3. Métodos de clasificación de días solares.
|
|
- Roberto Marín Moya
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 3. Méodos de clasificación de días solares. Exisen diversos méodos uilizados para clasificar días solares en función de disinas variables como pueden ser el número de horas de sol, porcenaje de nubes, relación enre radiación global y exraerresre o relación enre radiación difusa y global, o méodos que se encargan de analizar la forma de la curva de radiación obenida durane el día solar. Los siguienes son por ano los principales méodos usados para la clasificación de días solares Número de horas de sol (SH). Es el méodo más básico que exise para clasificar días solares y se basa en la medida de la heliofanía mediane un heliógrafo de Campbell-Sokes ([4.3]). Ese disposiivo consise en una esfera pulida de crisal que permie pasar los rayos procedenes del sol. Cuando la radiación que araviesa la esfera (Fig. 3.1) excede de un valor umbral de por ejemplo 21 W/m 2, la esfera quema una banda de carulina (Fig. 3.2) localizada debajo de ésa y queda marcado por lo ano el número de horas en el que la radiación solar ha excedido dicho valor umbral. El número de horas obenido en la banda permie discernir de qué clase de día se ha raado. Fig Heliógrafo de Campbell-Sokes Fig Banda de carulina del heliógrafo 11
2 3.2. Disribución de cielo cubiero (CLD). El méodo de clasificación de disribución de cielo cubiero ([4.3]) se basa en medir visualmene la canidad de nubes que cubren el cielo en un insane deerminado. A diferencia de los demás méodos ése no requiere de ningún elemeno para medir variable alguna, simplemene basa con que un observador experimenado en el méodo CLD deermine, en relación a la nubosidad que se iene, su clase, canidad y alura de esas con el fin de realizar la clasificación del día. El índice CLD se mide en Okas y refleja los ocavos de cielo cubiero por nubes. De esa forma un cielo con Okas esá oalmene despejado, mienras que un cielo con 8 Okas esá oalmene cubiero. Enre y 8 Okas se iene un cielo con nubes y claros, aumenando más la nubosidad a medida que se acerca a 8 Okas. La Organización meeorológica mundial esablece unos deerminados valores para clasificar el día solar en función de la disribución de nubes que se iene en el cielo y que se recoge en la figura 3.3. Fig Clasificación CLD según la WMO. El problema de ese méodo radica en que no se realizan mediciones y odo depende de la agudeza del observador a la hora de deerminar la canidad de nubes que se iene. Es por ello que numerosos esudios han apunado a que no es uno de los méodos más precisos y fiables para clasificar días solares, principalmene por que se basa como se ha dicho aneriormene en simples observaciones y además no iene en cuena las variaciones que se producen enre cada observación. También hay que ener en cuena que el índice CLD no iene en cuena que pare del cielo esá cubiera por nubes, con lo que se pueden ener los siguienes casos exremos y no saber como clasificarlos. El primer caso corresponde a una siuación en la que el cielo esá oalmene despejado pero hay una pequeña nube que apa al sol en ese insane y la radiación direca se hace muy pequeña. El oro caso corresponde a una siuación de cielo oalmene cubiero salvo un pequeño hueco por donde sale la luz solar. Ambos casos no permien clasificar de forma correca la condición de cielo que se iene en ese insane. Finalmene ese méodo no iene en cuena el efeco lupa provocado cuando hay nubes que rodean al disco solar y que hacen aumenar la radiación global a valores que sobrepasan los de radiación exraerresre en ese insane. 12
3 Es por ello que se hace necesario hacer uso de procedimienos de clasificación de días solares que uilicen variables asociadas al problema solar que se esá considerando, de forma que se pueda obener una clasificación más exaca de lo que se quiere medir realmene. Esos méodos se basan en medidas de radiación solar para clasificar los días solares y los más desacados son res: Méodo de clusering, méodo de índices de claridad de cielo y el méodo de análisis fracal Méodo de agrupamieno (clusering) de Ward Ese méodo consise en uilizar un análisis discriminaorio para clasificar los días solares según las caracerísicas comunes que presenan los valores de cieros parámeros de cada grupo ([8]). Esos parámeros discriminanes se basan en las mediciones realizadas de radiación solar para cada día y son los siguienes: - Índice de claridad horario, k : k = I g (h) / I g (h) [3.1] Ese parámero se obiene a parir de los valores horarios de irradiancia global y exraerresre para un insane dado. Normalmene se uilizan 1 insanes cenrados en el medio día solar para obener 1 valores del k horario. Se suelen uilizar los valores de k ano para superficie horizonal como inclinada. - Índice de claridad diario, k : k = H g (d) / H g (d) [3.2] Se calcula a parir de los valores diarios de irradiación global y exraerresre, y se definen ambién para superficie horizonal e inclinada. - Inegral de la segunda derivada del k(h), S2: [ k( h + 2) (2 k( h + 1)) k( h) ] S2 = + h 2 [3.3] Con ese parámero se preende esimar las flucuaciones que se dan en el índice de claridad horario para un día dado con el fin de observar como se desvía el k (h) de lo que sería normal en un día despejado. - Índice de claridad medio mensual, km: km = k( h, m, β ) [3.4] Es un valor umbral que represena el índice de claridad medio horario para un mes y ángulo dados. A parir de ese parámero se define oro parámero discriminane, Sl, que represena el número de horas para un día dado en el que el índice de claridad horario es inferior al valor umbral km obenido aneriormene. 13
4 El méodo de clasificación para hacer una primera clasificación y hacer el agrupamieno uiliza la disancia euclidea enre 2 muesras: 2 d( i, i') = ( X ij X i j [3.5] j donde i e i son los días considerados y j represena el parámero discriminane j definido aneriormene. Para empezar con el algorimo se clasifican los días en aquellos que perenecen al mismo mes para un año dado. Poseriormene se consruye una mariz para cada mes en la que se ienen anas filas como días iene el mes y anas columnas como parámeros discriminanes definidos aneriormene. Se aplica la expresión de la disancia euclidea para los días del mes y se obienen los días con caracerísicas comunes agrupados enre si. En la figura 3.4 se iene un ejemplo de lo que se obiene al aplicar el algorimo Ward a los días correspondienes al mes de enero durane un periodo de 4 años. A parir de los grupos de días se esudian los valores del índice de claridad medio del grupo, así como de la inegral de la segunda derivada para deerminar si la curva del índice de claridad horario oscila lo suficiene como para discernir de qué clase de día se raa y poder definir cada grupo como el de un día despejado, uno con nubes y claros o uno cubiero. ' ) Fig Dendograma obenido al aplicar el algorimo Ward 3.4. Índices de claridad del cielo. El méodo para clasificar días solares en función de los índices de claridad del cielo (k d, k y k) se basa en correlaciones enre los índices de difusa y de claridad, k d -k, y en correlaciones enre los índices de fracción difusa y de claridad, k-k ([4.4]): 14
