e forma equivalete, X ( ) a > a a ( ) (6.3) Alterativamete, multiplicado el umerador y el deomiador de la Ec. (6.) por, podemos escribir X() como

4 336 X ( ) > a a (6.4) Ambas formas de X() e las Ecs. (6.) y (6.3) so de utilidad depediete de la aplicació. De la Ec. (6.3) vemos que X() es ua fució racioal de. E cosecuecia, igual que co las trasformadas de Laplace racioales, puede caracteriarse por sus ceros (las raíces del poliomio del umerador) y sus polos (las raíces del poliomio del deomiador). De la Ec. (6.3) vemos que hay u cero e y u polo e a. La RDC y el diagrama de polos y ceros para este ejemplo se muestra e la Fig. 6-. E las aplicacioes de la trasformada Z, al plao complejo se le refiere comúmete como el plao. Im() Círculo Im() a Re() a Re() < a < Im() a > Im() a Re() a Re() < a < a < Figura 6-. RDC de la forma > a Ejemplo. Cosidere la secuecia x [ ] au[ ] (6.5) De la Ec. (6.3), teemos X ( ) a u[ ] a ( a ) ( a )

5 337 Ahora bie, a, a < o < a a ( ) por lo que a X ( ) a a a < a (6.6) La trasformada Z, X() viee dada etoces por X ( ) a < a (6.7) Como lo idica la Ec. (6.6), X() tambié puede escribirse como X ( ) a < a (6.8) Así pues, la RDC y la gráfica de polos y ceros para este ejemplo se muestra e la Fig. 6-. Comparado las Ecs. (6.3) y (6.7) [o las Ecs. (6.4) y (6.8)], vemos que las expresioes algebraicas de X() para dos secuecias diferetes so idéticas, excepto por las RDC. Así que, igual que e la trasformada de Laplace, la especificació de la trasformada Z requiere tato la expresió algebraica como la regió de covergecia. Im() Im() a Re() a Re() < a < Im() a > Im() a Re() a Re() < a < a < Figura 6-. RDC de la forma < a. Ejemplo 3. Ua sucesió fiita x[] se defie como x[ ], N N, dode N y N so fiitos, y x[] para cualquier otro valor de. Para determiar la RDC procedemos e la forma siguiete:

6 338 De la Ec. (6.3) se tiee N X ( ) x[ ] (6.9) N Para diferete de cero o ifiito, cada térmio e la Ec. (6.9) será fiito y por tato X() covergerá. Si N < y N >, etoces la Ec. (6.9) icluye térmios co potecias de tato positivas como egativas. Coforme, los térmios co potecias de egativas se covierte e o acotados, y coforme, los térmios co potecias de positivas se vuelve o acotados. Por tato, la RDC es todo el plao excepto para y. Si N, la Ec. (6.9) cotiee sólo potecias egativas de, y por ede la RDC icluye. Si N, la Ec. (6.9) cotiee sólo potecias positivas de y, por tato, la RDC icluye el puto Propiedades de la Regió de Covergecia Como vimos e los Ejemplos y, la RDC de X() depede de la aturalea de x[]. Las propiedades de la RDC se resume a cotiuació. Se etiede que X() es ua fució racioal de.. La RDC o cotiee igú polo.. Si x[] es ua secuecia fiita, es decir, x[] excepto e u itervalo fiito N N, dode N y N so fiitos, y X() coverge para algú valor de, etoces la RDC es todo el plao excepto posiblemete o. 3. Si x[] es ua secuecia lateral derecha, es decir, x[] para < N <, y X() coverge para algú valor de, etoces la RDC es de la forma > r o > > r máx dode r máx es igual a la mayor magitud de cualquiera de los polos de X(). Así pues, la RDC es el exterior del círculo r e el plao co la posible excepció de. máx 4. Si x[] es ua secuecia lateral iquierda, es decir, x[] para > N >, y X() coverge para algú valor de, etoces la RDC es de la forma < r o < < r mí dode r mí es igual a la meor magitud de cualquiera de los polos de X(). Así pues, la RDC es el iterior del círculo r e el plao co la posible excepció de mí 5. Si x[] es ua secuecia bilateral, es decir, x[] es ua secuecia de duració ifiita que o es i lateral iquierda i lateral derecha, y X() coverge para algú valor de, etoces la RDC es de la forma r < < r dode r y r so las magitudes de dos de los polos de X(). Así que la RDC es ua regió aular e el plao etre los círculos < r y < r que o cotiee polos. máx mí

7 339 Observe que la Propiedad se deduce imediatamete de la defiició de polos; es decir, X() es ifiita e u polo. Ejemplo 4. Cosidere la secuecia Determiar X() y graficar sus polos y ceros. De la Ec. (6.3), obteemos a N, a > x [ ] otros valores de N N N N N ( ) a a ( ) (6.) N X( ) a a a a De la Ec. (6.) vemos que hay u polo de orde (N ) e y u polo e a. Como x[] es ua secuecia de logitud fiita y es cero para <, la RDC es > (la RDC o icluye el orige porque x[] es diferete de cero para alguos valores positivos de }. Las N raíces del poliomio del umerador está e j( π N ) ae N,, K, (6.) La raí e cacela el polo e a. Los ceros restates de X() está e j( π N ) ae N El diagrama de polos y ceros co N 8 se muestra e la Fig. 6-3., K, (6.) Polo de orde (N ) Im() Plao Re() Polo-cero se cacela Figura 6-3 Diagrama de polos y ceros co N 8. E geeral, si x[] es la suma de varias secuecias, X() existe solamete si existe u cojuto de valores de para los cuales coverge las trasformadas de cada ua de las secuecias que forma la suma. La regió de covergecia es etoces la itersecció de las regioes de covergecia idividuales. Si o hay ua regió de covergecia comú, etoces la trasformada X() o existe.

8 Trasformadas Z de Secuecias Importates La Secuecia Impulso uitario δ[] De la defiició dada e la Ec. (.79) y la Ec. (6.3), teemos y, por cosiguiete, Es fácil demostrar que ( ) δ [ ] X (6.3) δ[ ] todo (6.4) δ[ ] (6.5) La Secuecia Escaló Uitario u[] Haciedo a e las Ecs. (6.)) a (6.4), obteemos u [ ] > (6.6) Fucioes Siusoidales Sea x[ ] cos Ω. Escribiedo x[] como x [ ] e + e j ( Ω jω ) y usado el resultado dado e la Ec. (6.4), se obtiee que X( ) + e e ( cosω ) cosω + jω jω E forma similar, la trasformada Z de la secuecia x[ ] seω está dada por (6.7) X( ) se Ω cosω + (6.8)

9 Tabla de Trasformadas Z E la tabla al fial del capítulo se tabula las trasformadas Z de alguas secuecias ecotradas co frecuecia. 6.4 Propiedades de la Trasformada Z A cotiuació se preseta alguas propiedades básicas de la trasformada Z y la verificació de alguas de esas propiedades. Estas propiedades hace de la trasformada Z ua valiosa herramieta e el estudio de señales y sistemas de tiempo discreto Liealidad Si x [] y x [] so dos secuecias co trasformadas X () y X () y regioes de covergecia R y R, respectivamete, es decir, etoces x [ ] X ( ) RDC R x [ ] X ( ) RDC R ax[ ] + ax[ ] ax ( ) + a X [ ] R R R (6.9) dode a y a so costates arbitrarias, es decir, la trasformada Z de ua combiació lieal de secuecias es igual a la combiació lieal de las trasformadas Z de las secuecias idividuales. La demostració de esta propiedad se obtiee directamete de la defiició de la trasformada Z, Ec. (6.3). Como se idica, la RDC de la combiació es al meos la itersecció de R y R. Ejemplo 5. Halle la trasformada Z y dibuje el diagrama de polos y ceros (partes b y c) co la RDC para cada ua de las secuecias siguietes: (a) x [ ] [ ] 3 [ ] [ 5] δ + δ δ. (b) x[ ] u[ ] + u[ ] 3 (c) x [ ] u [ ] + u[ ] 3 (a) A partir del par δ[ ] y de la Ec. (6.9), se sigue que la trasformada Z de la sucesió dada es 5 ( ) 3 + X

10 34 (b) De la tabla de trasformadas al fial del capítulo, se obtiee u [ ] > (6.3) u [ ] > (6.3) Vemos que la RDC e las Ecs. (6.3) y (6.3) se solapa y, de esta maera, usado la propiedad de liealidad, se obtiee 5 ( ) ( )( ) X( ) + > 3 3 (6.3) De la Ec. (6.3) vemos que X() tiee dos ceros e y 5/ y dos polos e ½ y /3, y que la RDC es > como se dibuja e la Fig Im() 3 Re() Figura 6-4 (c) De la parte (b) u [ ] > y de la tabla de trasformadas, u[ ] < (6.33) Vemos que las RDC de estas dos últimas relacioes o se solapa y o hay ua RDC comú; así pues, x[] o tiee trasformada Z. Ejemplo 6. Sea x [ ] a a> (6.34)

