Tema 4 - FUNDAMENTOS DE LA MECÁNICA ESTADÍSTICA CLÁSICA
|
|
- Gustavo Vázquez Castellanos
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 ma 4 - FUDAMOS D LA MCÁICA SADÍSICA CLÁSICA Cocptos stadístcos lmtals. Mcáca stadístca d sstmas mcroscópcos. Los colctvos mcrocaóco caóco y gracaóco. La fucó d partcó y las fucos trmodámcas. l gas dal y la paradoa d Gbbs. alors mdos y fluctuacos. [HUA-67; RI-7; CAL-5679; AGU-78; HIL-46; KUB-6]
2 Colctvos stadístcos. Itroduccó al formalsmo d los colctvos d Gbbs. Colctvo caóco. Colctvos macrocaóco y mcrocaóco Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. arabls trmodámcas. Fluctuacos d rgía: colctvo caóco. Fluctuacos dl úmro d partículas: colctvo macrocaóco.
3 Itroduccó al formalsmo d los colctvos d Gbbs.
4 Obtvo d la Físca stadístca: Dducr las propdads d u sstma macroscópco a partr dl coocmto d sus costtuyts mcroscópcos. Implcaría coocr al dtall todas las moléculas dl sstma poscos vlocdads traccos La Físca stadístca prmt coocr ua sr d varabls dl sstma como la prsó rgía volum magtzacó úmro d partículas. Otras varabls como la tmpratura tropía rgía lbr potcal químco s db obtr co ayuda d la rmodámca. Opcos: Aálss dtallado d todas y cada ua d las moléculas Método d los colctvos d Gbbs fudado postulados qu rlacoa la mda tmporal d ua varabl co l promdo al colctvo d sa varabl. 4
5 Colctvo: couto d gra úmro d sstmas cada uo d los cuals s ua réplca a vl macroscópco dl sstma trmodámco cuyas propdads qurmos studar. rmr postulado hpótss rgódca: La mda tmporal d ua varabl M u sstma trmodámco s gual al promdo dl colctvo d M l límt d smpr qu los sstmas dl colctvo rproduzca l stado trmodámco y l toro d dcho sstma. Sgudo postulado prcpo d gual probabldad a pror: u colctvo co rprstatvo d u sstma trmodámco aslado los sstmas dl colctvo stá dstrbudos uformmt s dcr co gual probabldad o frcuca sobr los posbls stados cuátcos cosstts co los valors spcfcados. Hpótss rgódca cuátca: l sstma cosdrado pasa l msmo tmpo cada uo d los stados accsbls. Sstma dfdo por s uo d los vls d rgía dl sstma. Ω º d stados cuátcos asocados a la rgía dgracó dl vl. Ω s l º d stados accsbls. 5
6 Sgú los trs toros trmodámcos más mportats dfmos los trs colctvos prcpals: Sstma aslado: fos: colctvo mcrocaóco Sstma crrado sotrmo: fos: colctvo caóco Sstma abrto sotrmo: µ fos: colctvo gracaóco 6
7 Colctvos mcrocaóco caóco y gra caóco Dpd d cómo agrupmos los sstmas qu compo l colctvo. D qué propdads tga las pards d las cldas. Colctvo mcrocaóco Sstma aslado adabátco fos Colctvo caóco Sstma crrado sotrmo: fos : total ct!!
8 Colctvo gra caóco Sstma abrto sotrmo: µ fos: total y total cts!! µ µ...µ 8
9 Colctvo caóco. 9
10 Colctvo caóco Sstma co y fos cotacto co u foco térmco a tmpratura. os farmos u sstma dl colctvo y los rstats - hac d foco térmco. cuáls so las varabls trmodámcas dl sstma? Aplcamos los postulados: las propdads dl sstma so las propdads dl colctvo odos los sstmas tdrá los msmos vls d rgía. Sstma crrado sotrmo: fos : total ct!!
11 Colctvo caóco total rgía dl colctvo º d sstmas co rgía otal Dstrbucó: couto d úmros qu dc cuátos sstmas dl colctvo hay co cada rgía {...} Ωt º d stados dl colctvo cosstt co ua dstrbucó dada º d formas posbls d tr sstmas co co tc. Ω t !!...!!! robabldad d obsrvar u stado co rgía Ω t Ω Sumamos a todas las posbls dstrbucos t
12 Colctvo caóco Ω t Ω t Qurmos trabaar co ua xprsó más sclla para la probabldad D todas las dstrbucos compatbls co total buscamos la más probabl * * Ω Ω qu srá la qu tga u máxmo valor d S s grad: gausaa ctrada *. S : dlta d Drac. t * t * * * * Ωt Ω t º d sstmas co la dstrbucó más probabl co total Ahora cstamos sabr cual s s qu hac máxmo l úmro d stados y lo harmos por l método d los multplcadors dtrmados.