5 I g ( h) k ( h) = I = Relación enre las irradiancias global y exraerresre. [3.6] ( ) h g I dif ( h) kd ( h) = = Relación enre las irradiancias difusa y exraerresre. [3.7] I ( ) g h I dif ( h) k( h) = = Relación enre las irradiancias difusa y global. [3.8] I ( h) g Si represenamos la caracerísica k d -k para un deerminado lugar, se obiene la represenación que se puede ver en la figura 3.5. En ella se puede observar que el índice de claridad varía casi linealmene con pendiene unidad con el índice de difusa hasa un valor próximo a.15. Eso indica que bajo un cielo compleamene cubiero la componene direca iene un valor muy próximo a cero y además se observa que la dispersión de punos en ese caso es inexisene. Para valores del índice de claridad mayores de.15 la relación empieza a alejarse del comporamieno lineal y los punos obenidos empiezan a ser más dispersos debido a la variedad de esados de cielo nublados que se pueden dar. El máximo valor del índice de difusa se produce para un índice de claridad del orden de.45 y nos indica la máxima canidad de radiación difusa que se puede alcanzar y que ocurre en condiciones de cielo parcialmene nublado como era de esperar. Para un índice de claridad mayor de.7 los punos obenidos de la fracción difusa empiezan a esar más dispersos. Fig Correlación enre el k d -k horario. Un análisis parecido se puede obener a parir del esudio de la correlación k-k que aparece en la figura
6 Fig Correlación enre el k-k horario. En ella se puede observar como el valor de la fracción difusa, k, es prácicamene la unidad en los primeros ramos donde el índice de claridad es pequeño (k <.15) y la dispersión de punos casi no se da, y por lo ano la fracción global es basane menor que la exraerresre. Eso se puede enender como que el cielo esá basane cubiero de nubes y prácicamene la global coincide con la difusa. Enre el inervalo de k comprendido enre.15 y.7 los punos esán más dispersos que para el ramo inicial y la fracción difusa va disminuyendo al aumenar el índice de claridad, lo cual indica que la componene direca de la radiación esá siendo cada vez más dominane frene a la difusa a medida que el cielo se vuelve más despejado. Alos valores de la fracción difusa indican que la mayor pare de la radiación global esá compuesa de radiación difusa debido a un cielo compleamene nublado. Valores pequeños de la fracción difusa indican que la radiación global se compone en mayor pare de radiación direca, la cual predomina en condiciones de cielo oalmene despejado. En visa de que ano los valores de k como los de k d esán más dispersos para valores de k mayor de.7, eso nos indica una combinación de día despejado y parcialmene nublado más que un día oalmene despejado. Se obendría así un valor de k del orden de.8 para un cielo oalmene despejado y un valor del orden de.27 para un cielo de nubes y claros. El siguiene paso sería deerminar qué índice permie clasificar el día solar según las condiciones de nubosidad que se enga. En ese senido se iene que el índice de claridad para valores grandes puede conducir a una clasificación errónea por el hecho de que valores mayores de.7 pueden dar condiciones de cielo despejado o con nubes y claros. Además no exisen valores fijos para el k para el que se puede decir con seguridad que se iene un cielo despejado. Sin embargo el índice de claridad es la variable más ampliamene uilizada por invesigadores para clasificar días solares en despejados, nublados y cubieros. En un principio podrían haberse uilizado como índices de clasificación el k o el k d. En el caso del primero para valores cercanos a 1 se iene un cielo oalmene cubiero mienras que valores próximos a cero se consideran cielos 16
7 despejados. El problema de uilizar esa variable radica en que, a diferencia de los índices k y k d, el índice k necesia medir dos variables para poder conocerla (irradiancia global y difusa) en vez de una variable que necesian los oros dos índices (irradiancia global), por lo que el error comeido al medir dos variables puede ser mayor además de lo complejo que resula medir la irradiación difusa si lo comparamos con la medición de la global. En el caso de uilizar como variable de decisión el índice k d endremos la venaja de que sólo hay que medir una sola variable que correspondería a la irradiancia difusa, y cuyos inconvenienes se han mencionado ya. Además para un mismo valor de k, por ejemplo.15, se puede ver en la figura 3.5 que se pueden ener 2 condiciones de cielo disinas, con lo que odos esos moivos son los que hacen que el méodo de clasificación mediane el k sea el más exendido a la hora de clasificarlos mediane índices de claridad del cielo. La figura 3.7 refleja algunos valores que se pueden considerar para hacer una clasificación del día solar en función de 3 parámeros diferenes: su CLD, su k o su k. Fig Condiciones de cielo despejado, nublado y cubiero según [4]. Sin embargo no hay que cumplir a rajaabla las condiciones aneriores para clasificar los días solares ya que dependerán de cada zona que se esé analizando. Por ejemplo los valores aneriores son los uilizados para Hong-Kong y fueron calculados mediane la correlación k d -k. Exisen oros esudios que no se basan en la correlación anerior, sino que responden más bien a la experiencia que se iene a la hora de asignar un ciero valor del k a la condición de cielo que se iene ([3.5]). En ese caso los valores considerados son los siguienes: k.3 Cielo cubiero.3 k <.65 Cielo nublado < k.65 Cielo despejado 3.5. Análisis fracal de daos de irradiancia. El méodo de clasificación de días solares aplicando el análisis fracal de daos de irradiancia se basa en el algorimo de Minkowski-Bouligand ([1] y [6]) y preende cuanificar las flucuaciones aleaorias que se producen en la curva de irradianciaiempo como consecuencia de la nubosidad que se iene enre los elemenos de medida y la radiación procedene del sol. Por ano lo que obenemos es una variable denominada dimensión fracal que nos indica como es de irregular la señal en la que esamos ineresados. 17
8 Los fracales permien modelar las formas de cualquier fenómeno naural y es por ello que resula muy úil a la hora cuanificar las irregularidades que se producen en la curva de irradiancia considerada. Al ser la irradiación una serie emporal discrea de una sola dimensión obendremos la dimensión fracal ([6.3]) de forma aproximada pereneciene a una curva deerminada, que es en lo que esamos ineresados, a parir de la dimensión de Minkowski-Bouligand, D, definida como: D = 2 λ( S) [3.9] donde λ (S) represena el orden infiniesimal del área S(τ ) definido como: ( S( τ )) ( τ ) ln λ( S ) = lim [3.1] τ ln Reemplazando la expresión [3.1] en la expresión [3.9] se obiene una nueva expresión para la dimensión de Minkowski-Bouligand: ( S( τ )) ( ) τ ln D = lim 2 [3.11] τ ln Aplicando a la expresión [3.11] las propiedades de los logarimos obenemos: ( τ ) ln S 2 τ D = lim [3.12] τ 1 ln ( ) τ Usando una aproximación mediane reca de mínimos cuadrados para la expresión [3.12], podemos obener el valor de D: ( τ ) D ln( 1 ) + c, con τ ln S 2 τ τ [3.13] donde c es una consane que no nos ineresa calcular, ya que solamene esamos ineresados en la pendiene que dicha reca endrá. De esa forma si uilizamos disinos valores de τ calculamos los correspondienes valores del área S ( τ ) y lo represenamos obeniendo una nube de punos que preende represenar a una reca. Deerminando la reca de mínimos cuadrados que se obiene de cada pareja de punos ( ) ( ) ln 1,ln S τ 2 se obiene la dimensión fracal en la que esamos ineresados τ τ y que idenifica al día solar esudiado. S que vamos a aplicar a la curva de irradiancia solar que enemos para modelar ([1.3]). En ese caso lo que vamos a uilizar son recángulos de longiudes τ (Fig. 3.8 (b), (c) y (d)) y uilizaremos la El siguiene paso consise en deerminar la función ( τ ) 18
