PASCAL THEORY AS A SOFTWARE IMPLEMENTED BY DIGITAL FILTER FOR FILTERING NOISE GENERATED BY AN INDUCTION MOTOR SQUIRREL CAGE TYPE

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

Download "PASCAL THEORY AS A SOFTWARE IMPLEMENTED BY DIGITAL FILTER FOR FILTERING NOISE GENERATED BY AN INDUCTION MOTOR SQUIRREL CAGE TYPE"

Transcripción

1 ISSN: Volum 1 - Númro 15 - Año 010 Rvsta Colombaa d Tcologías d Avazada Rcbdo: 01 d agosto d 009 Acptado: 15 d octubr d 009 PASCAL TEORY AS A SOFTWARE IMPLEMENTED BY DIGITAL FILTER FOR FILTERING NOISE GENERATED BY AN INDUCTION MOTOR SQUIRREL CAGE TYPE TEORIA DE PASCAL COMO FILTRO DIGITAL IMPLEMENTADO POR SOFTWARE PARA EL FILTRADO DEL RUIDO GENERADO POR UN MOTOR DE INDUCCION TIPO JAULA ARDILLA MSc. Carlos Albrto Vra Romro*, PhD. Ivaldo Torrs Chávz** * Uvrsdad Nacoal Abrta y a Dstaca (UNAD). Sd Pamploa. E-mal: carlos.vra@uad.du.co ** Uvrsdad d Pamploa. Facultad d Igrías y Arqutctura Cudadla Uvrstara. Pamploa, Nort d Satadr, Colomba. E-mal: valdo.torrs@upamploa.du.co Abstract: Ths projct dals wth th mplmtato o th thory o Pascal's tragl as dgtal ltr sotwar usd by th os prst th sampls o a data acqusto systm. For samplg ad tstg o ltrg th gratd sgal was capturd by th startg o a ducto motor squrrl cag bult wth a card usg th PIC 18F45 mcrocotrollr rom MICROCIP compay ad a graphcal trac sotwar usg LabVIEW vrso 8.. I procssg th data wth Pascal's thory mprovs th bhavor o th sgal by lmatg th backgroud os gratd by th applcato systm (product gratd by g os) by ltrg th umbr o sampls acqurd pr ut tm. Ad coclud that th mor sampl data ad ltrg wth th mathmatcal modl o th tragl sgal obtad s mprovd. ywords : Pascal tragl, data acqusto, dgtal ltrg, Labvw. Rsum: Est proycto trata d la mplmtacó d la toría dl trágulo d Pascal como ltro dgtal aplcado por sotwar al rudo prst la toma d mustras d u sstma d adquscó d datos. Para la toma d mustras y pruba dl ltrado s capturó la sñal grada por l arraqu d u motor d duccó tpo jaula ardlla co ua tarjta costruda mplado l mcrocotrolador PIC 18F45 d la mprsa MICROCIP y ua traz gráca utlzado l sotwar prosoal LABVIEW vrsó 8.. E l procsamto d los datos co la toría d Pascal mjora l comportamto d la sñal lmado l rudo d odo grado por l sstma d aplcacó (rudo producto grado por motor), ltrado l úmro d mustras por udad d tmpo adqurdas. Evdcádos qu tr más datos d mustra tomada y ltrado co l co l modlo matmátco dl trágulo s mjora la sñal obtda. Palabras clav: Trágulo d Pascal, adquscó d datos, ltro dgtal, Labvw. 1. INTRODUCCION E la aturalza s cutra todo tpo d rudos, dsd los más atractvos hasta los más dsagradabls tolrats para l oído humao, cluso dsd rudos sumamt cortos pro d gra tsdad [1]. Uvrsdad d Pamploa 47

2 ISSN: Volum 1 - Númro 15 - Año 010 El rudo s pud dr como ua luctuacó alatora d ua magtud léctrca o dsada. E l procso d trasmsó d sñals smpr t volucrada prturbacos trrcas qu so producdas por sñals ajas a las msmas, ocasoado l rudo los sstmas d comucacó []. Las sñals qu produc rudo stos sstmas so d org alatoro y tr dsttas uts d rudo, s las pud clascar []: a) Rudo producdo por l hombr: s db a la rcpcó d sñals dsabls provts d otras uts tals como cotactos dctuosos, artactos léctrcos, radacó por gcó y alumbrado luorsct. Est rudo pud vtars, lmado la ut qu lo produc. []. b) Rudo por prturbacos aturals y rrátcas: El rudo atural rrátco pud procdr d rlámpagos, tormtas léctrcas la atmósra, rudo trgaláctco, clpss, o dsturbos atmosércos gral. []. c) Rudo d luctuacó o Rudo Térmco: Est tpo d rudo, aparc dtro d los sstmas íscos y so ocasoados por luctuacos spotáas como l movmto d los lctros lbrs dtro d u rsstor. []. Esto sgca qu a dsttos trvalos d tmpo pquños, l úmro d lctros mtdos o srá l msmo, so qu stará dado orma alatora. S mbargo, promdo, la msó lctróca s costat s s cosdra grads príodos d tmpo. Por lo tato, la corrt ormada por los lctros mtdos o s costat so qu luctúa alrddor d u valor mdo como s mustra la g. 1 []. Rvsta Colombaa d Tcologías d Avazada ) Rudo blaco: Es aqul qu pos ua dsdad spctral d tsó d rudo o d tsdad d rudo costat [8]. Para l rudo blaco, l valor caz (rms) s proporcoal a la raíz cuadrada d la achura d bada, la cuacó 1 y, s pud vr l comportamto dl voltaj y la corrt [8]. E = S > L I w = w L L E I w w Ec. (1) Ec.() E coscuca, la potca caz (rms ) també varía d orma proporcoal a la achura d bada, vr cuacó 3 y 4 [8]. E = w = w I ( L ) ( ) Ec. (3) Ec. (4) Dod k s la costat d Boltzma y s gual a J/º, y la dcó d tsó s pud vr la cuacó 5 y la dcó d corrt s pud vr la cuacó 6 [8]. = = L = Ec. (5) = Ec. (6) ) Rudo rosa o rudo 1/: Es aqul qu pos ua dsdad spctral d potca d rudo qu s vrsamt proporcoal a la rcuca [8]..0 FUNDAMENTOS TEORICOS TRIANGULO DE PASCAL Fg. 1. Rudo d luctuacó o Rudo Térmco. [] d) Rudo d trascó: Causado por los dsass qu aparc tr las tsos y las corrts l tror d los dspostvos dbdos al tmpo qu los portadors d carga tarda atravsarlos. []. Uvrsdad d Pamploa 48 El trágulo d Pascal (també coocdo como trágulo d Tartagla) s u trágulo ormado por úmros tros, s dspo los úmros u arrglo tragular co uos (1) su vértc supror y los lados adyacts a dcho vértc; cada uo d los dmás térmos s la suma d los dos úmros mdatamt suprors a su zqurda y a su drcha, ua dsposcó ta co smtría blatral rspcto a la bsctrz d su águlo jo supror. Las lías o las s umra d arrba haca abajo y los térmos, las vrtcals o columas y las dagoals, d zqurda a drcha, partdo d cro y cosdrado la smtría [7].