13 Método d los multplcadors dtrmados Maxmzar Ω t s gual qu maxmzar lω t Buscamos los qu hac máxmo lω t pro sólo val los qu cumpla S hay dos codcos G y G qu s db cumplr para maxmzar F tocs db hacrs: 0 x G x G x F α D ahí obtmos x 0 α y α y s obt susttuydo x 0 G y G or tato harmos: 0 l Ω t α Colctvo caóco
14 4 0 l Ω t α Ω t!!!! x x x x! l l Aprox. Strlg! l l! Ω t l l l l l l t Ω Al dfrcar sólo quda térmos qu dpd d [ ] 0 l l * + + α α * Buscamos la dstrbucó más probabl: Colctvo caóco
15 5 α * Hmos obtdo: Usado las codcos: α α Y la probabldad s: * Dfmos la fucó d partcó: Colctvo caóco
16 Colctvo caóco y trmodámca cómo calculamos las varabls dl sstma? d d + d l + l d + d Smplfcamos usado: Rsulta: d d d 0 - prsó d l + p d l Y por rmodámca d + p d ds l d ds d l 6
17 Colctvo caóco y trmodámca ds d l La tropía s adtva la probabldad o. ro s sumatoro sí. S + AB S A S B AB A B l l + l l + AB AB A B A B AB A A B AB B l B A l l + AB A A A B B l B or tato dos sstmas cotacto térmco dbrá tr l msmo y so db sr ua costat k : tmpratura absoluta k : costat d Boltzma k.8 0 J/K /K S k l 7
18 8 Colctvo caóco y trmodámca k S l k S l + rmodámca: S F l F k F rgía lbr d Hlmholtz + α α α µ d pd Sd df tc S H G p H + k k F S l l + k F p l k F l / k F α α µ l
19 Colctvo caóco odmos tratar d stados o d vls d rgía: Ω stados vls dgracó vl Ω stado Ω vl 0 : : 0 Dstrbucó uform l pso rlatvo dsaparc. S 9
20 Colctvos macrocaóco y mcrocaóco 0
21 Colctvo macrocaóco stá formado por sstmas d volum u baño térmco global a tmpratura y potcal químco µ. Sstma abrto sotrmo: µ fos: total y total cts!! 4 qulbro las dstrbucos váldas db cumplr: úmro d sstmas co moléculas y qu admás stá u stado co rgía µ µ...µ
22 Colctvo macrocaóco Dstrbucó: couto d úmros qu dc cuátos sstmas dl colctvo hay co cada rgía y co qué úmro d partículas { m m...} º d sstmas co rgía y co m partículas. Ωt º d stados posbls Ω t! Harmos como para l caóco: D todas las dstrbucos compatbls co total buscamos la más probabl * * Ω Ω qu srá la qu tga u máxmo valor d t t
23 γ α * La dstrbucó más probabl s: Colctvo macrocaóco Usado las codcos: γ α γ γ γ ' ' * γ Dfmos la gra fucó d partcó: total total
24 4 Colctvo macrocaóco Falta obtr y γ. γ γ d d d d d d l l γ - prsó + + l d d p d d γ Rsulta: Y por rmodámca ds d p d d + µ
25 5 Colctvo macrocaóco Falta obtr y γ. l d ds or los msmos argumtos qu l caóco: k γ µ k l k S / / k k µ µ k k / / µ µ µ / k µ µ µ / k µ µ
26 Colctvo macrocaóco y trmodámca S µ + k l p s la fc trmodámca caractrístca d las varabls y µ. rmodámca: S µ + p d p Sd + dµ + pd S p k k l + k l µ l l k µ l k µ 6
27 Colctvo macrocaóco y caóco Hay casos los qu cov aplcar l colctvo macrocaóco vz dl caóco: - Hacdo l sumatoro s vta la complcacó matmátca d matr ct l caóco - Covrtr u problma d muchos curpos problmas a...curpos. µ 0 + µ / k µ / k + µ / k +... λ k µ / Fugacdad o actvdad absoluta. 7
28 Colctvo mcrocaóco Sstma aslado adabátco fos Al s fa y o habr varacos d la rgía srá dfcl rlacoar co la trmodámca como ats. Habría qu troducr u uvo postulado para stablcr sa rlacó: S k l Ω 4 Ω Dgracó dl vl ro sto o srá csaro s obtmos las propdads dl colctvo mcrocaóco a partr d uo d los atrors dl caóco. 8
29 Rlacó tr los colctvos mcrocaóco y caóco Colctvo mcrocaóco Sstma aslado adabátco fos Colctvo caóco Sstma crrado sotrmo: fos : total ct!! Dl caóco tomamos los sstmas co la rgía dsada. Los sparamos y aslamos térmcamt y tmos los sstmas dl mcrocaóco. 9
30 ropdads dl colctvo mcrocaóco Dl caóco tomamos los sstmas co la rgía dsada. Los sparamos y aslamos térmcamt y tmos los sstmas dl mcrocaóco. Caóco: / k Como todos los sstmas o stados qu hmos tomado t la msma tdrá la msma probabldad: Ω stados Ω Caóco: S k l S k Ω l k l Ω Ω Ω rmodámca: S µ + p ds d + p d α µ α d α l Ω k p k l Ω µ k l Ω α 0
31 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. arabls trmodámcas. aradoa d Gbbs.