9 expresión [3.14] para calcular el área encerrada por los recángulos que modelan la curva de irradiancia: S N 1 n= ( ) = τ E( + τ ) E( ) τ [3.14] n n donde N es el número de daos de irradiancia que la esación radiomérica ha recogido para ese día, E( n ) es el valor de irradiancia en el iempo n y E( n + τ) es el valor de irradiancia para el iempo n + τ, con lo que la expresión E( n + τ)- E( n ) represena la variación de irradiancia referida al inervalo de iempo τ (Fig. 3.8 (a)). Aunque el algorimo Minkowski-Bouligand uiliza discos para modelar la curva de irradiación en vez de recángulos, se ha opado por los segundos ya que desde un puno de visa compuacional es más adecuado para uilizar el algorimo de esimación de S ( τ ), de forma que el error de esimación no debería de incremenar al uilizarlo. Además desde un puno de visa maemáico esa susiución esá más que jusificada ya que las ipologías de ambas figuras son similares. Por oro lado la evaluación de la expresión [3.14] requiere la uilización de diferenes valores de τ como se puede ver en la figura 3.8. Sus valores exremos esán comprendidos enre 1 y τ max, de forma que una buena elección de ése úlimo es fundamenal para obener un buen ajuse de la reca obenida mediane mínimos cuadrados con los punos calculados, o lo que es lo mismo, una buena esimación de la dimensión fracal asociada al día solar esudiado. La experiencia demuesra que el valor de τ max requerido para una buena esimación de la dimensión fracal depende en mayor medida del número de daos de irradiación recogidos por la esación radiomérica para ese día, N. Sus valores deberán de esar por ano enre N/6, para no orcer demasiado la nube de punos, y N/2 para obener una buena aproximación. Lo que se suele hacer es parir de un valor τ max = N/6 e ir aumenándolo hasa llegar a un valor de τ max (siempre menor que N/2) al que la reca obenida presene el mínimo error cuadráico medio de odas las recas probadas al ir variando τ max. Sin embargo eso en la prácica es algo difícil de hacer debido a que no se suele analizar un solo día sino que, como en el caso en el que vamos a aplicar dicho algorimo, hay que analizar los días disponibles durane el periodo , con lo que sería un rabajo muy leno ir calculando el valor de τ max para cada día. Además en la mayoría de los casos el mínimo error cuadráico medio se obiene para τ max =N/6 y lo mejor es comparar las dimensiones fracales obenidas para cada día para un mismo τ max uilizado. 19
10 Fig Modelado de irradiancia usando recángulos. (a) señal original (superior izquierda). (b) señal modelada con τ=1 (superior derecha). (c) señal modelada con τ=5 (inferior izquierda). (d) señal modelada con τ=2 (inferior derecha). De esa forma al aplicar el algorimo de análisis fracal a 3 días diferenes clasificados a priori como despejado, nublado y cubiero, se obienen los resulados que aparecen en la figura 3.9. Esos se obienen al represenar la nube de punos ( ) ( ) ln 1,ln S τ 2 obenidas por aplicación del cálculo fracal para obener el τ τ valor de la dimensión fracal que caraceriza la canidad de flucuaciones que se producen en la curva irradiancia-iempo mediane un ajuse por mínimos cuadrados de dichos punos, y que nos permie clasificar el día según la canidad de nubes que hay en el cielo y que hacen variar la canidad de irradiancia global recibida por el piranómero. 2
11 ln(s( τ)/ τ 2 ) daa 1 linear ln(s( τ)/ τ 2 ) D = D = D = daa 1 linear ln(s( τ)/ τ 2 ) daa 1 linear ln(1/ τ) ln(1/ τ) ln(1/ τ) Fig Ajuse por mínimos cuadrados de los punos obenidos y dimensión fracal de sus recas para: (a) día despejado. (b) dia nublado. (c) día cubiero. A parir de los resulados que se obienen se observa que los valores de la dimensión fracal esán enre 1 y 2, y que corresponden a un día sin ninguna flucuación en la curva de irradiancia y a un día con muchas flucuaciones en dicha curva, respecivamene. Si vemos como son las curvas de irradiancia (Fig.3.1) asociadas a los valores de dimensión fracal aneriores, podremos analizar mejor los resulados obenidos Ig ID Ig ID D = Idif 1 Idif 1 I D = I D = Ig ID Idif I I(W/m2) 8 6 I(W/m2) 6 I(W/m2) GMT(h)) GMT(h)) GMT(h)) Fig Curvas de irradiancia y dimensión fracal correspondienes a: (a) día despejado. (b) dia nublado. (c) día cubiero. Sin embargo el problema de ese méodo radica en que lo que represena la dimensión fracal es una medida de las flucuaciones que se producen en la curva de irradiancia como consecuencia de la presencia de nubes. Se pueden presenar por lo ano 2 problemas a la hora de clasificar los días mediane el empleo del análisis fracal: - Que el día solar analizado esé an cubiero que las oscilaciones en la curva de irradiancia no sean an grandes como para clasificarlo correcamene, de forma que la dimensión fracal obenida se encuenre en la zona de día nublado, es decir, con nubes y claros (Fig. 3.11) 21
12 Ig ID Idif I 6 I(W/m2) GMT(h)) Fig D=1.46, k =.1518, correspondiene a un día cubiero. - Que se presene un día en el que la primera pare de ése esé oalmene despejada y la segunda oalmene cubiera, de forma que su dimensión fracal haga que se clasifique como un día nublado (Fig. 3.12). Fig D=1.11, k =.47 Si la uilización del méodo de clasificación mediane el k clasifica días despejados como días nublados si el k es demasiado grande, ocurre lo mismo con el méodo de análisis fracal ya que según lo viso habría días clasificados de forma errónea. Es por ello que se puede planear uilizar ambos méodos simuláneamene para clasificar los días solares de forma mucho más eficiene, aendiendo a la canidad de energía recibida durane el día solar ( k ) y a las flucuaciones que se producen en la irradiancia durane dicho día (D). El análisis de ambos coeficienes proporciona un méodo mucho más poenes que la clasificación por separado. 22
13 De esa forma las condiciones que se aplican ([1.5] y [6.5]) para clasificar cada día son las siguienes: D D 1 y k, 1 k Día despejado [3.15] D 2 D > D 1 y k k, 1 Día nublado [3.16] D > D 2 ó Día cubiero [3.17] D D 2 y k < k, 1 Donde los valores D 1 y D 2 hay que deerminarlos para diferenciar enre días con muchas flucuaciones y días con pocas flucuaciones, mienras que el valor k,1 se fija en.5 para diferenciar enre días de ala insolación y días de baja insolación. A la hora de deerminar D 1 y D 2 algunos invesigadores uilizan una aproximación heurísica uilizando los valores de dimensión fracal para cada día, mienras que oros opan por calcularlo de forma esadísica a parir de los valores medios mensuales. En el caso que nos preocupa se ha opado por uilizar un año base, el 27, para deerminar los valores más apropiados que permian una clasificación más exaca pariendo de unos valores supuesos de los valores de D 1 y D 2. Por lo ano el méodo más efecivo para clasificar días solares se debe de basar en la evaluación del índice de claridad y de la dimensión fracal del día considerado para, con el primer parámero clasificarlo según la canidad de energía solar recibida, y con el segundo según las flucuaciones producidas en su curva de irradiación como consecuencia de la presencia de nubes. 23
14 24
3.1 Factor de transmisión atmosférica k(i,j)
3 Meodología El modelo esadísico rabaja relacionando el llamado índice de nubosidad obenido a parir de las imágenes de saélie con la irradiación solar global obenida de las esaciones de medición en superficie.