11 343 Hallar X() y dibujar el diagrama de polos y ceros y la RDC para a < y a >. La sucesió x[] se dibuja e la Fig [ ] a x x [ ] a < a < a > (a) (b) Figura 6-5 Puesto que x[] es ua secuecia bilateral, podemos expresarla como x [ ] au [ ] + a u[ ] (6.35) De la tabla de trasformadas au [ ] a a > (6.36) a u[ ] < (6.37) a a Si a <, vemos que la RDC e las Ecs. (6.36) y (6.37) se solapa y etoces a X( ) _ a< < (6.38) a a a ( a)( a) a De la Ec. (6.38) vemos que X() tiee u cero e el orige y dos polos e a y /a y que la RDC es a< < a, como se ilustra e la Fig Si a >, vemos que las RDC e las Ecs. (6.36) y (6.37) o se solapa y o hay ua RDC comú y, por tato, x[] o tedrá ua X(). Im() Círculo uitario a /a Re() Figura 6-6

12 Desplaamieto (Corrimieto) e el Tiempo o Traslació Real Si etoces x[ ] X( ) RDC R x X R R < < (6.39) [ ] ( ) { } Demostració: Por la defiició e la Ec. (6.3), Z { } x[ ] x[ ] Mediate el cambio de variables m, obteemos Z m+ { x[ ]} x[ m] ( ) m m x m X m [ ] ( ) Debido a la multiplicació por, para >, se itroduce polos adicioales e y se elimiará e. E la misma forma, si <, se itroduce ceros adicioales e y se elimiará e. Por cosiguiete, los putos y puede añadirse o elimiarse de la RDC mediate corrimieto e el tiempo. De este modo teemos etoces que x X R R < < [ ] ( ) { } dode R y R' so las RDC ates y después de la operació de desplaamieto. E resume, la RDC de x[ ] es la misma que la RDC de x[] excepto por la posible adició o elimiació del orige o ifiito. Casos especiales de la propiedad defiida e la Ec. (6.39) so los siguietes: x X R R < < (6.4) [ ] ( ) { } x [ + ] X( ) R R { < < } (6.4) Debido a estas últimas relacioes, a meudo se le deomia el operador de retardo uitario y se cooce como el operador de avace(o adelato) uitario. Observe que e la trasformada de Laplace los operadores s /s y s correspode a itegració y difereciació e el domiio del tiempo, respectivamete.

13 Iversió e el Tiempo Si la trasformada Z de x[] es X(), es decir, x[ ] X( ) RDC R etoces x[ ] X R R (6.4) E cosecuecia, u polo (o cero) e X() e se mueve a / luego de iversió e el tiempo. La relació R' /R idica la iversió de R, reflejado el hecho de que ua secuecia lateral derecha se covierte e lateral iquierda si se ivierte el tiempo, y viceversa. La demostració de esta propiedad se deja como ejercicio Multiplicació por o Corrimieto e Frecuecia Si etoces Demostració Por la defiició dada e la Ec. (6.3), teemos que x[ ] X ( ) RDC R x[ ] X R R (6.43) Z x[ ] x[ ] x[ ] X { } ( ) U polo (o cero) e e X() se mueve a luego de la multiplicació por y la RDC se expade o cotrae por el factor U caso especial de esta propiedad es la relació, y la propiedad especificada por la Ec. (6.4) queda demostrada. Ω ( ) (6.44) jω j e x[ ] X e R R E este caso especial, todos los polos y ceros so simplemete rotados e u águlo Ω y la RDC o cambia. Ejemplo 7. Determie la trasformada Z y la RDC asociada para cada de las secuecias siguietes: (a) x[] δ[ ]

14 346 (b) x[ ] u[ ] (c) x a u + [ ] [ + ] (d) x[ ] u[ ] Solució (a) De la Ec. (6.4) δ[ ] toda Aplicado la propiedad de corrimieto e el tiempo (6.38), se obtiee δ[ ] <, > <, < (b) De la Ec. (6.6), u[ ] > Aplicado de uevo la propiedad de desplaamieto e el tiempo, obteemos ( ) u[ ] < < (c) De las Ecs. (6.) y (6.4) se tiee que au [ ] a > a y por la Ec. (6.4) + a u[ ] a < < a a (d) De la Ec. (6.6) u[ ] > y por la propiedad de iversió e el tiempo (6.4), obteemos u[ ] < (6.45) (6.46) (6.47) (6.48) Multiplicació por (o Difereciació e el Domiio de ) Si x[] tiee trasformada co RDC R, es decir,

15 347 x[ ] X( ) RDC R etoces Demostració Partiedo de la defiició (6.3) dx ( ) x[ ] R R (6.49) d X ( ) x[ ] y difereciado ambos lados co respecto a, se obtiee dx ( ) x[ ] d por lo que dx ( ) d { x[ ] } Z { x[ ] } de dode sigue la Ec. (6.49). Por difereciació sucesiva co respecto a, la propiedad especificada por la Ec. (6.49) puede ser geeraliada a d Z { x[ ] } ( ) X( ) (6.5) d Ejemplo 8. Determie la trasformada Z de la secuecia x[ ] a u[ ]. De las Ecs. (6.) y (6.4) sabemos que au [ ] > a a Usado la propiedad de la multiplicació por dada por la Ec. (6.49), se obtiee d a a u[ ] > a d a ( a) (6.5) (6.5) Acumulació Si la secuecia x[] tiee trasformada Z igual a X() co regió de covergecia R, es decir, x[ ] X( ) RDC R

16 348 etoces x( ) X( ) X( ) R R { > } (6.53) Observe que la expresió x[ ] es la cotraparte e tiempo discreto de la operació de itegració e el domiio del tiempo y se deomia acumulació. El operador comparable de la trasformada de Laplace para la itegració es /s. La demostració de esta propiedad se deja como ejercicio Covolució Si x [] y x [] so tales que x [ ] X ( ) RDC R x [ ] X ( ) RDC R etoces la trasformada de la covolució de estas secuecias es dada por { } x [ ] x [ ] X ( ) X ( ) R R > (6.54) Esta relació juega u papel importate e el aálisis y diseño de sistemas LIT de tiempo discreto, e aalogía co el caso de tiempo cotiuo. Demostració De la Ec. (.9) sabemos que etoces, por la defiició (6.3) y[ ] x [ ] x [ ] x [ ] x [ ] ( ) [ ] [ ] Y x x x[ ] x[ ] Observado que el térmio etre parétesis e la última expresió es la trasformada Z de la señal desplaada, etoces por la propiedad de corrimieto e el tiempo (6.39) teemos Y( ) x[ ] X( ) x[ ] X( ) X( ) X( ) co ua regió de covergecia que cotiee la itersecció de la RDC de X () y X (). Si u cero de ua de las trasformadas cacela u polo de la otra, la RDC de Y() puede ser mayor. Así que cocluimos que { } x [ ] x [ ] X ( ) X ( ) R R >

17 La Trasformada Z Iversa La iversió de la trasformada Z para hallar la secuecia x[] a partir de su trasformada Z X() se deomia la trasformada Z iversa y simbólicamete se deota como x { X } [ ] ( ) Z (6.55) Fórmula de Iversió Igual que e el caso de la trasformada de Laplace, se tiee ua expresió formal para la trasformada Z iversa e térmios de ua itegració el plao ; es decir, x[ ] X( ) d π j (6.56) C dode C es u cotoro de itegració co setido atihorario que ecierra el orige. La evaluació formal de la Ec. (6.55) requiere de la teoría de ua variable compleja Uso de Tablas de Pares de Trasformadas Z E el segudo método para la iversió de X(), itetamos expresar X() como ua suma X ( ) X ( ) + X ( ) + L + X ( ) (6.57) dode X (), X (),, X () so fucioes co trasformadas iversas coocidas x [], x [],, x [], es decir, está tabuladas (tabla al fial del capítulo). Etoces, de la propiedad de liealidad de la trasformada Z se deduce que la trasformada Z iversa viee dada por x[ ] x [ ] + x [ ] + L + x [ ] (6.58) Expasió e Series de Potecias La expresió que defie la trasformada Z [Ec. (6.3)] es ua serie de potecias dode los valores de la secuecia x[] so los coeficietes de. Así pues, si se da X() como ua serie de potecias e la forma X( ) x[ ] L + x[ ] + x[ ] + x[] + x[] + x[] + L (6.59) podemos determiar cualquier valor particular de la secuecia determiado el coeficiete de la potecia apropiada de. Puede pasar que este efoque puede o proporcioe ua solució e forma

18 35 cerrada pero es muy útil para ua secuecia de logitud fiita dode X() puede o teer ua forma más secilla que u poliomio e. Para trasformadas Z racioales, se puede obteer ua expasió e serie de potecias mediate divisió de poliomios, como se ilustrará co alguos ejemplos. Ejemplo 9. Hallar la trasformada Z iversa de ( )( )( ) X( ), + < < Multiplicado los factores e esta ecuació, podemos expresar X() como Etoces, por la defiició (6.3), y obteemos X ( ) X ( ) x[ ] + x[ ] + x[] + x[] 5 { L L } x [ ],,,,,, Ejemplo. Usado la técica de la expasió e serie de potecias, determie la trasformada Z iversa de las trasformadas siguietes: (a) x( ), < a a (b) X ( ) log, > a a (c) X( ) < 3+ (a) Como la RDC es < a, es decir, el iterior de u círculo de radio a, x[] es ua secuecia lateral derecha. Por tato, debemos dividir de maera que obtegamos ua serie e potecias de e la forma siguiete. Multiplicado el umerador y el deomiado de X() por, teemos X( ) a y procediedo a la divisió, obteemos 3 3 X( ) a a a L a L a a y por la defiició (6.3), obteemos