3 ISSN: Volum 1 - Númro 15 - Año 010 La órmula por la cual s costruy l trágulo d Pascal s obt d la xpasó dl bomo ésmo sgut [8]: ( a + b) Ec. (7) 3. RESULTADOS 3.1. Dsarrollo d la traz E l ambt d trabajo d LabVIEW xst dos pals, l pal rotal y l pal d programacó. Rvsta Colombaa d Tcologías d Avazada El úmro d datos qu tra por la tarjta sgu su trayctora por u structura llamada CASE qu s la qu llva l coto d los datos, la comparacó las opracos báscas como suma, rsta, tc.; d mara qu s haga l procso d la mplmtacó d la toría dl trágulo d Pascal, dspués d salr d sta structura s sgu a gracar st puto a dod l gracador d la sñal d trada hacdo la comparacó d cada puto tr la sñal d trada y la sñal procsada La gura 3 rprsta l dagrama d bloqus d ustra traz dod s pud vr la programacó y dstrbucó d los lmtos cada bloqu d los drts ltros. E l pal rotal s dsñó la traz d usuaro. E gura s pud obsrvar la traz dsarrollada, dod s ota l tpo d ltro qu dsamos, dpddo d la aplcacó. També s pud vr l úmro d datos qu tra, cual s l valor d cada dato a crto tmpo, l procso d ltrado dod s hac la opracó matmátca s dcr la mplmtacó d la toría dl trágulo d Pascal, l úmro d datos procsados y al coclur st procso s vra la sñal lída y la sñal procsada. Fg. 3. Dagrama d bloqus d la traz gráca d ord Fg.. Itraz gráca d pal rotal. E l pal rotal d programacó d la gura s rlacoa los lmtos utlzados la traz qu costa d: adqurr u sñal co la tarjta NI6008, sta sñal s procsa dpddo dl úmro d datos d la sñal orgal s scog l tpo d ltro d procsamto, los datos tra por u WILE dtro d st WILE hay u FOR st s jcutará las vcs dl tpo d ltro qu haya scogdo l usuaro, dtro d st FOR s cutra u coo qu s la trada d la sñal y t u dcador umérco qu mostrara l dato y s cocta co la ucó WAVEFORM CART qu s l gracador d la sñal d trada. E l ltro d ord s toma cada dos datos d la sñal d trada y s hac l procso matmátco d multplcar cada dato por l valor d 1, s suma y lugo s dvd tr qu st caso s l más scllo porqu s sólo l promdo d los datos. 1 0 ( 1x + 1x ) Ec. (8) = Dod: 1 0 Valor dl prmr dato Valor dl sgudo dato 1 Valor d udad dl trágulo d Pascal Númro por l cual s dvd (). Para l ltro d ord 4 s adqur los datos pro ya st ltro camba l procso matmátco los valors d los cocts so 1, 3, 3, 1 qu srá los qu va multplcar los cuatro datos adqurdos, lugo s hac la adquscó d los sguts cuatro valors d la sñal y s hac d uvo la opracó matmátca para sto mostramos la xplcacó: Uvrsdad d Pamploa 49

4 Dod: ISSN: Volum 1 - Númro 15 - Año ( 1x + 3x + 3x + 1x ) = 8 Valor dl prmr dato Valor dl sgudo dato Valor dl trcr dato Ec. (9) Valor dl cuarto dato 1 Valor d udad dl trágulo d Pascal Númro por l cual s dvd (8). A cotuacó s mustra la structura dl trágulo para mplmtar la toría d Pascal a modo d rsum, co los cocts utlzados para cada ltro, qu so los sguts: =1 1 = 1 1 =3 1 1 = = = = = = = Estos valors stá multplcados la programacó d algortmo dsñado LabVw. 3.. Prubas d ucoamto d la Toría dl Trágulo d Pascal Fltros d rudo compots báscos El tpo d rudo compots báscos s pud dtcar por crtos actors qu luy al momto d hacr mddas ya sa por las ut, l cabl d almtacó, l tomacorrt, las cargas léctrcas, tc. Los compots báscos utlzados uro crcutos d RLC a cotuacó s mustra las prubas ralzadas para comprobar la valdz dl algortmo dsarrollado y comprobar s ucoamto. Dl crcuto s toma la sñal d salda y s xporta para sr aalzada co la hrramta matmátca dl EXCEL. Ampltud [Vol] Rvsta Colombaa d Tcologías d Avazada Sñal d 60z 0,000 0,00 0,004 0,006 0,008 0,010 Tmpo[s] Sñal 60z Sñal PS Sñal PS4 Sñal PS6 Sñal PS8 Fg. 4. Sñal d 60z co (co amplacó) para obsrvar l Trágulo d Pascal. E la gura 4 s pud obsrvar qu para qu s va l procso d ltrado s l hac ua amplacó a la sñal 60 z los cambos las drts sñals s va a vr mas proudo; s ota qu la sñal d color volta s la sñal orgal, arrba d sta s cutra la sñal d color ucsa qu corrspod al ltro d ord sta sñal s mjora por l ltrado pro s mbargo o s v ta claro l cocpto, la sñal d color azul corrspod al ltro d ord 4 s mjora la sñal pro s sgu vdo rudo, ya la sñal d color rojo s v mas claro la dsmucó d rudo y la sñal d color vrd sta plasmado la dsmucó y mjoras d la rcostruccó d la sñal adqurda. E la gura 5 s pud obsrvar qu para qu s va l procso d ltrado s l hac ua amplacó a la sñal como la rcuca la pruba atror ra d 60 z o s podía vr mas clardad, s hac ua amplacó a sta pruba por la rcuca qu s d 600 z los cambos las drts sñals s va a vr mas proudo; s obsrva qu la sñal d color volta s la sñal orgal, arrba d sta s cutra la sñal d color ucsa qu corrspod al ltro d ord sta sñal s mjora por l ltrado pro s mbargo o s v ta claro l cocpto, la sñal d color azul corrspod al ltro d ord 4 s mjora la sñal pro s sgu vdo rudo, ya la sñal d color rojo s v mas claro la dsmucó d rudo y la sñal d color vrd sta plasmado la dsmucó y mjoras d la rcostruccó d la sñal adqurda. Uvrsdad d Pamploa 50

5 ISSN: Volum 1 - Númro 15 - Año 010 Rvsta Colombaa d Tcologías d Avazada 6,0 5,0 Ampltud [Vol] 4,0 3,0,0 1,0 Sñal d 600z sñal 600z sñal PS sñal PS4 sñal PS6 sñal PS8 0,0 0,0000 0,0010 Tmpo[s] Fg. 5. Sñal d 600z (co amplacó) para obsrvar l Trágulo d Pascal Aplcacos Motor jaula ardlla S ralzaro prubas co u motor jaula ardlla para vr l comportamto d la curva caractrístca d arraqu aplcado l algortmo matmátco dsñado capturado las sñals qu s prsta l momto d arraqu co la tarjta NI6008 USB d la Natoal Istrumts sta data s l aplca la toría dl Trágulo d Pascal y s obsrva qu tr mayor s l ord dl ltro qu s scoja srá mjors las lmpzas d los datos l momto d aplcar ustro algortmo co LabVw 8.. Los rsultados s obsrva a cotuacó la gura 6. Ampltud [u.a.] Sñal Motor Sñal PSD- Sñal PSD-4 Sñal PSD-6 Sñal PSD-8 Fg. 7. Cámara d ssors dsarrollada la Uvrsdad d Pamploa. S procsa los datos obtdos co la ayuda dl Excl y s aplca l trágulo d Pascal utlzado ltro d ord co la tcó d vr l úmro d datos, putos o mustras por udad d tmpo, para obsrvar los cambos qu t la sñal. Etr más grad sa l ord dl ltro, la sñal obtda mjora cada vz más co la aplcacó d los cocts dl trágulo qu s multplcada cada puto d la sñal. E la gura 8 s aplca u dsas para podr obsrvar l procso d ltrado d la sñal d la cámara d gass y admás s hac ua amplacó; s obsrva qu la sñal d color vrd s la sñal orgal. Arrba d sta s cutra la sñal d color volta qu corrspod al ltro d ord, sta sñal s mjora por l ltrado pro s mbargo o s pud obsrvar claramt l cocpto. La sñal d color ucsa corrspod al ltro d ord 4 s mjora la sñal pro s sgu obsrvado u valor d rudo. E la sñal d color rojo s v más claro la dsmucó d rudo. Por últmo, la sñal d color grs pos ua dsmucó aprcabl y mjoras sgcatvas la rcostruccó d la sñal. S cocluy qu tr mayor sa l ord dl ltro aplcado mjor srá las mjoras la sñal tratada. Sñal Camara d Ssors Tmpo [u.a.] Fg. 6. Pruba co l motor d duccó 3... Cámara d ssors Co la cámara d ssors s obtuvo l tpo d rspustas d los ssors garo TGS (8-86) para vr l comportamto d stos ssors al momto d habr ar dtro d la cámara y s captura ua data co l algortmo co LabVw 8.. E la gura 14 s mustra la cámara d ssors utlzada. Ampltud [u.a.] Sñal PS-D1 Sñal PS4-D Sñal PS6-D3 Sñal PS8-D4 Sñal d Ssor Tmpo[S] Fg. 8. Pruba co cámara d ssors Uvrsdad d Pamploa 51