Más detallesUSO DE LAS TRANSFORMADAS DE LAPLACE Y Z EN EL ÁREA DE PROBABILIDAD
USO DE LAS TRANSFORMADAS DE LAPLACE Y Z EN EL ÁREA DE PROBABILIDAD Inroducción. En muchas áreas de ingeniería se uilizan procesos esocásicos o aleaorios para consruir modelos de sisemas ales como conmuadores
Más detallesPropagación de crecidas en ríos y embalses
GUÍA DEL TRABAJO PRACTICO N 8 Propagación de crecidas en ríos y embalses 1 Pare: Propagación de crecidas en río. Méodo de Muskingum Conocidos los hidrogramas de enrada y salida de un ramo del río Tapenagá
Más detallesRELACIÓN ENTRE LA RAZÓN DE CAMBIO INSTANTÁNEA Y LA DERIVADA DE UNA FUNCIÓN. Razón de cambio instantánea y la derivada de una función
RELACIÓN ENTRE LA RAZÓN DE CAMBIO INSTANTÁNEA Y LA DERIVADA DE UNA FUNCIÓN Razón de cambio insanánea y la derivada de una función anerior Reomemos nuevamene el problema del proyecil esudiado en la secuencia
Más detallesTEMA 2: CINETICA DE LA TRASLACIÓN
TEMA 2: CINETICA DE LA TRASLACIÓN 1.1. Inroducción. Para ener caracerizado un movimieno mecánico cualquiera, hay que esablecer primero respeco a que cuerpo (s) se va a considerar dicho movimieno. Ese cuerpo
Más detallesMaterial sobre Diagramas de Fase
Maerial sobre Diagramas de Fase Ese maerial esá dedicado a los esudianes de Conrol 1, para inroducirse a los diagramas de fase uilizados para el Análisis de Esabilidad de los punos de equilibrio del sisema
Más detallesPATRON = TENDENCIA, CICLO Y ESTACIONALIDAD
Pronósicos II Un maemáico, como un pinor o un poea, es un fabricane de modelos. Si sus modelos son más duraderos que los de esos úlimos, es debido a que esán hechos de ideas. Los modelos del maemáico,
Más detallesECUACIONES DIFERENCIALES
Tema 1 ECUACIONES DIFERENCIALES EJERCICIO 1 Comprobar que la función y() = c 2 ++3 es una solución del problema de valor inicial 2 y 2y + 2y = 6, y(0) = 3, y (0) = 1, (1.1) en <
Más detallesMétodos de Previsión de la Demanda Pronóstico para Series Temporales Niveladas Representación Gráfica
Méodos de Previsión de la Demanda Pronósico para Series Temporales Niveladas Represenación Gráfica REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA SERIE DE DATOS Período i Demanda Di 25 2 2 3 225 4 24 5 22 Para resolver
Más detallesProcesos Estocásticos. Procesos Estocásticos. Procesos Estocásticos. 1 Introducción y conceptos básicos. Al final del tema el alumno será capaz de:
Procesos socásicos Procesos socásicos I Inroducción y concepos básicos sadísicos de un proceso esocásico Referencias: Capíulo 8 de Inroducción a los Sisemas de Comunicación. Sremler, C.G. 993 Apunes de
Más detalles1. Derivadas de funciones de una variable. Recta tangente.
1. Derivadas de funciones de una variable. Reca angene. Derivadas Vamos a ver en ese capíulo la generalización del concepo de derivada de funciones reales de una variable a funciones vecoriales con varias
Más detallesEstadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel. Series Temporales
Esadísica Descripiva y Analisis de Daos con la Hoja de Cálculo Excel Series Temporales Serie emporal una serie emporal es una sucesión de observaciones de una variable realizadas a inervalos regulares
Más detallesUNIDAD 6: CONGELACIÓN DE ALIMENTOS. GUIA DE PROBLEMAS RESUELTOS (Versión ALFA)
UNIVERSIDAD AUSTRAL DE CHILE INSTITUTO DE CIENCIA Y TECNOLOGIA DE LOS ALIMENTOS / ASIGNATURA : Ingeniería de Procesos III (ITCL 4) PROFESOR : Elon F. Morales Blancas UNIDAD 6: CONGELACIÓN DE ALIMENTOS
Más detalles6.7. ENSAYOS EN FLUJO CONVERGENTE
Clase 6.7 Pág. 1 de 1 6.7. ENSAYOS EN FLUJO CONVERGENTE 6.7.1. Principios Los pasos que deben seguirse para efecuar un ensayo de flujo convergene son: 1. Se bombea en un puno hasa conseguir que las condiciones
Más detallesSOLUCION NUMERICA DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS.
SOLUCION NUMERICA DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. El objeivo de esas noas complemenarias al ema de solución numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias es dar una inroducción simple al ema,
Más detallesEJERCICIOS PROPUESTOS
8 Deerminanes. Ejercicio resuelo. EJERCICIOS PROPUESTOS. Calcula el valor de los siguienes deerminanes. 8 4 5 0 0 6 c) 4 5 4 8 6 4 8 4 5 0 6+ 0 0+ 5 00 5 6 0+ 000 0 48 0 6 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 4 5 5 + 4
Más detallesPor ejemplo, la línea que deberemos escribir para definir la forma de onda de la figura, para una frecuencia de 50Hz, es:
Prácica S4: Especro de Fourier 1. Objeivos Los objeivos de la prácica son: 1.- Uilizar el simulador Pspice para el esudio de la respuesa en frecuencia de circuios elécricos pasivos, aplicando la serie
Más detallesPROPIEDADES DE LOS ESTIMADORES MCO Profesor Rafael de Arce
Economería I. DADE Noas de Clase PROPIEDADES DE LOS ESTIMADORES MCO Profesor Rafael de Arce (rafael.dearce@uam.es) INTRODUCCIÓN Una vez lograda una expresión maricial para la esimación de los parámeros
Más detallesGUÍA DE MOVIMIENTO RECTILÍNEO UNIFORME
INSTITUTO NACIONAL Deparameno de Física Coordinación Segundo Medio 06. GUÍA DE MOVIMIENTO RECTILÍNEO UNIFORME NOMBRE: CURSO: Caracerísica general de M.R.U: Si una parícula se mueve en la dirección del
Más detallesPREVISIÓN DE LA DEMANDA
Capíulo 0. Méodos de Previsión de la OBJETIVOS. Los pronósicos y la planificación de la producción y los invenarios. 2. El proceso de elaboración de los pronósicos. Méodos de previsión de la demanda 4.