19 35 de modo que x [ ] 3 x[ ] a, x[ ] a, x[ 3] a, x[ ] a, L x [ ] au[ ] (b) La expasió e serie de potecias para log ( r ) es dada por Ahora log( r) r r < X ( ) log log ( a ) a > a Puesto que la RDC es potecias > a, es decir, de la cual podemos idetificar x[] como o a X ( ) ( a ) a ( ) a x [ ] x [ ] au [ ] <, etoces X() tiee la expasió e serie de (c) Puesto que la RDC es <, x[] es ua secuecia lateral iquierda. Así pues, debemos dividir para obteer ua serie de potecias e. Procedemos etoces a la divisió para obteer L 3+ Etoces y, por la defiició (6.3), se obtiee 4 3 X ( ) L { } x [ ] K,5,7,3,,

20 Expasió e Fraccioes Parciales Igual que e el caso de trasformada de Laplace iversa, el método de expasió e fraccioes parciales geeralmete proporcioa el método más útil para hallar la trasformada Z iversa, especialmete cuado X() es ua fució racioal de. Sea N( ) ( )( ) L( m ) X( ) K D( ) ( p )( p ) L( p ) (6.6) Supoiedo que m, es decir, el grado de N() o puede exceder el grado de D(), y que todos los polos so secillos, etoces la fracció X()/ * es ua fució propia y puede ser expadida e fraccioes parciales X ( ) c c c c c c L + + (6.6) p p p p dode X( ) c X( ) c ( ) p (6.6) Por lo tato, obteemos X( ) c + c + c + L + c c + c p p p p (6.63) p Determiado la RDC para cada térmio e la Ec. (6.63) a partir de la RDC total de X() y usado ua tabla de trasformadas, podemos etoces ivertir cada térmio, produciedo así la trasformada Z iversa completa. Si m > e la Ec. (6.6), etoces se debe añadir u poliomio e al lado derecho de la Ec. (6.63), cuyo orde es (m ). Etoces, para m >, la expasió e fraccioes parciales tedría la forma m q X( ) bq + c (6.64) p q Si X() tiee polos de orde múltiple, digamos que p i es el orde del polo múltiple co multiplicidad r, etoces la expasió de X()/ cosistirá de térmios de la forma λ λ λr + + L + (6.65) r p p p dode ( ) ( ) i i i d r X( ) λ ( pi)! d pi (6.66) * La expasió es de X()/ debido a que las fraccioes idividuales tiee como deomiador el factor de la forma ( a ) y o ( a) como aparece e la expasió.

21 353 Ejemplo (a) Usado expasió e fraccioes parciales, resuelva de uevo el problema e el Ejemplo (c) X( ) < + 3 Usado expasió e fraccioes parciales, obteemos dode X ( ) c c + 3+ ( ) ( ) Por tato, (b) Si etoces Por tato, y c c ( ) ( ) X( ) < F( ) F( ) F( ) + 3 f[ ] Ejemplo. Hallar la trasformada Z iversa de X( ) ( )( ) > Usado expasió e fraccioes parciales, teemos que

22 354 dode X( ) c λ λ + + ( )( ) ( ) c λ ( ) Sustituyedo estos valores e la Ec. (6.67), se obtiee λ + + ( )( ) ( ) Haciedo e la expresió aterior (la expresió es válida para cualquier valor de ), se tiee que de dode λ y etoces Como la RDC es > obteemos λ X( ) + > ( ) (6.67), x[] es ua secuecia lateral derecha y de la tabla de trasformadas ( ) x[ ] + u[ ] Ejemplo 3. Calcule la trasformada Z iversa de X( ) ( )( ) < Si expadimos el deomiador obteemos X( ) ( )( ) 3+ que es ua fució racioal impropia; realiamos la divisió y teemos X 3 + ( ) + + ( )( ) Ahora, sea 7 + X ( ) ( )( ) Etoces

23 355 y Por cosiguiete X ( ) ( )( ) 5 6 X ( ) X ( ) + < Puesto que la RDC de X() es <, x[] es ua secuecia lateral iquierda y de la tabla de trasformadas, obteemos x[ ] δ [ + ] δ [ ] + 5 u[ ] 6 u[ ] ( ) δ [ + ] δ [ ] u[ ] Ejemplo 4. Hallar la trasformada Z iversa de X() puede escribirse como Como la RDC es > 3 obteemos 4 X( ) > X > 3 3 ( ) 4 3, x[] es ua secuecia lateral derecha y de la tabla de trasformadas 3 u[ ] Usado la propiedad de corrimieto e el tiempo, se tiee y cocluimos que 3 3 u[ ] 3 3 x [ ] 4(3) u [ ] Ejemplo 5. Hallar la trasformada Z iversa de X ( ) > a ( a) ( a )

24 356 De la Ec. (6.68) se sabe que a u[ ] > a ( a) Ahora, X() puede escribirse como X ( ) ( a) > a y aplicado la propiedad de corrimieto e el tiempo a la Ec. (6.69), obteemos x[ ] ( + ) a u[ + ] ( + ) u[ ] ya que x[ ] e. (6.69) 6.6 La Fució del Sistema: Sistemas LIT e Tiempo Discreto La Fució del Sistema E la Sec..3 se demostró que la salida y[] de u sistema LIT de tiempo discreto es igual a la covolució de la etrada x[] co la respuesta al impulso h[]; es decir, y [ ] x [ ] h [ ] (6.7) Aplicado la propiedad de covolució de la trasformada Z, Ec. (6.54), obteemos Y( ) X( ) H( ) (6.7) dode Y(), X() y H() so las trasformadas Z de y[], x[] y h[], respectivamete. La Ec. (6.7) puede expresarse como Y( ) H( ) (6.7) X ( ) La trasformada Z H() de h[] se cooce como la fució del sistema (o la fució de trasferecia del sistema). Por la Ec. (6.7), la fució del sistema H() tambié puede ser defiida como la relació etre las trasformadas Z de la salida y[] y de la etrada x[]. La fució del sistema caracteria completamete al sistema. La Fig. 6-9 ilustra la relació de las Ecs. (6.7) y (6.7). x[] h[] y[ ] x[ ] h[ ] X() H[] Y ( ) X ( ) H ( ) Figura 6-9 Respuesta al impulso y fució del sistema.

25 357 Ejemplo 6. La etrada x[] y la respuesta al impulso h[] de u sistema LIT de tiempo discreto viee dados por x[ ] u[ ] h[ ] α u[ ] <α< Determie la salida y[] usado la trasformada Z. De la tabla de trasformadas obteemos x [ ] u [ ] X( ) > h [ ] α u [ ] H( ) α > α Etoces, por la Ec. (6.7), Y( ) X( ) H( ) ( )( α) > Usado ahora expasió e fraccioes parciales, se obtiee Y( ) c c + ( )( α) α dode c α c α α α α de maera que α Y( ) α α α > cuya trasformada Z iversa es α α y[ ] u[ ] α u[ ] u[ ] α α α Ejemplo 7. La respuesta al escaló s[] de u sistema LIT de tiempo discreto viee dada por x [ ] α u [ ], <α< Determie la respuesta al impulso h[] del sistema. Sea x[] y y[] la etrada y salida del sistema. Etoces x [ ] u [ ] X( ) > y [ ] α u [ ] Y( ) >α α

26 358 Etoces, por la Ec. (6.7), Y( ) H( ) >α X( ) α Usado expasió e fraccioes parciales, se obtiee o Tomado la trasformada Z iversa, obteemos Cuado, y por tato por lo que h[] puede escribirse como H( ) α ( α) α α α α H( ) >α α α α α h [ ] δ[ ] α u [ ] α α α h[] α α h [ ] α α ( ) h u [ ] δ[ ] ( α) α [ ] Ejemplo 8. Se tiee que la salida y[] de u sistema LIT de tiempo discreto es ( ) etrada x[] es el escaló uitario u[]. (a) Calcule la respuesta al impulso h[] del sistema. (b) Determie la salida y[] cuado la etrada x[] es ( ) u[ ]. Solució: (a) x [ ] u [ ] X( ) > ( ) y [ ] u [ ] Y( ) > 3 3 Usado expasió e fraccioes parciales, se obtiee u[ ] cuado la 3

