INTEGRACIÓN MÚLTIPLE. Introducción. El volumen bajo una superficie. V V Ci
|
|
- Magdalena Duarte Roldán
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 INTEGRCIÓN MÚLTIPLE Introduccón La ntegral defnda undmensonal aporta las herramentas necesaras para calcular áreas y volúmenes. hora ben, por lo que se refere al cálculo de volúmenes, no da respuesta al problema de encontrar el volumen de una fgura trdmensonal arbtrara, pues sólo se determna el volumen de fguras con determnadas característcas. Vamos a ver, entre otras muchas aplcacones, cómo la ntegral múltple da respuesta general a este problema. En prmer lugar, vamos a ocuparnos de la ntegral doble. El desarrollo es, en líneas generales, smlar al realzado con la ntegral de una varable. Por ello, en buena medda, las defncones y resultados resultarán famlares y se podrá avanzar con certa rapdez. Posterormente, se desarrollará brevemente la ntegral trple, fnalzando el tema con el estudo de algunas aplcacones de la ntegracón múltple. El volumen bajo una superfce Consdérese una funcón no negatva f : [a, b] [c, d] R, se desea calcular el volumen del sguente subconjunto de R: = {(x, y, z) : (x, y) D, 0 z f(x, y)}, donde D denota el domno de f, es decr, el rectángulo [a, b] [c, d]. Se trata de un conjunto que tene por techo la superfce de ecuacón z = f(x, y) y cuyo suelo es el domno de f. La fgura sguente ayuda a vsualzar el conjunto cuyo volumen se quere calcular. Se traza en el rectángulo [a, b] [c, d] una malla formada por celdas sufcentemente pequeñas de forma que en cada una de estas celdas, C, la funcón f(x, y) varía de unos puntos a otros muy poco. Obvamente, el volumen buscado es la suma de los volúmenes de los prsmas (curvlíneos) que tenen por suelo cada celda y por techo el correspondente trozo de la superfce z = f(x, y) V V C donde V(C ) denota el volumen del prsma cuya base es la celda C. El volumen de cada prsma curvlíneo puede aproxmarse (tanto mejor en cuanto las celdas sean más pequeñas) por f(x, y) r(c), lberto Vara 1
2 Por tanto, una aproxmacón razonable del volumen bajo nuestra superfce vene dada por la expresón,. V f x y r C El valor de esta suma camba al tomar una malla dferente, pero a medda que las celdas son más pequeñas, el valor que se obtene da una mejor aproxmacón al volumen buscado. Esta deas llevan a defnr el volumen bajo la superfce z = f(x, y) como el límte haca el que se aproxman estas sumas. Precsamente, como se verá en las seccones sguentes, esta es la forma de defnr la ntegral doble a, bc, d La ntegral doble sobre un conjunto acotado Sea un subconjunto acotado de R 2 y f : R una funcón acotada. Para defnr la ntegral doble de f en, se necesta el concepto de sumas de Remann. Como es acotado, puede escogerse un rectángulo [a, b] [c, d] contenendo el conjunto. Para producr una malla en el rectángulo, se dvde los ntervalos [a, b] y [c, d] en partes guales de longtudes Δx y Δy, respectvamente. l trazar por los puntos de dvsón rectas paralelas a los ejes coordenados, se produce una malla cuyas celdas tenen las dmensones Δx Δy. Se denota por C 1,..,C n la celdas producdas (numeradas de abajo haca arrba y de zquerda a derecha) que nterceptan al conjunto y se escoge en cada una de ellas un punto ntermedo (x, y). f x, y dxdy lberto Vara 2
3 La suma n 1 f x, y x y se denomna suma de Remann para la ntegral doble de f en. Puede denotarse por S f, x, y, x, y o, de forma más breve, por S(f,Δx,Δy). Se drá que f es ntegrable (en el sentdo de Remann) en el conjunto s exste (y es fnto) el límte n lm, x, y0,0 1 f x y x y en cuyo caso, el valor de este límte se denota por f x, y dxdy y recbe el nombre de ntegral doble de f en el conjunto. Propedades báscas de la ntegral doble 1. Condcón sufcente de ntegrabldad. Sea R 2 un conjunto acotado medble (en el sentdo de Remann) y f : R una funcón acotada. S f es contnua en salvo, a lo sumo, en un conjunto de puntos cuya área es cero, entonces f es ntegrable en. 2. Lnealdad. S f y g son ntegrables en y c es una constante real, entonces f + g y cf son ntegrables en y se verfca f g dxdy f dxdy gdxdy a) b) cf dxdy c f dxdy 3. dtvdad. Sean y B dos subconjuntos de R 2. S f es ntegrable en ambos conjuntos y B tene área nula, entonces f es ntegrable en B y se verfca f dxdy f dxdy f dxdy B B 4. Monotonía. S f y g son ntegrables en y verfcan f(x, y) g(x, y), para cada (x, y), entonces f dxdy gdxdy 5. La meda ntegral. S f es ntegrable en y m f(x, y) M ( (x, y) ), entonces exste c [m, M] de modo que f dxdy c. r( ) lberto Vara 3
