Diferencias Finitas. 4.1 Introducción. 4.2 Método de las Diferencias Finitas. 4. Diferencias Finitas

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

Download "Diferencias Finitas. 4.1 Introducción. 4.2 Método de las Diferencias Finitas. 4. Diferencias Finitas"

Transcripción

1 . Dferencas Fntas Dferencas Fntas. Introduccón La técnca de las dferencas fntas fue la prmera técnca ue surgó para resolver problemas práctcos en ngenería. Ho en día ésta técnca a está obsoleta con lo respecta a solucón de ecuacones en dervadas parcales por eemplo solucón de problemas vgas placas etc. Pero la técnca de dferencas fntas es asta o bastante utlada a la ora de la ntegracón numérca en el tempo.. Método de las Dferencas Fntas Consderemos una funcón defnmos la dervada de con respecto a como: d lm lm d. donde ndca la pendente de la funcón en el punto. Fgura.: Dervada de una funcón.

2 DIFERENCIA FINITA Cuando no tendo más a cero sí a un valor fnto ver Fgura. la dervada en un punto se puede defnr de varas formas. utlamos el punto ue está a la uerda dferenca fnta por la uerda tenemos ue: I. o utlando el punto ue está a la dereca dferenca fnta por la dereca obtenendo así ue: D. donde denomnamos ue. Como podemos ver en la Fgura. al utlar esta técnca estamos obtenendo un valor apromado de la dervada de la funcón cuando obtenemos así el valor eacto de dca dervada. I -valor apromado. por la uerda C -valor apromado. centrada -valor real D -valor apromado. por la dereca Fgura.: Dervada de una funcón por dferenca fntas. Podíamos aún plantear otra posbldad para obtener la dervada de la funcón en el punto a través de los puntos ue están a dereca a la uerda del punto dferenca fnta centrada: Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca C. Como podemos verfcar a través de la Fgura. la dferenca fnta centrada se aproma más al valor eacto. Verfcamos tambén ue la dferenca fnta centrada para la prmera dervada es el valor promedado de la dferenca fnta por la uerda por la dereca:

3 DIFERENCIA FINITA Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca I D. Análogamente podemos defnr dervadas de orden superor por eemplo la dervada segunda: d d lm lm. Dferenca fnta por la uerda: I.7 Dferenca fnta por la dereca: D.8 Utlando la técnca de dferenca fnta centrada la dervada segunda la podemos apromar por:.9.. Dferenca Fnta por la Iuerda A contnuacón defnremos una forma automátca de obtener los operadores L cuando utlamos la técnca de dferenca fnta por la uerda. Como emos vsto anterormente para la prmera dervada tenemos ue ver epresón.. ueremos obtener el operador de la segunda dervada utlando los puntos ue están a la uerda de :. Aplcando una ve más la defncón de dervada por la uerda tenemos ue reemplaando en la epresón anteror obtenemos ue:

4 DIFERENCIA FINITA Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca. Luego defnmos el operador para el caso de dferenca fnta por la uerda. Una forma automátca de obtener el operador es a través de la Fgura.. Fgura.: Dferenca fnta por la uerda. Por eemplo para obtener el operador a través de la Fgura. localamos el valor vamos restando los valores tal como se ndca a contnuacón:. Con eso podemos defnr la cuarta dervada a través de la dferenca fnta por la uerda como:.

5 DIFERENCIA FINITA 7.. Dferenca Fnta por la Dereca A contnuacón defnremos una forma automátca de obtener los operadores L cuando utlamos la técnca de dferenca fnta por la dereca. Como emos vsto anterormente para la prmera dervada tenemos ue ver epresón.. ueremos obtener el operador de la dervada segunda utlando los puntos ue están a la uerda de :. Aplcando una ve más la defncón de dervada por la dereca tenemos ue reemplaando en la epresón anteror obtenemos ue:. Luego defnmos el operador para el caso de dferenca fnta por la dereca. Observemos ue solo utlamos puntos ue están a la dereca del punto. Una forma automátca de obtener el operador es a través de la Fgura.. Fgura.: Dferenca fnta por la dereca. Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca

6 8 DIFERENCIA FINITA Por eemplo para obtener el operador a través de la Fgura. es sufcente acer:. Con eso podemos defnr la tercera dervada a través de la dferenca fnta por la dereca como:.7.. Dferenca Fnta Centrada La dferenca fnta centra utla los puntos ue están localados smétrcamente con referenca al punto consderado. A contnuacón defnremos una forma automátca de obtener los operadores L cuando utlamos la técnca de dferenca fnta centrada. Una forma automátca de obtener el operador es a través de la Fgura.. / / / / / / Fgura.: Dferenca fnta centrada. Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca

7 DIFERENCIA FINITA Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca 9 En la Fgura. la epresón / caractera la dferenca fnta tomada en el punto entre. Por eemplo para obtener la prmera dervada en la Fgura. localamos ue está comprenddo entre / / sacamos el promedo: /.8 egún la Fgura. para la segunda dervada / luego: /.9 Análogamente para la tercera dervada: [ ] [ ] [ ] [ ] / / / / /. Luego:. Observemos ue cuando utlamos dferenca fnta centrada para las dervadas de orden mpar aparece en el denomnador. NOTA: Para la dferenca fntas de orden pares L los coefcentes son los msmos coefcentes de la epresón bnomal n b a por eemplo b ab a b a. con lo cual los coefcentes son. Análogamente b ab b a b a a b a. los coefcentes son

8 DIFERENCIA FINITA Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca. Dferenca Fnta para Dervada Parcal Consderemos aora la funcón. Las dervadas parcales la podemos apromar utlando la técnca de dferenca fnta centrada como:. Las dervadas parcales:. Fgura.: Dferenca fnta. Podemos tambén epresar en forma de operador la dervada como:

9 DIFERENCIA FINITA Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca donde emos adoptado k. Análogamente k. La epresón anteror en forma de operador ueda: Como vsto en el apartado de dferenca fnta con lo cual la dervada parcal se puede representar por:.7 k k

10 DIFERENCIA FINITA Análogamente Con eso el Laplacano ueda:.8.9 Eemplo de aplcacón Consderemos la sguente ecuacón en dervadas parcales. donde representa la deformacón de la membrana cuo valor en el borde de una seccón es gual a cero. Consderemos una seccón cuadrada de lado b como ndca la Fgura.7. Obtener el desplaamento de la membrana en la seccón dada. Fgura.7: Malla de dferenca fnta. olucón: Podemos aprovecar la smetría de la seccón analar solamente un cuarto de la seccón. Además en este cuarto de seccón abrá puntos ue tendrán los msmos desplaamentos con lo cual solo será necesaro analar la mtad del cuarto de seccón ver Fgura.7. Como vsto anterormente podemos apromar el Laplacano a través de dferenca fnta como: Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca

11 DIFERENCIA FINITA Dferencas Fntas Por: Eduardo W. V. Caves Unversdad de Castlla-La Manca. donde emos consderado ue. El operador puede ser representado por: Aplcando este operador en los puntos de la malla L señalados en la Fgura.7 obtenemos el sguente sstema de ecuacones:. Reestructurando el sstema anteror obtenemos ue:. Resolvendo el sstema de ecuacones anteror obtenemos ue:

EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA

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

Más detalles

Fugacidad. Mezcla de gases ideales

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

Más detalles

Capitalización y descuento simple

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

Más detalles

Relaciones entre variables

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

Más detalles

6.1 EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS

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

Más detalles

CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED

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

Más detalles

Propiedades Asintóticas

Propiedades Asintóticas Capítulo 3 Propedades Asntótcas 3.. Dstrbucones Estaconaras Defncón 3. Sea X n, n, una cadena de Markov con espaco de estados E y matrz de transcón P. Sea π(), E, una dstrbucón de probabldad, es decr,

Más detalles

Guía de Electrodinámica

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

Más detalles

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

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

Más detalles

ANEXO B SISTEMAS NUMÉRICOS

ANEXO B SISTEMAS NUMÉRICOS ANEXO B SISTEMAS NUMÉRICOS Sstema Decmal El sstema ecmal emplea ez ferentes ígtos (,,,, 4, 5, 6, 7, 8 y 9). Por esto se ce que la base el sstema ecmal es ez. Para representar números mayores a 9, se combnan

Más detalles

Ecuaciones diferenciales ordinarias

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

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Descripción de una variable

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

Más detalles

Matemáticas Discretas

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

Más detalles

Smoothed Particle Hydrodynamics Animación Avanzada

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

Más detalles

ACTIVIDADES INICIALES

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

Más detalles

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas

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

Más detalles

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

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

Más detalles

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Unversdad de Cádz Departamento de Matemátcas MATEMÁTICAS para estudantes de prmer curso de facultades y escuelas técncas Tema 13 Dstrbucones bdmensonales. Regresón y correlacón lneal Elaborado por la Profesora

Más detalles

3. VARIABLES ALEATORIAS.

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

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Variable aleatoria: definiciones básicas

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

Más detalles

Valoración de opciones financieras por diferencias finitas

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

Más detalles

TEMA 5: SISTEMAS ARITMÉTICOS Y LÓGICOS.

