Curvas Sistemas Gráficos Ing. Horacio Abbate 1

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

Download "Curvas Sistemas Gráficos Ing. Horacio Abbate 1"

Transcripción

1 Crvas Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae

2 Polomos de erse Para y cosderar Para y cosderar - - Forma a base ara los olomos de grado. Calqer olomo de grado se ede descrbr como a combacó leal de olomos de erse Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae

3 Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae Polomos de erse Se ede exresar e forma recrsva. Icado la recrreca co:

4 Polomos de erse Polomos de erse de orde Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae 4

5 5 Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae Crvas de ezer C M K,,, Ua crva de ezer es a combacó afí covexa de ss os de corol. Para cada valor del arámero, se obee los coefcees de la combacó como los valores qe asme los olomos de erse ara el valor de. C

6 Crvas de ezer Crva de ezer Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae 6

7 Proedades de las bases de erse es a base es covexa es recrsva Es ecoómca ara comar Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae 7

8 8 Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae Crvas de ezer de grado cúbcas Ua crva de ezer es a combacó afí covexa de ss os de corol. C

9 Crvas de ezer de grado cúbcas Polomos de erse cúbcos Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae 9

10 Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae Crvas de ezer de grado cúbcas Forma Marcal 6 C P UM C [ ] UM Sedo las bases de erse

11 Crvas de ezer: Proedades -El grado de la base de olomos es o meos qe la cadad de os de corol. -El rmer y úlmo o de la crva cocde co el rmer y úlmo o del grafo de corol. -El vecor agee e los exremos de la crva ee la msma dreccó qe el rmer y úlmo segmeo del grafo de corol resecvamee. 4- Tee corol global. Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae

12 Crvas de ezer: Desveajas Para grafos de corol comlejos formados or mchos os - El grado de la base es elevado. - Tede a savzar demasado la geomería del grafo de corol. - Se ora sesbles a eqeños cambos locales. El deslazameo de sólo o de corol cas o rodce efeco e la crva. 4-El corol global rovoca qe el deslazameo de sólo o de corol modfqe a oda la crva. Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae

13 Crvas -Sles Sles dbjo: srmeos ara el razado de crvas. Sles maemáca: fcoes defdas como oes de segmeos olomales. Objevos de las crvas -Sles: -Corol local -Usar bases de grado razoablemee bajo cadrácas o cúbcas Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae

14 Parámero Global vs. Parámero Local La crva comlea es a cocaeacó de segmeos de crva qe se e e os llamados dos { },,.. La sececa de dos debe ser o decrecee y el arámero global, varía ere y k, meras el arámero local varía ere y eoces, se relacoa de la sgee maera: Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae 4

15 Crvas -Sles k C N P C N k P k crva exresada aramercamee arámero -esma base de orde k -esmo o de corol úmero de os de corol orde de las bases Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae 5

16 Crvas -Sles ase ara el caso k cada rozo de la crva C esá dado or C - co Eoces reemlazado se obee: Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae 6

17 7 Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae ases -Sles C Eoces el o de corol corbye a la crva C co facor Y a la crva C - co facor < co

18 8 Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae ases -Sles Eoces se ede defr a la base N or ramos: La crva qeda exresada or: N C < < reso s s N La cadad de ramos de cada base es gal al orde k.

19 ases -Sles k N N Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae 9

20 Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae ases -Sles Para k las bases se exresa recrsvamee como: co N N N k k k k k k < e caso coraro s N

21 Crvas -Sle: Proedades -Corol local: cada o de corol afeca sólo a a orcó local de la crva debdo al soore local de las bases. -El grado de las bases o deede de la cadad de os de corol. -Casco covexo Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae

22 Crvas -Sle: Proedades C N,k es olomo e de grado k- P Soore Local -- N,k es olomo o lo e el ervalo [, k N k E calqer ervalo [,, a lo smo k fcoes base de grado k- so o las: N -k,k, N -k,k,..., y N,k Parcó de la Udad -- La sma de odas las fcoes base o las de grado k- e el ervalo [, es S el úmero de odos es m, el grado de las fcoes base es k-, y el úmero de fcoes base de grado k- es, eoces m k : La fcó base N,k es a crva comesa de olomos de grado k- y los os de coaco so los odos e [, k k Ssemas Gráfcos Ig. Horaco Abbae

23 Crvas -Sle formes Cado el valor del arámero global e los odos se cremea a asos reglares se dce qe crva -sle es forme. E geeral sele adoarse qe oma valores eeros osvos e los odos. Por ejemlo: ara,,,...

24 Crvas -Sle cúbcas formes So crvas comesa or segmeos olomales cúbcos. Tee a dsrbcó forme del arámero. Grado de codad C. Se forma como combacó de 4 bases de grado : C dode N 4 P 4

25 Crvas -Sle cúbcas formes Para lograr codad C, C y C, debe cmlrse: ' ' ' ' ' - - ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' - - ' ' ' ' ' ' - - Debe cmlrse además la codcó de cdad. ara 5

26 6 Crvas -Sle cúbcas formes Se obee el ssema de ecacoes: S C P UM C Exresado la crva e forma marcal:

{ a 1, a 2,..., a } n. Cualquier vector n

{ a 1, a 2,..., a } n. Cualquier vector n Deparameo de Aálss Ecoómco UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Tema 3: Formas cuadrácas reales Para odo el ema, se cosdera e R u ssema de refereca (o base) dado { a 1, a 2,..., a }. Cualquer vecor x R se escrbe de

Más detalles

ECUACIÓN DE DIFUSIÓN PARA FLUJO DE FLUIDOS EN MEDIOS POROSOS.