4 rea de un recnto plano Se ha vsto cómo la ntegral doble puede usarse para calcular volúmenes. Pero esta no es la únca aplcacón geométrca. En ese apartado se verá que la ntegral doble tambén puede usarse para calcular áreas de recntos planos. Concretamente, se va a mostrar que 1dxdy representa el área del recnto (acotado) bdmensonal. S I = [a, b] [c, d] es un rectángulo contenendo, consdérese una malla con celdas C de dmensones Δx y Δy. Nótese que S 1, x, y xy con la suma extendda a todas los celdas que cortan al conjunto. Como éstas recubren, se sgue que S(1,Δx,Δy) es una aproxmacón por exceso al á rea de n 1 Por últmo, basta tener en cuenta que, s la ntegral 1dxdy exste, se puede escoger una malla sufcentemente fna (Δx y Δy pequeños) como para que las sumas de Remann sean tan próxmas como se quera al valor de la ntegral anteror, cualquera que sea la eleccón de los puntos ntermedos. Esto, junto con las deas anterores, justfcan que se tome la ntegral como el área del recnto. Cuando la funcón constantemente gual a 1 es ntegrable sobre un conjunto, se dce que el conjunto es medble (en el sentdo de Remann). Sólo sobre estos conjuntos tene sentdo consderar la ntegral doble. La ntegral doble sobre conjuntos proyectables Se va a consderar dos tpos de conjuntos medbles para los que la ntegral doble puede calcularse por ntegracón reterada. Defncón (Conjuntos x-proyectables). Un subconjunto de R 2 se dce que es x-proyectable s es de la forma = {(x, y) R 2 : a < x <b, f 1 (x) y f 2 (x)}, donde f 1 y f 2 son funcones contnuas en [a, b] que verfcan f 1 (x) f 2 (x), para cada x [a, b]. lberto Vara 4
5 S exsten las ntegrales nvolucradas, se verfca: b y f2x f x, ydxdy f x, ydydx a y f1 x 2 Ejemplo. Calcular x y dxdy ; sendo = {(x, y) R 2 : 0 x 1, 0 y x}. es el conjunto x-proyectable. plcando la fórmula anteror se obtene 1 x 1 3 y x y dxdy x y dydx xy dx y0 2 2 yx 1 3 yx y 2 x x x 5 xy dx x dx y Defncón. (Conjuntos y-proyectables). Un conjunto R 2 se llama y-proyectable s es de la forma = {(x, y) R 2 : c y d, g 1 (y) x g 2 (y)}, sendo g 1 y g 2 funcones contnuas en [c, d] que verfcan g 1 (y) g 2 (y), para todo y [c, d]. lberto Vara 5
6 Gráfcamente, los conjuntos y-proyectables tenen la forma que se ve en la fgura. Igual que en el caso anteror, s exsten las ntegrales nvolucradas se verfca: b y f2x f x, ydxdy f x, ydydx a y f1 x Cambo de varables en la ntegral doble l gual que en el caso undmensonal, exste una fórmula de cambo de varables para la ntegral múltple. Para abordar esta fórmula para el caso de la ntegral doble, debe recordarse el enuncado en el caso de una varable. Teorema. (Cambo de varables en la ntegral doble).- Sea R 2 un conjunto medble y consderemos el cambo de varables defndo por u : (x 1, x 2 ) (u 1 (x 1, x 2 ), u 2 (x 1, x 2 )). S u es dferencable con contnudad, nyectva y su jacobano, (u 1,u 2 )/ (x 1,x 2 ), no se anula en, entonces se verfca la gualdad Obervacones: 1. El Teorema es certo aún en el caso de que el jacobano se anule en un conjunto de área Cuando u 0, en el Teorema relatvo al cambo de varable en la ntegral undmensonal no se exge que u sea nyectva en [a, b]. Pero, nótese que u es estrctamente crecente o decrecente y, por tanto, es forzosamente nyectva. S se tene ésto presente, se ve que la fórmula de cambo de varables para la ntegral doble presenta una gran analogía con la correspondente del caso de una varable, basta susttur u (x) por det(u (x 1, x 2 )) = (u 1,u 2 )/ (x 1,x 2 ). Ejemplo. Calcular sendo B = {(x, y) R 2 : 1 x 2 + y 2 4}. B 2 2 x y dxdy La forma del conjunto B aconseja realzar el cambo de las coordenadas cartesanas por las polares: x = ρ cos ω, y = ρ sen ω. La funcón vectoral que camba de coordenadas está defnda por (ρ, ω) [1, 2] [0, 2π] (x, y) = (ρ cos ω, ρ sen ω) B. Es fácl convencerse de que transforma bunívocamente el conjunto = [1, 2] [0, 2π] sobre B (basta tener en cuenta que ρ 2 = x 2 + y 2, por lo que las coordenadas polares, (ρ, ω), de cualquer punto (x, y) B tenen que verfar las relacones 1 ρ 2 y 0 ω 2π). S se aplca la fórmula de cambo de varables de dereha a zquerda: B xy, x y dxdy dd, dd d d d lberto Vara 6
