Hoja I.4 SOLUCIÓN DEL EJERCICIO 6
|
|
- Héctor Maldonado Villalba
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 SOLUCIÓN DEL EJERCICIO 6 Se trata de defnr la funcón de códgo sguendo un orden dferente, y para dstngurla la llamamos dod(x,y), que Esta funcón de códgo numera la cuadrícula en el orden ndcado en la fgura, comenzando por dod (ε,ε)=ε. Se debe especfcar ahora cómo se calcula la poscón sguente a cada una de la cuadrícula. Para ello la dvdmos en tres zonas: avance en horzontal, cuando j, vertcal, cuando <j, y en espral, cuando saltamos del borde superor al lateral zquerdo. Estos son los casos generales de la recursón. Se defnría nductvamente como sgue: dod (ε, ε) = ε dod dod ( + 1 (,,ε) = sg(dod j+ 1 (ε, sg(dod ( + 1, j)) ) = sg(dod (, j)) )) s s < j j J. Ibáñez, A. Irastorza, A. Sánchez, 1
2 Es una funcón de codfcacón adecuada porque es byectva; es total: nnguna poscón de la tabla queda por llenar; es nyectva: no hay dos palabras repetdas en la tabla, puesto que son utlzados en orden a partr de ε; es sobreyectva por la msma razón. Es una funcón computable. S vamos calculando teratvamente los códgos de todos los pares hasta dar con el del buscado, podemos construr el sguente programa que calcula dcha funcón: FILA:= ε; COLUMNA := ε; X0 := ε; hle X1 /= FILA or X /= COLUMNA loop f FILA = ε then FILA := sg (COLUMNA); COLUMNA := ε; elsf FILA > COLUMNA then COLUMNA := sg(columna); else FILA := ant(fila); X0 := sg(x0); J. Ibáñez, A. Irastorza, A. Sánchez,
3 SOLUCIÓN DEL EJERCICIO 11 El tpo de datos cola, C, con las sguentes operacones : C_vacía?: C B frente: C * encolar: * C C desencolar: C C Utlzamos la msma dea que para mplementar las plas, ncluyendo sus propas funcones de nterpretacón y representacón. Así, dada cualquer cola <x1, x,, xn] (donde x1 es el elemento stuado en el frente) tenemos que: RP(<x1, x,, xn]) = RC(<x1, x,, xn]) Dado que se representan gual, para mplementar las operacones con colas nos será muy útl poder usar drectamente las operacones (ya mplementadas) de las plas. C_vacía: C B X0 := P_vacía(X1); frente: C * X0 := cma(x1); desencolar: C C X0 := desemplar(x1); encolar: * C C X0 := emplar (X1, <]); -- X = <z1,..., zn} X0 = <X1] -- la cola X0 será construda como una pla, que tene en su fondo el elemento encolado f not P_vacía?(X) then AUX:= X; PILA := <]; -- a dferenca de AUX o X0, que son colas tratadas como plas, PILA es una pla -- auxlar verdadera usada para volcar los elementos de X en X0 hle not P_vacía?(AUX) loop PILA := emplar(cma(aux), PILA); AUX := desemplar(aux); -- PILA = <zn,..., z1] X0 = <X1] hle not P_vacía?(PILA) loop X0 := emplar(cma(pila), X0); PILA := desemplar(pila) -- X0 = <z1,..., zn, X1] J. Ibáñez, A. Irastorza, A. Sánchez, 3
4 SOLUCIÓN DEL EJERCICIO 13 - Plas a) Sea P el programa que resulta de expandr X0 := emplar( ab, desemplar(x1)); Determna la palabra (no la pla) ϕp(baab) Prmero habremos de determnar la pla correspondente a baab (para lo cuál nos convene utlzar su representacón numérca), después le aplcaremos las operacones propas del programa P y fnalmente devolveremos la pla resultante a su forma orgnal como palabra. IP(aab) = = 4 4 = cod (3, 3) En realdad no necestamos saber qué hay en el resto de la pla. Dado que hemos de susttur la cma por ab = 4, la palabra buscada será cod (4, 3) = 3 ya que 7 8/ + 3 = 31 S deducmos ahora los símbolos de esta palabra: Sucesón de cocentes Sucesón de restos Con lo que ϕp(aab) = aaaaa J. Ibáñez, A. Irastorza, A. Sánchez, 4