32 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. Gas dal gas dluído: - traccos molculars dsprcabls - moléculas dpdts tr sí. sto prmt faros ua sola molécula. total molécula!! : º d prmutacos d moléculas dstgubls. Ua partícula ua caa d lado L L ε / k π ε x + y + z x y z : m L tros postvos stados Ω vls dgracó ara l paso cstamos pasar d úmro d stados a dsdad d stados
33 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. y R x + y + z L L m R m π π / z R x Γ 4 π 8 π L 6 π R m º d stados co rgía mor qu / Dsdad d stados: d Γ ω d d d m 4π / / d total molécula! º d stados >> º d partículas <<k
34 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. º d stados >> º d partículas <<k Γ 4 π 8 π L 6 π R m / / π m k Γ >> Γ k >> h Λ h << Λ π m k / : ratamos gass dludos. val para l líqudo su puto d bullcó? Hlo Hdrógo o Argo K Λ / R L x + y + z m k π h O / m k h / / O m Λ O / Λ / << 4 O 0 / 4
35 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. y R x + y + z L L m R m π π / z R x Γ 4 8 π L 6 π π R m º d stados co rgía mor qu / Dsdad d stados: d Γ ω d d d m 4π / / d Fucó d partcó d ua sola molécula: / k π 8m k u m k d u / π ω du 4 h h 0 Λ h Λ π m k / / 0 / Fucó d partcó total: otal!! Λ 5
36 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. ropdads trmodámcas. cstamos: l otal l + l π m k l h / otal! mπ k h! Λ / p k l k l k p k F k l k mπ k l h / k l k l k l / k C k p k 6
37 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. ropdads trmodámcas. S l k + k l F S k mπ k l h / 5 / k mπ k l h / k p 5 / xpasó sotrma d u gas: S S p S p k l p p otcal químco y rgía lbr d Gbbs: G µ F + p µ G k l l k µ k mπ k l h / k mπ k l h / k p 7
38 Aplcacó dl colctvo caóco: gas dal mooatómco. La paradoa d Gbbs Hmos trabaado co: cotado corrctamt otal!! Λ mπ k h / Y obtmos ua xprsó para la tropía qu sí s xtsva: S k mπ k l h / 5 / k mπ k l h / k p 5 / Qué pasa s o cotamos co s!? dríamos: S k l / + cost. s xtsva? O!!! sto da lugar a la paradoa d Gbbs. 8
39 La paradoa d Gbbs S usamos: S k + / l cost. Stuacó A: Stuacó B: parts guals: gas co y cada ua. fa. S total? Qutamos la pard. fa. U solo rcto gas co y. S total? S A y S B dbría sr guals. ro o s así: S S k l A B or tato S db sr corrgda cotado corrctamt l! qué pasaría s pomos partículas dstta masa cada ua d las caas la stuacó cal? 9
40 Fluctuacos d rgía: colctvo caóco. Fluctuacos dl úmro d partículas: colctvo macrocaóco. 40
41 4 Fluctuacos Colctvo caóco: fluctuacos d rgía Dsvacó stádar: σ Las fluctuacos stá rlacoadas co y C k / k / + k k / [ ] / / k k U k k C k σ C k C k σ σ
42 4 Fluctuacos Colctvo gra caóco: fluctuacos dl úmro d partículas Dsvacó stádar: σ + k k k k / / µ µ µ µ k µ σ k σ σ µ k k / / µ µ
Análisis Estadístico de Datos Climáticos
Aálss Estadístco d Datos Clmátcos Rgrsó lal smpl (Wlks, cap. 6.) Vo Storch ad Zwrs (Cap. 8) 05 Rgrsó La rgrsó, gral, s utlza habtualmt para stmar modlos paramétrcos d la rlacó tr varabls ua scala cotua,
Más detalles9 Momentos y funciones generatrices de Momentos
9 omos y fucos grarcs d omos Edgar Acua ESA 400 Edgar Acua 9. omos Sa ua varabl alaora s df su smo momo co rspco al org como μ E[ ], smpr qu l caso dscro y qu p < f d < l caso couo. Obvam, μμ..tamb, s
Más detallesAPUNTE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III
APUE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III CARRERA: LICECIAURA E QUÍMICA PROFESOR Mg. CARLOS A. CAAEO AUILIAR Lc. ERIQUE M. BIASOI COEIDOS: Mcáca Clásca: Mcáca Cuátca: Mcáca Estadístca: Problmas: Cmátca Dámca Prcpos
Más detallesFisicoquímica II-Módulo de Estructura y Propiedades Moleculares.
Fscouímca II-Módulo d Estructura y Propdads Molculars. Bollla 4. Coctado las dscrpcos mcro/macroscópcas: Trmodámca Estadístca 4. La coxó tr la dscrpcó cuátca y las propdads trmodámcas. Hmos vsto como dscrbr
Más detallesMODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE
Modlo d Rgrsó Lal Múltpl MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Autors: Ratas Kzys (rzys@uoc.du), Ágl A. Jua (ajuap@uoc.du). ESQUEMA DE CONTENIDOS Hpótss sobr l térmo d prturbacó Hpótss sobr varabls xplcatvas
Más detalles5 MECÁNICA ESTADÍSTICA CUÁNTICA DE GASES IDEALES
ma 5 MCÁICA SADÍSICA CUÁICA D GASS IDALS stadística d rmi-dirac y stadística d Bos-isti. l límit clásico. Gas idal d rmi: lctros mtals. Gas idal d Bos: fotos y 4H líquido. Codsació d Bos-isti. [RI-9; HUA-8;
Más detallesPRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES
PRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES EJERCICIO Rcordmos prmro la sgut dfcó: U stmador T s dc ssgado rspcto a u parámtro μ ET μ a E T laldad d la spraza [ EX + EX ] + [ EX3 + EX ] 6 3 μ
Más detallesTema 5. Contraste de hipótesis (II)
Tma 5. Cotrast d hpótss (II CA UNED d Hulva, "Profsor Dr. José Carlos Vílchz Martí" Itroduccó Bvda Objtvos pdagógcos: Aprdr a obtr la fucó d potca d u cotrast y la rprstar la curva d potca d u cotrast.
Más detallesAnálisis del caso promedio El plan:
Aálisis dl caso promdio El pla: Probabilidad Aálisis probabilista Árbols biarios d búsquda costruidos alatoriamt Tris, árbols digitals d búsquda y Patricia Listas sip Árbols alatorizados Técicas Avazadas
Más detallesSistema binario. Disoluciones de dos componentes.