7 La ntegral trple Dada la gran analogía entre las ntegrales doble y trple, en este apartado se va a hacer un desarrollo rápdo de la ntegral trple con un detenmento especal en las técncas, que por ser más propas de la ntegral trple, lo requeran. I) Sumas de Remann. El punto de partda es el concepto de ntervalo trdmensonal. Se llama así a un conjunto de la forma I = [a, b] [c, d] [e, f]. Se trata de un paralelepípedo con caras paralelas a los planos coordenados. S, sobre cada eje, dvdmos los ntervalos [a, b], [c, d] y [e, f] en partes guales de longtud Δx, Δy y Δz, respectvamente, los planos paralelos a los planos coordenados pasando por los puntos de dvsón producen una malla con celdas de dmensones Δx Δy Δz. El volumen de cada celda es Δx Δy Δz. Dados un conjunto acotado R3 y una funcón acotada f : R, denotando por C 1,..,C n las celdas que nterceptan al conjunto. Escogdo en cada una de ellas un punto (x, y, z ), se defne la suma de Remann como: n S f, x, y, z f x, y, z xyz 1 Obsérvese que cada sumando es el producto del volumen de una celda C por el valor de f en un punto de C. La fgura sguente puede ayudar a comprender mejor el sgnfcado geométrco. lberto Vara 7
8 II) Defncón de la ntegral trple. De forma análoga al caso de la ntegral doble, se drá que f es ntegrable en s exste el límte (y es fnto) de las sumas de Remann y dcho límte se denota por f x, y, Cuando exste la ntegral 1dxdydz el conjunto se llama medble. Se va a mostrar que la ntegral anteror representa el volumen del conjunto. Para ello, consderamos una malla con Δx, Δy y Δz pequeños e nterpretamos geométrcamente la suma n 1 f x, y, z xyz En este caso la funcón ntegrando es constantemente gual a 1, por tanto, la suma tene la forma S f, x, y, z xyz Es decr, una suma de Remann es exactamente la suma de los volúmenes de todas las celdas que cortan al conjunto y, por tanto, representa una aproxmacón (por exceso) al volumen de. n 1 Esta aproxmacón mejora tanto más en cuanto más fna es la malla. Los subconjuntos de R 3 medbles son los úncos para los que tene sentdo consderar la ntegral trple f x, y, Las propedades de esta ntegral son las msmas que ya se han vsto al estudar la ntegral doble, con los cambos oportunos. lberto Vara 8
9 III) Cálculo de ntegrales trples. Los conjuntos más smples que se pueden consderar son los que se denomnarán proyectables. 1) Conjuntos xy-proyectables. Un conjunto se llama xy proyectable s es de la forma {(x, y, z) : (x, y) D, g 1 (x, y) z g 2 (x, y)}, donde D R 2 es medble y g 1, g 2 : D R 2 R son dos funcones contnuas que verfcan g 1 (x, y) g 2 (x, y), para cada (x, y) D. Nótese que está formado por los segmentos paralelos al eje OZ que tenen sus extremos en sendos puntos de las superfces z = g 1 (x, y) y z = g 2 (x, y). Es fácl probar que la ntegral sobre se calcula como sgue zg2x f x, y, zdxdydz f x, y, zdzdxdy D zg1 x en el caso de que exstan las ntegrales nvolucradas (lo que ocurre, por ejemplo, s f es contnua en salvo, a lo sumo, en un conjunto de puntos con volumen 0). De forma smlar se procede para calcular una ntegral trple sobre un conjunto xz-proyectable (caso II), e yz-proyectable (caso III). Ejemplo. Calcular el volumen del conjunto lmtado por las superfces z = x 2 + y 2 y x 2 + y 2 + z 2 = 2 (nteror al parabolode). lberto Vara 9
10 z = x 2 +y 2 es un parabolode con eje de revolucón el eje OZ y x 2 +y 2 +z 2 = 2 es una superfce esférca de centro el orgen y rado 2. En la fgura se ha representado gráfcamente el conjunto nterseccón de con el prmer octante, que denotamos por B. El volumen peddo vene dado por vol( ) 4 1dxdydz B es xy proyectable sobre el conjunto D. Por tanto, se puede calcular vol() como sgue vol( ) 4 B 2 2 z 2 x y D 2 2 zx y dzdxdy x y x y dxdy D Como ayuda al cálculo de la ntegral doble anteror, se puede representar gráfcamente el conjunto D en una fgura aparte. Por la forma del conjunto D y del ntegrando, es convenente hacer un cambo a coordenadas polares. S (x, y) es un punto de D y (ρ, ω) son sus