Más detallesComplejidad de modelos: Sesgo y Varianza
Complejidad de modelos: Sesgo y Varianza 17 de abril de 2008 Noas de clase. Rolando Belrán A Las medidas de sesgo y varianza son úiles para los modeladores en ano que ayudan a regular la complejidad del
Más detallesSeñales. Apéndice 3. A3.1 Representación de formas de ondas. Una señal es una función del tiempo. La gráfica de una señal se denomina forma de onda.
Apéndice 3 1 Señales Una señal es una función del iempo. La gráfica de una señal se denomina forma de onda. A3.1 Represenación de formas de ondas Esudiaremos algunas propiedades de la represenación de
Más detallesCONTROL BÁSICO. Sistemas de Control Realimentados. Reguladores o Controladores. Facultad de Ingeniería - UNER. Asignaturas: Control Básico 1
Faculad de Ingeniería - UNER CONTROL BÁSICO TEMAS: - Tipos de Reguladores Faculad de Ingeniería UNER Carrera: Bioingeniería Plan de esudios: 2008 Sisemas de Conrol Realimenados Consideramos el lazo básico
Más detallesMODELO JUNIO 2005 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II
Modelo de eamen Junio MODELO JUNIO MTEMÁTICS PLICDS LS CIENCIS SOCILES II OPCIÓN. (Punuación máima: punos) Se dice que una mari cuadrada es orogonal si T I: Noa: La noación T significa mari ranspuesa de.
Más detallesTema 3. Circuitos capacitivos
Inroducción a la Teoría de ircuios Tema 3. ircuios capaciivos. Inroducción... 2. Inerrupores... 3. ondensadores... 2 3.. Asociación de capacidades.... 5 ondensadores en paralelo... 5 ondensadores en serie...
Más detallesIES CASTELAR BADAJOZ Examen Junio de 2011(General) Solución Antonio Mengiano Corbacho
IES CASTELAR BADAJOZ Eamen Junio de (General) Anonio Mengiano Corbacho PRUEBA DE ACCESO (LOGSE) UNIVERSIDAD DE BALEARES JUNIO (GENERAL) MATEMÁTICAS II Tiempo máimo: horas y minuos Conese de manera clara
Más detallesExperimento 3. Análisis del movimiento en una dimensión. Objetivos. Teoría
Experimeno 3 Análisis del movimieno en una dimensión Objeivos. Esablecer la relación enre la posición y la velocidad de un cuerpo en movimieno 2. Definir la velocidad como el cambio de posición en un inervalo
Más detallesEstimación puntual ± Margen de error
Esimación Punual Para esimar el valor de un parámero poblacional se calcula la caracerísica correspondiene de la muesra, a lo que se le conoce como esadísico muesral. A la media muesral x se le idenifica
Más detallesCARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR
1. Objeivos CARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR Esudiar los procesos de carga y de descarga de un condensador. Deerminar el iempo caracerísico, τ, del circuio. 2. Fundameno eórico Un condensador es un sisema
Más detallesREPRESENTACIÓN DE CURVAS PLANAS DADAS EN FORMA PARAMÉTRICA
Represenación de curvas planas dadas en forma paramérica REPRESENTACIÓN DE CURVAS PLANAS DADAS EN FORMA PARAMÉTRICA PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Sean x e y dos funciones reales de variable real, de dominios
Más detallesANEXO A LA PRÁCTICA CARGA Y DESCARGA DE UN CAPACITOR EN UN CIRCUITO RC
ANEXO A LA PRÁTIA ARGA Y DESARGA DE UN APAITOR EN UN IUITO Inroducción. En esa prácica se esudia el comporamieno de circuios. En una primera pare se analiza el fenómeno de carga y en la segunda pare la
Más detalles5º Año Área Electrónica TEORÍA DE LOS CIRCUITOS II SEÑALES APERIÓDICAS INDICE
TEORÍ DE LOS CIRCUITOS II SEÑLES PERIÓDICS INDICE SEÑLES PERIÓDICS ELEMENTLES 2 Señal escalón 2 Señal rampa 3 Señal impulso 4 Relación enre las señales aperiódicas elemenales 5 Página REPRESENTCIÓN DE
Más detallesComo podrás observar, los valores de la última columna no son iguales a qué se debe esto, si para una función lineal sí resultaron iguales?
Razón de cambio de una función cuadráica Ejemplo.5 Un puno se desplaza en el plano describiendo el lugar geomérico correspondiene a la función f ( x x 6x 3. Obén la razón promedio de cambio. Considera
Más detallesMarch 2, 2009 CAPÍTULO 3: DERIVADAS PARCIALES Y DIFERENCIACIÓN
March 2, 2009 1. Derivadas Parciales y Funciones Diferenciables En ese capíulo, D denoa un subconjuno abiero de R n. Definición 1.1. Consideremos una función f : D R y sea p D, i = 1,, n. Definimos la
Más detallesResolviendo la Ecuación Diferencial de 1 er Orden
Resolviendo la Ecuación Diferencial de er Orden J.I. Huircán Universidad de La Fronera February 6, 200 bsrac El siguiene documeno planea disinos méodos para resolver una ecuación diferencial de primer
Más detallesSOLUCIONES A LAS ACTIVIDADES DE CADA EPÍGRAFE
Pág. 1 Página 214 Qué emperaura había a las 12 del mediodía? A qué horas la emperaura ha sido de 14? 26 C A las de la mañana y a las 23:30, aproimadamene. Cuáles han sido la emperaura máima y la mínima
Más detallesFísica General 1 Proyecto PMME - Curso 2007 Instituto de Física Facultad de Ingeniería UdelaR
Física General Proyeco PMME - Curso 007 Insiuo de Física Faculad de Ineniería UdelaR TITULO AUTORES MAQUINA DE ATWOOD EPERIMENTAL Maximiliano Bellas, Erneso Pasarisa INTRODUCCIÓN Geore Awood (745-807),
Más detalles4. Modelos de series de tiempo
4. Modelos de series de iempo Los modelos comunes para el análisis de series de iempo son los que se basan en modelos auorregresivos y modelos de medias móviles o una combinación de ambos. Es posible realizar
Más detallesX Punto de salida de la cuenca
Clase 1.8 Pág. 1 de 16 1.8. ANÁLISIS DE HIDROGRAMAS 1.8.1 LA PRECIPITACIÓN EN LA CUENCA HIDROGRÁFICA 1.8.1.1. La cuenca hidrográfica La cuenca hidrográfica es un conjuno de punos del erriorio en los que
Más detalles1 Física General I Paralelos 05 y 22. Profesor RodrigoVergara R 0102) Movimiento Rectilíneo Horizontal
Física General I Paralelos 5 y. Profesor Rodrigoergara R ) Movimieno Recilíneo Horizonal ) Concepos basicos Definir disancia recorrida, posición y cambio de posición. Definir vecores posicion, velocidad
Más detallesPráctico 1. Macro III. FCEA, UdelaR
Prácico 1. Macro III. FCEA, UdelaR Ejercicio 1 Suponga una economía que se compora de acuerdo al modelo de crecimieno de Solow-Swan (1956), se pide: 1. Encuenre la ecuación fundamenal del modelo de Solow-Swan.