. Itroduccó ermodámca. ema Dsolucoes Ideales Ua dsolucó es ua mezcla homogéea, o sea u sstema costtudo por ua sola fase que cotee más de u compoete. La fase puede ser: sólda (aleacoes,..), líquda (agua
Más detallesUNIDAD 12.- Estadística. Tablas y gráficos (tema12 del libro)
UIDAD.- Estadístca. Tablas y grácos (tma dl lbro). ESTADÍSTICA: CLASES Y COCEPTOS BÁSICOS E sus orígs hstórcos, la Estadístca stuvo lgada a custos d Estado (rcutos, csos, tc.) y d ahí prov su ombr. Hoy
Más detallesRIESGO MORAL. Comportamiento (acciones) del A no observable para el P (o, simplemente, no verificable). P. ej.:
RIESGO MORA Comportamto accos dl A o obsrvabl para l o, smplmt, o vrfcabl.. j.: s A pd jrcr dsttos vls d sfrzo, co RM l o sab cál d llos llva a cabo. acr sfrzo spo dstldad para l A Úca varabl cotratabl:
Más detalles3. Cálculo y dimensionado
Documto Básco HE Ahorro d Ergía. Codsacos 1 Las codsacos suprfcals los crramtos y partcos trors qu compo la volvt térmca dl dfco, s lmtará d forma qu s vt la formacó d mohos su suprfc tror. Para llo, aqullas
Más detallesUn forward sobre commodities como el oro sufre una pequeña variación ya que se incluye la tasa de interés del oro (lease rate) con la variable l
El Forward U corao fuuro o a plazo, s odo aqul cuya lqudacó o slm dfr hasa ua fcha posror spulada l msmo, s dcr s dos pas acurda hacr la rasaccó hasa u prodo fuuro dígas por jmplo 6 mss, so s u corao forward.
Más detalles10 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Part stadístca Prof. María B. Ptarll GIÓN LINAL IMPL. Itroduccó muchos problmas st ua rlacó tr dos o más varabls, rsulta d trés studar la aturalza d sa rlacó. l aálss d rgrsó s la técca stadístca para
Más detallesTema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas
Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,
Más detallesI. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
I. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 1. La MEDIA ARITMETICA o PROMEDIO o smplmnt LA MEDIA Es la mdda d tndnca cntral más utlzada, la cual s rprsnta mdant l símbolo X y corrspond al promdo d todos los valors
Más detallesAproximación de funciones derivables mediante polinomios: Fórmulas de Taylor y Mac-Laurin
Aproimació d ucios drabls mdiat poliomios: Fórmulas d Taylor y Mac-Lauri. Eprsa l poliomio P - - potcias d - Hay qu dtrmiar los coicits a, b, c, d y qu cumpla: P - -a- b- c- d- Drado vcs la iualdad atrior,
Más detallesMODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE
Modlo d Rgrsó Lal Múltpl MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Autors: Ratas Kzys (rzys@uoc.du), Ágl A. Jua (ajuap@uoc.du). ESQUEMA DE CONTENIDOS Hpótss sobr l térmo d prturbacó Hpótss sobr varabls xplcatvas
Más detallesTEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria)
TMS D MTMÁTICS Ooscos d Scudara TM 65 DISTRIBUCIOS D PROBBILIDD D VRIBL DISCRT. CRCTRÍSTICS Y TRTMITO. LS DISTRIBUCIOS BIOMIL Y D POISSO. PLICCIOS.. Itroduccó.. Fucos d Cuatía.. Dstrbucos Multvarats..
Más detallesTEMA 4: VALORACIÓN DE RENTAS
TEMA 4: ALORACIÓN DE RENTAS 1. Cocepto y valor facero de ua reta 2. Clasfcacó de las retas. 3. aloracó de Retas dscretas. Temporales. 4. aloracó de Retas dscretas. Perpetuas. 5. Ejerccos tema 4. 1. Cocepto
Más detallesProcesamiento Digital de Señales de Voz
Procsamto Dgtal d Sñals d Voz Trasparcas: Procsamto d Sñals y Métodos d Aálss para rcoocmto d Voz Autor: Dr. Jua Carlos Gómz Basado : Rabr, L. ad Juag, B-H.. Fudamtals of Spch Rcogto, Prtc Hall,.J., 993.
Más detallesSolución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2008
Solucó del exame de Ivestgacó Operatva de Sstemas de septembre de 008 Problema : (3 putos) E Vllafresca uca hace sol dos días segudos. S u día hace sol, hay las msmas probabldades de que el día sguete
Más detalles6 Cinemática de rotaciones finitas
6 Cmátca d otacos ftas 6. Momto sféco Dfcó: Cpo ígdo: s sstma d patíclas tal q las dstacas t las dsttas patíclas o aía sta codcó s dal, po la mayoía d los casos los sóldos pd dspcas los pqños cambos d
Más detallesEXPONENTES Y POTENCIAS Muchos números se expresan en forma más conveniente como potencias de 10. Por ejemplo: m n n 0,2 3 3
Rpaso d Matmáticas E st apédic s hará u brv rpaso d las cuacios y fórmulas básicas d utilidad Química Física gral y Trmodiámica Química particular. EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos úmros s xprsa forma más
Más detallesAdministración de inventarios. Ejercicio práctico.
Admnstracón d nvntaros. Ejrcco práctco. La Cía. GOMA REDONDA S.A. llva n nvntaro un crto tpo d numátcos, con las sgunts caractrístcas: Vntas promdo anuals: 5000 numátcos Costo d ordnar: $ 40/ ordn Costo
Más detallesCENTRO DE MASA centro de masas centro de masas
CENTRO DE ASA El cetro de masas de u sstema dscreto o cotuo es el puto geométrco que dámcamete se comporta como s e él estuvera aplcada la resultate de las fuerzas exteras al sstema. De maera aáloga, se
Más detallesmecánica estadística Estadísticas Cuánticas Capítulo 5
mecáca estadístca Estadístcas Cuátcas Capítulo 5 Gas Ideal Mooatómco e el Límte Clásco Cosderemos u as deal s teraccó etre moléculas mooatómco e u volume V a temperatura T. Además supoemos que la separacó
Más detallesTema 2: Semiconductores intrínsecos y extrínsecos
lectróca de dsostvos Dr.. Reg 5/6 Tea : Secoductores trísecos y extrísecos a. : K. Kao Itroduccó Desdad de stados (De) ucó de dstrbucó de er-drac Desdad de ortadores e secoductores trísecos. vel de er
Más detallesPrueba de bondad de ajuste Prueba de independencia Prueba de homogeneidad.