coordenadas polares, entonces (ρ, ω) pertenece al conjunto T = [0, 1] [0, π/2 ] y vceversa. Por tanto, la ntegral doble se converte en vol( ) 4 d 2 d IV) Cambo de varables en la ntegral trple. Teorema. Sea R 3 medble y consderemos el cambo de coordenadas defndo por u(x 1, x 2, x 3 ) = (u 1 (x 1, x 2, x 3 ), u 2 (x 1, x 2, x 3 ), u 3 (x 1, x 2, x 3 )), sendo u dferencable con contnudad en, nyectva y con jacobano (x 1,x 2,x 3 )/ (u 1,u 2,u 3 ) no nulo. S f está defnda y es contnua en u(), entonces se verfca la gualdad u( ) x, x, x f u x, x, x dx dx dx u1, u2, u3 f u, u, u du du du Nota. El Teorema es certo aún en el caso de que el jacobano se anule en un conjunto de volumen 0. Ejemplo. Calcular z = 0 y z = 2. xydxdydz, sendo el conjunto lmtado por el clndro x 2 + y 2 = 1 y los planos En este caso, lo apropado es un cambo a clíndrcas. S P(x, y, z) es un punto que pertenece al conjunto, entonces su proyeccón sobre el plano OXY es el punto de coordenadas (x, y, 0), que pertenece al círculo de centro el orgen y rado 1. Por tanto, sus coordenadas polares (ρ, ϕ) verfcan: 0 ρ 1 y 0 ϕ 2π. Es decr, cuando (x, y, z) recorre el conjunto, la terna (ρ, ϕ, z) recorre el ntervalo trdmensonal I = [0, 1] [0, 2π] [0, 2]. Luego la ntegral trple se transforma de la forma sguente lberto Vara 10
11 Ejemplo. Calcular 2 xydxdydz cos sen dddz I x, y, z cos sen dd dz sen2 d d dz 0 2 I zdxdydz,, z, sendo el prmer octante de la esfera undad. S (x, y, z) pertenece al prmer octante de la esfera undad, entonces la terna (r, ϕ, θ) pertenece al ntervalo trdmensonal I = [0, 1] [0, π/2 ] [0, π/2 ]. Por tanto, la ntegral se transforma como sgue 2 zdxdydz sen d d d I I 3 sen cosd dd x, y, z,, 16 plcacones de la ntegral m_ultple I) Cálculo de áreas y volúmenes. a) Cálculo de áreas. El área de cualquer conjunto acotado R 2 puede determnarse medante una ntegral doble. Con anterordad, se ha mostrado que 1dxdy representa el área del conjunto, caso de que la ntegral exsta y entonces se llama medble. b) Cálculo de volúmenes. Podemos determnar el volumen de cualquer subconjunto acotado R 3 por medo de una ntegral trple. Concretamente, se ha mostrado que vol() vene dado por 1dxdydz caso de que exsta la ntegral y entonces se llama medble. El volumen de algunos conjuntos puede calcularse tambén medante una ntegral doble. l comenzo del tema, se ha vsto que f x, y dxdy es el volumen del cuerpo clíndrco cerrado por arrba por la superfce z = f(x, y) y por la porcón del plano OXY que determna el conjunto (s f(x, y) 0). II) plcacones a las cencas expermentales. a) Masa de un sóldo con densdad varable. Supóngase que en certo sóldo R 3, la masa no está dstrbuda homogéneamente y que se conoce la densdad ρ(x, y, z), entonces la masa M del sóldo vene dada por M S ρ (x, y, z) es constante e gual a ρ, entonces x, y, M dxdydz 1 dxdydz. vol( ) lberto Vara 11
12 b) Solucones no homogéneas. Consdérese un depósto que contene certa solucón no homogénea, es decr, la concentracón de soluto no es constante sno que es certa funcón C(x, y, z). S el nteror del depósto tene la forma de certo conjunto R 3, la cantdad de soluto que contene el depósto vene dada por C x, y, c) Las coordenadas del centro de masas del sóldo venen dadas por x y z C C C x x, y, x, y, y x, y, x, y, z x, y, x, y,,, lberto Vara 12
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 detallesTema 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 detallesModelos 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 detalles3. 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 detallesESTADÍSTICA (GRUPO 12)
ESTADÍSTICA (GRUPO 12) CAPÍTULO II.- ANÁLISIS DE UNA CARACTERÍSTICA (DISTRIBUCIONES UNIDIMENSIONALES) TEMA 7.- MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN. DIPLOMATURA EN CIENCIAS EMPRESARIALES UNIVERSIDAD DE SEVILLA 1.
Más detallesMétodos 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 detallesCampo eléctrico. Líneas de campo. Teorema de Gauss. El campo de las cargas en reposo. Campo electrostático
qco sθ qz Ez= 4 zπε0 2+ R2 = 4πε0 [z2 +R2 ]3/ 2 El campo de las cargas en reposo. Campo electrostátco ntroduccón. Propedades dferencales del campo electrostátco. Propedades ntegrales del campo electromagnétco.