Más detallesTEMA 02: CINÉMATICA PLANA DE UN CUERPO RIGIDO.
UNIVERSIDAD AUTONOMA SAN FRANCISCO CURSO DE DINÁMICA Docene: Álvarez Solís María del Carmen. Fecha: 10 Oc - 2017 TEMA 02: CINÉMATICA PLANA DE UN CUERPO RIGIDO. La cinemáica de cuerpos rígidos esudia las
Más detalles2.5. TIPOS Y FUNCIONAMIENTO DE MANANTIALES.
Clase.5 Pág. de.5. TIPOS Y FUNCIONAMIENTO DE MANANTIALES..5.. Imporancia del esudio de los mananiales en la definición de un sisema hidrogeológico. Es fundamenal conocer el funcionamieno y las caracerísicas
Más detallesLA METODOLOGÍA DE VECTORES AUTORREGRESIVOS (VAR)
LA METODOLOGÍA DE VECTORES AUTORREGRESIVOS (VAR) ESPECIFICACION La meodología VAR es, en ciera forma, una respuesa a la imposición de resricciones a priori que caraceriza a los modelos economéricos keynesianos:
Más detallesMOVIMIENTO RECTILÍNEO
Transparencia Nº 1. CINEMÁTICA. MOVIMIENTO QUÉ ES EL MOVIMIENTO? Cambio de posición de un móvil con el iempo. TIPOS DE MOVIMIENTO Según su rayecoria Todo movimieno es RELATIVO Lo rápido del cambio lo indoca
Más detallesCorrelación. Dr. Luis Javier Morales Mendoza Procesamiento Analógico de Señales FIEC - UV
Correlación Dr. Luis Javier Morales Mendoza Procesamieno Analógico de Señales FIEC - UV Índice.. Inroducción.. Correlación Cruzada.. Auocorrelación.4. Calculo de la correlación y de la auocorrelación.5.
Más detallesPrácticas de Tecnología de Fluidos y Calor (Departamento de Física Aplicada I - E.U.P. Universidad de Sevilla)
TERMOGENERADOR DE SEMICONDUCTORES. Objeivos Poner de manifieso el efeco Seebeck. Deerminar el coeficiene Seebeck, α, la f.e.m, la resisencia inerna, r, y el rendimieno, η, del ermogenerador (o ermopila).
Más detallesPráctica 4: Hoja de problemas sobre Tipos de cambio
Prácica 4: Hoja de problemas sobre Tipos de cambio Fecha de enrega y corrección: Viernes 8 de abril de 2011 Esa prácica se corregirá en horario de uorías en el aula Prácica individual 1. A parir de los
Más detallesTEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA ELECTRÓNICA DIGITAL. 1. Sistemas analógicos y digitales.
T-1 Inroducción a la elecrónica digial 1 TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA ELECTRÓNICA DIGITAL El raamieno de la información en elecrónica se puede realizar de dos formas, mediane écnicas analógicas o mediane écnicas
Más detallesCAPÍTULO 5. INTEGRACIÓN DE FUNCIONES TRIGONOMÉTRICAS 5.1. Introducción 5.2. Cambios de variable 5.3. Transformación en sumas 5.4. Problemas resueltos
CAPÍTULO 5. INTEGRACIÓN DE FUNCIONES TRIGONOMÉTRICAS 5.. Inroducción 5.. Cambios de variable 5.3. Transformación en sumas 5.4. Problemas resuelos 5.5. Inegración por recurrencia Capíulo 5 Inegración de
Más detallesDERECHOS BÁSICOS DE APRENDIZAJE matemáticas - grado 9
EREHOS ÁSIOS E PRENIZJE Reconoce el significado de los eponenes racionales posiivos negaivos uiliza las lees de los eponenes. Por ejemplo: 7 7 7+ 7 7 7 7 7 0 Realiza conversiones de unidades de una magniud
Más detallesC cos x sen x 0 x sen x x cos x x sen x cos x x C 1 x 0. Calculamos la matriz adjunta de C: sen x 0 cox 0 cos x sen x. sen x x 1 x 1 sen x
Prueba de Acceso a la Universidad. SEPTIEMBRE. Maemáicas II. Insrucciones: Se proponen dos opciones A y B. Debe elegirse una y conesar a sus cuesiones. La punuación de cada cuesión aparece en la misma.
Más detallesObjetivos. El alumno planteará, mediante un diagrama de flujo, los pasos que deberán seguirse para resolver un problema de ingeniería sencillo.
Objeivos El alumno planeará, mediane un diagrama de flujo, los pasos que deberán seguirse para resolver un problema de ingeniería sencillo. Al final de esa prácica el alumno podrá: 1. Analizar el problema
Más detallesANEXO Las instituciones calcularán mensualmente los puntos en riesgo utilizando el procedimiento que a continuación se detalla:
ANEXO 5 METODOLOGIA A SEGUIR PARA DETERMINAR EL MONTO MÍNIMO DEL FIDEICOMISO, ASÍ COMO EL IMPORTE DE LAS CUOTAS SOBRE LAS CUALES SE CALCULARÁN LAS APORTACIONES A QUE SE REFIERE EL ARTÍCULO 55 BIS DE LA
Más detallesDescomposición Estacional
Descomposición Esacional Resumen El procedimieno de Descomposición Esacional divide una serie de iempo en res componenes: 1. endencia-ciclo 2. esacionalidad 3. irregularidad Cada componene puede ser graficado
Más detallesESTADISTICA PARA RELACIONES LABORALES
ESTADISTICA PARA RELACIONES LABORALES CURSO 2010 TURNO VESPERTINO Y NOCTURNO MODULO 8 INFLACION, DEFLACTACION INFLACION La INFLACION es el aumeno del nivel general de precios en una economía. Por ello
Más detallesModelo de regresión lineal simple
Modelo de regresión lineal simple Inroducción Con frecuencia, nos enconramos en economía con modelos en los que el comporamieno de una variable,, se puede explicar a ravés de una variable X; lo que represenamos
Más detalles03) Rapidez de Cambio. 0302) Rapidez de Cambio
Página 3) Rapidez de Cambio 3) Rapidez de Cambio Desarrollado por el Profesor Rodrigo Vergara Rojas Ocubre 7 Ocubre 7 Página A) Rapidez media de cambio Considere una canidad física (), como la mosrada
Más detallesEjercicios de Ecuaciones Diferenciales con Matlab: Ecuaciones diferenciales de primer orden
Ejercicios de Ecuaciones Diferenciales con Malab: Ecuaciones diferenciales de primer orden 8 de marzo de 9. Consideremos la ecuación diferencial ẋ = f(x, λ). Calcular los punos de bifurcación y dibujar
Más detallesUna aplicación Bayesiana a la Modelización de Mercados
Una aplicación Bayesiana a la Modelización de Mercados Maser Oficial en Ingeniería Maemáica Problema planeado por BAYES INFERENCE, S. A. Exposición del problema (I) Se considera un mercado de compeencia
Más detallesUniversidad Nacional Autónoma de Honduras Facultad de Ciencias Escuela de Física