ECUACIÓN DE DIFUSIÓN PARA FLUJO DE FLUIDOS EN MEDIOS POROSOS. 09- ECUACIÓN DE DIFUSIÓN PARA FLUJO DE FLUIDOS EN MEDIOS POROSOS. Iroduccó. Para obeer la ecuacó geeral que descrbe el comorameo del flujo de fludos a ravés de medos orosos, se hace uso de dferees rcos

Más detalles

UNIDAD 7.- Matrices (tema 1 del libro) = MATRICES

UNIDAD 7.- Matrices (tema 1 del libro) = MATRICES UNIDD.- Marces (ema del lbro). MTRICES Ua mar se puede eeder como ua abla de úmeros ordeados e flas columas Defcó.- Se llama mar de dmesó m a u cojuo de úmeros reales dspuesos e m flas columas de la sguee

Más detalles

4.4. La ciudad circular El Modelo de Salop

4.4. La ciudad circular El Modelo de Salop 4.4. La cudad crcular El Malde Machado Ecoomía Idusral - Malde Machado La Cudad Crcular El modelo de Salop 4.4. La cudad crcular El E el modelo de Hoellg habamos supueso que solo hay dos empresas. Ahora

Más detalles

Álgebra Manuel Hervás Curso

Álgebra Manuel Hervás Curso Álgebra Mauel Hervás Curso 0-0 FORMAS LINEALES Defcó Sea E u espaco vecoral sobre referdo a ua base B e e e,,, Se deoma Forma Leal sobre a la aplcacó leal f : E al que x E f ( x) b De modo que elegdo u

Más detalles

Figura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones:

Figura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones: Coverdor PUH PU El coverdor Push Pull es u coverdor que hace uso de u rasformador para eer aslameo ere la esó de erada y la esó de salda. Posee además ua ducaca magezae propa del rasformador que como al

Más detalles

REDES DE BASE RADIAL. 1. Funciones de Base Radial.

REDES DE BASE RADIAL. 1. Funciones de Base Radial. Tema 5: Redes de Base Radal Sstemas Coexostas 1 REDES DE BASE RADIAL 1. Fcoes de Base Radal. 2. Dervacó del Modelo Neroal. 2.1. Arqtectra de a RBFN 2.2. Fcoaldad. 2.3. Carácter Local de a RBFN. 3. Etreameto.

Más detalles

CAPITULO 2º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_01. Ing. Diego Alejandro Patiño G. M.Sc, Ph.D.

CAPITULO 2º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_01. Ing. Diego Alejandro Patiño G. M.Sc, Ph.D. CPIULO 2º FUNCIONES DE VECORES Y MRICES_ Ig. Dego lejadro Patño G. M.Sc, Ph.D. Fucoes de Vectores y Matrces Los operadores leales so fucoes e u espaco vectoral, que trasforma u vector desde u espaco a

Más detalles

Introducción a la Econometría Curso 2009/ Serie de Problemas 21

Introducción a la Econometría Curso 2009/ Serie de Problemas 21 Iroduccó a la Ecoomería Curso 9/78 Sere de Problemas. Supoga que u vesgador dspoe de ua muesra de grupos (clases) de educacó prmara y ulza daos del úmero de alumos e cada clase (CS) y de la oa meda obeda

Más detalles

5. ANALISIS DE COLUMNAS DE ABSORCION

5. ANALISIS DE COLUMNAS DE ABSORCION 55 5. AALISIS DE COLUMAS DE ABSORCIO Se cosdera como a dad compleja la qe se etede costtda por cojto de dades smples, por ejemplo, a colma de absorcó o destlacó. La separacó qe se propoe e a de ellas se

Más detalles

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS ESUELA TÉNIA SUPERIOR DE NÁUTIA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO OI ESKOLA TEKNIKOA UNDAMENTOS MATEMÁTIOS : ORMAS UADRÁTIAS orm blel Decó K Se E res espcos vecrles dedos sobre el

Más detalles

Práctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo:

Práctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo: PRÁCTICA SUMAS DE RIEMAN Práctcas Matlab Práctca Objetvos Calcular tegrales defdas de forma aproxmada, utlzado sumas de Rema. Profudzar e la compresó del cocepto de tegracó. Comados de Matlab t Calcula

Más detalles

Tema 1: Transformada de Laplace. Contenidos Transformada de Laplace

Tema 1: Transformada de Laplace. Contenidos Transformada de Laplace Tema Traformada de aplace Traformada de aplace Traformada vera de aplace Coedo Grupo EDUMATICUS. Deparameo de Maemáca Aplcada. Uverdad de Málaga Amplacó de Cálculo 2/. Ecuela Polécca Superor Tema : Traformada

Más detalles

El MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE ARITMÉTICO DECRECIENTE

El MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE ARITMÉTICO DECRECIENTE Mg Mrco oo Plz Vdurre El MÉTODO MTEMÁTIO PR LS SERIES VRIBLES ON RDIENTE RITMÉTIO DEREIENTE El presee documeo desrroll e delle el méodo ulzdo por Jme rcí e su lro Memács cers co ecucoes e dferec f, sedo

Más detalles

1.1 MEDIA Y VARIANZA. Demostración: NOTAS: 1 n

1.1 MEDIA Y VARIANZA. Demostración: NOTAS: 1 n . TORÍA ASINTÓTICA Jore duardo Orz Trvño rofesor Asocado eparameo de Ieería de Ssemas e Idusral Uversdad Nacoal de Colomba jeorz@ual.edu.co (a) Se euca (s demosracó) varos resulados mporaes de esadísca.