5 Ejercco 13 - Plas SOLUCIÓN DEL APARTADO b f X = ε then X0 := X1; else X0 := X; -- ahora volcaremos X1, sabendo que el fondo de X0 ya está ocupado f nonem?(x1) then -- X1 = <y1, yn] X0 = X = <z1, zm] n,m 1 -- El prmer elemento a emplar debe ser el del fondo de X1, termnamos -- con el de la cma. Utlzamos una varable AUX ntermeda para el volcado COPIA:= X1; AUX:= ε; CONT:= 0; hle nonem?(copia) loop AUX:= cod_(decod 1(COPIA), AUX) ; CONT:= succ(cont); COPIA:= decod (COPIA); -- AUX = cod n+1 (sg(yn), yn-1, y1, ε) CONT = n -- el contador srve para no tener que controlar cuándo se acaba AUX AUX:= cod_(ant(decod 1(AUX)), decod (AUX)) ; -- AUX = cod n+1 (yn, yn-1, y1, ε) hle CONT <> 0 loop X0:= cod_(decod 1(AUX), X0) ; CONT:= pred(cont); AUX:= decod (AUX); -- X0 = <y1, yn, z1, zm] J. Ibáñez, A. Irastorza, A. Sánchez, 5
6 SOLUCIÓN DEL EJERCICIO 14 - Vectores a) Sea P el programa que resulta de expandr X0 := modfca(x1,, acceso(x, )); Determna la palabra (no el vector) ϕp(abaababab, bbaaabaa) El segundo argumento es un vector al que hay que extraer la segunda componente. Empezaremos por determnar qué vector es y qué contene en dcha componente. Prmeramente obtenemos la expresón numérca, más práctca a la hora de decodfcar: IV(bbaaabaa) = = 451 Descomponendo la palabra en forma de pares codfcados averguamos el tamaño del vector y el contendo de su segunda componente: W451=cod (13,16)=cod 3 (13,4,1)=cod 4 (13,4,1,0)=cod 5 (13,4,1,0,0) Deducmos que es un vector de 14 elementos, de los cuáles los prmeros son las palabras 4, 1 y 0. Por tanto, la operacón de acceso a la segunda poscón nos devuelve la palabra 0. El prmer argumento tambén es un vector, que deberemos modfcar: I V(abaababab) = = =cod (5,30)=cod 3 (5,5,)=cod 4 (5,5,0,1)=cod 5 (5,5,0,1,0) Deducmos que es un vector de 6 elementos, de los cuáles los prmeros son las palabras 5, 0 y 1, y que los cnco restantes están codfcados en la palabra 0. Por tanto, el valor 1 debe ser susttudo por 0 para realzar la operacón de modfcacón, reconstruyéndose el vector modfcado de la sguente forma: cod 5 (5,5,0,0,0)=cod 4 (5,5,0,0)=cod 3 (5,5,0)= cod (5,15)= 5 S deducmos ahora los símbolos de esta palabra Sucesón de cocentes Sucesón de restos Con lo que ϕp(abaababab, bbaaabaa) = bbaaaba J. Ibáñez, A. Irastorza, A. Sánchez, 6
7 Ejercco 14 - Vectores SOLUCIÓN DEL APARTADO b N:=decod 1(X1); VECTOR:=decod (X1); -- X1= (z0,, zn) VECTOR = cod n+1 (z0,, zn) f X>N or X3>N then X0:= ; elsf X = X3 then X0:= X1; else -- copamos los índces X y X3 en I y J de forma que I<J f X < X3 then I:= X; J:= X3; else I:= X3; J:= X; MEN:= decod(n+1, I+1, VECTOR); MAY:= decod(n+1, J+1, VECTOR); -- VECTOR = cod n+1 (z0,, z,, zj,, zn) MEN = z MAY = zj -- Ahora reconstrumos el vector (de atrás adelante) -- Prmero los valores entre J y N f J = N then NVECT:= MEN; else NVECT:= decod(n+1, N+1, VECTOR); for K n reverse J+1..N-1 loop NVECT := cod_(decod(n+1, K+1, VECTOR), NVECT); NVECT := cod_(men, NVECT); -- NVECT= cod n-j+1 (z, zj+1, zj+,, zn) -- Ahora los valores entre I y J-1 for K n reverse I+1..J-1 loop NVECT := cod_(decod(n+1, K+1, VECTOR), NVECT); NVECT := cod_(may, NVECT); -- NVECT= cod n-+1 (zj, z+1, z+,, zj-, zj-1,z, zj+1, zj+,, zn) -- Para termnar los valores entre 0 y I-1 for K n reverse 0..I-1 loop NVECT := cod_(decod(n+1, K+1, VECTOR), NVECT); -- NVECT= cod n+1 (z0,, z-, z-1,zj, z+1, z+,, zj-, zj-1,z, zj+1, zj+,, zn) X0:= cod_(n, NVECT); J. Ibáñez, A. Irastorza, A. Sánchez, 7
SISTEMA DIÉDRICO I Intersección de planos y de recta con plano TEMA 8 INTERSECCIONES. Objetivos y orientaciones metodológicas. 1.