6 ISSN: Volum 1 - Númro 15 - Año 010 Rvsta Colombaa d Tcologías d Avazada 4. CONCLUSIONES La toría dl trágulo d Pascal s mplmtada para ltrar sñals rlacoadas al úmro d mustras qu s adqur por udad d tmpo y sñals co alto cotdo d rudo. També s mplmtó l dsarrollo d traz graca utlzadas sstmas d adquscó d datos co aplcacó al cotrol motors d jaula ardlla y la cámara d ssors. Para sñals co mu chas mustras adqurdas príodos cortos d tmpo, l ltro qu prsta l mjor rsultado s l d ord 0, dbdo a qu lma los pcos más sgcatvos adqurdos ua sñal. S dsarrolló ua traz qu mustra la sñal d trada y la gráca d mara qu s v las mjoras d la sñal orgal mplmtada por la hrramta matmátca utlzada. Las mddas ralzadas co la traz gráca so prubas d qu l algortmo dsarrollado Labvw ucoa adcuadamt para rduccó d rudo, admás la tarjta NI6008 soporta stos tpos d comportamtos la adquscó. Por últmo, st algortmo dsarrollado Labvw srv como método d lmar l rudo qu v d uts d almtacó, cablado dl sstma, la tmpratura d los dspostvos lctrócos la mdda, tc. REFERENCIAS [1]. W. Tomas. Itroduccó a las comucacos lctrócas, 4 ta dcó, Bogotá, 003. []. Elctrócaácl, Rudo, Dcos y clascacó dl rudo, Documto publcado Wb, 004. [3]. B. jar. Tpos d rudos, Soud &VbratoMasurmt, Argta, Sata F, 000. [4]. B. jar, Rudos, Dvso o Spctrs España, [5]. A. rádz. Rlacó sñal rudo Ectos dl rudo las comucacos lctrócas, 001. [6]. B. Pascal. Pss, Edtos Garr, Pars, [7]. B. Pascal. Obras Matmátcas. (Slccó d txtos), Edta Srvcos Edtorals d la Facultad d Ccas, UNAM, Méxco, [8]. J. M. Drak M. Istrumtacó Elctróca d Comucacos: Rudos Itrrcas: Téccas d rduccó. Uvrsdad d Catabra, Escula Técca Supror d Igros Idustrals y d Tlcomucacó, Dpto. d Elctróca y Computadors, Satadr, 005. Uvrsdad d Pamploa 5

Tema IV: Ruidos e Interferencias: Técnicas de reducción.

Tema IV: Ruidos e Interferencias: Técnicas de reducción. SCUA TÉCNICA SUPIO D INGNIOS INDUSTIAS Y D TCOMUNICACIÓN UNIVSIDAD D CANTABIA INSTUMNTACIÓN CTÓNICA D COMUNICACIONS (5º Curso Igría d Tlcomucacó) Tma IV: udos Itrrcas: Téccas d rduccó. José María Drak

Más detalles

Análisis Estadístico de Datos Climáticos

Análisis Estadístico de Datos Climáticos Aálss Estadístco d Datos Clmátcos Rgrsó lal smpl (Wlks, cap. 6.) Vo Storch ad Zwrs (Cap. 8) 05 Rgrsó La rgrsó, gral, s utlza habtualmt para stmar modlos paramétrcos d la rlacó tr varabls ua scala cotua,

Más detalles

Procesamiento Digital de Señales de Voz

Procesamiento Digital de Señales de Voz Procsamto Dgtal d Sñals d Voz Trasparcas: Procsamto d Sñals y Métodos d Aálss para rcoocmto d Voz Autor: Dr. Jua Carlos Gómz Basado : Rabr, L. ad Juag, B-H.. Fudamtals of Spch Rcogto, Prtc Hall,.J., 993.

Más detalles

Fisicoquímica II-Módulo de Estructura y Propiedades Moleculares.

Fisicoquímica II-Módulo de Estructura y Propiedades Moleculares. Fscouímca II-Módulo d Estructura y Propdads Molculars. Bollla 4. Coctado las dscrpcos mcro/macroscópcas: Trmodámca Estadístca 4. La coxó tr la dscrpcó cuátca y las propdads trmodámcas. Hmos vsto como dscrbr

Más detalles

EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos números se expresan en forma más conveniente como potencias de 10. Por ejemplo: m n n 0,2 3 3

EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos números se expresan en forma más conveniente como potencias de 10. Por ejemplo: m n n 0,2 3 3 Rpaso d Matmáticas E st apédic s hará u brv rpaso d las cuacios y fórmulas básicas d utilidad Química Física gral y Trmodiámica Química particular. EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos úmros s xprsa forma más

Más detalles

Un forward sobre commodities como el oro sufre una pequeña variación ya que se incluye la tasa de interés del oro (lease rate) con la variable l

Un forward sobre commodities como el oro sufre una pequeña variación ya que se incluye la tasa de interés del oro (lease rate) con la variable l El Forward U corao fuuro o a plazo, s odo aqul cuya lqudacó o slm dfr hasa ua fcha posror spulada l msmo, s dcr s dos pas acurda hacr la rasaccó hasa u prodo fuuro dígas por jmplo 6 mss, so s u corao forward.

Más detalles

Academia de Física. Turno: Vespertino. Dirección General del Bachillerato Centro de Estudios de Bachillerato 4/1 Maestro Moisés Sáenz Garza

Academia de Física. Turno: Vespertino. Dirección General del Bachillerato Centro de Estudios de Bachillerato 4/1 Maestro Moisés Sáenz Garza Acadma d ísca. Turo: sprto Drccó Gral dl Bachllrato Ctro d Estudos d Bachllrato 4/ Mastro Mosés Sáz Garza Ára: Ccas Naturals Acadma d ísca Turo: sprto Guía d ísca Atrévt a Explorar l Uvrso. Elaborada por:

Más detalles

Multicupón no garantizado 07/09 1

Multicupón no garantizado 07/09 1 ANEXO AL CONTRATO FINANCIERO DENOMINADO MULTICUPÓN NO GARANTIZADO OBRE UPUETO DE AJUTE O UPUETO EPECIALE DE AJUTE. UPUETO DE AJUTE: E caso d qu s produzca cualqura d las stuacos qu a cotuacó s dca l Baco

Más detalles

Administración de inventarios. Ejercicio práctico.