Universidad Nacional Auónoma de Honduras Faculad de Ciencias Escuela de Física Prácica de FS-321 Tema: Carga y Descarga de un Capacior Elaborado por: Francisco Solórzano, Pabel Cardenas, Kevin Rico y David
Más detallesSistemas lineales con ruido blanco
Capíulo 3 Sisemas lineales con ruido blanco 3.1. Ruido Blanco En la prácica se encuenra procesos esocásicos escalares u con media cero y la propiedad de que w( 1 ) y w( 2 ) no esán correlacionados aún
Más detallesM O D E L O S D E I N V E N T A R I O
nvesigación Operaiva Faculad de iencias Exacas - UNPBA M O E L O E N V E N T A O El objeivo de la eoría de modelos de invenario es deerminar las reglas que pueden uilizar los encargados de gesión para
Más detallesQué es la ecuación lineal de onda y porqué es importante? Cuáles son las ecuaciones de Maxwell? Cómo se relacionan el campo eléctrico y el campo
Qué es la ecuación lineal de onda y porqué es imporane? Cuáles son las ecuaciones de Mawell? Cómo se relacionan el campo elécrico y el campo magnéico de acuerdo a las ecuaciones de Mawell? Porqué podemos
Más detallesRespuesta A.C. del BJT 1/10
Respuesa A.. del BJT 1/10 1. nroducción Una ez que se ubica al ransisor denro de la zona acia o lineal de operación, se puede uilizar como amplificador de señales. n base a un ransisor BJT NPN en configuración
Más detallesFacultad de Ciencias del Mar. Curso 2007/08 11/07/08
Esadísica Convocaoria de Junio Faculad de Ciencias del ar. Curso 007/08 /07/08 El galludo (Squalus egalops) es una especie de iburón de aguas empladas a ropicales, que habia la plaaforma coninenal exerior
Más detallesEjercicios de Econometría para el tema 4 Curso Profesores Amparo Sancho Amparo Sancho Guadalupe Serrano Pedro Perez
Ejercicios de Economería para el ema 4 Curso 2005-06 Profesores Amparo Sancho Amparo Sancho Guadalupe Serrano Pedro Perez 1 1. Considérese el modelo siguiene: Y X + u * = α + β 0 Donde: Y* = gasos deseados
Más detallesFacultad de Ciencias Exactas. UNLP Página 1
ANÁLISIS MATEMÁTICO I. CIBEX-FÍSICA MÉDICA. Primer cuarimesre 0 UNIDAD I. GUÍA FUNCIONES. DOMINIO. GRÁFICA Comenzaremos nuesro curso repasando el concepo de función. Las funciones represenan el principal
Más detallesPRÁCTICA 1 CALIBRACIÓN DE INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN DE FLUJO
. Objeivos UNIVERSIDD SIMÓN BOLÍVR UNIDD DE LBORTORIOS LBORTORIO PRÁTI LIBRIÓN DE INSTRUMENTOS DE MEDIIÓN DE FLUJO Observar el principio de funcionamieno y las diferencias exisenes enre los principales
Más detallesPráctica 4: Sistemas telescópicos. Objeto próximo.
LABORATORO D ÓPTCA (ÓPTCA NSTRUMNTAL) CURSO 2009/10 Prácica 4: Sisemas elescópicos. Objeo próximo. 1 Objeivo de la prácica n esa prácica se comprueba que cuando el aneojo rabaja con jeos próximos, es necesario
Más detallesCURVAS PLANAS, ECUACIONES PARAMETRICAS Y COORDENADAS POLARES 2.1 CURVAS PLANAS Y ECUACIONES PARAMETRICAS
CURVAS PLANAS, ECUACIONES PARAMETRICAS Y COORDENADAS POLARES.1 CURVAS PLANAS Y ECUACIONES PARAMETRICAS Hasa ahora conocemos la represenación de una grafica mediane una ecuación con dos variables. En ese
Más detallesDETERMINANTES. DETERMINANTES DE ORDEN 1, 2 y 3. Determinantes de orden 1. Determinantes de orden 2. Determinantes de orden 3.
DETERMINNTES DETERMINNTES DE ORDEN 1, 2 y 3 El deerminane de una mariz cuadrada es un número real asociado a dicha mariz que se obiene a parir de sus elemenos. Lo denoamos como de () o. Llamamos orden
Más detallesω ω ω y '' + 3 y ' y = 0 en la que al resolver se debe obtener la función y. dx = + d y y+ m = mg k dt d y dy dx dx = x y z d y dy u u x t t
E.D.O para Ingenieros CAPITULO INTRODUCCIÓN A LAS ECUACIONES DIFERENCIALES Las ecuaciones diferenciales son ecuaciones en las que conienen derivadas, Por ejemplo: '' + ' = en la que al resolver se debe
Más detallesAPLICACIONES DEL PROCESO DE POISSON EN CONFIABILIDAD
APLICACIONES DEL PROCESO DE POISSON EN CONFIABILIDAD RESUMEN Ese arículo raa la aplicación del proceso esocásico de Poisson en esudios de confiabilidad de sisemas elécricos. ABSTRACT CARLOS J. ZAPATA Profesor
Más detallesFunciones trigonométricas
0 Funciones rigonoméricas Tenemos en el plano R² la circunferencia C de radio con cenro (0,0. En ella disinguimos el puno (,0, que es el puno de inersección dec con el semieje de las x posiivas. Si pariendo
Más detallesESTIMACIÓN DE LA EVASIÓN EN EL IMPUESTO AL VALOR AGREGADO MEDIANTE EL MÉTODO DEL CONSUMO Asesoría Económica - DGI Mayo 2009
ESTIMACIÓN DE LA EVASIÓN EN EL IMPUESTO AL VALOR AGREGADO MEDIANTE EL MÉTODO DEL CONSUMO 2000-2008 Asesoría Económica - DGI Mayo 2009 1. Jusificación y meodología empleada El objeivo del esudio de la evasión
Más detallesCORRIENTE ELÉCTRICA ANÁLISIS GRÁFICO EN EL TIEMPO
hp://comunidad.udisrial.edu.co/elecriciyprojecudisrial/ Elecriciy Projec UD 2017 CORRIENTE ELÉCTRICA La corriene es la asa de variación de la carga respeco al iempo [1]. La Unidad de medida es el Ampere
Más detallesGRADO TURISMO TEMA 6: SERIES TEMPORALES
GRADO TURISMO TEMA 6: SERIES TEMPORALES Prof. Rosario Marínez Verdú 1 TEMA 6: SERIES TEMPORALES 1. Componenes de una serie emporal. 2. Análisis de la Tendencia. 3. Análisis de las Variaciones Esacionales.
Más detallesGESTIÓN DE INVENTARIOS Código: M. Docente: Julio César Londoño Ortega
GESTIÓN DE INVENTARIOS Código: 760033M Docene: Julio César ondoño Orega 1. Concepos avanzados de pronósicos de demanda 1. CONCEPTOS AVANZADOS DE PRONÓSTICOS DE DEMANDA Medición y análisis de los errores
Más detallesCINEMÁTICA Y DINÁMICA DE UNA PARTÍCULA
Inroducción a la Física Experimenal Universidad de La Laguna CINEMÁTIC Y DINÁMIC DE UN PRTÍCUL Para la realización de esa prácica el alumno deberá venir al laboraorio proviso con hojas de papel milimerado
Más detallesLaboratorio N 3, Funciones vectoriales, Curvas. Introducción.