TEMA 5: SISTEMAS ARITMÉTICOS Y LÓGICOS. TENOLOÍ DE OMUTDORES URSO 7/8 Inocente Sánchez udad TEM 5: SISTEMS RITMÉTIOS Y LÓIOS 5 Sumadores bnaros as todo se hace con sumas: sumas, restas, productos, oncepto de acarreo 5 Semsumador Half dder (H)

Más detalles

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

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

Más detalles

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA

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

Más detalles

Tema 9: SOLICITACIONES COMBINADAS

Tema 9: SOLICITACIONES COMBINADAS Tema 9: SOTONES ONDS V T N V Problemas resueltos Prof.: Jame Santo Domngo Santllana E.P.S.-Zamora (U.S.) - 8 9..-En la vga de la fgura calcular por el Teorema de los Trabajos Vrtuales: ) Flecha en ) Gro

Más detalles

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.

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

Más detalles

PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS

PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS Contendo:. Introduccón.. Fondos Mutuos. Rendmento y Resgo.. Parámetros estadístcos de un Portafolo de Tres Actvos. a) El Retorno de un Portafolo. b) El Resgo de un

Más detalles

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

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

Más detalles

Tema 4: Variables aleatorias

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

Más detalles

1. Actividad y Coeficientes de actividad

1. Actividad y Coeficientes de actividad ermodnámca. ema Dsolucones Reales. Actvdad y Coecentes de actvdad Se dene el coecente de actvdad,, de manera que: ( ( ln Actvdad ( Esta epresón es análoga a la de las dsolucones deales. Sn embargo, es

Más detalles

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

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

Más detalles

Números complejos. Actividades. Problemas propuestos. Matemáticas 1 Bachillerato? Solucionario del Libro

Números complejos. Actividades. Problemas propuestos. Matemáticas 1 Bachillerato? Solucionario del Libro Matemátcas Bachllerato? Soluconaro del Lbro Actvdades Dado el número complejo se pde: qué valor ha de tener x para que x? Calcula el opuesto de su conjugado Calcula el conjugado de su opuesto x x x El

Más detalles

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

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

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

Más detalles

DEPARTAMENTO DE INDUSTRIA Y NEGOCIO UNIVERSIDAD DE ATACAMA COPIAPO - CHILE

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

Más detalles

TÉCNICAS AUXILIARES DE LABORATORIO

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Tipología de nudos y extremos de barra

Tipología de nudos y extremos de barra Tpología de nudos y extremos de barra Apelldos, nombre Basset Salom, Lusa (lbasset@mes.upv.es) Departamento Centro ecánca de edos Contnuos y Teoría de Estructuras Escuela Técnca Superor de Arqutectura

Más detalles

Cifrado de imágenes usando autómatas celulares con memoria

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

Más detalles

SOLUTION OF PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS BY THE MONTECARLO METHOD

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

Más detalles

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA

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

Más detalles

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE

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

Más detalles

PROBLEMAS DE ELECTRÓNICA ANALÓGICA (Diodos)

PROBLEMAS DE ELECTRÓNICA ANALÓGICA (Diodos) PROBLEMAS DE ELECTRÓNCA ANALÓGCA (Dodos) Escuela Poltécnca Superor Profesor. Darío García Rodríguez . En el crcuto de la fgura los dodos son deales, calcular la ntensdad que crcula por la fuente V en funcón

Más detalles

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

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

Más detalles

Modelos triangular y parabólico

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Mecánica Clásica ( Partículas y Bipartículas )

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

Más detalles

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

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

Más detalles

REGRESION Y CORRELACION

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

Más detalles

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1). TRABAJO 1: Varables Estadístcas Undmensonales (Tema 1). Técncas Cuanttatvas I. Curso 2016/2017. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enuncados de los ejerccos que sguen aparecen

Más detalles

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza Métodos Estadístcos para la Ingenería Curso007/08 Felpe Ramírez Ingenería Técnca Químca Industral TEMA 4 Varables aleatoras dscretas Esperanza y varanza La Probabldad es la verdadera guía de la vda. Ccerón

Más detalles

Una matriz es un conjunto de elementos de cualquier naturaleza aunque, en general, son números ordenados en filas y columnas.