27 359 H( ) ( ) 6 4 ( ) 3 y H( ) 6 4 > 3 Tomado la trasformada Z iversa, obteemos 3 (b) h [ ] 6 δ[ ] 4 u [ ] 3 Etoces x [ ] u [ ] X( ) > ( ) Y( ) X( ) H( ) ( )( ) Usado expasió e fraccioes parciales ua ve más, teemos que Así que Y( ) ( ) ( )( ) Y( ) > y la trasformada Z iversa de Y() es y [ ] u [ ] Caracteriació de Sistemas LIT e Tiempo Discreto Muchas de las propiedades de los sistemas LIT de tiempo discreto puede asociarse ítimamete co las características de la fució de trasferecia H() e el plao y e particular co las ubicacioes de los polos y la regió de covergecia (RDC).. Causalidad Para u sistema LIT de tiempo discreto, teemos que

28 36 h[] < Como h[] es ua señal uilateral derecha, el requisito correspodiete sobre H() es que su RDC debe ser de la forma > r máx Es decir, la RDC es el exterior de u círculo que cotiee todos los polos de H() e el plao. E forma similar, si el sistema es aticausal, es decir, h[] etoces h[] es ua señal lateral iquierda y la RDC de H() debe ser de la forma < r mí Es decir, la RDC es el iterior de u círculo que o cotiee polos de H() e el plao.. Estabilidad E la Sec..5 se estableció que u sistema LIT de tiempo discreto es estable (estabilidad de etrada acotada-salida acotada, que se abreviará EASA) si y sólo si [Ec. (.53)] h [ ] < El requisito correspodiete sobre H() es que su RDC cotega el círculo uitario, es decir,. Ejemplo 9. Si u sistema LIT de tiempo discreto es estable (etrada acotada-salida acotada, EASA), demuestre que su fució del sistema H() debe coteer el círculo uitario, es decir,. U sistema LIT de tiempo discreto tiee estabilidad EASA si y sólo si su respuesta al impulso h[] es absolutamete sumable, es decir, Ahora, h [ ] < H( ) h[ ] Sea j e Ω de maera que e jω. Etoces j jω Ω H( e ) h[ ] e jω he [ ] h [ ] <

29 36 j E cosecuecia, vemos que si el sistema es estable, etoces H() coverge para e Ω. Es decir, para LIT de tiempo discreto estable, la RDC de H() debe coteer el círculo uitario. 3. Sistemas Causales y Estables Si el sistema es causal y estable, etoces todos los polos de H() debe estar ubicado e el iterior del círculo uitario del plao ya que la RDC es de la forma > r, y como el círculo uitario es icluido e la RDC, debemos teer r máx <. máx Fució del Sistema para Sistemas LIT Descritos por Ecuacioes de Diferecias Lieales co Coeficietes Costates. E la Sec..9 se cosideró u sistema LIT de tiempo discreto para el cual la etrada x[] y la salida y[] satisface la ecuació de diferecias lieal co coeficietes costates de la forma N M a y[ ] bx[ ] (6.73) Aplicado la trasformada Z y usado las propiedades de corrimieto e el tiempo, Ec. (6.39), y de liealidad, Ec. (6.9), de la trasformada Z, obteemos o Así pues, N M a Y( ) b X( ) Y( ) a X( ) b N M (6.74) Y( ) H( ) X( ) M N b a (6.75) Por tato, H() siempre es racioal. Observe que la RDC de H() o es especificada por la Ec. (6.75) sio que debe iferirse co requerimietos adicioales sobre el sistema; requerimietos como la causalidad o la estabilidad. Ejemplo. U sistema LIT de tiempo discreto causal es descrito por la ecuació e diferecias 3 y[ ] y[ ] + y[ ] x[ ] (6.76) 4 8

Señales y sistemas discretos (1) Transformada Z. Definiciones

Señales y sistemas discretos (1) Transformada Z. Definiciones Trasformada Z La trasformada Z es u método para tratar fucioes discretas e el tiempo El papel de la trasformada Z e sistemas discretos e el tiempo es similar al de la trasformada de Laplace e sistemas

Más detalles

Transformada Z. Transformada Z. Señales y sistemas discretos (1) Señales y sistemas discretos (2)

Transformada Z. Transformada Z. Señales y sistemas discretos (1) Señales y sistemas discretos (2) Trasformada Z La trasformada Z es u método tratar fucioes discretas e el tiempo El papel de la trasformada Z e sistemas discretos e el tiempo es similar al de la trasformada de Laplace e sistemas cotiuos

Más detalles

5. Aproximación de funciones: polinomios de Taylor y teorema de Taylor.

5. Aproximación de funciones: polinomios de Taylor y teorema de Taylor. GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL. CURSO 00. Lecció. Fucioes y derivada. 5. Aproimació de fucioes: poliomios de Taylor y teorema de Taylor. Alguas veces podemos aproimar fucioes complicadas mediate otras

Más detalles

Dada una secuencia g[n] se define su transformada Z (TZ) directa G(z), como. La relación entre la secuencia y su transformada se denota por:

Dada una secuencia g[n] se define su transformada Z (TZ) directa G(z), como. La relación entre la secuencia y su transformada se denota por: Tema 4. Trasformada Z. La trasformada Z para sistemas discretos desempeña u papel aálogo a la trasformada de Laplace para sistemas cotiuos. os va a permitir represetar la relació etrada salida de u sistema

Más detalles

Tema 6. Sucesiones y Series. Teorema de Taylor

Tema 6. Sucesiones y Series. Teorema de Taylor Nota: Las siguietes líeas so u resume de las cuestioes que se ha tratado e clase sobre este tema. El desarrollo de todos los tópicos tratados está recogido e la bibliografía recomedada e la Programació

Más detalles

Capítulo 2. Operadores

Capítulo 2. Operadores Capítulo 2 Operadores 21 Operadores lieales 22 Fucioes propias y valores propios 23 Operadores hermitiaos 231 Delta de Kroecker 24 Notació de Dirac 25 Operador Adjuto 2 Operadores E la mecáica cuática

Más detalles

1 Sucesiones. Ejemplos. a n = n a n = n! a n = n n. a n = p n. a n = 2n3 + n 2 + 5 n 2 + 8. a n = ln(n)

1 Sucesiones. Ejemplos. a n = n a n = n! a n = n n. a n = p n. a n = 2n3 + n 2 + 5 n 2 + 8. a n = ln(n) 1 Sucesioes De ició. Ua sucesió, a, es ua fució que tiee como domiio el cojuto de los úmeros aturales y como cotradomiio el cojuto de los úmeros reales: a : N! R. Se usa la siguiete otació: a () = a :

Más detalles

TEMA 2.- MODELOS DE PROGRAMACION LINEAL. SOLUCION GRAFICA. En los problemas de Programación Lineal nos encontraremos con:

TEMA 2.- MODELOS DE PROGRAMACION LINEAL. SOLUCION GRAFICA. En los problemas de Programación Lineal nos encontraremos con: TEMA 2.- MODELOS DE PROGRAMACION LINEAL. SOLUCION GRAFICA.- Itroducció E los problemas de Programació Lieal os ecotraremos co: - Fució Objetivo: es la meta que se quiere alcazar, y que será la fució a

Más detalles

Fórmula de Taylor. Si f es continua en [a,x] y derivable en (a,x), existe c (a,x) tal que f(x) f(a) f '(c) = f(x) = f(a) + f '(c)(x a)

Fórmula de Taylor. Si f es continua en [a,x] y derivable en (a,x), existe c (a,x) tal que f(x) f(a) f '(c) = f(x) = f(a) + f '(c)(x a) Aproimació de ua fució mediate u poliomio Cuado yf tiee ua epresió complicada y ecesitamos calcular los valores de ésta, se puede aproimar mediate fucioes secillas (poliómicas). El teorema del valor medio

Más detalles

Una serie de potencias puede ser interpretada como una función de x. f(x) = n=0

Una serie de potencias puede ser interpretada como una función de x. f(x) = n=0 Tema 4 Series de Potecias Ua expresió de la forma a 0 + a 1 (x c) + a 2 (x c) 2 +... + a (x c) +... = recibe el ombre de serie de potecias cetrada e c. a (x c) Ua serie de potecias puede ser iterpretada

Más detalles

Por: Lic. Eleazar J. García. República Bolivariana de Venezuela Tinaco.- Estado Cojedes. INTEGRALES INDEFINIDAS

Por: Lic. Eleazar J. García. República Bolivariana de Venezuela Tinaco.- Estado Cojedes. INTEGRALES INDEFINIDAS Por: Lic. Eleazar J. García. República Bolivariaa de Veezuela Tiaco.- Estado Cojedes. INTEGRALES INDEFINIDAS Usted está familiarizado co alguas operacioes iversas. La adició y la sustracció so operacioes

Más detalles

Teoría de Sistemas y Señales

Teoría de Sistemas y Señales Teoría de Sistemas y Señales Trasparecias: Aálisis de Sistemas LE e TD e el Domiio Trasformado Z Autor: Dr. Jua Carlos Góme Aálisis de Sistemas LE e TD e el Domiio Trasformado Z. Trasformada Z Bilateral

Más detalles

SOLUCIONES DE LOS PROBLEMAS DE LA OME 49ª. 1. Sean a, b y n enteros positivos tales que a b y ab 1 n. Prueba que

SOLUCIONES DE LOS PROBLEMAS DE LA OME 49ª. 1. Sean a, b y n enteros positivos tales que a b y ab 1 n. Prueba que SOLUCIONES DE LOS PROBLEMAS DE LA OME 49ª Sea a, b y eteros positivos tales que a b y ab Prueba que a b 4 Idica justificadamete cuádo se alcaa la igualdad Supogamos que el resultado a demostrar fuera falso