5.4 PRUEBS CHI-CUDRDO CONTENIDOS: OBJETIVOS: 5.4.1. Pruba d bodad d aust. 5.4. Pruba d dpdca. 5.3.3 Pruba d hoogdad. Platar hpótss para dfrts propóstos. Dtrar los pasos a sgur al ralzar ua pruba ch-cuadrado.
Más detallesTEMA 1: CALCULO DIRECTO DE LÍMITES
INSTITUCION EDUCATIVA DISTRITAL RODRIGO DE BASTIDAS Rsolució Nº 88 d ovimbr.8/ ScrtariaD Educació Distrital REGISTRO DANE Nº-99 Tléfoo Barrio Bastidas Sata Marta DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS ACTIVIDAD ESPECIAL
Más detallesREGRESIÓN LINEAL SIMPLE
RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó
Más detallesTema IV: Ruidos e Interferencias: Técnicas de reducción.
SCUA TÉCNICA SUPIO D INGNIOS INDUSTIAS Y D TCOMUNICACIÓN UNIVSIDAD D CANTABIA INSTUMNTACIÓN CTÓNICA D COMUNICACIONS (5º Curso Igría d Tlcomucacó) Tma IV: udos Itrrcas: Téccas d rduccó. José María Drak
Más detallesMEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN
Educagua.com MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ Las meddas de cetralzacó so estadístcos que releja algú valor global de la sere estadístca. Las prcpales meddas de cetralzacó so: Meda artmétca smple. Meda artmétca
Más detallesq q q q q q n r r r qq k r q q q q
urso: FISIA II B 30 00 I Profesor: JOAQIN SALEDO jsalcedo@u.edu.pe Eergía potecal electrostátca. S traemos ua carga desde ua dstaca fta el trabajo ecesaro es ulo. 0 trate ua fumadta, grats,, te vto S luego
Más detallesDELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSTARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: MADRID
C/ Gal. Auda, 6 Tléf.: 9 5 8 4-9 55 9 800 MADRID ORMULARIO DE ESTADÍSTICA. DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES. Esaza atátca. Sdo ua vaabl alatoa g ( ua fucó d la sa, dfos: E ( g ( ( g Caso dscto g ( f ( Caso
Más detallesEstadística Teórica II
Tablas d Cotgca Estadístca Tórca II TABLAS DE CONTINGENCIA Satago d la Fut Frádz 89 CONTRASTE NO PARAMÉTRICO DE BONDAD DE AJUSTE Tablas d Cotgca.- Para comprobar s los opraros cotraba dfcultads co ua prsa
Más detallesB o l e t í n d e J u r i s p r u d e n c i a d e l T r i b u n a l A d m i n i s t r a t i v o d e
B o l e t í n d e J u r i s p r u d e n c i a d e l T r i b u n a l A d m i n i s t r a t i v o d e A t e n a s T R I B U N A L A D M I N I S T R A T I V O D E A T E N A S B O L E T I N D E J U R I S P
Más detallesEstadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo
Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos
Más detallesINFERENCIA ESTADISTICA
Uivrsidad Católica Adrés Bllo UIVERSIDAD CATOLICA ADRES BELLO Urb. Motalbá La Vga Apartado 068 Tléfoo: 47-448 Fa: 47-3043 Caracas, 0 - Vzula Facultad d Igiría Escula d Igiría Iformática -----------------------
Más detallesFugacidad. 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 detallesSe llama sucesión a un conjunto de números dados ordenadamente de modo que se puedan numerar: primero, segundo, tercero,...
TEMA SUCESIONES. CONCEPTO DE SUCESIÓN DEFINICIÓN DE SUCESIÓN S llama sucsió a u cojuto d úmros dados ordadamt d modo qu s puda umrar: primro, sgudo, trcro,... Los lmtos d la sucsió s llama térmios y s
Más detallesTEMA 3.- OPERACIONES DE AMORTIZACION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3.1.-CLASIFICACIÓN DE LOS PRÉSTAMOS A INTERÉS VARIABLE :
Dpto. Ecoomía Facera y otabldad Pla de Estudos 994 urso 008-09. TEMA 3 Prof. María Jesús Herádez García. TEMA 3.- OPERAIONES DE AMORTIZAION : PRESTAMOS A INTERES VARIABLE 3..-LASIFIAIÓN DE LOS PRÉSTAMOS
Más detallesSolución: Para que sea continua deben coincidir los límites laterales con su valor de definición en dicho punto x = 2. b 1 + b
Matmáticas Emprsarials I PREGUNTAS DE TIPO TEST DERIVADAS Y APLICACIONES Drivabilidad ( ) b si S09. La función f ( ) s continua y drivabl n = : a( ) si a) Si a = y b = b) Si a = y b = 5 c) Nunca pud sr
Más detallesTEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx
TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la
Más detalles2º Bachillerato: ejercicios modelo para el examen de las lecciones 11, 12 y 13
º Bachillrato: jrcicios modlo para l amn d las lccions, y 3 Sa la unción F ( ) t dt a) Calcular F (), studiar l crciminto d F() y hallar sus máimos y mínimos. b) Calcular F () y studiar la concavidad y
Más detallesTEMA 2 SUCESIONES. Tema 2 Sucesiones Matemáticas I 1º Bach. 1 SUCESIONES Y TÉRMINOS
Tma Sucsios Matmáticas I º Bach. TEMA SUCESIONES SUCESIONES Y TÉRMINOS EJERCICIO : Si l térmio gral d ua sucsió s a 0 Halla l térmio sgudo y l décimo. b) Hay algú térmio qu valga? Si hay dcir qu lugar
Más detalles1. Propiedades molares y propiedades molares parciales
erodáca. ea 9 Ssteas abertos y ssteas cerrados de coposcó varable. ropedades olares y propedades olares parcales Ua agtud olar se dee coo: Sepre está asocada a u sstea terodáco de u úco copoete (sstea
Más detallesLA VARIABLE LATENTE CALIDAD MEDIDA A TRAVÉS DEL MODELO DE RASCH
A VARIABE ATENTE CAIDAD MEDIDA A TRAVÉS DE MODEO DE RASCH Álvarz Martíz, Pdro Blaco Sadía, Mª d los Ágls Gurrro Mazao, Mª dl Mar a obtcó d acts d olva d caldad rqur uos cudados spcals todas y cada ua d
Más detallesGestión de operaciones
Gestó de operacoes Modelado de restrccoes co varables baras Modelado de programacó o leal Pedro Sáchez pedro.sachez@upcomllas.es Cotedo Restrccoes especales Restrccoes lógcas Productos de varables Modelos
Más detallesCapitulo IV. Síntesis dimensional de mecanismos
Captulo IV Síntss dmnsonal d mcansmos Capítulo IV Síntss dmnsonal d mcansmos IV. Síntss dmnsonal d mcansmos. Gnracón d funcons. IV. Gnracón d trayctoras.. Introduccón a la síntss d gnracón d trayctoras..