Más detallesGUIAS 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 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 detallesProblemas 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 detallesMedidas 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 detallesCANTIDADES VECTORIALES: VECTORES
INSTITUION EDUTIV L PRESENTION NOMRE LUMN: RE : MTEMÁTIS SIGNTUR: GEOMETRÍ DOENTE: JOSÉ IGNIO DE JESÚS FRNO RESTREPO TIPO DE GUI: ONEPTUL - EJERITION PERIODO GRDO FEH DURION 3 11 JUNIO 3 DE 2012 7 UNIDDES
Más detalles6.1 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 detalles1. GENERALIDADES DEL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA. Definición del álgebra geométrica del espacio-tiempo
EL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA DEL ESPACIO Y TIEMPO. GENERALIDADES DEL ÁLGEBRA GEOMÉTRICA Defncón del álgebra geométrca del espaco-tempo Defno el álgebra geométrca del espaco y tempo como el álgebra de las matrces
Más detallesACTIVIDADES 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 detallesCESMA BUSINESS SCHOOL
CESMA BUSINESS SCHOOL MATEMÁTICAS FINANCIERAS. TEMA 4 RENTAS y MÉTODOS DE AMORTIZACIÓN Javer Blbao García 1 1.- Introduccón Defncón: Conjunto de captales con vencmentos equdstantes de tempo. Para que exsta
Más detallesTema 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 detalles5ª 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 detallesPerturbación 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 detallesRelaciones 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 detallesAPLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES
APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES Documento Preparado para la Cámara de Fondos de Inversón Versón 203 Por Rodrgo Matarrta Venegas 23 de Setembre del 204 2 Análss Industral
Más detallesGuía 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 detallesSmoothed 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 detalles1. Lección 7 - Rentas - Valoración (Continuación)
Apuntes: Matemátcas Fnanceras 1. Leccón 7 - Rentas - Valoracón (Contnuacón) 1.1. Valoracón de Rentas: Constantes y Dferdas 1.1.1. Renta Temporal y Pospagable En este caso, el orgen de la renta es un momento
Más detallesMATEMÁTICAS 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 detallesONDAS ESFÉRICAS RADIACIÓN ACÚSTICA
ONDAS ESFÉRCAS RADACÓN ACÚSTCA.- SEA UN MEDO FLUDO LMTADO SÓTROPO Y HOMOGÉNEO. CONSDEREMOS EN SU NTEROR UNA ESFERA DE RADO QUE SE HNCHA RÁPDAMENTE HASTA LOGRAR UN VALOR DE RADO. EL FLUDO ALREDEDOR DE LA
Más detallesINTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas
Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad
Más detallesColección 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 detallesFacultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística
Facultad de Ingenería Dvsón de Cencas Báscas Coordnacón de Cencas Aplcadas Departamento de Probabldad y Estadístca Probabldad y Estadístca Prmer Eamen Fnal Tpo A Semestre: 00- Duracón máma:. h. Consderar
Más detallesIES Menéndez Tolosa (La Línea) Física y Química - 1º Bach - Gráficas
IES Menéndez Tolosa (La Línea) Físca y Químca - 1º Bach - Gráfcas 1 Indca qué tpo de relacón exste entre las magntudes representadas en la sguente gráfca: La gráfca es una línea recta que no pasa por el
Más detalles4 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 detallesTema 8 - Estadística - Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1
Tema 8 - Estadístca - Matemátcas CCSSI 1º Bachllerato 1 TEMA 8 - ESTADÍSTICA 8.1 NOCIONES GENERALES DE ESTADÍSTICA 8.1.1 INTRODUCCIÓN Objetvo: La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para
Más detallesEs el movimiento periódico de un punto material a un lado y a otro de su posición en equilibrio.
1 Movmento Vbratoro Tema 8.- Ondas, Sondo y Luz Movmento Peródco Un móvl posee un movmento peródco cuando en ntervalos de tempo guales pasa por el msmo punto del espaco sempre con las msmas característcas
Más detallesLa variable compleja permite resolver problemas muy diferentes dentro de. áreas tan variadas como pueden ser hidráulica, aerodinámica, electricidad,
17 Análss matemátco para Ingenería. M. MOLERO; A. SALVADOR; T. MENARGUEZ; L. GARMENDIA CAPÍTULO 1 Los números complejos La varable compleja permte resolver problemas muy dferentes dentro de áreas tan varadas
Más detallesTema 3. Trabajo, energía y conservación de la energía
Físca I. Curso 2010/11 Departamento de Físca Aplcada. ETSII de Béjar. Unversdad de Salamanca Profs. Alejandro Medna Domínguez y Jesús Ovejero Sánchez Tema 3. Trabajo, energía y conservacón de la energía
Más detallesIntegrales dobles. Integrales dobles
Integrales dobles Integrales iteradas b g2 (x) a g 1 (x) f(x, y) dydx ó d h2 (y) c h 1 (y) f(x, y) dxdy Los límites interiores de integración pueden ser variables respecto a la variable exterior de integración,
Más detallesVariable 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 detallesPoblación: Es el conjunto de todos los elementos cuyo conocimiento nos interesa y serán objeto de nuestro estudio.
Tema 9 - Estadístca - Matemátcas B 4º E.S.O. 1 TEMA 9 - ESTADÍSTICA 9.1 DOS RAMAS DE LA ESTADÍSTICA 9.1.1 - INTRODUCCIÓN La estadístca tene por objeto el desarrollo de técncas para el conocmento numérco
Más detallesEn un mercado hay dos consumidores con las siguientes funciones de utilidad:
En un mercado hay dos consumdores con las sguentes funcones de utldad: U ( + y, y = ln( + U ( = + y con a >,, y a ln( + donde, =,, es la cantdad del ben consumda por el ndvduo, y es la cantdad de renta
Más detallesTema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma
Estadístca Tema 1: Estadístca Descrptva Undmensonal Undad 2: Meddas de Poscón, Dspersón y de Forma Área de Estadístca e Investgacón Operatva Lceso J. Rodríguez-Aragón Septembre 2010 Contendos...............................................................