Más detalles

Teoría de Sistemas y Señales

Teoría de Sistemas y Señales Teoría de Sistemas y Señales Trasparecias: Aálisis de Sistemas LE e TD e el Domiio Trasformado Z Autor: Dr. Jua Carlos Góme Aálisis de Sistemas LE e TD e el Domiio Trasformado Z. Trasformada Z Bilateral

Más detalles

Medidas de Tendencia Central

Medidas de Tendencia Central EYP14 Estadística para Costrucció Civil 1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los

Más detalles

Transformaciones Lineales

Transformaciones Lineales Trasformacioes Lieales 1 Trasformacioes Lieales Las trasformacioes lieales iterviee e muchas situacioes e Matemáticas y so alguas de las fucioes más importates. E Geometría modela las simetrías de u objeto,

Más detalles

Figura 9.1: Respuesta típica al escalón unitario de un sistema de control. Análisis de Sistemas Lineales 95 Ing. Eduardo Interiano

Figura 9.1: Respuesta típica al escalón unitario de un sistema de control. Análisis de Sistemas Lineales 95 Ing. Eduardo Interiano (VSHFLILFDFLRQHVHQHOGRPLQLRGHOWLHPSR E capítulos ateriores se ha estudiado la respuesta de estado estable de los sistemas lieales ( cuado tæ ), estudiaremos ahora la respuesta trasitoria. La respuesta

Más detalles

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2004

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2004 Solució del eame de Ivestigació Operativa de Sistemas de septiembre de 4 Problema (,5 putos: Ua marca de cereales para el desayuo icluye u muñeco de regalo e cada caja de cereales. Hay tres tipos distitos

Más detalles

MC Fco. Javier Robles Mendoza Primavera 2009

MC Fco. Javier Robles Mendoza Primavera 2009 1 BENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN APUNTES CURSO: ALGEBRA SUPERIOR INGENIERIA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN MC Fco. Javier Robles Medoza Primavera 2009 2

Más detalles

GUÍA DE ESTUDIO ÁLGEBRA LINEAL

GUÍA DE ESTUDIO ÁLGEBRA LINEAL GUÍ DE ESUDIO ÁLGER LINEL ema 3. rasformacioes Lieales. QUÉ ES UN RNSFORMCIÓN? E térmios geerales, ua trasformació es ua fució que permite trasformar u vector que perteece a u espacio vectorial (domiio)

Más detalles

BINOMIO DE NEWTON página 171 BINOMIO DE NEWTON

BINOMIO DE NEWTON página 171 BINOMIO DE NEWTON págia 171 Los productos otables tiee la fialidad de obteer el resultado de ciertas multiplicacioes si hacer dichas multiplicacioes. Por ejemplo, cuado se desea multiplicar los biomios cojugados siguietes:

Más detalles

PRIMERA SESIÓN. l. Se considera la sucesión de números reales definida por la relación de recurrenc1a: U n+l = a Un + ~ U n-1, con n > O

PRIMERA SESIÓN. l. Se considera la sucesión de números reales definida por la relación de recurrenc1a: U n+l = a Un + ~ U n-1, con n > O PRIMERA SESIÓN Problema N l. l. Se cosidera la sucesió de úmeros reales defiida por la relació de recurreca: U +l = a U + ~ U -, co > O Siedo: a y ~ úmeros fijos. Se supoe tambié coocidos los dos primeros

Más detalles

UNIDAD Nº 2. Leyes financieras: Interés simple. Interés compuesto. Descuento.

UNIDAD Nº 2. Leyes financieras: Interés simple. Interés compuesto. Descuento. UNIDAD Nº 2 Leyes fiacieras: Iterés simple. Iterés compuesto. Descueto. 2.1 La Capitalizació simple o Iterés simple 2.1.1.- Cocepto de Capitalizació simple Es la Ley fiaciera segú la cual los itereses

Más detalles

Análisis en el Dominio de la Frecuencia. Análisis en el Dominio de la Frecuencia. Sistemas de Control. Análisis en el Dominio de la Frecuencia

Análisis en el Dominio de la Frecuencia. Análisis en el Dominio de la Frecuencia. Sistemas de Control. Análisis en el Dominio de la Frecuencia Aálisis e el Domiio de la Frecuecia Sistemas de Cotrol El desempeño se mide por características e el domiio del tiempo Respuesta e el tiempo es díficil de determiar aalíticamete, sobretodo e sistemas de

Más detalles

Tema 3. Polinomios y otras expresiones algebraicas (Estos conceptos están extraídos del libro Matemáticas 1 de Bachillerato.

Tema 3. Polinomios y otras expresiones algebraicas (Estos conceptos están extraídos del libro Matemáticas 1 de Bachillerato. UH ctualizació de oocimietos de Matemáticas ara Tema Poliomios y otras eresioes algebraicas Estos cocetos está etraídos del libro Matemáticas de achillerato McGrawHill Poliomios: oeracioes co oliomios

Más detalles

Análisis en el Dominio del Tiempo para Sistemas Discretos

Análisis en el Dominio del Tiempo para Sistemas Discretos OpeStax-CNX module: m12830 1 Aálisis e el Domiio del Tiempo para Sistemas Discretos Do Johso Traslated By: Erika Jackso Fara Meza Based o Discrete-Time Systems i the Time-Domai by Do Johso This work is

Más detalles

Gradiente, divergencia y rotacional

Gradiente, divergencia y rotacional Lecció 2 Gradiete, divergecia y rotacioal 2.1. Gradiete de u campo escalar Campos escalares. U campo escalar e R es ua fució f : Ω R, dode Ω es u subcojuto de R. Usualmete Ω será u cojuto abierto. Para

Más detalles

www.abaco.com.ve www.abrakadabra.com.ve www.miprofe.com.ve Correo electrónico: josearturobarreto@yahoo.com

www.abaco.com.ve www.abrakadabra.com.ve www.miprofe.com.ve Correo electrónico: josearturobarreto@yahoo.com Autor: José Arturo Barreto M.A. Págias web: www.abaco.com.ve www.abrakadabra.com.ve www.miprofe.com.ve El cocepto de límite Correo electróico: josearturobarreto@yahoo.com Zeó de Elea (90 A.C) plateó la

Más detalles

Sucesiones y ĺımite de sucesiones

Sucesiones y ĺımite de sucesiones Tema 3 Sucesioes y ĺımite de sucesioes Ídice del Tema Sucesioes........................................ 60 Progresioes....................................... 63 3 Covergecia......................................

Más detalles

Figura 1. Se dice que un subespacio vectorial F de E es A-invariante si los vectores u de F siguen estando en F al transformarse por A, esto es,

Figura 1. Se dice que un subespacio vectorial F de E es A-invariante si los vectores u de F siguen estando en F al transformarse por A, esto es, VALORES Y VECORES PROPIOS Y LA REDUCCION DE CÓNICAS A) EL PROBLEMA PROPIO oda matriz cuadrada A de orde co elemetos (reales o complejos) es u operador lieal que actúa sobre el espacio vectorial E, dimesioal,

Más detalles

Matemáticas I - 1 o BACHILLERATO Binomio de Newton

Matemáticas I - 1 o BACHILLERATO Binomio de Newton Matemáticas I - o Bachillerato Matemáticas I - o BACHILLERATO El biomio de Newto es ua fórmula que se utiliza para hacer el desarrollo de la potecia de u biomio elevado a ua potecia cualquiera de expoete

Más detalles

Polinomios. Definición de polinomio y sus propiedades. Grado de un polinomio e igualdad de polinomios

Polinomios. Definición de polinomio y sus propiedades. Grado de un polinomio e igualdad de polinomios Poliomios Defiició de poliomio y sus propiedades U poliomio puede expresarse como ua suma de productos de fucioes de x por ua costate o como ua suma de térmios algebraicos; es decir U poliomio e x es ua

Más detalles

1. Lección 11 - Operaciones Financieras a largo plazo - Préstamos (Continuación)

1. Lección 11 - Operaciones Financieras a largo plazo - Préstamos (Continuación) Aputes: Matemáticas Fiacieras 1. Lecció 11 - Operacioes Fiacieras a largo plazo - Préstamos (Cotiuació) 1.1. Préstamo: Método de cuotas de amortizació costates E este caso se verifica A 1 = A 2 = = A =

Más detalles

DISTRIBUCION DE FRECUENCIA (DATOS AGRUPADOS)

DISTRIBUCION DE FRECUENCIA (DATOS AGRUPADOS) Los valores icluidos e u grupo de datos usualmete varía e magitud; alguos de ellos so pequeños y otros so grades. U promedio es u valor simple, el cual es cosiderado como el valor más represetativo o típico

Más detalles

Cálculo para la ingeniería Tomo II. Salvador Vera

Cálculo para la ingeniería Tomo II. Salvador Vera Cálculo para la igeiería Tomo II Salvador Vera 9 de eero de 5 ii Copyright c by Salvador Vera Ballesteros, 998-4. Ídice geeral 7. Series Numéricas 7.. El sigo del sumatorio: Sigma Σ... 7... Propiedades