Administración de inventarios. Ejercicio práctico. Admnstracón d nvntaros. Ejrcco práctco. La Cía. GOMA REDONDA S.A. llva n nvntaro un crto tpo d numátcos, con las sgunts caractrístcas: Vntas promdo anuals: 5000 numátcos Costo d ordnar: $ 40/ ordn Costo

Más detalles

Para medir la importancia de la clase modal como medida central usaremos el concepto de tasa de variación. Se denota por V

Para medir la importancia de la clase modal como medida central usaremos el concepto de tasa de variación. Se denota por V dds d Tdc Ctrl y Dsprsó EDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISERSIÓN dds d Tdc Ctrl So mdds d u cojuto d dtos qu proporco u vlor smpl y rprsttvo, qu rsum u gr volum d ormcó. Est vlor td ubcrs l ctro dl cojuto

Más detalles

Aproximación de funciones derivables mediante polinomios: Fórmulas de Taylor y Mac-Laurin

Aproximación de funciones derivables mediante polinomios: Fórmulas de Taylor y Mac-Laurin Aproimació d ucios drabls mdiat poliomios: Fórmulas d Taylor y Mac-Lauri. Eprsa l poliomio P - - potcias d - Hay qu dtrmiar los coicits a, b, c, d y qu cumpla: P - -a- b- c- d- Drado vcs la iualdad atrior,

Más detalles

División 2. Mecánica de Tornillos Tornillos de transmisión Tornillo de ajuste y sujeción

División 2. Mecánica de Tornillos Tornillos de transmisión Tornillo de ajuste y sujeción Vrsó 014 CAITULO 4 OYECTO DE ELEMENTOS DE SUJECIÓN, ANCLAJE Y CIEE Dvsó Mcáca d Torllos Torllos d trasmsó Torllo d ajust y sujcó UTN-BB Cátdra: Elmtos d Máquas. rofsor: Dr. Ig. Marclo Tulo ova Vrsó 014

Más detalles

REPASO EXAMEN SEMESTRAL MATEMÁTICAS II. 2) EJERCICIOS - Determina el valor de (x) y de (y) en las siguientes construcciones geométricas: x 4x.

REPASO EXAMEN SEMESTRAL MATEMÁTICAS II. 2) EJERCICIOS - Determina el valor de (x) y de (y) en las siguientes construcciones geométricas: x 4x. RESO EXMEN SEMESTRL MTEMÁTICS II TEM: ÁNGULOS Y TRIÁNGULOS 1) TEORÍ S abora: - Clasfaó: águlos aguos, obtusos y rtos, t - arjas águlos: omplmtaros, suplmtaros, ojugaos, opustos por l vért, ayats - E rtas

Más detalles

8 Límites de sucesiones y de funciones

8 Límites de sucesiones y de funciones Solucioario 8 Límits d sucsios y d ucios ACTIVIDADES INICIALES 8.I. Calcula l térmio gral, l térmio qu ocupa l octavo lugar y la suma d los ocho primros térmios para las sucsios siguits., 6,,,..., 6, 8,,...,,,,...

Más detalles

a a lim i) L< 1 absoluta convergencia absoluta convergencia convergencia condicional divergencia > r.

a a lim i) L< 1 absoluta convergencia absoluta convergencia convergencia condicional divergencia > r. (Aputs rvisió para oritar l aprdizaj) DESARROLLO DE LAS FUNCIONES LOGARÍTMICA Y EXPONENCIAL EN SERIES DE POTENCIAS Ua Sri d Potcias s dfi como: a a a a a = = + + + la qu s vidt qu covrg si =. Para dtrmiar

Más detalles

SÍLABO DEL CURSO DE AUDITORIA DE MARKETING

SÍLABO DEL CURSO DE AUDITORIA DE MARKETING SÍLABO DEL CURSO DE AUDITORIA DE MARKETING I. INFORMACIÓN GENERAL: 1.1 Facultad: Ngocios 1. Carrra Profsioal: Admiistració y Marktig 1.3 Dpartamto: ------------- 1.4 Rquisito: Dircció Comrcial 1.5 Priodo

Más detalles

INFERENCIA ESTADISTICA

INFERENCIA ESTADISTICA Uivrsidad Católica Adrés Bllo UIVERSIDAD CATOLICA ADRES BELLO Urb. Motalbá La Vga Apartado 068 Tléfoo: 47-448 Fa: 47-3043 Caracas, 0 - Vzula Facultad d Igiría Escula d Igiría Iformática -----------------------

Más detalles

TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS

TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS Matemátcas º Bachllerato. Profesora: María José Sáche Quevedo TEMA : LOS NÚMEROS COMPLEJOS. LOS NÚMEROS COMPLEJOS Relacó etre los úmeros complejos y los putos del plao. Afjo de u úmero complejo. Cojugado

Más detalles

Capítulo 4: Rotaciones Multidimensionales con Operaciones Vectoriales

Capítulo 4: Rotaciones Multidimensionales con Operaciones Vectoriales Cítulo 4: Rotcos Multdmsols co Orcos ctorls Como s vo l cítulo tror s ud hcr rotr u ojto l sco D roorcodo - utos o cohrlrs s dcr s roorco l j d rotcó l cul s l rrstcó d u sml -D. E st cítulo s lz y td

Más detalles

FÓRMULAS PARA LA ESTIMACIÓN DE LA CAPACIDAD

FÓRMULAS PARA LA ESTIMACIÓN DE LA CAPACIDAD APÉNDICE: FÓRMULAS PARA LA ESTIMACIÓN DE LA CAPACIDAD Fórmula uificada d Kimbr Kimbr aglutia la xpricia d muchos años d sayos ralizados por l TRRL Gra Brtaña y propo ua fórmula uificada para l cálculo

Más detalles

Cadenas de Markov de tiempo continuo

Cadenas de Markov de tiempo continuo Cocpts foamtals d xarxs d computadors. U focamt aalítc. Cadas d Markov d tmpo cotuo Qué propdads db cumplr u procso stocástco para sr ua MC d tmpo cotuo? Los stados db formar u couto umrabl E caso cotraro

Más detalles

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2008

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2008 Solucó del exame de Ivestgacó Operatva de Sstemas de septembre de 008 Problema : (3 putos) E Vllafresca uca hace sol dos días segudos. S u día hace sol, hay las msmas probabldades de que el día sguete

Más detalles

Exportación e Importación en formato XML

Exportación e Importación en formato XML Exportcó Importcó formto XML Tléfoo (506) 2276-3380 Fx (506) 2276-3778 d@c.co.cr www.d.com 1 Exportcó d Iformcó formto XML Pr xportr dto dd lpho formto XML, l mú Admtrcó, cutr l opcó Exportr S motrrá l

Más detalles

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es (Feb03-ª Sem) Problema (4 putos). Se dspoe de u semcoductor tpo P paraleppédco, cuya dstrbucó de mpurezas es ( x a) l = A 0 dode A y 0 so mpurezas/volume, l es u parámetro de logtud y a la poscó de ua

Más detalles

CAPÍTULO 2. Ecuación paraxial de Helmholtz.

CAPÍTULO 2. Ecuación paraxial de Helmholtz. CAPÍTLO Ecuacón paraal d Hlmholt. S dscut la posbldad d vsualar mdant un procsador óptco [1] a las solucons d la cuacón paraal d Hlmholt. Para llo s rala una comparacón d los rsultados obtndos consdrando

Más detalles

Tema 4: Regresiones lineales y no lineales TEMA 4. REGRESIONES LINEALES LINEALES Y NO. 1. 2. 3. Introducción 4. Nomenclatura

Tema 4: Regresiones lineales y no lineales TEMA 4. REGRESIONES LINEALES LINEALES Y NO. 1. 2. 3. Introducción 4. Nomenclatura T 4: grsos lls o lls TEMA 4. EGEIONE LINEALE LINEALE Y NO.. 3. Itroduccó 4. Nocltur 5. Llzcó Ajust grsó ll ll d últpl cucos 6. 7. 8. grsos EUMEN Progrcó o lls Mtlb Cálculo uérco Igrí T 4: grsos lls o lls.