Más detallesCap. II: Principios Fundamentales del Flujo de Tránsito
Cap. II: Pricipios Fudamtals dl Flujo d Trásito Diagrama Espacio-Timpo Distacia 1 2 Itralo (i) 3 4 5 6 Espaciamito () Timpo Flujo, q Dsidad, Vlocidad, Tasa horaria quialt a la cual trasita los hículos
Más detallesCadenas de Markov de tiempo continuo
Cocpts foamtals d xarxs d computadors. U focamt aalítc. Cadas d Markov d tmpo cotuo Qué propdads db cumplr u procso stocástco para sr ua MC d tmpo cotuo? Los stados db formar u couto umrabl E caso cotraro
Más detallesDivisión de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)
Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó
Más detallesFEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden
9/02/2008 Capítulo 5: FM-OF: D líptca de 2 Orde Idce: 5..- Operador Dferecal líptco 5.2.- roblema Básco 5.3.- Fucoes Óptmas 5.4.- FM-OF Steklov-ocaré 5.5.- FM-OF Trefftz-Herrera 5.6.- FM-OF etrov-galerk
Más detalles1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL
Estadístca y probabldad 1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL 1.1 DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS Se usa dagramas de barras, dode la altura de éstas represeta la recueca de cada
Más detallesDisoluciones. Disolución ideal. Disolución ideal. Disolución ideal. Disolución ideal
Dsolucones TEM. Dsolucones reales. otencal químco en dsolucones reales. Concepto de actvdad. Una dsolucón es una mezcla homogénea de un componente llamado dsolvente () que se encuentra en mayor proporcón
Más detallesTEMA 4: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN.
TEMA 4: REGREIÓN Y CORRELACIÓN. 4.. Rgrsó corrlacó lal smpl... 4.. El método d los mímos cuadrados las cuacos ormals.... 3 4.3. Rgrsó lal: rcta d rgrsó (mímos cuadrados)... 4 4.3.. Propdads d las rctas
Más detallesMomento lineal: Momento lineal: p = mv Principio de conservación del momento lineal: pi = p
Julá oeo este www.julweb.es tlf. 69886 Chuletao de físca º de Bachlleato y 4º de ESO Cemátca: ( t) + vt v ( t) v v v a( ) Cemátca del movmeto ccula: θ θ () t θ + ωt+ αt ω() t ω + αt ω ω α( θ θ) π π v f
Más detalles5. Estimación puntual. Curso Estadística
5. stmacó utual Cuso - stadístca Poblacó % DFCTUOSA Pobabldad Coocdo cuato vale? Muesta Nº Defectuosa Coocdo cuato vale? Ifeeca stmacó utual N Paámetos? MUSTRA... Datos Coocdos? stmacó utual 3 sesoes de
Más detalles(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es
(Feb03-ª Sem) Problema (4 putos). Se dspoe de u semcoductor tpo P paraleppédco, cuya dstrbucó de mpurezas es ( x a) l = A 0 dode A y 0 so mpurezas/volume, l es u parámetro de logtud y a la poscó de ua
Más detallesEL MÉTODO DEL CUBO: APLICACIONES DEL MUESTREO EQUILIBRADO EN LA ORGANIZACIÓN ESTADISTICA VASCA. Aritz Adin Urtasun
EL MÉTODO DEL CUBO: APLICACIOES DEL MUESTREO EQUILIBRADO E LA ORGAIZACIÓ ESTADISTICA VASCA Artz Ad Urtasu EUSKAL ESTATISTIKA ERAKUDEA ISTITUTO VASCO DE ESTADISTICA Doosta-Sa Sbastá, VITORIA-GASTEIZ Tl.:
Más detalles2.8.3 Solución de las ecuaciones diferenciales lineales no homogéneas por el método de variación de parámetros
.8.3 Solució d las cuacios difrcials lials o hoogéas por l étodo d variació d parátros 59.8.3 Solució d las cuacios difrcials lials o hoogéas por l étodo d variació d parátros Variació d parátros U procdiito
Más detallesTema 9 Estadística Matemáticas B 4º E.S.O. 1 TABLAS DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS EN VARIABLES DISCRETAS
Tema 9 Estadístca Matemátcas B º E.S.O. TEM 9 ESTDÍSTIC TBLS DE FRECUENCIS Y REPRESENTCIONES GRÁFICS EN VRIBLES DISCRETS EJERCICIO : l pregutar a 0 dvduos sobre el úmero de lbros que ha leído e el últmo
Más detallesFunción exponencial y logarítmica:
MATEMÁTICAS LA FUNCIÓN EXPONENCIAL Y LOGARÍTMICA º DE BACHILLER Función ponncil y rítmic:. Pr cd un d ls funcions qu figurn continución, s pid: i) Tbl d vlors y rprsntción gráfic. ii) Signo d f(). iii)
Más detallesFigura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones:
Coverdor PUH PU El coverdor Push Pull es u coverdor que hace uso de u rasformador para eer aslameo ere la esó de erada y la esó de salda. Posee además ua ducaca magezae propa del rasformador que como al