Más detalles

1. Una empresa estudia la evolución de los precios en euros de tres componentes (A, B, C) para una pieza en los últimos 5 años.

1. Una empresa estudia la evolución de los precios en euros de tres componentes (A, B, C) para una pieza en los últimos 5 años. Ejerccos Resuelos Números Ídces Faculad Cecas Ecoómcas y Emresarales Dearameo de Ecoomía Alcada Profesor: Saago de la Fuee Ferádez 1. Ua emresa esuda la evolucó de los recos e euros de res comoees (A,

Más detalles

Trabajos. Temario. Tema 6. El diodo. Tema 6: El diodo. Tema 6. El diodo. Introducción. Objetivos:

Trabajos. Temario. Tema 6. El diodo. Tema 6: El diodo. Tema 6. El diodo. Introducción. Objetivos: emaro rabajos. odo 7. El rassor. Magesmo 9. duccó elecromagéca. rcuos de corree alera. Odas elecromagécas. lcacoes ócas odo. odo Zeer. odo LE 3. Foododo. odo úel 5. odo Schoky El rassor. El JFE, fudameos

Más detalles

que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)

que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x) APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)

Más detalles

Sistemas y Señales I. Ecuaciones de Estado. Variables de Estado

Sistemas y Señales I. Ecuaciones de Estado. Variables de Estado Sisemas y Señales I Ecuacioes de Esado Auor: Dr. Jua Carlos Gómez Variables de Esado Defiició: Las Variables de Esado so variables ieras del sisema, cuyo coocimieo para odo iempo, juo co el coocimieo de

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

El MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE ARITMÉTICO CRECIENTE

El MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE ARITMÉTICO CRECIENTE Mg Mrco oo Plz Vdurre El MÉTODO MTEMÁTICO PR LS SERIES VRIBLES CON RDIENTE RITMÉTICO CRECIENTE El resee documeo desrroll e delle el méodo ulzdo or el uor Jme rcí e su lro Memács cers co ecucoes e dferec

Más detalles

Sistemas. Matrices y Determinantes 1.- Si A y B son matrices ortogonales del mismo orden:

Sistemas. Matrices y Determinantes 1.- Si A y B son matrices ortogonales del mismo orden: Sisemas. Marices y Deermiaes.- Si y B so marices orogoales del mismo orde: a) 2 b) B c) B 2.- Dadas dos marices iversibles y B NO se verifica e geeral que: a) ( ) ( ) b) ( B) B c) 3.- Dadas las marices

Más detalles

1.3. Longitud de arco.

1.3. Longitud de arco. .. Logtud de arco. Defcó. Sea C ua curva suave defda paramétrcamete por la fucó vectoral f : R R / f () t = ( f() t, f() t,, f ( t) ) e el espaco R, co t [ a, b], que se recorre exactamete ua vez cuado

Más detalles

Seminario de problemas. Curso Hoja 9

Seminario de problemas. Curso Hoja 9 Semiario de prolemas. Curso 05-6. Hoja 9 49. Alero, Berardo y Carla se ha coocido e ua red social. Ellos pregua a Carla cuádo es su cumpleaños; e lugar de respoderles direcamee, ella decide poerles u prolema.

Más detalles

2. ANTECEDENTES DEL PFEM.

2. ANTECEDENTES DEL PFEM. esa al de carrera: ALIDACIÓ DEL FEM E ROBLEMAS DE CEROS SMERGIDOS. 2. AECEDEES DEL FEM. El méodo de las aríclas FEM a herramea oderosa ara resolver los comresbles co serces lbres y rora de olas. Resme

Más detalles

3 Metodología de determinación del valor del agua cruda

3 Metodología de determinación del valor del agua cruda 3 Metodología de determacó del valor del agua cruda Este aexo de la metodología del valor de agua cruda (VAC), cotee el método de detfcacó de la relacó etre reco y caudal, el cálculo de los estadígrafos

Más detalles

1.1.- Concepto Definición de cono Definición de función homogénea Interpretación económica de la función homogénea

1.1.- Concepto Definición de cono Definición de función homogénea Interpretación económica de la función homogénea Fucoes homogéeas FUNCIONES HOMOGÉNEAS (ESQUEMA).- Cocepo y propedades...- Cocepo Defcó de coo Defcó de fucó homogéea Ierpreacó ecoómca de la fucó homogéea..- Propedades (Operacoes co fucoes homogéeas)