Universidad Diego Porales Faculad de Ingeniería Insiuo de Ciencias Básicas Asignaura: Cálculo III Laboraorio N, Funciones vecoriales, Curvas Inroducción En la primera pare de ese laboraorio vamos a esudiar
Más detallesMétodo desarrollado en el año de 1889, pero por su sencillez todavía se sigue utilizando.
1 3.2.1.1. Fórmula racional Méodo desarrollado en el año de 1889, pero por su sencillez odavía se sigue uilizando. Hipóesis fundamenal: una lluvia consane y uniforme que cae sobre la cuenca de esudio,
Más detallesTEMA I: RESPUESTA TEMPORAL DE LOS CIRCUITOS LINEALES. x(t) < y(t) <
TEMA I: ESPUESTA TEMPOA DE OS x() SISTEMA y() IUITOS INEAES. Ecuaciones de las redes generales, lineales e invarianes con parámeros concenrados Ejemplo x() < y() < ircuio esable as ecuaciones a que dan
Más detallesTODO ECONOMETRÍA. Autocorrelación
TODO ECONOMETRÍA Auocorrelación Índice Definición Causas Consecuencias Deección Medidas correcivas Definición de la auocorrelación Definición de auocorrelación La perurbación de una observación cualquiera
Más detallesTRABAJO Y ENERGIA: IMPULSO
TRABAJO Y ENERGIA: IMPULSO Un paquee de 10 kg cae de una rampa con v = 3 m/s a una carrea de 25 kg en reposo, pudiendo ésa rodar libremene. Deerminar: a) la velocidad final de la carrea, b) el impulso
Más detallesUNIVERSIDAD DEL ZULIA PROGRAMA DE INGENIERÍA NÚCLEO COSTA ORIENTAL DEL LAGO UNIDAD CURRICULAR: FÍSICA I
UNIVERSIDAD DEL ZULIA PROGRAMA DE INGENIERÍA NÚCLEO COSTA ORIENTAL DEL LAGO UNIDAD CURRICULAR: FÍSICA I INSTRUCTIVO PRÁCTICA Nº 5. MOVIMIENTO RECTILINEO Preparado por. Ing. Ronny J. Chirinos S., MSc prácica
Más detallesEstadística Aplicada a la Educación
Esadísica Aplicada a a la la Educación Esadísica Aplicada a la Educación Tuor. UNED Madrid-Sur (A.U. Parla) Miguel Ángel Daza 014/15 migdaza@madridsur.uned.es 1 014/15 1 4 5 6 7 8 9 10 11 1 La Esadísica
Más detallesTEMA VI: EL MODELO DE REGRESIÓN LIENAL SIMPLE
El modelo de regresión lineal simple EMA VI: EL MODELO DE REGREIÓN LIENAL IMPLE VI..- Inroducción. VI..- El modelo de regresión lineal simple. Propiedades. VI.3.- Obención de los esimadores por mínimos
Más detallesLas señales pueden ser también, señales continuas o señales alternas.
INSIUO ÉCNICO SLESINO LORENZO MSS ema 1: CONCEPOS PRELIMINRES LLER DE MEDICIONES Conenido: Concepo de señal elécrica. Valores caracerísicos de las señales elécricas: Frecuencia (período, Fase, Valor de
Más detallesFigura 1. Coordenadas de un punto
1 Tema 1. Sección 1. Diagramas espacio-iempo. Manuel Guiérrez. Deparameno de Álgebra, Geomería y Topología. Universidad de Málaga. 2971-Málaga. Spain. Marzo de 21. En la mecánica es usual incluir en los
Más detallesAutómata Finito de 4 Estados y una Variables de Entrada.
Auómaa Finio de 4 Esados y una Variables de Enrada. Vamos a diseñar un Auómaas Finio (AF) mediane el Procedimieno General de ínesis y a implemenarlo usando bieables D y cuanas pueras lógicas sean necesarias..
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA - FACULTAD DE ARQUITECTURA Y URBANISMO. Cátedra: ESTRUCTURAS NIVEL 1 Taller: VERTICAL III DELALOYE - NICO - CLIVIO
UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA - FACULTAD DE ARQUITECTURA Y URBANISMO DNC TP3 Cáedra: ESTRUCTURAS NIVEL 1 Taller: VERTICAL III DELALOYE - NICO - CLIVIO Trabajo Prácico Nº 3: Esfuerzos inernos Diagramas
Más detallesTema 3. Especificación, estimación y validación de modelos ARIMA
Tema 3. Especificación, esimación y validación de modelos ARIMA. La Meodología Box-Jenkins. Especificación inicial.. Conrases de raíces uniarias.. Análisis de correlogramas y correlogramas parciales 3.
Más detallesDepartamento de Ingeniería Hidráulica y M.A. de la U.P.V HIDROGRAMA UNITARIO
Deparameno de Ingeniería Hidráulica y M.A. de la U.P.V. 6 6.- HIDROGRAMA UNITARIO Deparameno de Ingeniería Hidráulica y M.A. de la U.P.V. 63 PROBLEMA RESUELTO 1 El HU de una cuenca para una lluvia de 1
Más detallesSistemas Lineales e Invariantes en el Tiempo LTI. Caracterización completa de un sistema LTI continuo en términos de su respuesta al impulso unitario.
Sisemas Lineales e Invarianes en el Tiempo LTI La Inegral Convolución Caracerización complea de un sisema LTI coninuo en érminos de su respuesa al impulso uniario. Represenación de señales coninúas en
Más detallesCapítulo Suponga que la función de producción para el país X es la siguiente:
Capíulo 5 BREVE HISTORIA Y CONCEPTOS INTRODUCTORIOS A A TEORÍA DE CRECIMIENTO. Suponga que la función de producción para el país X es la siguiene: Q= F( K, ) = A K a) Cuál de los dos facores, rabajo o
Más detallesFormatos para prácticas de laboratorio
FACULTAD DE INGENIERÍA (CAMPUS MEXICALI) CARRERA TRONCO COMÚN PLAN DE ESTUDIO CLAVE ASIGNATURA 2005-2 4348 DINÁMICA NOMBRE DE LA ASIGNATURA PRÁCTICA No. DIN-01 LABORATORIO DE CIENCIAS BÁSICAS DURACIÓN
Más detallesQué es la Econometría? Parte II
Qué es la Economería? Pare II Esrucura de los daos económicos Necesarios, una vez que se ha especificado el modelo economérico Se necesian de odas las variables que inervienen Tipos de daos: 1. Daos de
Más detallesLección 3. Curvas. 4. Curvas parametrizadas: ejemplos.
GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL. CURSO 011 1. 4. Curvas paramerizadas: ejemplos. La descripción más direca y flexible de una curva es una represenación paramérica. En lugar de considerar una de las coordenadas
Más detallesSolución: En ambos casos se observa que los determinantes de las matrices de coeficientes son distintos de cero. Veamos: a)
Resolver el siguiene sisema: 9 Primero hallaremos los rangos de la marices formadas por los coeficienes del sisema de la mari formada por los coeficienes los érminos independienes después. sí: 9 rang Ya
Más detalles