Más detallesINTEGRAL INDEFINIDA. Derivación. Integración
TEMA 8 Itgral Idfiida INTEGRAL INDEFINIDA. FUNCIÓN PRIMITIVA F() s ua primitiva d f() si F ()= f(). Esto s prsa así: La itgració s la opració ivrsa a la drivació, d modo qu: f() F'() F() FUNCIONES PRIMITIVAS
Más detallesPráctica número 12. Capacitor, resistor e inductor equivalentes
Práctca úmero 2 Capactor, resstor e ductor equvaletes Lab. de Prcpos de Termodámca y Electromagetsmo Objetvos a) Idetfcar el fucoameto de u resstor e los crcutos eléctrcos y obteer el resstor equvalete
Más detallesTEMA 3. X X. Equilibrio de fases en sistemas multicomponentes Eutécticos. cticos. Azeótropos. tropos. vapor. Equilibrio líquido l.
TEMA 3. Equbro de fases e sstemas mutcompoetes Eutéctcos ctcos. Azeótropos tropos. 3.1.Sstemas de dos compoetes EQUIIRIO ÍQUIO -AOR soucoes dudas soucoes reaes Azeótropos EQUIIRIO ÍQUIO- ÍQUIO EQUIIRIO
Más detallesMulticupón no garantizado 07/09 1
ANEXO AL CONTRATO FINANCIERO DENOMINADO MULTICUPÓN NO GARANTIZADO OBRE UPUETO DE AJUTE O UPUETO EPECIALE DE AJUTE. UPUETO DE AJUTE: E caso d qu s produzca cualqura d las stuacos qu a cotuacó s dca l Baco
Más detallesTERMODINÁMICA AVANZADA
ERMODINÁMICA AVANZADA Udad I: Prpedade y Leye de la ermdámca Prce reverble e tema cerrad Vlume de ctrl Cted Etrpía Degualdad de Clauu Defcó La ercera Ley de la ermdámca Prce ermdámc Dagrama -S Vlume de
Más detallesREGLA DE L HÔPITAL PARA EL CÁLCULO DE LÍMITES
Matmáticas II Rgla d L Hôpital REGLA DE L HÔPITAL PARA EL CÁLCULO DE LÍMITES Obsrvación: La mayoría d los problmas rsultos a continuación s han propusto n los ámns d Slctividad.. Dada la función: 8 f (
Más detallesOPCIÓN A. MATEMÁTICAS 2º BACHILLERATO B Lo contrario de vivir es no arriesgarse. Fito y los Fitipaldis
MATEMÁTICAS º BACHILLERATO B --5 Lo contrario d vivir s no arrisgars Análisis Fito y los Fitipaldis OPCIÓN A.- a) S dsa construir un parallpípdo rctangular d 9 dm d volumn y tal qu un lado d la bas sa
Más detallesComprobación de limitación de condensaciones superficiales e intersticiales en los cerramientos
Mnstro d Fomnto Scrtaría d Estado d Infrastructuras, Transport y Vvnda Drccón Gnral d Arqutctura, Vvnda y Sulo Documnto d Apoyo al Documnto Básco DB-HE Ahorro d nrgía Códgo Técnco d la Edfcacón DA DB-HE
Más detallesAcademia de Física. Turno: Vespertino. Dirección General del Bachillerato Centro de Estudios de Bachillerato 4/1 Maestro Moisés Sáenz Garza
Acadma d ísca. Turo: sprto Drccó Gral dl Bachllrato Ctro d Estudos d Bachllrato 4/ Mastro Mosés Sáz Garza Ára: Ccas Naturals Acadma d ísca Turo: sprto Guía d ísca Atrévt a Explorar l Uvrso. Elaborada por:
Más detalles3 Metodología de determinación del valor del agua cruda
3 Metodología de determacó del valor del agua cruda Este aexo de la metodología del valor de agua cruda (VAC), cotee el método de detfcacó de la relacó etre reco y caudal, el cálculo de los estadígrafos
Más detallesTema 2. Termodinámica Estadística. Problemas
ma. rmodnámca Estadístca Problmas jrccos. La apromacón d trlng (ln! ln - ) prmt valuar l logartmo d factorals d númros grands con un rror puño. Calcula y rprsnta l rror rlatvo (n %) obtndo al utlzar la
Más detallesVARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode
Más detallesvariables aleatorias discretas, la función de probabilidad conjunta del vector aleatorio ( X,..., se define como: ) A
cors loros. só más d dos dmsos Dcó: S... rbls lors dscrs l ucó d robbldd cou dl cor loro... s d como: ddo culqur couo A R...... P... P... A...... A...... s ucó ssc ls sgus rodds:.................. orm
Más detallesTransformada Z. Definición y Propiedades Transformada Inversa Función de Transferencia Discreta Análisis de Sistemas
5º Curso-Tratameto Dgtal de Señal Trasformada Z Defcó y Propedades Trasformada Iversa Fucó de Trasfereca Dscreta Aálss de Sstemas 7//99 Capítulo 7: Trasformada Z Defcó y Propedades 5º Curso-Tratameto Dgtal
Más detallesa a lim i) L< 1 absoluta convergencia absoluta convergencia convergencia condicional divergencia > r.