Más detalles

EJERCICIOS DE MATRICES

EJERCICIOS DE MATRICES EJERCICIOS DE MTRICES RNGO DE UN MTRIZ 4. Calcula el rago de la mariz 4 0 0 0 Obeer ua mariz escaloada por filas Se puede cambiar el orde de las filas de la mariz: F F4 0 0 0 0 0 0 F F 4F 4 F 4 F F 0 F

Más detalles

ESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS:

ESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: Teorema S G={v, v,, v } es u sstema fto de geeradores de u subespaco S V K-EV, etoces G`= {v, v,, v,w} sedo w combacó leal de vectores de G, també geera a S. Demostracó

Más detalles

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO DECRECIENTE

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO DECRECIENTE Mg. Marco oio Plaza Vidaurre EL MÉTODO MTEMÁTICO PR LS SERIES VRIBLES CON GRDIENTE GEOMÉTRICO DECRECIENTE El resee documeo desarrolla e dealle el méodo de ecuacioes e diferecia fiia, y su alicació a u

Más detalles

TRANSMISIÓN DE CALOR MULTIDIRECCIONAL Y TRANSITORIA

TRANSMISIÓN DE CALOR MULTIDIRECCIONAL Y TRANSITORIA Daposva ema6: rasmsó de calor muldreccoal rasora RANSMISIÓN DE CALOR MULIDIRECCIONAL Y RANSIORIA J.M.Corberá, R. Roo (UPV Daposva ema6: rasmsó de calor muldreccoal rasora ÍNDICE. RANSMISIÓN DE CALOR MULIDIRECCIONAL.

Más detalles

TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria)

TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria) TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposcoes de Secudara TEMA 8 MATRICES. ALGEBRA DE MATRICES. APLICACIONES AL CAMPO DE LAS CIENCIAS SOCIALES Y DE LA NATURALEZA.. Iroduccó.. Cocepo báscos... Tpos de marces. 3. M mx

Más detalles

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema Tema : Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(; ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, k 4. MODELO t DE STUDENT, t

Más detalles

PLAN DE TRABAJO 11 Período 23/10/06 al 3/11/06. Durante estas dos semanas estudiarás los modelos de regresiones lineales.

PLAN DE TRABAJO 11 Período 23/10/06 al 3/11/06. Durante estas dos semanas estudiarás los modelos de regresiones lineales. Pla de Trabajo 0- Año 006 Curso Lbre Assdo de Esadísca II Docees resposables: Lercy Barros - María Sague PLAN DE TRABAJO Período 3/0/06 al 3//06 TEMAS A ESTUDIAR Durae esas dos semaas esudarás los modelos

Más detalles

TEORÍA DE CONTROL MODELO DE ESTADO

TEORÍA DE CONTROL MODELO DE ESTADO TEORÍA DE ONTROL MODELO DE ESTADO Defiicioes: (Ogaa) Esado. El esado de u sisema diámico es el cojuo más pequeño de variables (deomiadas variables de esado) de modo que el coocimieo de esas variables e

Más detalles

Del correcto uso de las fracciones parciales.

Del correcto uso de las fracciones parciales. Del correcto uso de las fraccoes parcales. Rubé Emauel Madrd García. E este opúsculo haré u aálss de lo que hoy llamamos fraccoes parcales, lo cual o es otra cosa que la descomposcó del cocete etre dos

Más detalles

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO CRECIENTE

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO CRECIENTE Mg. Marco oio Plaza Vidaurre EL MÉTODO MTEMÁTICO PR LS SERIES VRIBLES CON GRDIENTE GEOMÉTRICO CRECIENTE El resee documeo desarrolla e dealle el méodo de ecuacioes e diferecia fiia, y su alicació e la maemáica

Más detalles

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,

Más detalles

Análisis amortizado. Técnicas Avanzadas de Programación - Javier Campos 205

Análisis amortizado. Técnicas Avanzadas de Programación - Javier Campos 205 Aálss amortzado Téccas Avazadas de Programacó - Javer Campos 205 Aálss amortzado El pla: Coceptos báscos: Método agregado Método cotable Método potecal Prmer ejemplo: aálss de tablas hash dámcas Motículos

Más detalles

Análisis Numérico y Programación. Unidad III. -Interpolación mediante trazadores: Lineales, cuadráticos y cúbicos

Análisis Numérico y Programación. Unidad III. -Interpolación mediante trazadores: Lineales, cuadráticos y cúbicos Aálss Numérco y Programacó Udad III -Iterpolacó medate trazadores: Leales, cuadrátcos y cúbcos Prmavera 9 Aálss Numérco y Programacó Coceptos geerales Problema geeral: Se tee u cojuto dscreto de valores

Más detalles

Regresión Lineal Simple

Regresión Lineal Simple REGRESIÓN LINEAL Regresió Lieal Simple Plaeamieo El comporamieo de ua magiud ecoómica puede ser explicada a ravés de ora F( Si se cosidera que la relació puede ser de ipo lieal, la formalizació vedría

Más detalles

Transparencias de clase

Transparencias de clase Trasparecas de clase Dada ua tabla de datos se ha de ecotrar ua ucó que tome los valores requerdos e los putos dados; e el caso que os ocupa la ucó buscada será de carácter polómco Teorema: El polomo de

Más detalles

INTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO

INTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ARRERA: Igeería Electromecáca ASIGNATURA: DOENTES: Ig. Norberto laudo MAGGI Ig. Horaco Raúl DUARTE INGENIERÍA ELETROMEÁNIA INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ONEPTOS

Más detalles

1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad.