Más detalles

APUNTE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III

APUNTE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III APUE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III CARRERA: LICECIAURA E QUÍMICA PROFESOR Mg. CARLOS A. CAAEO AUILIAR Lc. ERIQUE M. BIASOI COEIDOS: Mcáca Clásca: Mcáca Cuátca: Mcáca Estadístca: Problmas: Cmátca Dámca Prcpos

Más detalles

Solución: Para que sea continua deben coincidir los límites laterales con su valor de definición en dicho punto x = 2. b 1 + b

Solución: Para que sea continua deben coincidir los límites laterales con su valor de definición en dicho punto x = 2. b 1 + b Matmáticas Emprsarials I PREGUNTAS DE TIPO TEST DERIVADAS Y APLICACIONES Drivabilidad ( ) b si S09. La función f ( ) s continua y drivabl n = : a( ) si a) Si a = y b = b) Si a = y b = 5 c) Nunca pud sr

Más detalles

APLICACIÓN DEL MÉTODO (PFEM) A LA SIMULACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES CON GRANDES DEFORMACIONES

APLICACIÓN DEL MÉTODO (PFEM) A LA SIMULACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES CON GRANDES DEFORMACIONES APLICACIÓ DEL MÉTODO (PFEM A LA SIMULACIÓ DE PROCESOS IDUSTRIALES CO GRADES DEFORMACIOES Carlos G. Frrar *, Jua Carlos Cat, y Javr Olvr * * Uvrsdad Poltécca d Cataluña (UPC Campus ord UPC, Edfc C Jord

Más detalles

2.8.3 Solución de las ecuaciones diferenciales lineales no homogéneas por el método de variación de parámetros

2.8.3 Solución de las ecuaciones diferenciales lineales no homogéneas por el método de variación de parámetros .8.3 Solució d las cuacios difrcials lials o hoogéas por l étodo d variació d parátros 59.8.3 Solució d las cuacios difrcials lials o hoogéas por l étodo d variació d parátros Variació d parátros U procdiito

Más detalles

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Modlo d Rgrsó Lal Múltpl MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Autors: Ratas Kzys (rzys@uoc.du), Ágl A. Jua (ajuap@uoc.du). ESQUEMA DE CONTENIDOS Hpótss sobr l térmo d prturbacó Hpótss sobr varabls xplcatvas

Más detalles

1.- a) Hallar a y b para que la siguiente función sea continua en x = 1:

1.- a) Hallar a y b para que la siguiente función sea continua en x = 1: .- a) Hallar a y b para qu la siguit fució sa cotiua = : b L( ) < f = a = > L b) Para sos valors d a y b, studiar la drivabilidad d f =. Solució: a) f s cotiua l puto = lim f = f() E st caso f () = a lim

Más detalles

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS IV Gráfcos de Cotrol por Atrbutos IV GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS INTRODUCCIÓN Los dagramas de cotrol por atrbutos costtuye la herrameta esecal utlzada para cotrolar característcas de caldad cualtatvas,

Más detalles

I. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

I. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL I. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 1. La MEDIA ARITMETICA o PROMEDIO o smplmnt LA MEDIA Es la mdda d tndnca cntral más utlzada, la cual s rprsnta mdant l símbolo X y corrspond al promdo d todos los valors

Más detalles

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS MÉRIDA ESTADO MÉRIDA Admstracó de la Produccó y las Operacoes II Prof. Mguel Olveros MÉTODOS

Más detalles

Problemas Tema 2: Sistemas

Problemas Tema 2: Sistemas SISTEMAS Y CIRCUITOS ~ PROBLEMAS Curso Académico 00900 Problmas Tma Sismas PROBLEMA. Dados los siguis sismas impo coiuo las sñals d rada idicadas, drmi las sñals d salida corrspodis ( ) x sñal d rada x

Más detalles

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Más detalles

Estas pruebas permiten verificar que la población de la cual proviene una muestra tiene una distribución especificada o supuesta.

Estas pruebas permiten verificar que la población de la cual proviene una muestra tiene una distribución especificada o supuesta. PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE Estas prubas prmitn vrificar qu la población d la cual provin una mustra tin una distribución spcificada o supusta. Sa X: variabl alatoria poblacional f 0 (x) la distribución

Más detalles

TEORÍA DE LOS CONTRATOS: UN ENFOQUE ECONÓMICO

TEORÍA DE LOS CONTRATOS: UN ENFOQUE ECONÓMICO Facultad d Ccas Ecoómcas y Admstratvas TEORÍA DE LOS CONTRATOS: UN ENFOQUE ECONÓMICO Rafal Sarmto Lotro RESUMEN La Toría d Cotratos també coocda como Ecoomía d la Iformacó, studa las coscucas d la xstca

Más detalles

La gama con sistema HE dispone de un control digital táctil basado en 4 modos de funcionamiento: automático, eco, confort y alta emisión (boost).

La gama con sistema HE dispone de un control digital táctil basado en 4 modos de funcionamiento: automático, eco, confort y alta emisión (boost). Radiadors d baja tmpratura Nuva gama d radiadors d altísima misió icluso co salto térmico 30ºC. Idals tato para obra uva como para mrcado d rposició. Válidos para istalacios bitubo o mootubo. Fácil matimito

Más detalles

INTEGRAL INDEFINIDA. Derivación. Integración

INTEGRAL INDEFINIDA. Derivación. Integración TEMA 8 Itgral Idfiida INTEGRAL INDEFINIDA. FUNCIÓN PRIMITIVA F() s ua primitiva d f() si F ()= f(). Esto s prsa así: La itgració s la opració ivrsa a la drivació, d modo qu: f() F'() F() FUNCIONES PRIMITIVAS

Más detalles

LOS NÚMEROS COMPLEJOS

LOS NÚMEROS COMPLEJOS LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate

Más detalles

Análisis del caso promedio El plan:

Análisis del caso promedio El plan: Aálisis dl caso promdio El pla: Probabilidad Aálisis probabilista Árbols biarios d búsquda costruidos alatoriamt Tris, árbols digitals d búsquda y Patricia Listas sip Árbols alatorizados Técicas Avazadas

Más detalles

Serie de Gradiente (Geométrico y Aritmético) y su Relación con el Presente.

Serie de Gradiente (Geométrico y Aritmético) y su Relación con el Presente. Sere de radete (eométrco y rtmétco) y su Relacó co el resete. Certos proyectos de versó geera fluos de efectvo que crece o dsmuye ua certa catdad costate cada período. or eemplo, los gastos de matemeto

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Probabldad y Estadístca Meddas de tedeca Cetral MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL E la udad ateror se ha agrupado la ormacó y además se ha dado ua descrpcó de la terpretacó de la ormacó, s embargo e ocasoes

Más detalles

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

V II Muestreo por Conglomerados

V II Muestreo por Conglomerados V II Muestreo por Coglomerados Dr. Jesús Mellado 31 Por alguas razoes aturales, los elemetos muestrales se ecuetra formado grupos, como por ejemlo, las persoas que vve e coloas de ua cudad, lo elemetos

Más detalles

TEMA 4: FÍSICA DE LOS DISPOSITIVOS BIPOLARES: EL TRANSISTOR Y EL TIRISTOR. TEMA 4: FÍSICA DE LOS DISPOSITIVOS BIPOLARES: EL TRANSISTOR Y EL TIRISTOR.

TEMA 4: FÍSICA DE LOS DISPOSITIVOS BIPOLARES: EL TRANSISTOR Y EL TIRISTOR. TEMA 4: FÍSICA DE LOS DISPOSITIVOS BIPOLARES: EL TRANSISTOR Y EL TIRISTOR. TM 4 : Físc d los dsostvos bolrs: l trsstor y l trstor. TM 4 : Físc d los dsostvos bolrs: l trsstor y l trstor. TM 4: FÍS OS SPOSTVOS PORS: TRSSTOR Y TRSTOR. troduccó. 4.. ccó trsstor. 4... Modo d orcó

Más detalles

Capitulo IV. Síntesis dimensional de mecanismos

Capitulo IV. Síntesis dimensional de mecanismos Captulo IV Síntss dmnsonal d mcansmos Capítulo IV Síntss dmnsonal d mcansmos IV. Síntss dmnsonal d mcansmos. Gnracón d funcons. IV. Gnracón d trayctoras.. Introduccón a la síntss d gnracón d trayctoras..