(Aputs rvisió para oritar l aprdizaj) DESARROLLO DE LAS FUNCIONES LOGARÍTMICA Y EXPONENCIAL EN SERIES DE POTENCIAS Ua Sri d Potcias s dfi como: a a a a a = = + + + la qu s vidt qu covrg si =. Para dtrmiar
Más detalles1.9. ESTÁTICA CON ROZAMIENTO
Fudametos y Teorías Físcas ETS Arqutectura.9. ESTÁTICA CON ROZAMIENTO Hemos estudado el equlbro de los cuerpos stuados lbremete e el espaco, o cuado estaba udos medate elaces a otros cuerpos o a bases
Más detalles1. Introducción 1.1. Análisis de la Relación
. Itroduccó.. Aálss de la Relacó Ejemplos: Relacoes fucoales de terés Redmeto Doss de fertlzate Redmeto hortícola Desdad de platacó Volume de madera a cortar Desdad de platacó Catdad de suplemeto dado
Más detallesCÁLCULO DE LÍMITES. Por otro lado es importante distinguir en el cálculo de límites, los casos indeterminados de los determinados: = ; = ; =
CÁLCULO DE LÍMITES Propidds d los límits.- ( b ) b.- ( b ) b.- ( b ) b.- ( b ) b b.- ( ) ( ) 6.- k k b Por otro ldo s importt distiguir l cálculo d límits, los csos idtrmidos d los dtrmidos: Csos dtrmidos:
Más detallesTEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS
Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE
Más detallesTomando como nivel de energía cero el nivel fundamental. Dada la diferencia de energía entre los niveles en la mayoría de los casos
Capíulo. La fucó d pacó ) Spaacó d la fucó d pacó S ha dmosado aom - / k [.] La ía dl l s ual a: k [.] + + + [.] + S los ados d lbad o accoa [.4] - / k - / k... [.5] ) Fucó d pacó lcóca omado como l d
Más detallesAPLICACI ONES DE LA FUNCI ÓN
APLICACI ONES DE LA FUNCI ÓN GENERADORA DE MOMENTOS Adrés Camlo Ramírz Gaa adrs.camlo.ramrz@gmal.com Trabajo d Grado para Opar por l Tulo d Mamáco Drcor: Bgo Lozao Rojas Esadísco Uvrsdad Nacoal d Colomba
Más detalles1. 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 detallesTERMODINÁMICA AVANZADA
ERMODINÁMICA AANZADA Undad III: ermodnámca del Equlbro Fugacdad Fugacdad para gases, líqudos y sóldos Datos volumétrcos 9/7/ Rafael Gamero Fugacdad ropedades con varables ndependentes y ln f ' Con la dfncón
Más detallesANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES
ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION
Más detallesReconciliación 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 detallesModelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión
Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la
Más detallesContenido: Integral definida: (3º) Aplicación: Longitud del arco de una curva. Matemática II Sección F Semestre 2 Lcdo Eliezer Montoya
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA NÚCLEO BARINAS Contnido: Intgral dfinida: (º) Aplicación:
Más detalles3 = =. Pero si queremos calcular P (B) 2, ya que si A ocurrió, entonces en la urna
arte robabldad codcoal rof. María. tarell - robabldad codcoal.- Defcó Supogamos el expermeto aleatoro de extraer al azar s reemplazo dos bolllas de ua ura que cotee 7 bolllas rojas y blacas. summos que
Más detallesESTADÍSTICA poblaciones
ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:
Más detallesDpto. de Ingeniería Eléctrica Daniel Moríñigo Sotelo. MÁQUINAS ELÉCTRICAS, 3º Ingenieros Industriales Examen Ordinario 14 de Febrero de 2004
MÁQUNAS LÉCTRCAS, º ngniros ndustrials xamn Ordinario 14 d Fbrro d 004 Problma 1. Un motor drivación consum una corrint d 0 A cuando gira a 1000 r.p.m., sindo la tnsión d alimntación d 00 V. La rsistncia
Más detalles1. Calcular, aplicando mentalmente la definición de raíz (no usar calculadora):
EJERCICIOS de RADICALES º ESO académicas FICHA : Cocepto de raíz -ésima RECORDAR: Defiició de raíz -ésima: Caso particular de simplificació: a x x a x x (Añadir estas fórmulas al formulario, juto co la
Más detallesCuando un sistema se encuentra en un estado cuántico dado, podemos considerar que se encuentra parcialmente en otros 2 ó + estados.
Estado cuátco: Prcpo de superposcó de los estados: Cualquer movmeto o perturbado que esté restrgdo por tatas codcoes como sea posble teórcamete s que exsta terferecas o cotradccoes etre ellas. Estado e
Más detallesECUACIONES DIFERENCIALES DE ORDEN SUPERIOR. Ecuaciones lineales homogéneas con coeficientes constates de orden dos y superior.
Prof Eriqu Mtus Nivs Dotordo Eduió Mtmáti ECUACIONES DIFERENCIALES DE ORDEN SUPERIOR Euios lils homogés o ofiits ostts d ord dos suprior Apliqu l método d rduió pr dtrmir u soluió d l uió o homogé dd los
Más detalles8 Límites de sucesiones y de funciones
Solucioario 8 Límits d sucsios y d ucios ACTIVIDADES INICIALES 8.I. Calcula l térmio gral, l térmio qu ocupa l octavo lugar y la suma d los ocho primros térmios para las sucsios siguits., 6,,,..., 6, 8,,...,,,,...
Más detalles