Objetvos y orentacones metodológcas SISTEMA DIÉDRICO I Interseccón de planos y de recta con plano TEMA 8 Como prmer problema del espaco que presenta la geometría descrptva, el alumno obtendrá la nterseccón
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 detallesNÚMEROS COMPLEJOS. y sabemos que no podemos calcular raíces de números negativos en R. Para resolver este problema introduciremos el valor i = 1
NÚMEROS COMPLEJOS 1. Qué es un número complejo? Defncones. La ecuacón x + 1 = 0 no tene solucón en el campo real puesto que s ntentamos resolverla tendremos que x = ± 1 y sabemos que no podemos calcular
Más detallesTema 9: Otros temas de aplicación
Tema 9: Otros temas de aplcacón. Introduccón Exsten muchos elementos nteresantes y aplcacones del Matlab que no se han comentado a lo largo de los temas. Se nvta al lector a que nvestgue sobre ellos según
Más detallesOPENCOURSEWARE REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES Inés M. Galván José M. Valls. Examen Final
OPENCOURSEWARE REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES Inés M. Galván José M. Valls Examen Fnal Pregunta ( punto) Responda brevemente a las sguentes preguntas: a) Cuál es el obetvo en el aprendzae del Perceptron
Más detallesCASO 1: Variable CONTINUA con idéntica probabilidad de ocurrencia para los infinitos valores comprendidos entre dos extremos (inferior y superior)
DIFERENTES TIOS DE DISTRIBUCIÓN UTILIZACIÓN DE FUNCIONES DE EXCEL EN MODELOS DE SIMULACIÓN Utlzacón ndvdual y conjunta de funcones para la representacón del comportamento de varables bajo las alternatvas
Más detallesCurso l Física I Autor l Lorenzo Iparraguirre
Curso l Físca I Autor l Lorenzo Iparragurre AEXO 4.2: La Ley del Impulso en un ntervalo nfntesmal y en un ntervalo fnto En el texto prncpal la Ley del Impulso ha sdo presentada para un ntervalo t cualquera,
Más detallesMatemáticas II. Segundo Curso, Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática Grado en Ingeniería Eléctrica. 17 de febrero de
Matemátcas II Segundo Curso, Grado en Ingenería Electrónca Industral y Automátca Grado en Ingenería Eléctrca 7 de febrero de 0. Conteste las sguentes cuestones: Ã! 0 (a) (0.5 ptos.) Escrba en forma bnómca
Más detallesOperadores por Regiones
Operadores por Regones Fltros por Regones Los fltros por regones ntentan determnar el cambo de valor de un píxel consderando los valores de sus vecnos I[-1,-1] I[-1] I[+1,-1] I[-1, I[ I[+1, I[-1,+1] I[+1]
Más detallesRelaciones entre las tablas
Relacones entre las tablas Relacones entre las tablas Access 2013 Establecer una relacón entre dos tablas Los dstntos tpos de relacones entre tablas Establecer una relacón entre las tablas de la base de
Más detallesSEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS
SEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS 5 INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE RENTAS 5.1 CONCEPTO: Renta fnancera: conjunto de captales fnanceros cuyos vencmentos regulares están dstrbudos sucesvamente a lo largo de
Más detallesCAMPO MAGNÉTICO CREADO POR CORRIENTES RECTILÍNEAS INDEFINIDAS
Departamento de Físca - UBU enero de 2017 1 CAMPO MAGNÉTICO CREADO POR CORRIENTES RECTILÍNEAS INDEFINIDAS En esta hoja podrán vsualzar el campo magnétco creado por una, dos tres o cuatro correntes rectlíneas
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 detallesPara dos variables x1 y x2, se tiene el espacio B 2 el que puede considerarse definido por: {0, 1}X{0, 1} = {(00), (01), (10), (11)}
Capítulo 4 1 N-cubos 4.1. Representacón de una funcón booleana en el espaco B n. Los n-cubos representan a las funcones booleanas, en espacos n-dmensonales dscretos, como un subconjunto de los vértces
Más detallesObjetivos El alumno conocerá y aplicará diversas técnicas de derivación e integración numérica. Al final de esta práctica el alumno podrá:
Objetvos El alumno conocerá y aplcará dversas técncas de dervacón e ntegracón numérca. Al fnal de esta práctca el alumno podrá:. Resolver ejerccos que contengan dervadas e ntegrales, por medo de métodos
Más detallesIDENTIFICACIÓN Y MODELADO DE PLANTAS DE ENERGÍA SOLAR
IDENTIFICACIÓN Y MODELADO DE PLANTAS DE ENERGÍA SOLAR En esta práctca se llevará a cabo un estudo de modelado y smulacón tomando como base el ntercambador de calor que se ha analzado en el módulo de teoría.