Más detalles

Reporte Nº: 05 Fecha: JULIO 2012. ANÁLISIS DE SITUACIÓN MIGRATORIA DE EXTRANJEROS DE NACIONALIDAD HAITIANA 1. DESCRIPCIÓN DEL REPORTE

Reporte Nº: 05 Fecha: JULIO 2012. ANÁLISIS DE SITUACIÓN MIGRATORIA DE EXTRANJEROS DE NACIONALIDAD HAITIANA 1. DESCRIPCIÓN DEL REPORTE Rport Nº: 05 Fcha: JULIO 2012. ANÁLISIS DE SITUACIÓN MIGRATORIA DE EXTRANJEROS DE NACIONALIDAD HAITIANA 1. DESCRIPCIÓN DEL REPORTE El prsnt inform tin como objtivo spcífico stablcr los movimintos migratorios

Más detalles

APLICACI ONES DE LA FUNCI ÓN

APLICACI ONES DE LA FUNCI ÓN APLICACI ONES DE LA FUNCI ÓN GENERADORA DE MOMENTOS Adrés Camlo Ramírz Gaa adrs.camlo.ramrz@gmal.com Trabajo d Grado para Opar por l Tulo d Mamáco Drcor: Bgo Lozao Rojas Esadísco Uvrsdad Nacoal d Colomba

Más detalles

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero Estadístca Espacal José Atoo Rvera Colmeero 1 Descrptores del patró putual Tedeca cetral 1. Meda cetral (Meda espacal). Meda cetral poderada 3. Medaa cetral (medaa espacal) o se utlza amplamete por su

Más detalles

7ma Guía de Estudio 2do Parcial Estudio de Series de Potencia SOLUCIONARIO Guía Complementaria No.07

7ma Guía de Estudio 2do Parcial Estudio de Series de Potencia SOLUCIONARIO Guía Complementaria No.07 álculo tgrl (MAT, Scc.67 r Trimstr, do Smstr doprcil 7mGuíEstudio Documto lordo : M.Sc. g. Julio ésr Lóz Zró H6 7m Guí d Estudio do Prcil Estudio d Sris d Potci SOLUONAO Guí omlmtri No.7 omtrios Grls Ést

Más detalles

6. FAST FOURIER TRANSFORM (FFT)

6. FAST FOURIER TRANSFORM (FFT) 6. FAS FOURIER RASFORM FF Las rasformadas Rápidas d Fourir so algoritmos spcializados qu prmit a u procsador digital acr l cálculo d la rasformada Discrta d Fourir d ua forma ficit, lo qu rspcta a carga

Más detalles

Rutas críticas para la elaboración del trabajo de titulación en las diferentes modalidades. Planes de estudio 2012

Rutas críticas para la elaboración del trabajo de titulación en las diferentes modalidades. Planes de estudio 2012 Rutas críticas trabajo d titulación n las difrnts modalidads. Ruta Crítica d la Modalidad: Inform d Prácticas Profsionals smana y mdia smana y mdia 2 Smanas Analizar con dtall los documntos normativos

Más detalles

1.1 INTRODUCCION & NOTACION

1.1 INTRODUCCION & NOTACION 1. SIMULACIÓN DE SISEMAS DE COLAS Jorge Eduardo Ortz rvño Profesor Asocado Departameto de Igeería de Sstemas e Idustral Uversdad Nacoal de Colomba jeortzt@ual.edu.co 1.1 INRODUCCION & NOACION Clete Servdor

Más detalles

LÍMITES, CONTINUIDAD, ASÍNTOTAS 11.1 LÍMITE DE UNA FUNCIÓN LÍMITE DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO. Límite de una función en un punto

LÍMITES, CONTINUIDAD, ASÍNTOTAS 11.1 LÍMITE DE UNA FUNCIÓN LÍMITE DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO. Límite de una función en un punto LÍMITES, CONTINUIDAD, ASÍNTOTAS. LÍMITE DE UNA FUNCIÓN.. LÍMITE DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO Límit d una función n un punto f ) = l S l: El it cuando tind a c d f) s l c Significa: l s l valor al qu s aproima

Más detalles

CONDICIONES PARTICULARES DEPÓSITO BLINDADO 12 MESES

CONDICIONES PARTICULARES DEPÓSITO BLINDADO 12 MESES . Objto y Naturalza. CONDICIONE PARTICULARE DEPÓITO BLINDADO 2 MEE El Dpósto Bldado 2 ss cosst la cotratacó d ua poscó a plazo d año. Ecoócat s trata d u producto structurado forado por u dpósto a plazo

Más detalles

ANÁLISIS DE LOS REGISTROS DE OBSERVACIÓN. 1. MOAL. I. ESCUELA GRANDE.

ANÁLISIS DE LOS REGISTROS DE OBSERVACIÓN. 1. MOAL. I. ESCUELA GRANDE. ANÁLISIS DE LOS REGISTROS DE OBSERVACIÓN. 1. MOAL. I. ESCUELA GRANDE. El mastro impart la matria d Física y al iniciar un tma rscata los sabrs prvios d los alumnos sobr l tma, como s mustra a continuación:

Más detalles

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria Matemátcas EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos Elea Álvare Sá Dpto. Matemátca Aplcada y C. Computacó Uversdad de Catabra Igeería de Telecomucacó Fudametos Matemátcos I Ejerccos: Números Complejos Iterpretacó

Más detalles

Incentive Schemes and Innovative Portfolios

Incentive Schemes and Innovative Portfolios Esqumas Estudos d d Ecoomía. ctvos Vol. y cartras 7 - Nº, / Juo Go Loyola, 2. Págs. Yolada 4-66 Portlla 4 Esqumas d Ictvos y Cartras d Ivrsó Iovadoras Ictv Schms ad Iovatv Portfolos Go Loyola Yolada Portlla

Más detalles

RENTABILIDAD DE LA CUOTA DE CAPITALIZACIÓN INDIVIDUAL.

RENTABILIDAD DE LA CUOTA DE CAPITALIZACIÓN INDIVIDUAL. Supertedeca de Admstradoras de Fodos de Pesoes CIRCULAR Nº 736 VISTOS: Las facultades que cofere la ley a esta Supertedeca, se mparte las sguetes struccoes de cumplmeto oblgatoro para todas las Admstradoras

Más detalles

TEMA 4: VALORACIÓN DE RENTAS

TEMA 4: VALORACIÓN DE RENTAS TEMA 4: ALORACIÓN DE RENTAS 1. Cocepto y valor facero de ua reta 2. Clasfcacó de las retas. 3. aloracó de Retas dscretas. Temporales. 4. aloracó de Retas dscretas. Perpetuas. 5. Ejerccos tema 4. 1. Cocepto

Más detalles

CAPÍTULO 14: LAS EXPECTATIVAS: LOS INSTRUMENTOS BÁSICOS

CAPÍTULO 14: LAS EXPECTATIVAS: LOS INSTRUMENTOS BÁSICOS CAPÍTULO 14: LAS EXPECTATIVAS: LOS INSTRUMENTOS BÁSICOS 14-1 Los tipos d intrés nominals y rals Slid 14.2 Los tipos d intrés xprsados n unidads d la monda nacional s dnominan tipos d intrés nominals. Los

Más detalles

Funcionamiento asimilable al de una fuente de corriente controlada por corriente BJT TRANSISTOR BIPOLAR DE JUNTURA

Funcionamiento asimilable al de una fuente de corriente controlada por corriente BJT TRANSISTOR BIPOLAR DE JUNTURA Funconamnto asmlabl al d una funt d corrnt controlada por corrnt JT TRASSTOR POLAR D JUTURA J T TRASSTOR POLAR D JUTURA Dos tpos d portadors lctrons hucos Dspostos d 3 trmnals con dos unons p-n nfrntadas

Más detalles

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU APLICACIÓN EN PROBLEMAS DE INGENIERÍA Clauda Maard Facultad de Igeería. Uversdad Nacoal de Lomas de Zamora Uversdad CAECE Bueos Ares. Argeta. maard@uolsects.com.ar

Más detalles

III. FUNCIONES EXPONENCIALES Y LOGARÍTMICAS

III. FUNCIONES EXPONENCIALES Y LOGARÍTMICAS III. FUNCIONES EXPONENCIALES Y LOGARÍTMICAS.. FUNCIÓN EXPONENCIAL n Hmos stado manjando n st trabajo prsions dl tipo n dond s una variabl llamada bas n una constant llamada ponnt, si intrcambiamos d lugar

Más detalles

Diseño analógico de controladores digitales.