1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad. Parte : MECÁNICA CUÁNTICA 1. Los postulados de la Mecáca Cuátca.. Estados Estacoaros. 3. Relacó de Icertdumbre de Heseberg. 4. Teorema de compatbldad. 1 U breve repaso de Mecáca Clásca 1. Partícula clásca:

Más detalles

SISTEMAS, MATRICES Y DETERMINANTES

SISTEMAS, MATRICES Y DETERMINANTES .- Discuir, e fució del parámero a, el siguiee sisema de ecuacioes lieales x y z x y z -4 x-y ( a ) z -a-5 4x y ( a 6) z -a 8 Solució: La mariz de los coeficiees es de orde 4x y la mariz ampliada a 4 a

Más detalles

LEY FINANCIERA DE CAPITALIZACIÓN COMPUESTA. TEORÍA

LEY FINANCIERA DE CAPITALIZACIÓN COMPUESTA. TEORÍA LEY FINANIERA DE APITALIZAIÓN OMPUESTA. TEORÍA Profesor: Jua Aoio Gozález Díaz Dearameo Méodos uaiaivos Uiversidad Pablo de Olavide www.clasesuiversiarias.com LEY FINANIERA DE APITALIZAIÓN OMPUESTA E el

Más detalles

Soluciones de Ley de las presiones parciales de Dalton

Soluciones de Ley de las presiones parciales de Dalton Solucoes de Ley de las resoes arcales de Dalto La resó arcal de u gas () e ua mezcla, es la resó que ejercería este gas s ocuase todo el volume que ocua la mezcla. També se uede calcular como: 1. Ua mezcla

Más detalles

FORMULACION HAMILTONIANA DE LA MECANICA. INDICE:

FORMULACION HAMILTONIANA DE LA MECANICA. INDICE: FORMUACION AMITONIANA DE A MECANICA CARO CINEA INDICE: Irouccó: semas e arículas Graos e lbera y cocoes e lgaura 3 Cooreaas Cooreaas geeralzaas El esaco e coguracó e u ssema mecáco El Prco e Míma Accó:

Más detalles

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES 1. ESPACIOS LINEALES. x = x x L. ε es el elemento neutro de la ley del producto ( )

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES 1. ESPACIOS LINEALES. x = x x L. ε es el elemento neutro de la ley del producto ( ) ÉTODOS ATEÁTICOS TEA 0: REPASO ÁLGEBRA ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES Profesora: ª Cruz Boscá ESPACIOS LINEALES Espaco leal L sobre u cuerpo (comutatvo) Λ U espaco leal (o vectoral) L sobre

Más detalles

74 Elena J. Martínez 1º cuat. 2015

74 Elena J. Martínez 1º cuat. 2015 7 Elea J. Maríez º ca. 5 Score geerale: El e de lcoo e baa e lo rago de lo valore abolo de la obervacoe. Geeralzaremo el e, lzado o lo rago o coe de lo rago de lo valore abolo, deomada core. Decó: Sea

Más detalles

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos

Más detalles

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre Tema. La medda e Físca Estadístca de la medda Cfras sgfcatvas e certdumbre Cotedos Herrameta para represetar los valores de las magtudes físcas: los úmeros Sstemas de udades Notacó cetífca Estadístca de

Más detalles

2.5. Área de una superficie.

2.5. Área de una superficie. .5. Área de ua superfce. Sea g ua fucó co prmeras dervadas parcales cotuas, tal que z g( x y), 0 e toda la regó D del plao xy. Sea S la parte de la gráfca de g cuya proyeccó e el plao xy es como se lustra

Más detalles

X / n : proporción de caras ( = frecuencia relativa del suceso A = f A = n A / n ) Se espera que a medida que n crece la frecuencia relativa de cara

X / n : proporción de caras ( = frecuencia relativa del suceso A = f A = n A / n ) Se espera que a medida que n crece la frecuencia relativa de cara 95 Teoremas límte Cosderemos el exermeto aleatoro que cosste e arrojar ua moeda equlbrada veces. Suogamos que se regstra la roorcó de caras. U resultado coocdo es que esta roorcó estará cerca de /. Formalzado

Más detalles

Métodos Numéricos - cap. 7. Ecuaciones Diferenciales PVI 1/8

Métodos Numéricos - cap. 7. Ecuaciones Diferenciales PVI 1/8 Méodos Numéricos - cap. 7. Ecuacioes Difereciales PVI /8 Ecuacioes Difereciales Ordiarias (EDO Ua Ecuació Diferecial es aquella ecuació que coiee difereciales o derivadas de ua o más fucioes. Ua Ecuació

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

VOLUMEN IV CAPITULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ACTULIZACIÓN DE LAS CURVA DE COSTOS ÓPTIMOS DE RACIONAMIENTO DE ELECTRICIDAD Y GAS NATURAL

VOLUMEN IV CAPITULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ACTULIZACIÓN DE LAS CURVA DE COSTOS ÓPTIMOS DE RACIONAMIENTO DE ELECTRICIDAD Y GAS NATURAL ESTUDO DE OSTOS DE RAONAMENTO DE ELETRDAD Y GAS NATURAL Volume V apulo 3 forme Fal Revsó. VOLUMEN V APTULO 3 METODOLOGÍA PARA LA ATULZAÓN DE LAS URVA DE OSTOS ÓPTMOS DE RAONAMENTO DE ELETRDAD Y GAS NATURAL