Más detalles60 EJERCICIOS de NÚMEROS COMPLEJOS
60 EJERCICIOS de NÚMEROS COMPLEJOS. Resolver las sguentes ecuacones en el campo de los números complejos a) x -x+=0 (Soluc ) b) x +=0 (Soluc ) c) x -x+=0 (Soluc ) d) x +x+=0 (Soluc ) e) x -6x +x-6=0 (Soluc,
Más detallesEjercicios y problemas (páginas 131/133)
7 Calcula el opuesto y el conjugado de los sguentes números complejos, expresándolos en forma polar: a) z b) z (cos 00 sen 00 ) c) z Expresamos en prmer lugar los números complejos en forma Calcula las
Más detallesTema 1: Análisis de datos unidimensionales
Tema : Análss de datos undmensonales. Varables estadístcas undmensonales. Representacones gráfcas.. Característcas de las dstrbucones de frecuencas undmensonales.. Varables estadístcas undmensonales. Representacones
Más 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 detallesCapítulo 7 Bucles. Bucle For-Next. Informática
Capítulo 7 Bucles Bucle For-Net Un procedmento más práctco para controlar varables que deben tomar valores numércos entre un valor ncal hasta un valor fnal, con un ncremento determnado, es el sguente:
Más detalles6.9 El trazador cúbico
4.9 El trazador cúbco El polnomo de nterpolacón es útl s se usan pocos datos y que además tengan un comportamento polnomal, así su representacón es un polnomo de grado bajo y adecuado. S no se cumplen
Más detallesUnidad 6-. Números complejos 1
Undad -. Números complejos ACTIVIDADES FINALES EJERCICIOS Y PROBLEMAS Efectúa las sguentes operacones: aa (-(-(- aa (-(-(- cc ( -(-( bb ( ( - - (- 7 dd ( - - (- / ( - ( ( (. ( Sumamos algebracamente por
Más detallesNúmeros Complejos II. Ecuaciones
Complejos 1º Bachllerato Departamento de Matemátcas http://selectvdad.ntergranada.com Raúl González Medna Ecuacones 1. Resolver las sguentes ecuacones y determnar en qué campo numérco tenen solucón: a)
Más detallesPROYECTO DE TEORIA DE MECANISMOS. Análisis cinemático y dinámico de un mecanismo plano articulado con un grado de libertad.
Nombre: Mecansmo: PROYECTO DE TEORIA DE MECANISMOS. Análss cnemátco y dnámco de un mecansmo plano artculado con un grado de lbertad. 10. Análss dnámco del mecansmo medante el método de las tensones en
Más detallesSistemas Lineales de Masas-Resortes 2D
Sstemas neales de Masas-Resortes D José Cortés Pareo. Novembre 7 Un Sstema neal de Masas-Resortes está consttudo por una sucesón de puntos (de ahí lo de lneal undos cada uno con el sguente por un resorte
Más detallesUna renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta.
Rentas Fnanceras. Renta fracconada 6. RETA FRACCIOADA Una renta fracconada se caracterza porque su frecuenca no concde con la frecuenca de varacón del térmno de dcha renta. Las característcas de la renta
Más detallesEspacios de Búsqueda en un Árbol Binario para Resolver Problemas de Optimización Discreta
Espacos de Búsueda en un Árbol Bnaro para Resolver Problemas de Optmzacón Dscreta María Elena Gómez-Torres J. Crspín Zavala-Díaz Marco Antono Cruz- Chávez 3 Insttuto Tecnológco de Zacatepec Calzada Insttuto
Más detallesSistemas de Amortización de Deudas MATEMÁTICA FINANCIERA
Sstemas de Amortzacón de Deudas MATEMÁTICA FINANCIERA SISTEMA FRANCÉS Lus Alcalá UNSL Segundo Cuatrmeste 2016 Como hpótess ncal de trabajo suponemos que la tasa de nterés cobrada por el prestamsta (acreedor)
Más detalles5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS.
5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS. Para organzar los datos a medda que el número de observacones crece, es necesaro condensar más los datos en tablas apropadas, a fn de presentar, analzar e nterpretar
Más detalles16.21 Técnicas de diseño y análisis estructural. Primavera 2003 Unidad 8 Principio de desplazamientos virtuales
16.21 Técncas de dseño y análss estructural Prmavera 2003 Undad 8 Prncpo de desplazamentos vrtuales Prncpo de desplazamentos vrtuales Tengamos en cuenta un cuerpo en equlbro. Sabemos que el campo de esfuerzo
Más detalles1º. a) Deducir la expresión de la fórmula de derivación numérica de tipo x,x,x,x,.
º. a Deducr la expresón de la fórmula de dervacón numérca de tpo x,x,x,x,. nterpolatoro que permte aproxmar f (x* con el soporte { } 3 x 4 b Demostrar que en el caso de que el soporte sea de la forma:
Más detallesPista curva, soporte vertical, cinta métrica, esferas metálicas, plomada, dispositivo óptico digital, varilla corta, nuez, computador.