Una matriz es un conjunto de elementos de cualquier naturaleza aunque, en general, son números ordenados en filas y columnas. MATRICES Las matrces se utlzan en el cálculo numérco, en la resolucón de sstemas de ecuacones lneales, de las ecuacones dferencales y de las dervadas parcales. Además de su utldad para el estudo de sstemas

Más detalles

4 BALANZA DE MOHR: Contracción de mezcla alcohol/h2o

4 BALANZA DE MOHR: Contracción de mezcla alcohol/h2o 4 LNZ DE OHR: Contraccón de mezcla alcohol/h2o CONTENIDOS Defncones. Contraccón de una ezcla. olumen específco deal y real. Uso de la balanza de ohr. erfcacón de Jnetllos. Propagacón de Errores. OJETIOS

Más detalles

COMPARADOR CON AMPLIFICADOR OPERACIONAL

COMPARADOR CON AMPLIFICADOR OPERACIONAL COMAADO CON AMLIFICADO OEACIONAL COMAADO INESO, COMAADO NO INESO Tenen como msón comparar una tensón arable con otra, normalmente constante, denomnada tensón de referenca, dándonos a la salda una tensón

Más detalles

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

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

Más detalles

i=1 Demuestre que cumple los axiomas de norma. Calcule el límite Verifiquemos cada uno de los axiomas de la definición de norma: i=1

i=1 Demuestre que cumple los axiomas de norma. Calcule el límite Verifiquemos cada uno de los axiomas de la definición de norma: i=1 CAPÍTULO 3 EJERCICIOS RESUELTOS: CONCEPTOS BÁSICOS DE ÁLGEBRA LINEAL Ejerccos resueltos 1 1. La norma p (tambén llamada l p ) en R n se defne como ( ) 1/p x p = x p. Demuestre que cumple los axomas de

Más detalles

TERMODINÁMICA AVANZADA

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

Más detalles

EQUILIBRIO LÍQUIDO VAPOR EN UN SISTEMA NO IDEAL

EQUILIBRIO LÍQUIDO VAPOR EN UN SISTEMA NO IDEAL EQUILIBRIO LÍQUIDO VAPOR EN UN SISTEMA NO IDEAL OBJETIVO El alumno obtendrá el punto azeotrópco para el sstema acetona-cloroformo, calculará los coefcentes de actvdad de cada componente a las composcones

Más detalles

Nuevo método de aproximaciones sucesivas para obtención de raíces de polinomios

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

Más detalles

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

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

Más detalles

REGRESION LINEAL SIMPLE

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

Más detalles

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

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

Más detalles

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

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

Más detalles

EL AMPLIFICADOR OPERACIONAL.

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

Más detalles

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

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

Más detalles

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22

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

Más detalles

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra.

Media es la suma de todas las observaciones dividida por el tamaño de la muestra. Estadístcos Los estadístcos son valores calculados con los datos de una varable cuanttatva y que mden alguna de las característcas de la dstrbucón muestral. Las prncpales característcas son: tendenca central,

Más detalles

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

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

Más detalles

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

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

Más detalles

Capítulo 3. SISTEMAS DE PARTÍCULAS

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

Más detalles

1.- Objetivo Alcance Metodología...3

1.- Objetivo Alcance Metodología...3 PROCEDIMIENTO DO PARA EL CÁLCULO DEL FACTOR DE DESEMPEÑO DEL CONTROL DE FRECUENCIA (FECF) EN EL SIC DIRECCIÓN DE OPERACIÓN ÍNDICE 1.- Objetvo...3 2.- Alcance...3 3.- Metodología...3 3.1.- Cálculo de la

Más detalles

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

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

Más detalles

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales Tema : Análss de datos undmensonales. Varables estadístcas undmensonales. Representacones gráfcas.. Característcas de las dstrbucones de frecuencas undmensonales.. Varables estadístcas undmensonales. Representacones