Más detallesCARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso.
CARTAS DE CONTROL Las cartas de control son la herramenta más poderosa para analzar la varacón en la mayoría de los procesos. Han sdo dfunddas extosamente en varos países dentro de una ampla varedad de
Más detallesi=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 detallesResumen TEMA 1: Teoremas fundamentales de la dinámica y ecuaciones de Lagrange
TEMA : Teoremas fundamentales de la dnámca y ecuacones de Lagrange Mecánca 2 Resumen TEMA : Teoremas fundamentales de la dnámca y ecuacones de Lagrange. Prncpos de dnámca clásca.. Leyes de ewton a) Ley
Más detallesCapitalización 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 detallesCálculo y EstadísTICa. Primer Semestre.
Cálculo y EstadísTICa. Prmer Semestre. EstadísTICa Curso Prmero Graduado en Geomátca y Topografía Escuela Técnca Superor de Ingeneros en Topografía, Geodesa y Cartografía. Unversdad Poltécnca de Madrd
Más detallesLECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA
LECTURA 07: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE II) LA MEDIANA Y LA MODA TEMA 17: LA MEDIANA Y LA MODA. LA MEDIANA: Es una medda de tendenca central que dvde al total de n observacones debdamente ordenadas
Más detallesTeoría 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 detallesPrimer Parcial 2000: ( n ) 2. Introducción a la Optica (Agrimensura)
Introduccón a la Optca (Agrmensura) Prmer Parcal 2000: Ejercco 1 (5 puntos): Se consdera la lámna transparente de la fgura, de índce de refraxón n'. El efecto de colocar la msma en la trayectora del rayo,
Más detallesCALCULO DE CENTROS DE MASA ! =
CLCULO DE CENTOS DE S EXPESION GENEL: La poscón del centro de masas de un sstema de partículas vene dada por la expresón: r C.. m r m m r (1) donde es la masa total del sstema de partículas. Esta es una
Más detallesVARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.
VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL. Concepto de varable aleatora. Se llama varable aleatora a toda aplcacón que asoca a cada elemento del espaco muestral de un expermento, un número real.
Más detallesTRABAJO 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 detallesDELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID
DELTA MATE OMAÓN UNETAA / Gral. Ampuda, 6 8003 MADD EXÁMEN NTODUÓN A LA ELETÓNA UM JUNO 008 El examen consta de ses preguntas. Lea detendamente los enuncados. tene cualquer duda consulte al profesor. Todas
Más detallesUnidad I. 1. 1. Definición de reacción de combustión. 1. 2. Clasificación de combustibles
2 Undad I.. Defncón de reaccón de combustón La reaccón de combustón se basa en la reaccón químca exotérmca de una sustanca (o una mezcla de ellas) denomnada combustble, con el oxígeno. Como consecuenca
Más detallesLECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION
Unversdad Católca Los Ángeles de Chmbote LECTURA 06: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL (PARTE I) LA MEDIA ARITMÉTICA TEMA 15: MEDIDAS ESTADISTICAS: DEFINICION Y CLASIFICACION 1. DEFINICION: Las meddas estadístcas
Más detallesOrganización y resumen de datos cuantitativos
Organzacón y resumen de datos cuanttatvos Contendos Organzacón de datos cuanttatvos: dagrama de tallos y hojas, tablas de frecuencas. Hstogramas. Polígonos. Ojvas ORGANIZACIÓN Y RESUMEN DE DATOS CUANTITATIVOS
Más detallesRentas 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 detallesContenido 1. Integrales Dobles 2. Integrales Triples
Integración Contenido 1. Integrales Dobles 2 1.1. Integrales iteradas............................. 2 1.2. Regiones en R 2.............................. 3 1.3. Volumen..................................
Más detallesELECTROSTÁTICA. CAMPO ELÉCTRICO EN EL VACÍO.
ELECTROSTÁTICA. CAMPO ELÉCTRICO EN EL VACÍO..- PERSPECTIVA HISTÓRICA MATERIA { MOLÉCULAS } { ÁTOMOS}, sendo los átomos y/o moléculas estables por la nteraccón electromagnétca. Desde la perspectva electromagnétca
Más detallesProblemas sobre números complejos -1-
Problemas sobre números complejos --.- Representa gráfcamente los sguentes números complejos y d cuáles son reales, cuáles magnaros y, de estos, cuáles magnaros puros: 5-5 + 4-5 7 0 -- -7 4.- Obtén las
Más detallesUNA 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 detallesResumen de los teoremas fundamentales del análisis estructural aplicados a celosías
Resumen de los teoremas fundamentales del análss estructural aplcados a celosías INTRODUCCIÓN Fuerzas aplcadas y deformacones de los nudos (=1,n) ESTICIDD Tensón =Ν/Α. Unforme en cada seccón de la arra.