ITM, Insttucón unverstara Guía de Laboratoro de Físca Mecánca Práctca : Colsones en una dmensón Implementos Psta curva, soporte vertcal, cnta métrca, eseras metálcas, plomada, dspostvo óptco dgtal, varlla
Más detallesFormato para prácticas de laboratorio
Fecha de efectvdad: enero 200. CARRERA PLAN DE ESTUDIO CLAVE NOMBRE DE LA ASIGNATURA IC 2003-5048 Electrónca Aplcada II PRÁCTICA No. 8 LABORATORIO DE NOMBRE DE LA PRÁCTICA Ingenero en Computacón DURACIÓN
Más detallesEstadísticos muéstrales
Estadístcos muéstrales Hemos estudado dferentes meddas numércas correspondentes a conjuntos de datos, entre otras, estudamos la meda, la desvacón estándar etc. Ahora vamos a dstngur entre meddas numércas
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 detallesPara construir un diagrama de tallo y hoja seguimos los siguientes pasos:
UNIDAD 2: Gráfcos estadístcos Los gráfcos muestran vsualmente y de forma rápda la dstrbucón de los datos y sus prncpales característcas, consttuyen un mportante complemento en la presentacón de la nformacón.
Más detallesEL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA
EL MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS POR GUILLERMO HERNÁNDEZ GARCÍA . El Método de Dferencas Fntas El Método consste en una aproxmacón de las dervadas parcales por expresones algebracas con los valores de
Más detallesAplicación de curvas residuo y de permeato a sistemas batch y en continuo
Aplcacón de curvas resduo de permeato a sstemas batch en contnuo Alan Dder érez Ávla En el presente trabajo se presentara de manera breve como obtener las ecuacones que generan las curvas de resduo, de
Más detalles5 Centrales Hidráulicas
Curso SmSEE IIE 2012 Cap. 5 pág 1/6 5 Centrales Hdráulcas 5.1 Centrales Hdráulcas con Embalse En el caso de centrales con embalses, tendremos que agregar restrccones adconales para mponer los límtes de
Más detallesEstas medidas serán más significativas cuanto más homogéneos sean los datos y pueden ser engañosas cuando mezclamos poblaciones distintas.
UIDAD 3: Meddas estadístcas Las meddas estadístcas o parámetros estadístcos son valores representatvos de una coleccón de datos y que resumen en unos pocos valores la normacón del total de datos. Estas
Más detallesEn el panel de navegación, haga doble clic en el nombre de la tabla o de la consulta a la que desee agregar registros.
Regstros Regstros Access 2013 - Funcónes báscas Introducr regstros en la hoja de datos En el panel de navegacón, haga doble clc en el nombre de la tabla o de la consulta a la que desee agregar regstros.
Más detallesPráctica 12 - Programación en C++ Pág. 1. Practica Nº 12. Prof. Dr. Paul Bustamante. Informática II Fundamentos de Programación - Tecnun
Práctca 1 - Programacón en C++ Pág. 1 Práctcas de C++ Practca Nº 1 Informátca II Fundamentos de Programacón Prof. Dr. Paul Bustamante Práctca 1 - Programacón en C++ Pág. 1 INDICE ÍNDICE... 1 1.1 Ejercco
Más detallesGuía de Laboratorio de Física Mecánica. ITM, Institución universitaria.
Guía de Laboratoro de Físca Mecánca. ITM, Insttucón unverstara. Práctca 0. Colsones. Implementos Psta curva, soporte vertcal, cnta métrca, eseras metálcas, plomada, dspostvo óptco dgtal, varlla corta,
Más detalles1 x. f) 4. Encuentra los valores de x que hacen cierta la ecuación: x² + 1=0.
Los Números Complejos. La necesdad de crear nuevos conjuntos numércos (enteros, raconales, rraconales), fue surgendo a medda que se presentaban stuacones que no tenían solucón dentro de los conjuntos numércos
Más detallesEJERCICIOS SOBRE INTERPOLACIÓN POLINOMIAL. x x0 y y0. Deducir la fórmula para el polinomio de Lagrange de grado a lo más uno que Interpola la tabla.
EJERCICIOS SOBRE INTERPOLACIÓN POLINOMIAL. Consdere la sguente tabla, donde 0 : 0 y y0 y Deducr la fórmula para el polnomo de Lagrange de grado a lo más uno que Interpola la tabla.. Consdere la sguente
Más detallesPoblación 1. Población 1. Población 2. Población 2. Población 1. Población 1. Población 2. Población 2. Frecuencia. Frecuencia
MAT-3 Estadístca I Tema : Meddas de Dspersón Facltador: Félx Rondón, MS Insttuto Especalzado de Estudos Superores Loyola Introduccón Las meddas de tendenca central son ndcadores estadístcos que resumen
Más detalles( ) 2 3 a ( ) % τ ia. Solución:
Problema 1: El clndro unforme de rado a de la fgura pesaba en un prncpo 80 N. Después de taladrársele un agujero clíndrco de eje paralelo al anteror su peso es de 75 N. Suponendo que el clndro no deslza
Más detallesEnrique Kawamura Microeconomía I para economistas. FCE-UBA. Noviembre 2011
Análss de equlbro general en economías cerradas con produccón. Preferencas Cobb-Douglas Tecnologías Cobb-Douglas con rendmentos constantes a escala. Enrque awamura Mcroeconomía I para economstas. FCE-UBA.