Diseño analógico de controladores digitales. CAPIULO 4 Dsño aalógco cotrolaors gtals. Aqul qu o ha fracasao s orqu uca ha ttao algo uvo Albrt Est. Coto: ma 4.: Cotrolaors PID gtals ma 4.: Rsño utlao la rtroalmtacó stao. ma 4.3: Métoos sño utlao la

Más detalles

TEMA 5: Efectos de los Rectificadores sobre la red de alimentación.

TEMA 5: Efectos de los Rectificadores sobre la red de alimentación. TEMA 5 : Efctos d los Rctificadors sobr la rd d alimtació TEMA 5: Efctos d los Rctificadors sobr la rd d alimtació. Ídic TEMA 5: Efctos d los Rctificadors sobr la rd d alimtació. 5..- Factor d Potcia....

Más detalles

TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE :

TEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE : Dpto. Ecoomía Facera y otabldad Pla de Estudos 994 urso 008-09. TEMA 3 Prof. María Jesús Herádez García. TEMA 3.- OPERAIONES DE AMORTIZAION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3..-LASIFIAIÓN DE LOS PRÉSTAMOS

Más detalles

ECUACIONES DIFERENCIALES DE ORDEN SUPERIOR. Ecuaciones lineales homogéneas con coeficientes constates de orden dos y superior.

ECUACIONES DIFERENCIALES DE ORDEN SUPERIOR. Ecuaciones lineales homogéneas con coeficientes constates de orden dos y superior. Prof Eriqu Mtus Nivs Dotordo Eduió Mtmáti ECUACIONES DIFERENCIALES DE ORDEN SUPERIOR Euios lils homogés o ofiits ostts d ord dos suprior Apliqu l método d rduió pr dtrmir u soluió d l uió o homogé dd los

Más detalles

ANÁLISIS DE SISTEMAS ELECTRÓNICOS REALIMENTADOS

ANÁLISIS DE SISTEMAS ELECTRÓNICOS REALIMENTADOS ANÁLISIS DE SISTEMAS ELECTÓNICOS EALIMENTADOS DESANECIMIENTO J.M. Mlá d la oca P. EDITOIAL MIL 6 CAACAS Esta obra s ncuntra rvsón; cualqur obsrvacón qu UD tnga s l agradc comuncarla al autor. jmmladroca@hotmal.com

Más detalles

variables aleatorias discretas, la función de probabilidad conjunta del vector aleatorio ( X,..., se define como: ) A

variables aleatorias discretas, la función de probabilidad conjunta del vector aleatorio ( X,..., se define como: ) A cors loros. só más d dos dmsos Dcó: S... rbls lors dscrs l ucó d robbldd cou dl cor loro... s d como: ddo culqur couo A R...... P... P... A...... A...... s ucó ssc ls sgus rodds:.................. orm

Más detalles

ANÁLISIS DEL AMPLIFICADOR EN EMISOR COMÚN

ANÁLISIS DEL AMPLIFICADOR EN EMISOR COMÚN ANÁLISIS DL AMPLIFIADO N MISO OMÚN Jsús Pizarro Pláz. INTODUIÓN... 2. ANÁLISIS N ONTINUA... 2 3. TA D AGA N ALTNA... 3 4. IUITO QUIALNT D ALTNA... 4 5. FUNIONAMINTO... 7 NOTAS... 8. INTODUIÓN l amplificador

Más detalles

Estadística Teórica II

Estadística Teórica II Tablas d Cotgca Estadístca Tórca II TABLAS DE CONTINGENCIA Satago d la Fut Frádz 89 CONTRASTE NO PARAMÉTRICO DE BONDAD DE AJUSTE Tablas d Cotgca.- Para comprobar s los opraros cotraba dfcultads co ua prsa

Más detalles

61.1 6.1. SERIES NUMÉRICAS INFINITAS 6.2. SERIES DE TÉRMINOS POSITIVOS 6.3. SERIES ALTERNANTES 6.4. SERIES DE POTENCIAS

61.1 6.1. SERIES NUMÉRICAS INFINITAS 6.2. SERIES DE TÉRMINOS POSITIVOS 6.3. SERIES ALTERNANTES 6.4. SERIES DE POTENCIAS Cp. 6 Sris 6. 6.. SERIES NUMÉRICAS INFINITAS 6.. SERIES DE TÉRMINOS POSITIVOS 6.. SERIES ATERNANTES 6.. SERIES DE POTENCIAS Objtivo: S prtd qu l studit: Dtrmi covrgci o divrgci d sris. Empl sris pr rsolvr

Más detalles

Tema 8. Limite de funciones. Continuidad

Tema 8. Limite de funciones. Continuidad . Límit d ua fució. Fucios covrgts.... Límits latrals.... Distitos tipos d límits.... Límits ifiitos cuado tid a u úmro ral asítota vrtical.... Límits fiitos cuado tid a ifiito asítota horizotal... 8.

Más detalles

TEMA 4: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN.

TEMA 4: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. TEMA 4: REGREIÓN Y CORRELACIÓN. 4.. Rgrsó corrlacó lal smpl... 4.. El método d los mímos cuadrados las cuacos ormals.... 3 4.3. Rgrsó lal: rcta d rgrsó (mímos cuadrados)... 4 4.3.. Propdads d las rctas

Más detalles

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA

INSTITUTO SUPERIOR TECNOLÓGICO ESTATAL NUEVA ESPERANZA SILABUS DE CABLEADO ESTRUCTURADO I. INFORMACION GENERAL CARRERA PROFESIONAL : ELECTRONICA INDUSTRIAL MODULO PROFESIONAL : SISTEMAS DE CONTROL DE PROCESOS INDUSTRIALES Y COMUNICACIONES. UNIDAD DIDACTICA

Más detalles

LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL-EXPONENCIAL TRUNCADA CON APLICACIONES EN EL SECTOR DEL SEGURO DE AUTOMÓVILES

LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL-EXPONENCIAL TRUNCADA CON APLICACIONES EN EL SECTOR DEL SEGURO DE AUTOMÓVILES LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL-EPONENCIAL TRUNCADA CON APLICACIONES EN EL SECTOR DEL SEGURO DE AUTOMÓVILES Emilio Gómz-Déiz y José María Sarabia Abstract I this papr w prst a w claim cout distributio with ovrdisprsio.