Más detalles

5.3 Estadísticas de una distribución frecuencial

5.3 Estadísticas de una distribución frecuencial 5.3 Estadístcas de ua dstrbucó frecuecal 5.3. Meddas de tedeca cetral Meddas de tedeca cetral Las meddas de tedeca cetral so descrptores umércos que proporcoa ua dea de los valores de la varable, alrededor

Más detalles

APROXIMACION DE FUNCIONES

APROXIMACION DE FUNCIONES APROXIMACION DE FUNCIONES Metodos Numercos 6 Fmls de Fucoes Bses - Moomos : 3 - Trgoométrcs: sωt cosωt sωt... - Fs. Sle: olomos trozos - Fs. Eoecles: e e 4 Metodos Numercos 6 Iterolcó Suogmos teer u cojuto

Más detalles

Comparación de Proporciones

Comparación de Proporciones Comaracó de Proorcoes Resume El rocedmeto Comaracó de Proorcoes esta dseñado ara comarar las roorcoes observadas de u eveto etre muestras. Este realza ua rueba ch-cuadrada ara determar s hay o o dferecas

Más detalles

MATEMÁTICA DE LAS OPERACIONES FINANCIERAS I

MATEMÁTICA DE LAS OPERACIONES FINANCIERAS I FAUTAD DE. EONÓMAS Y EMPRESARAES MATEMÁTA DE AS OPERAONES FNANERAS URSO / DÍA de febrero de ONOATORA FEBRERO Prcal HORA 6 MATERA AUXAR alcladora facera DURAÓN horas. a eyes faceras Descrbr razoadamee las

Más detalles

LECCIÓN N 14 ADQUISICIÓN Y CONVERSIÓN DE DATOS. Conversión Digital-Analógica. Conversión Analógico-Digital

LECCIÓN N 14 ADQUISICIÓN Y CONVERSIÓN DE DATOS. Conversión Digital-Analógica. Conversión Analógico-Digital Elecróica Digial LECCÓN N 4 ADQUSCÓN Y CONVESÓN DE DAOS roducció uesreo de señal Coversió DigialAalógica Coversió AalógicoDigial 4 Elecróica Digial roducció La iformació digial se puede procesar, almacear

Más detalles

2. Movimiento Browniano.

2. Movimiento Browniano. Movmeo Browao Defcó y Propedade Báca Defcó : EL proceo de Weer (ó movmeo Browao e u proceo eocáco (Ver ZDZ co valore e R defdo para [, al que: W = co probabldad gual a uo La rayecora o coua Para cualquer

Más detalles

Flujo en acuífero libre

Flujo en acuífero libre SESIÓN PRÁCTICA 5 EDP PARABÓLICA CON ÉTODO CN VARIABLE Fljo e acíero lbre E esa sesó se aalza medae el méodo Cra-Ncolso de derecas as la evolcó emporal del vel reáco sobre a geomería de acíero lbre alerada

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL B. MEDIDAS DE VARIABILIDAD C. MEDIDAS DE FORMA RESUMEN: A. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL So estadígrafos de poscó que so terpretados como valores

Más detalles

III. Campo eléctrico y conductores

III. Campo eléctrico y conductores III. ampo eléctrco y coductores. oefcetes de capacdad eléctrca Gabrel ao Gómez, G 9/1 Dpto. Físca F Aplcada III (U. Sevlla) ampos Electromagétcos tcos Igeero de Telecomucacó III. ampo eléctrco y coductores

Más detalles

MATLAB: MATRIX LABORATORY

MATLAB: MATRIX LABORATORY Uversdad de Ce Facad de Cecas Físcas Maemácas Deparameo de Igeería Qímca Boecoogía IQ46B Operacoes de raserecas I MALAB: MARIX LABORAORY Igor Gzmá Ovares . ESRUCURA DE LA PRESENACIÓN.- Méodo Nmérco para

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación Lineal

Análisis de Regresión y Correlación Lineal Aálss de Regresó y Correlacó Leal 2do C. 2018 Mg. Stella Fgueroa Clase Nº 14 Tpos de relacoes etre varables Exste u compoete aleatoro por lo que las predccoes tee asocado u error de predccó. Modelo determsta

Más detalles

G - Métodos de Interpolación

G - Métodos de Interpolación ESCUELA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS G - Métodos de Iterpolacó Polomo de terpolacó de Lagrage. Polomo de terpolacó

Más detalles

Apéndice Números Complejos

Apéndice Números Complejos Aédice Números Comlejos 1 Números comlejos. Geeralidades. Oeracioes co úmeros comlejos Potecia y raíz de úmeros comlejos. 4 Fució exoecial y forma exoecial. E.U.Politécica de Sevilla. Fudametos Matemáticos

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

INICIO. Elaborado por: Enrique Arenas Sánchez

INICIO. Elaborado por: Enrique Arenas Sánchez INICIO Elbordo or: Erque Ares Sáchez EL PROMEDIO El cálculo del romedo de u lst de vlores [,, K,,, ], 2 K ormlmete se clcul medte l coocd exresó: m...() U form geerl r clculr el romedo de u lst

Más detalles

ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL

ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL TIPOS DE RELACIONES ENTRE VARIABLES Dos varables puede estar relacoadas por: Modelo determsta Modelo estadístco Ejemplo: Relacó de la altura co la edad e ños.