Más detallesUNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO RECINTO DE ARECIBO
UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO RECINTO DE ARECIBO Departamento de Cencas y Tecnología AÑO 004-00 EGMA 100 - Fundamentos de Álgebra Documento de Trabajo para el PRIMER EXAMEN PARCIAL ì Contendo:
Más detallesTema 11: Estadística.
Tema 11: Estadístca. Ejercco 1. Un fabrcante de tornllos desea hacer un control de caldad. Para ello, recoge 1 de cada 100 tornllos producdos y lo analza. a) Cuál es la poblacón? b) Cuál es la muestra?
Más detallesEstructura de tabla. Crear una tabla de base de datos. Paso previo a la creación i
Estructura de una tabla Estructura de tabla Access 2016 Crear una tabla de base de datos Paso prevo a la creacón Una tabla es un conjunto de datos estructurados. Esta estructura se basa en un elemento
Más detallesPerspectiva inversa para Ray Tracing
erspectva nversa para Ray Tracng efncón de la cámara José ortés areo, Abrl 7 a cámara vrtual suele defnrse en funcón de un conunto de parámetros ntutvos: Observador unto Focal: unto de Mra: stanca Focal:
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 detallesExamen 4 de Febrero de 2005
Arqutectura de Computadores 1 Examen Período Febrero 2005 Instruccones Examen 4 de Febrero de 2005 Indque su nombre completo y número de cédula en cada hoja. Numere todas las hojas e ndque la cantdad total
Más detallesNOTA: En todos los ejercicios se deberá justificar la respuesta explicando el procedimiento seguido en la resolución del ejercicio.
Pág. NOTA: En todos los ejerccos se deberá justfcar la respuesta explcando el procedmento segudo en la resolucón del ejercco. CURSO 0 - CONTROL OCTUBRE 00 A contnuacón se presentan 5 preguntas con respuestas
Más detallesCOLEGIO INGLÉS MEDIDAS DE DISPERSIÓN
COLEGIO IGLÉS DEPARTAMETO IVEL: CUARTO MEDIO PSU. UIDAD: ESTADISTICA 3 PROFESOR: ATALIA MORALES A. ROLADO SAEZ M. MIGUEL GUTIÉRREZ S. JAVIER FRIGERIO B. MEDIDAS DE DISPERSIÓ Las meddas de dspersón dan
Más detallesCAPÍTULO 1: VARIABLES ALEATORIAS Y SUS DISTRIBUCIONES
CAÍTULO : VARIABLES ALEATORIAS SUS DISTRIBUCIONES En este capítulo el alumno debe abordar el conocmento de un mportante concepto el de VARIABLE ALEATORIA tpos de varables aleatoras cómo se dstrbue la funcón
Más detallesResuelve. Unidad 6. Números complejos. BACHILLERATO Matemáticas I. [x ( )][x (2 3 1)] = Cómo operar con 1? Página 147
Undad. Números complejos Matemátcas I Resuelve Págna 7 Cómo operar con? Vamos a proceder como los antguos algebrstas: cuando nos encontremos con seguremos adelante operando con ella con naturaldad y tenendo
Más detallesNúmeros Complejos. 4º Año. Matemática. Cód M i r t a R o s i t o V e r ó n i c a F i l o t t i J u a n C a r l o s B u e
Números Complejos Matemátca 4º Año Cód. 403-8 M r t a R o s t o V e r ó n c a F l o t t J u a n C a r l o s B u e Dpto. de Matemátca Los Números Complejos. Una amplacón más en el campo numérco La necesdad
Más detallesANEXO B SISTEMAS NUMÉRICOS
ANEXO B SISTEMAS NUMÉRICOS Sstema Decmal El sstema ecmal emplea ez ferentes ígtos (,,,, 4, 5, 6, 7, 8 y 9). Por esto se ce que la base el sstema ecmal es ez. Para representar números mayores a 9, se combnan
Más detallesUtilizar sumatorias para aproximar el área bajo una curva
Cálculo I: Guía del Estudante Leccón 5 Apromacón del área bajo la curva Leccón 5: Apromacón del área bajo una curva Objetvo: Utlzar sumatoras para apromar el área bajo una curva Referencas: Stewart: Seccón
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 detallesCLAVE - Laboratorio 1: Introducción
CLAVE - Laboratoro 1: Introduccón ( x )( x ) x ( xy) x y a b a b a a a ( x ) / ( x ) x ( x ) x a b a b a b ab n! n( n 1)( n 2) 1 0! 1 x x x 1 0 1 (1) Smplfque y evalúe las sguentes expresones: a. 10 2
Más detallesINSTRUMENTACIÓN Y TÉCNICAS DE MEDIDA. EL AMPLIFICADOR DE POTENCIA
PÁCTICA 1. INSTUMENTACIÓN Y TÉCNICAS DE MEDIDA. EL AMPLIFICADO DE POTENCIA 1.1 Objetvos El objetvo de esta práctca consste en presentar los nstrumentos y las técncas de medda habtualmente utlzadas para
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Estadístca descrptva. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA POBLACIÓN Y MUESTRA. VARIABLES ESTADÍSTICAS DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE UNA MUESTRA AGRUPACIÓN DE DATOS REPRESENTACIONES GRÁFICAS DE LAS MUESTRAS PRINCIPALES
Más detallesCAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO
CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO Cabe menconar que durante el proceso de medcón, la precsón y la exacttud de cualquer magntud físca está lmtada. Esta lmtacón se debe a que las medcones físcas sempre contenen errores.