Más detalles

NÚMEROS COMPLEJOS: UNA PRESENTACIÓN GRÁFICA

NÚMEROS COMPLEJOS: UNA PRESENTACIÓN GRÁFICA NÚMEROS COMPLEJOS: UNA PRESENTACIÓN GRÁFICA José Luis Soto Muguía Departameto de Matemáticas Uiversidad de Soora. INTRODUCCIÓN. Desde los primeros años de la escuela, el estudiate se efreta e matemáticas

Más detalles

SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SOBRANTES 2008 (MODELO 5)

SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SOBRANTES 2008 (MODELO 5) IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 008 (Modelo 5) Germá-Jesús Rubio Lua SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS SOBRANTES 008 (MODELO 5) OPCIÓN A EJERCICIO 1_A De las restriccioes que debe cumplir las

Más detalles

1.1. Campos Vectoriales.

1.1. Campos Vectoriales. 1.1. Campos Vectoriales. Las fucioes, ampliamete empleadas e la igeiería, para modelar matemáticamete y caracterizar magitudes físicas, y cuyo domiio podría ser multidimesioal, puede teer u rago uidimesioal

Más detalles

ELEMENTOS DE ÁLGEBRA MATRICIAL

ELEMENTOS DE ÁLGEBRA MATRICIAL ELEMENTOS DE ÁLGEBRA MATRICIAL Ezequiel Uriel DEFINICIONES Matriz Ua matriz de orde o dimesió p- o ua matriz ( p)- es ua ordeació rectagular de elemetos dispuestos e filas y p columas de la siguiete forma:

Más detalles

TEMA 3.- OPERACIÓN FINANCIERA

TEMA 3.- OPERACIÓN FINANCIERA . DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN. TEMA 3.- OPEACIÓN FINANCIEA Se deomia operació fiaciera a todo itercambio o simultáeo de capitales fiacieros pactado etre dos agetes, siempre que se verifique la equivalecia,

Más detalles

Sucesiones numéricas.

Sucesiones numéricas. SUCESIONES 3º ESO Sucesioes uméricas. Ua sucesió es u cojuto ordeado de úmeros reales: a 1, a 2, a 3, a 4, Cada elemeto de la sucesió se deomia térmio, el subídice es el lugar que ocupa e la sucesió. El

Más detalles

Ley de los números grandes

Ley de los números grandes Capítulo 2 Ley de los úmeros grades 2.. La ley débil de los úmeros grades Los juegos de azar, basa su sistema de gaacias, fudametalmete e la estabilidad a largo plazo garatizada por las leyes de la probabilidad.

Más detalles

CRITERIOS DE DECISIÓN EN LA EVALUACION DE PROYECTOS

CRITERIOS DE DECISIÓN EN LA EVALUACION DE PROYECTOS CRITERIOS DE DECISIÓN EN LA EVALUACION DE PROYECTOS Curso Preparació y Evaluació Social de Proyectos Sistema Nacioal de Iversioes Divisió de Evaluació Social de Iversioes MINISTERIO DE DESARROLLO SOCIAL

Más detalles

A = 1. Demuestra que P (1) es cierta. 2. Demuestra que si P (h) es cierta, entonces P (h + 1) es cierta.

A = 1. Demuestra que P (1) es cierta. 2. Demuestra que si P (h) es cierta, entonces P (h + 1) es cierta. . POTENCIAS DE MATRICES CUADRADAS E este capítulo vamos a tratar de expoer distitas técicas para hallar las potecias aturales de matrices cuadradas. Esta cuestió es de gra importacia y tiee muchas aplicacioes

Más detalles

APUNTES DE MATEMÁTICAS

APUNTES DE MATEMÁTICAS APUNTES DE MATEMÁTICAS 4º ESO º Trimestre Autor: Vicete Adsuara Ucedo INDICE Tema : Vectores e el Plao.. Ejercicios Tema 9 Tema : Depedecia Lieal...7 Ejercicios Tema. 0 Tema 3: El Plao Afí...... Ejercicios

Más detalles

OPERACIONES ALGEBRAICAS FUNDAMENTALES

OPERACIONES ALGEBRAICAS FUNDAMENTALES MATERIAL DIDÁCTICO DE PILOTAJE PARA ÁLGEBRA 2 OPERACIONES ALGEBRAICAS FUNDAMENTALES ÍNDICE DE CONTENIDO 2. Suma, resta, multiplicació y divisió 6 2.1. Recoociedo la estructura de moomios y poliomios 6

Más detalles

MARTINGALAS Rosario Romera Febrero 2009

MARTINGALAS Rosario Romera Febrero 2009 1 MARTINGALAS Rosario Romera Febrero 2009 1. Nocioes básicas De ició: Sea (; F; P ) u espacio de probabilidad y T 6= ; y sea (F t ) t2t ua ltració e F. Ua familia fx t g t2t de v.a. reales de idas sobre

Más detalles

2. LEYES FINANCIERAS.

2. LEYES FINANCIERAS. TEMA 1: CONCEPTOS PREVIOS 1. INTRODUCCIÓN. Se va a aalizar los itercambios fiacieros cosiderado u ambiete de certidumbre. El itercambio fiaciero supoe que u agete etrega a otro u capital (o capitales),

Más detalles

APLICACIONES LINEALES.

APLICACIONES LINEALES. APLICACIONES LINEALES. INTODUCCIÓN: APLICACIONES ENTE CONJUNTOS. Ua aplicació etre dos cojutos A y B es ua regla que permite asigar a cada elemeto de A, uo de B. La aplicació del cojuto A e el cojuto B

Más detalles

ANEXO I ANEXO I CONCEPTOS SÍSMICOS BÁSICOS

ANEXO I ANEXO I CONCEPTOS SÍSMICOS BÁSICOS AEXO I COCEPTOS SÍSMICOS BÁSICOS E este aeo se compila alguos de los coceptos sísmicos básicos pero ecesarios. Se itroduce los tipos de movimietos vibratorios, así como su descripció y otació matemática.

Más detalles

ANEXO F CRITERIOS DE EVALUACIÓN ECONÓMICA DE LAS OPCIONES DE PML TÉCNICAMENTE VIABLES

ANEXO F CRITERIOS DE EVALUACIÓN ECONÓMICA DE LAS OPCIONES DE PML TÉCNICAMENTE VIABLES ANEXO F CRITERIOS DE EVALUACIÓN ECONÓMICA DE LAS OPCIONES DE PML TÉCNICAMENTE VIABLES Las medidas de PML a ser implemetadas, se recomieda e base a las opcioes de PML calificadas como ecoómicamete factibles.

Más detalles

MATEMÁTICAS 1214, PARCIAL 3 PROBLEMAS PARA PRACTICAR SOLUCIONES. 1. Para cada sucesión infinita abajo, determine si converge o no a un valor finito.

MATEMÁTICAS 1214, PARCIAL 3 PROBLEMAS PARA PRACTICAR SOLUCIONES. 1. Para cada sucesión infinita abajo, determine si converge o no a un valor finito. MATEMÁTICAS 24, PARCIAL 3 PROBLEMAS PARA PRACTICAR SOLUCIONES JOHN GOODRICK. Para cada sucesió ifiita abajo, determie si coverge o o a u valor fiito. (a) {! } e = (a): No coverge. El úmero e está etre

Más detalles

TEMA 3. ANALISIS DE LA DINAMICA DE PROCESOS EN EL DOMINIO DE LAPLACE: FUNCIONES DE TRANSFERENCIA.

TEMA 3. ANALISIS DE LA DINAMICA DE PROCESOS EN EL DOMINIO DE LAPLACE: FUNCIONES DE TRANSFERENCIA. álisis de la Diámica de Procesos e el Domiio de Laplace. Fucioes de Trasferecia.- TEM 3. NLISIS DE L DINMIC DE PROCESOS EN EL DOMINIO DE LPLCE: FUNCIONES DE TRNSFERENCI. La trasformada de Laplace permite

Más detalles

ASIGNATURA: MATEMATICAS FINANCIERAS

ASIGNATURA: MATEMATICAS FINANCIERAS APUNTES DOCENTES ASIGNATURA: MATEMATICAS FINANCIERAS PROFESORES: MARIN JAIMES CARLOS JAVIER SARMIENTO LUIS JAIME UNIDAD 3: EVALUACIÓN ECONÓMICA DE PROYECTOS DE INVERSIÓN EL VALOR PRESENTE NETO VPN Es ua

Más detalles

17 ANÁLISIS EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA

17 ANÁLISIS EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA 7 ANÁLISIS EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA El aálii e el domiio de la frecuecia e u herramieta cláica e la teoría de cotrol, i bie e geeral lo itema que varía co ua periodicidad defiida o uele er lo má

Más detalles

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2008 (Modelo 3 Junio) Solución Germán-Jesús Rubio Luna 12 2 = 3 12. , es decir