Más detalles

MODULO IV. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA ANÁLISIS DE CASOS DOCENTE: JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH ESTADÍSTICA INFERENCIAL

MODULO IV. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA ANÁLISIS DE CASOS DOCENTE: JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH ESTADÍSTICA INFERENCIAL MODULO IV. ETIMACIÓN POR INTERVALO DE CONFIANA ANÁLII DE CAO DOCENTE: JUAN CARLO VERGARA CHMALBACH ETADÍTICA INFEREIAL CAO : ETIMACIÓN DE LA MEDIA CON DEVIACIÓN POBLACIONAL CONOCIDA La rimera esimació

Más detalles

Medidas de Tendencia Central

Medidas de Tendencia Central Meddas de Tedeca Cetral Ua edda de tedeca cetral es u valor que se calcula a partr de u cojuto de datos y que se utlza para descrbr los datos e algua fora. Geeralete quereos que el valor sea represetatvo

Más detalles

Para el caso τ = 20 [min], la función se puede representar de las siguientes formas: a) Función Matemática: b) Tabla de Valores

Para el caso τ = 20 [min], la función se puede representar de las siguientes formas: a) Función Matemática: b) Tabla de Valores 1 RAPIDEZ DE CAMBIO Semaa 05 1 Varables depedees y o depedees Defr los cocepos: varable, cosae, cremeo, varacó. Defr los cocepos: varable depedee, varable depedee. Recoocer varables depedees e depedees.

Más detalles

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado

Más detalles

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN Qué es ESADISICA? Es u couto de la rama de las Matemátcas Es algo aburrdo que mplca u motó de cuetas 3 Es u couto de téccas que se puede usar para probar cualquer cosa 4 Es u couto de coocmetos téccas

Más detalles

Espacios con producto interior

Espacios con producto interior Espacos co producto teror [Versó prelmar] Prof. Isabel Arrata Z. Algebra Leal E esta udad, todos los espacos ectorales será reales Sea V u espaco ectoral sobre. U producto teror (p..) e V es ua fucó

Más detalles

TEMA 2.- LA CAPITALIZACIÓN COMPUESTA.

TEMA 2.- LA CAPITALIZACIÓN COMPUESTA. TEMA.- LA APITALIZAIÓN OMPUESTA. Objevo: Foralzar la ley de capalzacó copuesa y esudar sus agudes dervadas.. EXPRESIÓN ANALÍTIA Y REPRESENTAIÓN GRÁFIA. La ley facera de capalzacó copuesa ee la sguee expresó

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION

Más detalles

Interpolación polinómica.

Interpolación polinómica. 5 Iterpolacó polómca Itroduccó E muchas ocasoes e dferetes ramas de la geería, a la hora de resolver u problema, los datos de que se dspoe se ecuetra e tablas, como por ejemplo tablas estadístcas E la

Más detalles

x x x x x Y se seguía operando

x x x x x Y se seguía operando . INTRODUCCIÓN. DEFINICIONES UNIDAD : Números complejos Cuado se teta resolver ecuacoes de segudo grado como por ejemplo x 4x 0, se observa que o 4 6 5 4 6 tee solucoes reales x x, pues o exste raíces

Más detalles

ˆ q ˆ 2. Tema 4. Problemas de inferencia estadística en el modelo de regresión lineal múltiple

ˆ q ˆ 2. Tema 4. Problemas de inferencia estadística en el modelo de regresión lineal múltiple Tema 4. Problema de fereca eadíca e el modelo de regreó leal múlple. Iervalo de cofaza y corae para lo coefcee de regreó... Iervalo de cofaza para lo coefcee de regreó... Corae de hpóe para lo coefcee

Más detalles

CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II. Figura 1

CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II. Figura 1 TEMA (Últma modcacó 8-7-5 CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II DERIVABILIDAD Recordemos el cocepto de dervadas para ucoes de ua varable depedete = (. Para lo cual ormamos el cremeto de la ucó = ( + - ( El

Más detalles

de los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u

de los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u FUNDAMENTOS DE LOS ESPACIOS VECTORIALES ABSTRACTOS Prmeros ejemplos. Cosderemos el cojuto V de los vectores lbres del plao. Recordemos que la operacó de sumar vectores verfcaba las sguetes propedades:

Más detalles

i 1,2,..., m (filas) j 1,2,..., n (columnas) t

i 1,2,..., m (filas) j 1,2,..., n (columnas) t MTRICES Y DETERMINNTES Cocepos básicos Deermiaes Mariz iversa CONCEPTOS BÁSICOS MTRIZ de m filas y columas: a11 a12 a1 a21 a22 a 2 am1 am2 am i1,2,..., m (filas) Se represea por a j 1,2,..., (columas)

Más detalles

En consecuencia: Z=f(x,y)=f[ x(t) ; y(t) ]= F(t) (1) que resulta en definitiva una función de la variable t.la llamaremos Función Compuesta de t.