Más detallesErratas y modificaciones
Erratas y modfcacones Págna 39 Tabla fnal: Dce: Expermental T Debe decr: Expermental T Págna 40 Tabla comenzo: Dce: T 0 Debe decr: T Dce: 3 T Debe decr: 3 T Págna 05 Párrafo : Debe qutarse el acento de
Más detallesSISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
DIVISIÓN DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DTO. TERMODINÁMICA Y FENÓMENOS DE TRANSFERENCIA MÉTODOS AROXIMADOS EN ING. QUÍMICA TF-33 SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES Esta guía fue elaborada por: rof.
Más detallesVectores 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 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 detallesCinemática del Brazo articulado PUMA
Cnemátca del Brazo artculado PUMA José Cortés Parejo. Enero 8. Estructura del brazo robótco El robot PUMA de la sere es un brazo artculado con artculacones rotatoras que le proporconan grados de lbertad
Más detallesOPENCOURSEWARE REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES Inés M. Galván José M. Valls. Preguntas y Ejercicios para Evaluación: Tema 5
OPENCOURSEWARE REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES Inés M. Galván José M. Valls Preguntas y Ejerccos para Evaluacón: Tema 5 1. Contestar brevemente a las sguentes cuestones relaconadas con las Redes de Base
Más detallesSEMANA 13. CLASE 14. MARTES 20/09/16
SEMAA 3. CLASE. MARTES 20/09/6. Defncones de nterés.. Estadístca descrptva. Es la parte de la Estadístca que se encarga de reunr nformacón cuanttatva concernente a ndvduos, grupos, seres de hechos, etc..2.
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 detalles(4 3 i)(4 3 i)
E.T.S.I. Industrales y Telecomuncacón Curso 00-0 Grados E.T.S.I. Industrales y Telecomuncacón Asgnatura: Cálculo I Ejerccos resueltos Calcular el valor de a y b para que b a 4 sea real y de módulo undad
Más detallesPRÁCTICA 5 TRABAJO Y ENERGÍA
Códgo: Versón: 0 Manual de práctcas del Págna 8/4 Laboratoro de Mecánca Seccón ISO 7.3 Epermental 05 de agosto de 0 emsón Secretaría/Dvsón: Dvsón de Cencas Báscas Laboratoro de Mecánca Epermental La mpresón
Más detallesUniversidad Simón Bolívar Conversión de Energía Eléctrica - Prof. José Manuel Aller
Unversdad Smón Bolívar Conversón de Energía Eléctrca Prof José anuel Aller 41 Defncones báscas En este capítulo se estuda el comportamento de los crcutos acoplados magnétcamente, fjos en el espaco El medo
Más detallesAdquisición y Tratamiento de Datos (Febrero 2005). 1ª parte: Cuestiones.
Adquscón y Tratamento de Datos (Febrero 2005). Las cuestones: 1ª parte: Cuestones. Se deben responder en la hoja adjunta. Debe marcarse una únca respuesta. Por favor, leer los enuncados y las solucones
Más detallesEstadística aplicada a las ciencias sociales. Examen Febrero de 2008 primera semana
Estadístca alcada a las cencas socales. Examen Febrero de 008 rmera semana Ejercco. - En la sguente tabla, se reresentan los datos de las edades de los trabajadores de una gran emresa. Gruos de edad Nº
Más detallesMosto Vino joven Vino crianza Vino reserva Gran reserva Precio [ /l] Coste [ /l] Evap [%]
PROBLEMA: EL BODEGUERO Un bodeguero ha tendo una buena cosecha que estma sea de 10000 ltros. El bodeguero ha de decdr qué cantdad de la cosecha dedcarla a hacer mosto, qué cantdad conservarla un año en
Más detallesENUNCIADOS DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS EN 2011 EN MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. 3 y
ENUNCADOS DE LOS EJERCCOS PROPUESTOS EN 011 EN MATEMÁTCAS APLCADAS A LAS CENCAS SOCALES. EJERCCO 1 a (5 puntos Raconalce las epresones y. 7 b (5 puntos Halle el conjunto de solucones de la necuacón EJERCCO
Más detallesNúmeros Complejos. 4º Año. Matemática. Cód M i r t a R o s i t o V e r ó n i c a F i l o t t i J u a n C a r l o s B u e
Números Complejos Matemátca 4º Año Cód. 404-7 M r t a R o s t o V e r ó n c a F l o t t J u a n C a r l o s B u e Dpto. de M atemátca Los Números Complejos. Una amplacón más en el campo numérco La necesdad
Más detalles315 M/R Versión 1 Integral 1/ /1 UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA VICERRECTORADO ACADÉMICO ÁREA INGENIERÍA
35 M/R Versón Integral / 28/ UNIVERSIDAD NACIONAL AIERTA VICERRECTORADO ACADÉMICO ÁREA INGENIERÍA MODELO DE RESPUESTA ASIGNATURA: Investgacón de Operacones I CÓDIGO: 35 MOMENTO: Prueba Integral FECHA DE
Más detalles(c).- En equilibrio estático, el momento resultante respecto a cualquier punto es nulo. (d).- Un objeto en equilibrio no puede moverse.