Más detalles

Rentas o Anualidades

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

Más detalles

Capítulo III Medidas de posición y de dispersión

Capítulo III Medidas de posición y de dispersión Capítulo III Meddas de poscón y de dspersón Introduccón Hasta ahora, para descrbr un conjunto de datos, se han empleado tablas y gráfcos. Estos son útles para dar rápdamente una vsón general del comportamento

Más detalles

Tema 1.3_A La media y la desviación estándar

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

Más detalles

Además podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos:

Además podemos considerar diferentes tipos de medidas de resumen. Entre ellas tenemos: MEDIDAS DE POSICIÓN Y DISPERSIÓN Estadístca En la clase anteror vmos como resumr la nformacón contenda en un conjunto de datos medante tablas y gráfcos. En esta clase vamos a ver como resumrlos medante

Más detalles

Departamento Administrativo Nacional de Estadística

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

Más detalles

EL MÉTODO DE LOS ELEMENTOS FINITOS: Una Introducción

EL MÉTODO DE LOS ELEMENTOS FINITOS: Una Introducción EL MÉTODO DE LOS ELEMENTOS FINITOS: Una Introduccón Zeferno A. da Fonseca Lopes EL MÉTODO DE LOS ELEMENTOS FINITOS: Una Introduccón Unversdad Rafael Urdaneta Autordades Rectorales Dr. Jesús Esparza Bracho,

Más detalles

RESISTENCIAS EN SERIE Y LEY DE LAS MALLAS V 1 V 2 V 3 A B C

RESISTENCIAS EN SERIE Y LEY DE LAS MALLAS V 1 V 2 V 3 A B C RESISTENCIS EN SERIE Y LEY DE LS MLLS V V 2 V 3 C D Fgura R R 2 R 3 Nomenclatura: Suponemos que el potencal en es mayor que el potencal en, por lo tanto la ntensdad de la corrente se mueve haca la derecha.

Más detalles

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

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

Más detalles

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

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

Más detalles

USOS Y EXTENSIONES DEL MODELO LINEAL CON K VARIABLES

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

Más detalles

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

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

Más detalles

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

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

Más detalles

Colección de problemas de. Poder de Mercado y Estrategia

Colección de problemas de. Poder de Mercado y Estrategia de Poder de Mercado y Estratega Curso 3º - ECO- 0-03 Iñak Agurre Jaromr Kovark Marta San Martín Fundamentos del Análss Económco I Unversdad del País Vasco UPV/EHU Tema. Olgopolo y competenca monopolístca.

Más detalles

Tema 1: Tensiones. Tema 1 : TENSIONES F 1 S. n S S O F 4 F 2. Prof.: Jaime Santo Domingo Santillana E.P.S.-Zamora (U.SAL.)

Tema 1: Tensiones. Tema 1 : TENSIONES F 1 S. n S S O F 4 F 2. Prof.: Jaime Santo Domingo Santillana E.P.S.-Zamora (U.SAL.) Tema 1: Tensones Tema 1 : TENINE u F n F Prof.: Jame anto Domngo antllana E.P..-Zamora (U.AL.) - 008 1 Tema 1: Tensones 1.1.- CNCEPT DE TENIÓN Consderemos un sóldo sometdo a un sstema de fueras:, F, F

Más detalles

CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS

CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS El conocmento de las meddas de centralzacón no es sufcente para caracterzar completamente a una dstrbucón por ejemplo: s las edades medas de

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD

INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD José Lus Quntero Expermento aleatoro Expermento Bnomal Teoría de Conjuntos Probabldad Teorema de Bayes Técncas de Conteo Unversdad Central de Venezuela Facultad de Ingenería

Más detalles

Medidas de centralización

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

Más detalles

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro Págna 1/9 Práctca Caracterzacón de un dnamómetro Págna 1 Págna /9 1. Segurdad en la ejecucón Pelgro o fuente de energía 1 Peso de las masas patrón Resgo asocado Al manpular las masas nadecuadamente se

Más detalles

Tema 4. Números Complejos

Tema 4. Números Complejos Tema. Números Complejos. Números complejos...... Defncón de números complejo..... Conjugado y opuesto de números complejos..... Representacón gráfca de los complejos.... Operacones con complejos..... Suma

Más detalles

Equilibrio termodinámico entre fases fluidas

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

Más detalles

CAPÍTULO 7 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

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

Más detalles

Coordenadas Curvilíneas

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

Más detalles