En consecuencia: Z=f(x,y)=f[ x(t) ; y(t) ]= F(t) (1) que resulta en definitiva una función de la variable t.la llamaremos Función Compuesta de t. TEMA 4 (Últma mocacó 8-7-05) CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II FUNCIONES COMPUESTAS DE UNA VARIABLE INDEPENDIENTE. Coseramos e prmer térmo a có e os arables Z=(;) spogamos, aemás qe é o so arables epeetes,

Más detalles

x independiente y dependiente 0301a) Concepto de Cambio Fenómenos F( t + t Generalidades Cambio Ejemplo: crecimiento exponencial Cambio de F Positivo

x independiente y dependiente 0301a) Concepto de Cambio Fenómenos F( t + t Generalidades Cambio Ejemplo: crecimiento exponencial Cambio de F Positivo = ( + ( Cabo de ( + ( ( + > ( > 0 Posvo + ( + = ( = 0 ( ( + Nulo + Tpos ( + ( Cabo + Geeraldades Nauraleza El cabo puede ser Carácer Varable Cabo Cosae Aueo o creeo Dsucó o decreeo = Varacó cero ( = (

Más detalles

Una formulación general de un modelo de regresión paramétrico es la siguiente:

Una formulación general de un modelo de regresión paramétrico es la siguiente: Esmadores úcleos y polomos locales. Fracsco Parra Rodrguez Docor e Cecas Ecoómcas. UNED. Modelos de regresó o paramércos Los modelos de regresó paramércos supoe ue los daos observados provee de varables

Más detalles

Sistemas de Ecuaciones No Lineales

Sistemas de Ecuaciones No Lineales Matemátca Sueror alcada Sstemas de Ecuacoes No Leales Profesor: Dr. Alejadro S. M. Sata Cruz JTP: Dr. Jua Igaco Maassald Au. da: Sr. Alejadro Jesús Ladreyt Au. da: Sra. Amala Rueda Itroduccó Volvemos u

Más detalles

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la

Más detalles

Concepto de regresión AQS 13

Concepto de regresión AQS 13 Cocepto de regreó AQS 3 Fucó de calbracó Correlacó etre magtude de medcó Apecto geerale E la maoría de lo método aalítco: e ecearo detfcar relacoe etre la magtude de medcó.. Mucho metodo trumetale requre

Más detalles

Redes Neuronales con Base Radial (Poggio y Girosi,1990)

Redes Neuronales con Base Radial (Poggio y Girosi,1990) Redes euroales co Base Radal Poggo y ros,990 Iroduccó a las Redes euroales Arfcales Esquema de rabajo: Esrucura de ua RBF Problema de clasfcacó ora vez Ejemplo XOR Teorema de Cover úmero de euroas Problema

Más detalles

Diplomatura de Ciencias Empresariales. Estadística Económica. Sara Mateo.

Diplomatura de Ciencias Empresariales. Estadística Económica. Sara Mateo. Dlomaura de Cencas Emresarales. Esadísca Económca. Sara Maeo. úmeros Índces nroduccón: Una de las rncales areas de la esadísca es el análss de varables, ano consderadas ndvdualmene como en conjuno, ara

Más detalles

Reglas para el manejo de los índices de deuda de la BNV. Bolsa Nacional de Valores Version 4.4 13/07/2005

Reglas para el manejo de los índices de deuda de la BNV. Bolsa Nacional de Valores Version 4.4 13/07/2005 Reglas para el maejo de los ídces de deuda de la BV Bolsa acoal de Valores Verso 4.4 3/07/005 ága de 6 COTEIDO ITRODUCCIÓ... 4. erspecva geeral... 4 MAEJO DE LOS ÍDICES... 6. Comé de Ídces de íulos de

Más detalles

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2003 MATEMÁTICAS II TEMA 1: MATRICES Y DETERMINANTES

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2003 MATEMÁTICAS II TEMA 1: MATRICES Y DETERMINANTES PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2003 MATEMÁTICAS II TEMA : MATRICES Y DETERMINANTES Juio, Ejercicio 3, Opció B Reserva 2, Ejercicio 3, Opció A Reserva 2, Ejercicio 3, Opció B Reserva 3, Ejercicio

Más detalles

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.

TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción. TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO 5..- Itroduccó. Stuacoes segú el vel de formacó: Certeza. Icertdumbre parcal o resgo: (Iversoes co resgo) Icertdumbre total: (Iversoes co certdumbre)

Más detalles

Solución. Al sistema lo definen dos matrices, A la matriz de coeficientes y A la matriz ampliada. A A A A

Solución. Al sistema lo definen dos matrices, A la matriz de coeficientes y A la matriz ampliada. A A A A . Resolver Solució. l sisema lo defie dos marices la mari de coeficiees la mari ampliada. rg ' rg ' ' Rago de (méodo de ramer) S..D. rg ' rg. Resolver Solució. l sisema lo defie dos marices la mari de

Más detalles

Máximos y Mínimos de funciones de dos variables

Máximos y Mínimos de funciones de dos variables Mámos Mímos de fucoes de dos varables Aplcacoes a Modelacó Matemátca AJUTE DE CURVA Regresó leal Lealzacó: epoecal, potecas razoes Coceptos geerales f() Problema geeral: e tee u cojuto dscreto de valores

Más detalles