IES Fco Ayala de Granada Sobrantes de 2008 (Modelo 3 Junio) Solución Germán-Jesús Rubio Luna 12 2 = 3 12. , es decir IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 008 (Modelo Juio) Germá-Jesús Rubio Lua SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS JUNIO 008 (MODELO ) OPCIÓN A EJERCICIO _A 0 a b Sea las matrices A= y B= 0 6 a) ( 5 putos)

Más detalles

en. Intentemos definir algunas operaciones en

en. Intentemos definir algunas operaciones en OPERACIONES EN 8 E la secció aterior utilizamos fucioes de el primer couto y estudiar sus propiedades e Itetemos defiir alguas operacioes e Recordemos de cursos ateriores que tomamos al couto de los compleos

Más detalles

8 Funciones, límites y continuidad

8 Funciones, límites y continuidad Solucioario 8 Fucioes, límites y cotiuidad ACTIVIDADES INICIALES 8.I. Copia y completa la siguiete tabla, epresado de varias formas los cojutos uméricos propuestos. Gráfica Itervalo Desigualdad Valor absoluto

Más detalles

11. TRANSFORMADOR IDEAL

11. TRANSFORMADOR IDEAL . TAFOMADO DEA.. TODUCCÓ Cuado el flujo magético producido por ua bobia alcaza ua seguda bobia se dice que existe etre las dos bobias u acople magético, ya que el campo magético variable que llega a la

Más detalles

Análisis de datos en los estudios epidemiológicos II

Análisis de datos en los estudios epidemiológicos II Aálisis de datos e los estudios epidemiológicos II Itroducció E este capitulo cotiuamos el aálisis de los estudios epidemiológicos cetrádoos e las medidas de tedecia cetral, posició y dispersió, ídices

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: UNA VARIABLE Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: UNA VARIABLE Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: UNA VARIABLE Juliá de la Horra Departameto de Matemáticas U.A.M. 1 Itroducció Cuado estamos iteresados e estudiar algua característica de ua població (peso, logitud de las hojas,

Más detalles

MATEMÁTICAS FINANCIERAS

MATEMÁTICAS FINANCIERAS MATEMÁTIAS FINANIERAS Secció: 1 Profesores: ristiá Bargsted Adrés Kettlu oteido Matemáticas Fiacieras: Iterés Simple vs Iterés ompuesto Valor Presete y Valor Futuro Plaificació estratégica Matemáticas

Más detalles

TEMA 5: INTERPOLACIÓN

TEMA 5: INTERPOLACIÓN 5..- ITRODUCCIÓ TEMA 5: ITERPOLACIÓ Supogamos que coocemos + putos (x,y, (x,y,..., (x,y, de la curva y = f(x, dode las abscisas x k se distribuye e u itervalo [a,b] de maera que a x x < < x b e y k = f(x

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LAS ECUACIONES EN DIFERENCIAS

INTRODUCCIÓN A LAS ECUACIONES EN DIFERENCIAS INTRODUCCIÓN A LAS ECUACIONES EN DIFERENCIAS GENNY ALEXANDRA NAVARRETE MOLANO Trabajo de grado para optar por el titulo de Matemático DIRECTOR: JOSÉ JOAQUÍN VALDERRAMA Matemático Uiversidad Nacioal de

Más detalles

Límite de una función

Límite de una función Límite de ua fució SOLUCIONARIO Límite de ua fució LITERATURA Y MATEMÁTICAS El ocho Sharrif iba sacado los libros [de mi bolsa] y ordeádolos e ua pila sobre el escritorio mietras leía cuidadosamete los

Más detalles

Límite de una función

Límite de una función Límite de ua fució SOLUCIONARIO Límite de ua fució L I T E R A T U R A Y M A T E M Á T I C A S El ocho Sharrif iba sacado los libros [de mi bolsa] y ordeádolos e ua pila sobre el escritorio mietras leía

Más detalles

Estimación puntual y por intervalos de confianza

Estimación puntual y por intervalos de confianza Ídice 6 Estimació putual y por itervalos de cofiaza 6.1 6.1 Itroducció.......................................... 6.1 6. Estimador........................................... 6. 6.3 Método de costrucció

Más detalles

DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA 1. INTRODUCCIÓN

DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA 1. INTRODUCCIÓN INDUCCIÓN MATEMÁTICA EDUARDO SÁEZ, IVÁN SZÁNTÓ DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. INTRODUCCIÓN El método deductivo, muy usado e matemática, obedece a la siguiete idea:

Más detalles

Práctica 6: Vectores y Matrices (I)

Práctica 6: Vectores y Matrices (I) Foamets d Iformàtica 1r curs d Egiyeria Idustrial Práctica 6: Vectores y Matrices (I) Objetivos de la práctica El objetivo de las prácticas 6 y 7 es itroducir las estructuras de datos vector y matriz e

Más detalles

Progresiones. Objetivos. Antes de empezar. 1.Sucesiones.. pág. 74 Definición. Regla de formación Término general

Progresiones. Objetivos. Antes de empezar. 1.Sucesiones.. pág. 74 Definición. Regla de formación Término general 5 Progresioes Objetivos E esta quicea aprederás a: Recoocer ua sucesió de úmeros. Recoocer y distiguir las progresioes aritméticas y geométricas. Calcular él térmio geeral de ua progresió aritmética y

Más detalles

TEMA 28: Estudio global de funciones. Aplicaciones a la representación gráfica de funciones.

TEMA 28: Estudio global de funciones. Aplicaciones a la representación gráfica de funciones. MATEMÁTICAS Represetació Gráica de Fucioes 1 TEMA 28: Estudio global de ucioes Aplicacioes a la represetació gráica de ucioes Esquema: Autor: Atoio Pizarro Sácez 1 Itroducció 2 Domiio de deiició y recorrido

Más detalles

0-3 2 0 4-2 -2 0-1 0-1 0-3-13-1

0-3 2 0 4-2 -2 0-1 0-1 0-3-13-1 IS Fco Ayala de Graada Sobrates 009 (Modelo 6) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A JRCICIO 1 ( putos) Sea las matrices: -1 4-1 - 1 5 - -6 A ; B 0-1 y C 0-1 1 0 1-0 -1 Determie X e la ecuació matricial

Más detalles

CONCEPTOS BÁSICOS DE PRESTAMOS.

CONCEPTOS BÁSICOS DE PRESTAMOS. GESTIÓN FINANCIERA. TEMA 8º. PRESTAMOS. 1.- Coceptos básicos de préstamos. CONCEPTOS BÁSICOS DE PRESTAMOS. Coceptos básicos de prestamos. Préstamo. U préstamo es la operació fiaciera que cosiste e la etrega,

Más detalles

Programación Entera (PE)

Programación Entera (PE) Programació Etera (PE) E geeral, so problemas de programació lieal (PPL), e dode sus variables de decisió debe tomar valores eteros. Tipos de PE Cuado se requiere que todas las variables de decisió tome

Más detalles

SUCESIONES Y SERIES página 205 SUCESIONES Y SERIES. 12.1 Una sucesión es un conjunto de números ordenados bajo cierta regla específica.

SUCESIONES Y SERIES página 205 SUCESIONES Y SERIES. 12.1 Una sucesión es un conjunto de números ordenados bajo cierta regla específica. págia 05. Ua sucesió es u cojuto de úmeros ordeados bajo cierta regla específica. E muchos problemas cotidiaos se preseta sucesioes, como por ejemplo los días del mes, ya que se trata del cojuto {,,, 4,

Más detalles

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 2001 (Modelo 6) Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 1 x -1 Se cosidera la matriz A = 1 1 1. x x 0 (1 5 putos) Calcule los valores de x para los que o existe

Más detalles

7.2. Métodos para encontrar estimadores

7.2. Métodos para encontrar estimadores Capítulo 7 Estimació putual 7.1. Itroducció Defiició 7.1.1 U estimador putual es cualquier fució W (X 1,, X ) de la muestra. Es decir, cualquier estadística es ua estimador putual. Se debe teer clara la

Más detalles

Sucesiones y series infinitas

Sucesiones y series infinitas Sucesioes y series ifiitas E la última secció de este capítulo le pediremos que utilice ua serie para deducir ua fórmula para determiar la velocidad de ua oda oceáica. Epic Stock / Shutterstock E U previo

Más detalles

Espacio vectorial ESPACIO VECTORIAL. 8.- Intersección y suma de subespacios vectoriales

Espacio vectorial ESPACIO VECTORIAL. 8.- Intersección y suma de subespacios vectoriales ESPACIO VECTORIAL.- Itroducció.- Espacio Vectorial.- Subespacios vectoriales 4.- Geeració de Subespacios vectoriales 5.- Depedecia e idepedecia lieal 6.- Espacios vectoriales de tipo fiito 7.- Cambio de

Más detalles

ANÁLISIS DEL PROBLEMA DE LOS MONOS Y LOS COCOS. (Resolución por JMEB.)