Más detalles8 MECANICA Y FLUIDOS: Calorimetría
8 MECANICA Y FLUIDOS: Calormetría CONTENIDOS Dencones. Capacdad caloríca. Calor especíco. Equlbro térmco. Calormetría. Calorímetro de las mezclas. Marcha del calorímetro. Propagacón de Errores. OBJETIVOS
Más detallesPotenciales y campos eléctricos
Potencales y campos eléctrcos Obetvo El obetvo de este expermento es determnar las líneas (o superfces) equpotencales es decr el lugar geométrco donde el potencal eléctrco es constante. Estos potencales
Más detallesUna 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 detallesCAPÍTULO V ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS
ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS 7 CAPÍTULO V ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS Estructura Algebraca es todo conjunto no vacío en el cual se han defndo una o más leyes de composcón nterna, luego de cumplr certas propedades
Más detallesDescripción 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 detallesTERMODINÁMICA 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 detallesTEMA 4. TRABAJO Y ENERGIA.
TMA 4. TRABAJO Y NRGIA. l problema undamental de la Mecánca es descrbr como se moverán los cuerpos s se conocen las uerzas aplcadas sobre él. La orma de hacerlo es aplcando la segunda Ley de Newton, pero
Más detallesINSTITUTO 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 detallesElectricidad y calor
Electrcdad y calor Webpage: http://pagnas.sca.uson.mx/qb 2007 Departamento de Físca Unversdad de Sonora Temas 4. Prmera ley de la Termodnámca.. Concepto de Trabajo aplcado a gases.. Trabajo hecho por un
Más detallesrsums Aproxima la integral de f mediante sumas de Riemann y realiza una representación gráfica de los rectángulos.
PRÁCTICA INTEGRACIÓN Práctcas Matlab Práctca : Integracón Objetvos o Calcular ntegrales defndas de forma aproxmada, utlzando sumas de Remann. o o o Profundzar en la comprensón del concepto de ntegracón.
Más detallesElectricidad y calor. Un repaso... Temas. 4. Primera ley de la Termodinámica. Webpage: Algunas definiciones
Electrcdad y calor Webpage: http://pagnas.sca.uson.mx/qb 2007 Departamento de Físca Unversdad de Sonora Temas 4. Prmera ley de la Termodnámca.. Concepto de Trabajo aplcado a gases.. Trabajo hecho por un
Más detalles2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo
Evaluacón Económca de Proyectos de Inversón 1 ANTECEDENTES GENERALES. La evaluacón se podría defnr, smplemente, como el proceso en el cual se determna el mérto, valor o sgnfcanca de un proyecto. Este proceso
Más detallesApéndice A: Metodología para la evaluación del modelo de pronóstico meteorológico
Apéndce A: Metodología para la evaluacón del modelo de pronóstco meteorológco Apéndce A: Metodología para la evaluacón del modelo de pronóstco meteorológco Tabla de contendos Ap.A Apéndce A: Metodología
Más detallesEXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)
EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) En un expermento comercal el nvestgador modfca algún factor (denomnado varable explcatva o ndependente) para observar el efecto de esta modfcacón sobre otro factor (denomnado
Más detallesVida Util, características de la Fiabilidad e Inviabilidad y distribuciones teóricas en el terreno de la fiabilidad
Vda Utl, característcas de la Fabldad e Invabldad y dstrbucones teórcas en el terreno de la fabldad Realzado por: Mgter. Leandro D. Torres Vda Utl Este índce se refere a una vda útl meda nomnal y se puede
Más detallesTEMA 1: PROBABILIDAD
robabldad TEM : ROBBILIDD Índce del tema Índce del tema.. Introduccón 2.2. Defncón de probabldad 3.2.. ropedades nmedatas 3 Ejemplo 7 Ejemplo 2 8 Ejemplo 3 9.3. robabldad condconada 0.3.. Introduccón 0.3.2.
Más detallesConsideremos un sólido rígido sometido a un sistema de fuerzas en equilibrío, es decir
1. PRINIPIO E TRJOS VIRTULES El prncpo de los trabajos rtuales, en su ertente de desplazamentos rtuales, fue ntroducdo por John ernoull en 1717. La obtencón del msmo dera de la formulacón débl (o ntegral)
Más detallesAplicación de la termodinámica a las reacciones químicas Andrés Cedillo Departamento de Química Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa
Aplcacón de la termodnámca a las reaccones químcas Andrés Cedllo Departamento de Químca Unversdad Autónoma Metropoltana-Iztapalapa Introduccón Las leyes de la termodnámca, así como todas las ecuacones
Más detalles-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto:
-.GEOMETRÍA.- Ejercco nº 1.- Calcula el lado que falta en este trángulo rectángulo: Ejercco nº 2.- En los sguentes rectángulos, se dan dos catetos y se pde la hpotenusa (s su medda no es exacta, con una
Más detallesEtáti Estática. 2.Centros de gravedad y 3.Momentos de inercia
Etát Estátca.Equlbro 2.Centros de gravedad y 3.Momentos de nerca Parte de la físca que estuda el equlbro de los cuerpos Partedelafíscaqueestudalasrelaconesexstentes entre las fuerzas que actúan en un cuerpo
Más detalles1. Concepto y origen de la estadística Conceptos básicos Tablas estadísticas: recuento Representación de graficas...