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA Es coocdo que ua varable aleatora Y se puede cosderar como suma de ua costate μ de ua varable aleatora ε, que represeta el error aleatoro: μ ε Este modelo se adapta be a datos de

Más detalles

EXISTENCIA DE UNA FUNCIÓN NO LINEAL, CONTINUA Y BIYECTIVA EN l CON INVERSA DISCONTINUA EN TODO PUNTO

EXISTENCIA DE UNA FUNCIÓN NO LINEAL, CONTINUA Y BIYECTIVA EN l CON INVERSA DISCONTINUA EN TODO PUNTO EXISTECIA DE UA FUCIÓ O LIEAL, COTIUA Y BIYECTIVA E l CO IVERSA DISCOTIUA E TODO PUTO Jorge E Herádez U, Temístocles Zeballos M Uversdad de Paamá, Cetro Regoal Uverstaro de Veraguas, Departameto de Matemátca

Más detalles

Límites finitos cuando x: ˆ

Límites finitos cuando x: ˆ . Límits latrals its al infinito 7 FIGURA.3 3 3 La gráfica d = >. (b) La cuación () no s aplica a la fracción original. Ncsitamos un n l dnominador, no un 5. Para obtnrlo multiplicamos por >5 l numrador

Más detalles

Tema 2 La oferta, la demanda y el mercado

Tema 2 La oferta, la demanda y el mercado Ejrcicios rsultos d ntroducción a la Toría Económica Carmn olors Álvarz Alblo Migul Bcrra omínguz Rosa María Cácrs Alvarado María dl Pilar Osorno dl Rosal Olga María Rodríguz Rodríguz Tma 2 La ofrta, la

Más detalles

1.-PROCEDIMIENTO PARA EL CÁLCULO DE LÍMITES. Límites cuando

1.-PROCEDIMIENTO PARA EL CÁLCULO DE LÍMITES. Límites cuando -PROCEDIMIENTO PARA EL CÁLCULO DE LÍMITES El cálculo d límits cuando Límits cuando a R a R s raliza sustituyndo por a Si st valor s un númro ral ntoncs ya stá calculado y st límit s único, pro n algunos

Más detalles

CENTRO DE MASA centro de masas centro de masas

CENTRO DE MASA centro de masas centro de masas CENTRO DE ASA El cetro de masas de u sstema dscreto o cotuo es el puto geométrco que dámcamete se comporta como s e él estuvera aplcada la resultate de las fuerzas exteras al sstema. De maera aáloga, se

Más detalles

DISENO DE UN CONTROLADOR PIO AUTOSINTONIZADO MEDIANTE LOGICA BORROSA Miguel Strefezza Bianco

DISENO DE UN CONTROLADOR PIO AUTOSINTONIZADO MEDIANTE LOGICA BORROSA Miguel Strefezza Bianco 40. SBAI-Simpósio Brasiliro d Automação Itligt, São Paulo, SP, 08-10 d Stmbro d 1999 DISENO DE UN CONTROLADOR PIO AUTOSINTONIZADO MEDIANTE LOGICA BORROSA Migul Strfzza Biaco Yasuhiko Dot Uivrsidad Sim6

Más detalles

CURSOS DE FORMACIÓN 2016

CURSOS DE FORMACIÓN 2016 CURSOS D FORMACIÓ 2016 Opción horizontal positivo // secundaria DIRIGIDO POR SPCIAL PARTR PROGRAMA D DSARROLLO DIRCTIVO (PDD) LUGAR D RALIZACIÓ BARCLOA ste programa de desarrollo directivo está compuesto

Más detalles

q q q q q q n r r r qq k r q q q q

q q q q q q n r r r qq k r q q q q urso: FISIA II B 30 00 I Profesor: JOAQIN SALEDO jsalcedo@u.edu.pe Eergía potecal electrostátca. S traemos ua carga desde ua dstaca fta el trabajo ecesaro es ulo. 0 trate ua fumadta, grats,, te vto S luego

Más detalles

V Muestreo Estratificado

V Muestreo Estratificado V Muestreo Estratfcado Dr. Jesús Mellado 10 Certas poblacoes que se desea muestrear, preseta grupos de elemetos co característcas dferetes, s los grupos so pleamete detfcables e su peculardad y e su tamaño,

Más detalles

Inform d Gass Efcto Invrnadro Página 1 d 9 1. INDICE 1. INDICE. 3 3. CUANTIFICACIÓN DE EMISIONES DE GEIS 3 4. LÍMITES OPERATIVOS Y EXCLUSIONES 5 5. AÑO BASE 6 6. METODOLOGÍA DE CUANTIFICACIÓN 6 7. INCERTIDUMBRE

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode

Más detalles

Qué son objetos de aprendizaje?

Qué son objetos de aprendizaje? Bogotá, Pp. 202-213 Qué son objtos d aprndizaj? Un objto d aprndizaj s un contnido inormativo organizado, con un claro propósito ducativo, qu incluy admás actividads d aprndizaj y lmntos d contxtualización.

Más detalles

DERIVADAS. Las gráficas A, B y C son las funciones derivadas de las gráficas 1, 2 y 3, pero en otro orden. = 0 utilizando la definición.

DERIVADAS. Las gráficas A, B y C son las funciones derivadas de las gráficas 1, 2 y 3, pero en otro orden. = 0 utilizando la definición. DERIVADAS Dinición d drivada Ejrcicio nº.- Las gráicas A, B y C son las uncions drivadas d las gráicas, y, pro n otro ordn. Cuál s la drivada d cual? Justiica tus rspustas. Ejrcicio nº.- Calcula la drivada

Más detalles

ESTADISTICA. L : Límite inferior de la clase mediana. F : Frecuencia absoluta acumulada de la clase

ESTADISTICA. L : Límite inferior de la clase mediana. F : Frecuencia absoluta acumulada de la clase ESTADISTICA. Curto Año Mo 013 Prstó Tulr : Mr ls ( x ) : Es u vlor qu rprst los tos l trvlo ls s lul omo l smsum los límts ror y supror l trvlo ls y stá uo l puto mo l msmo. L L sup x M : Pr tos o grupos

Más detalles

Si v y w son ambos vectores, entonces el resultado de las operaciones v + w y v w son. Dichas operaciones cumplen con propiedades conmutativas y

Si v y w son ambos vectores, entonces el resultado de las operaciones v + w y v w son. Dichas operaciones cumplen con propiedades conmutativas y Crso nzdo d Fnómnos d Trnsport Dr. Jn Cros Frro Gonzáz Dprtmnto d Ingnrí Qímc Insttto Tcnoógco d Cy Oprcons con Vctors Adcón y sbstrccón d ctors S y w son mbos ctors, ntoncs rstdo d s oprcons w y w son

Más detalles

LÍMITE DE FUNCIONES. lim. lim. lim. LÍMITE DE UNA FUNCIÓN CUANDO x + LÍMITE FINITO. DEFINICIÓN

LÍMITE DE FUNCIONES. lim. lim. lim. LÍMITE DE UNA FUNCIÓN CUANDO x + LÍMITE FINITO. DEFINICIÓN LÍMITE DE FUNCIONES LÍMITE DE UNA FUNCIÓN CUANDO LÍMITE FINITO. DEFINICIÓN Cuando la función pud comportars d divrsas manras: f l Al aumntar los valors d, los valors d f s aproiman a un cirto númro l.

Más detalles

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos Dreccó Facera Pág Sergo Alejadro Herado Westerhede, Igeero e Orgazacó Idustral 5. INTRODUCCIÓN Los prcpales métodos para la seleccó y valoracó de versoes se agrupa e dos modaldades: métodos estátcos y

Más detalles

Transformador VALORES NOMINALES Y RELATIVOS

Transformador VALORES NOMINALES Y RELATIVOS Tasfomado VAORE NOMNAE Y REATVO Nobto A. mozy VAORE NOMNAE as picipals caactísticas d las máquias vi dadas po los fabicats la domiada placa o chapa d caactísticas; dod s spcifica, t otas cosas, la potcia

Más detalles

1 Análisis de supervivencia

1 Análisis de supervivencia Aálss d suprvvca. Iroduccó El sudo d procsos d suprvvca uga u papl muy mpora mdca. Así, por mplo, la comparacó r la suprvvca obsrvada dos grupos d pacs pud llvar a valdar u drmado raamo o, alravam, a dfcar

Más detalles