ANÁLISIS DEL PROBLEMA DE LOS MONOS Y LOS COCOS. (Resolución por JMEB.) ANÁLISIS DEL PROBLEMA DE LOS MONOS Y LOS OOS. (Resolució por JMEB.) 1. Defiició. El problema cosiste e calcular la catidad de cocos que había iicialmete e u motó que... ierto día se reuiero moos para recoger

Más detalles

= Adj(A ) = 0 1-2/8 3/8 0 1-2/8 3/8 1-2/8 3/8 8-2 3

= Adj(A ) = 0 1-2/8 3/8 0 1-2/8 3/8 1-2/8 3/8 8-2 3 IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 007 (Modelo 5) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO _A ( puto) U taller de carpitería ha vedido 5 muebles, etre sillas, silloes y butacas, por u total de

Más detalles

Media aritmética, media geométrica y otras medias Desigualdades Korovkin

Media aritmética, media geométrica y otras medias Desigualdades Korovkin Media aritmética, media geométrica y otras medias Desigualdades Korovki Media geométrica y media aritmética Si,,, so úmeros positivos, los úmeros + + + a = g = formados a base de ellos, se deomia, respectivamete,

Más detalles

LOGARITMOS. Ejercicio 1 Determine los respectivos dominios de existencia de las siguientes funciones: 2

LOGARITMOS. Ejercicio 1 Determine los respectivos dominios de existencia de las siguientes funciones: 2 LOGARITMOS Como seguramete el estudiate recordará, e cuarto año apredió a traajar co los aritmos, y allí se eteró de que éstos se defie a partir de la ecesidad de despejar el expoete de ua potecia. Vamos

Más detalles

OBJETIVOS. Objetivos Generales. Objetivos Específicos. Profesora: María Martel Escobar. Una función f es creciente (estrictamente) si x, y Dom(f), con

OBJETIVOS. Objetivos Generales. Objetivos Específicos. Profesora: María Martel Escobar. Una función f es creciente (estrictamente) si x, y Dom(f), con Curso -3 OBJETIVOS Objetivos Geerales Itroducir el cálculo de fucioes de ua variable como fudameto del aálisis ecoómico margial y los problemas de optimizació. Matemáticas Empresariales Doble Grado e ADE

Más detalles

Transformada Z. Ejemplos. Ejemplos de cálculo [ ] = [ ] ( ) ( ) 1. Transformada Z. α = α α α si α. α α α

Transformada Z. Ejemplos. Ejemplos de cálculo [ ] = [ ] ( ) ( ) 1. Transformada Z. α = α α α si α. α α α Trasformada Ejemplos Ejemplos de cálculo. Trasformada... Calcular la trasformada, por defiició, idicado la regió de coergecia p u [ ] h h p u cos u Solució: Para calcular la Trasformada por defiició, resulta

Más detalles

Soluciones Hoja de Ejercicios 2. Econometría I

Soluciones Hoja de Ejercicios 2. Econometría I Ecoometría I. Solucioes Hoja 2 Carlos Velasco. MEI UC3M. 2007/08 Solucioes Hoja de Ejercicios 2 Ecoometría I 1. Al pregutar el saldo Z (e miles de euros) de su cueta de ahorro cojuta a u matrimoio madrileño

Más detalles

Unidad Central del Valle del Cauca Facultad de Ciencias Administrativas, Económicas y Contables Programa de Contaduría Pública

Unidad Central del Valle del Cauca Facultad de Ciencias Administrativas, Económicas y Contables Programa de Contaduría Pública Uidad Cetral del Valle del Cauca acultad de Ciecias Admiistrativas, Ecoómicas y Cotables Programa de Cotaduría Pública Curso de Matemáticas iacieras Profesor: Javier Herado Ossa Ossa Ejercicios resueltos

Más detalles

Análisis de Señales y Sistemas Digitales. Concepto Algoritmo Implementación

Análisis de Señales y Sistemas Digitales. Concepto Algoritmo Implementación Aálisis de Señales y Sistemas Digitales FFT Cocepto Algoritmo Implemetació 2010 FFT Trasformada Rápida de Fourier Cocepto La trasformada rápida de fourier (FFT) es u algoritmo que permite él cálculo eficiete

Más detalles

Ejemplos y ejercicios de. Análisis Exploratorio de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.

Ejemplos y ejercicios de. Análisis Exploratorio de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Aálisis Exploratorio de Datos Descripció estadística de ua variable. Ejemplos y ejercicios..1 Ejemplos. Ejemplo.1 Se ha medido el grupo saguíeo de

Más detalles

[ ] La ecuación (2) se conoce como la forma autoadjunta de la ecuación (1) EJEMPLO 1.- La forma autoadjunta de la ecuación de Legendre.

[ ] La ecuación (2) se conoce como la forma autoadjunta de la ecuación (1) EJEMPLO 1.- La forma autoadjunta de la ecuación de Legendre. CAPITULO III ORTOGONALIDAD Y SISTEMAS DE STURM LIOUVILLE [ ] Ua trasformació lieal LC : ab, C[a,b] es u operador diferecial lieal de orde (e el itervalo [a,b]) si puede epresarse e la forma : L = a ()D

Más detalles

Capitulo 2. Filtros. 2.1 Antecedentes

Capitulo 2. Filtros. 2.1 Antecedentes Capitulo. Filtros.. Atecedetes U filtro es u elemeto que tiee como fució separar compoetes que se ecuetra mezclados, ser capaz de rechazar los ideseables y así daros como resultado úicamete los deseados.

Más detalles

Sistemas Automáticos. Ing. Organización Conv. Junio 05. Tiempo: 3,5 horas

Sistemas Automáticos. Ing. Organización Conv. Junio 05. Tiempo: 3,5 horas Sistemas Automáticos. Ig. Orgaizació Cov. Juio 05. Tiempo: 3,5 horas NOTA: Todas las respuestas debe ser debidamete justificadas. Problema (5%) Ua empresa del sector cerámico dispoe de u horo de cocció

Más detalles

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 1-2 1 Sean las matrices A =

OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 1-2 1 Sean las matrices A = IES Fco Ayala de Graada Sobrates de 007 (Juio Modelo ) Solució Germá-Jesús Rubio Lua OPCIÓN A EJERCICIO 1_A 1-1 x -x Sea las matrices A, X y e Y -1 3 0 - z (1 puto) Determie la matriz iversa de A. ( putos)

Más detalles

Unidad 1: Las Ecuaciones Diferenciales y Sus Soluciones

Unidad 1: Las Ecuaciones Diferenciales y Sus Soluciones Uidad : Las Ecuacioes Difereciales y Sus Solucioes. Itroducció. Tato e las ciecias como e las igeierías se desarrolla modelos matemáticos para compreder mejor los feómeos físicos. Geeralmete, estos modelos

Más detalles

Teorías de falla bajo cargas estáticas

Teorías de falla bajo cargas estáticas Teorías de falla bajo cargas estáticas Carlos Armado De Castro P. Coteido: - Itroducció - Falla de materiales dúctiles - Falla de materiales frágiles. Itroducció La falla es la pérdida de fució de u elemeto

Más detalles

TEMA 2 - FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES (I): LÍMITES Y CONTINUIDAD. 1. Conceptos topológicos previos en el espacio euclídeo R n.

TEMA 2 - FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES (I): LÍMITES Y CONTINUIDAD. 1. Conceptos topológicos previos en el espacio euclídeo R n. Fucioes de varias variables (I TEMA - FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES (I: LÍMITES Y CONTINUIDAD. Coceptos topológicos previos e el espacio euclídeo R. Sea R el espacio euclídeo de dimesioes. U puto a de

Más detalles

Una sucesión es un conjunto infinito de números ordenados de tal forma que se puede decir cuál es el primero, cuál el segundo, el tercero, etc.

Una sucesión es un conjunto infinito de números ordenados de tal forma que se puede decir cuál es el primero, cuál el segundo, el tercero, etc. Sucesioes Sucesi o. Ua sucesió es u cojuto ifiito de úmeros ordeados de tal forma que se puede decir cuál es el primero, cuál el segudo, el tercero, etc. Los térmios de ua sucesió se desiga mediate a 1,

Más detalles

4. CONCEPTO BASICOS DE PROBABILIDADES

4. CONCEPTO BASICOS DE PROBABILIDADES 4. CONCEPTO BASICOS DE PROBABILIDADES Dr. http://math.uprm.edu/~edgar UNIVERSIDAD DE PUERTO RICO RECINTO UNIVERSITARIO DE MAYAGUEZ 41 4.1 Espacio Muestral y Evetos 4.1.1 1 Experimetos Aleatorios y Espacios

Más detalles

Propuesta A. { (x + 1) 4. Se considera la función f(x) =

Propuesta A. { (x + 1) 4. Se considera la función f(x) = Pruebas de Acceso a Eseñazas Uiversitarias Oficiales de Grado (0) Materia: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II El alumo deberá cotestar a ua de las dos opcioes propuestas A o B. Se podrá utilizar

Más detalles

MODELO PARA EL ESTUDIO DEL REEMPLAZO DE UN EQUIPO PRODUCTIVO

MODELO PARA EL ESTUDIO DEL REEMPLAZO DE UN EQUIPO PRODUCTIVO FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA MECANICA MODELO PARA EL ESTUDIO DEL REEMPLAZO DE UN EQUIPO PRODUCTIVO FERNANDO ESPINOSA FUENTES Necesidad del reemplazo. Si se matiee u riesgo durate u tiempo

Más detalles