TEMA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.. Concepto y orgen de la estadístca..... Conceptos báscos..... Tablas estadístcas: recuento..... Representacón de grafcas.... 6.. Varables cualtatvas... 6.. Varables cuanttatvas
Más detallesAMPLIACIÓN DE CÁLCULO
AMPLIACIÓN DE CÁLCULO Problemas propuestos Departamento de Matemáticas del Área Industrial Programa de Ampliación de Cálculo. Curso 2014/15 1. Cálculo de integrales múltiples Integrales dobles en rectángulos;
Más detallesMaterial realizado por J. David Moreno y María Gutiérrez. Asignatura: Economía Financiera
Tema - MATEMÁTICAS FINANCIERAS Materal realzado por J. Davd Moreno y María Gutérrez Unversdad Carlos III de Madrd Asgnatura: Economía Fnancera Apuntes realzados por J. Davd Moreno y María Gutérrez Advertenca
Más detallesOptimización no lineal
Optmzacón no lneal José María Ferrer Caja Unversdad Pontfca Comllas Planteamento general mn f( x) x g ( x) 0 = 1,..., m f, g : n R R La teoría se desarrolla para problemas de mnmzacón, los problemas de
Más detallesAlfredo Weitzenfeld Gráfica: Recortes 1
Alfredo Wetzenfeld Gráfca: Recortes 1 3 Recortes (Clppng)... 1 3.1 Recorte de Puntos... 1 3.2 Recorte de íneas... 2 3.3 Recorte de Polígonos... 14 3.4 Recorte de Curvas... 17 Alfredo Wetzenfeld Gráfca:
Más detallesContinua: Corriente cuyo valor es siempre constante (no varía con el tiempo). Se denota como c.c.
.. TIPOS DE CORRIENTES Y DE ELEMENTOS DE CIRCUITOS Contnua: Corrente cuyo valor es sempre constante (no varía con el tempo). Se denota como c.c. t Alterna: Corrente que varía snusodalmente en el tempo.
Más detallesCAPÍTULO 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 detallesHistogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.
ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:
Más detallesTratamiento de datos experimentales. Teoría de errores
Tratamento de datos expermentales. Teoría de errores. Apéndce II Tratamento de datos expermentales. Teoría de errores (Fuente: Práctcas de Laboratoro: Físca, Hernández et al., 005) El objetvo de la expermentacón
Más detallesTEMA 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 detallesCÁLCULO VECTORIAL 1.- MAGNITUDES ESCALARES Y VECTORIALES. 2.- VECTORES. pág. 1
CÁLCL ECTRIAL 1. Magntudes escalares y vectorales.. ectores. Componentes vectorales. ectores untaros. Componentes escalares. Módulo de un vector. Cosenos drectores. 3. peracones con vectores. 3.1. Suma.
Más detallesDicha tabla adopta la forma del diagrama de árbol del dibujo. En éste, a cada uno de los sucesos A y A c se les ha asociado los sucesos B y B c.
Estadístca robablístca 6. Tablas de contngenca y dagramas de árbol. En los problemas de probabldad y en especal en los de probabldad condconada, resulta nteresante y práctco organzar la nformacón en una
Más detallesSe desea definir redes lineales y estudiar sus propiedades.
apítulo 6 1 EES LINELES Se desea defnr redes lneales y estudar sus propedades. Luego se desarrollará el método de análss por superposcón para redes lneales; y dos mportantes casos partculares de este método:
Más detallesFísica I. TRABAJO y ENERGÍA MECÁNICA. Apuntes complementarios al libro de texto. Autor : Dr. Jorge O. Ratto
ísca I Apuntes complementaros al lbro de teto TRABAJO y ENERGÍA MECÁNICA Autor : Dr. Jorge O. Ratto Estudaremos el trabajo mecánco de la sguente manera : undmensonal constante Tpo de movmento varable bdmensonal
Más detallesPARÁMETROS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETA Media aritmética: μ = x
Dstrbucones de Probabldad dscretas-bn1b DISTRIBUIONES DISRETAS DE PROBABILIDAD Dstrbucones dscretas son aquellas en las que la varable sólo puede tomar valores aslados. Ejemplo: lanzar una moneda ( valores:
Más detallesALN - SVD. Definición SVD. Definición SVD (Cont.) 29/05/2013. CeCal In. Co. Facultad de Ingeniería Universidad de la República.
9/05/03 ALN - VD CeCal In. Co. Facultad de Ingenería Unversdad de la Repúblca Índce Defncón Propedades de VD Ejemplo de VD Métodos para calcular VD Aplcacones de VD Repaso de matrces: Una matrz es Untara
Más detallesTEMA 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 detallesEcuaciones y Teoremas de la Elasticidad.
Capítulo 5 Ecuacones y Teoremas de la Elastcdad. partr de las ecuacones báscas de la Teoría de la Elastcdad, presentadas en los tres capítulos anterores, se dervan un conjunto de ecuacones y teoremas de
Más detallesEstrategia en la determinación del factor de forma de radiación ilustrado con el sistema plano-esfera
Estratega en la determnacón del factor de forma de radacón lustrado con el sstema plano-esfera Héctor Armando Durán Peralta * Orlando Hernández Fandño ** Artículo recbdo: 8-0-005 y aprobado: 8-09-006 Strategy
Más detalles