Relacón de problemas DEPARTAMENTO DE FÍSICA ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR UNIVERSIDAD DE JAÉN Equlbro estátco y elastcdad 1.- Verdadero o falso: (a).- F = 0 es sufcente para que exsta el equlbro estátco.
Más detallesMÉTODO DE LAS VELOCIDADES INICIALES
MÉTODO DE LAS VELOCIDADES INICIALES OBJETIVO El alumno determnará los órdenes de reaccón respecto al yodo, la acetona y los ones hdrógeno de la reaccón de yodo con acetona, así como la constante de velocdad
Más detallesTEMA 5: SISTEMAS ARITMÉTICOS Y LÓGICOS.
TENOLOÍ DE OMUTDORES URSO 7/8 Inocente Sánchez udad TEM 5: SISTEMS RITMÉTIOS Y LÓIOS 5 Sumadores bnaros as todo se hace con sumas: sumas, restas, productos, oncepto de acarreo 5 Semsumador Half dder (H)
Más 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 detallesNúmeros complejos. Actividades. Problemas propuestos. Matemáticas 1 Bachillerato? Solucionario del Libro
Matemátcas Bachllerato? Soluconaro del Lbro Actvdades Dado el número complejo se pde: qué valor ha de tener x para que x? Calcula el opuesto de su conjugado Calcula el conjugado de su opuesto x x x El
Más detalles1.- Objetivo Alcance Metodología...3
PROCEDIMIENTO DO PARA EL CÁLCULO DEL FACTOR DE DESEMPEÑO DEL CONTROL DE FRECUENCIA (FECF) EN EL SIC DIRECCIÓN DE OPERACIÓN ÍNDICE 1.- Objetvo...3 2.- Alcance...3 3.- Metodología...3 3.1.- Cálculo de la
Más detallesApellidos y nombre: i. El valor anual de la amortización de la construcción es fijo y vale A. 2. Cada punto de venta tiene una demanda anual dem
4º IIND Métodos Matemátcos 5 de septembre de 00 Apelldos y nombre: PROBLEMA (4 puntos) Una empresa tene puntos de venta stuados sobre una ruta que, a efectos de planfcacón, puede ser consderada como una
Más detallesTEMA 6: TRATAMIENTO DE DATOS. OPERACIONES CON CAL.
TEMA 6: TRATAMIENTO DE DATOS. OPERACIONES CON CAL. 1. LAS FÓRMULAS DE OPENOFFICE CALC. 2. REFERENCIAS ABSOLUTAS, RELATIVAS Y MIXTAS. 3. PEGADO ESPECIAL. 4. FUNCIONES EN OPENOFFICE CALC. 5. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Más detallesUniversidad de Pamplona Facultad de Ciencias Básicas Física para ciencias de la vida y la salud
Unversdad de Pamplona Facultad de Cencas Báscas Físca para cencas de la vda y la salud AÁLISIS GRÁFICO DE DATOS EXPERIMETALES OBJETIVO: Representar gráfcamente datos expermentales. Ajustar curvas a datos
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 detallesB3 A2 B3 B2 C1 A2 B3 B2 C1 C2 B1 A2 B1 B2 A2 A2 B3 A2 B3 B2 A2 B3 B2 A2 B1 B2 B3 B4 C1 C2 B3 B2 C3
Ejercco ) Un sstema realza una gestón de memora rtual medante pagnacón por demanda, con la memora ddda en cnco marcos de poscones cada uno. En un momento determnado, se encuentran en el sstema tres procesos,
Más detallesOPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS
P L V S V LT R A BANCO DE ESPAÑA OPERACIONES Gestón de la Informacón ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS El proceso de ntegracón fnancera dervado de la Unón Monetara exge la
Más detalles16/02/2015. Ángel Serrano Sánchez de León
Ángel Serrano Sánchez de León Índce Introduccón Varables estadístcas Dstrbucones de frecuencas Introduccón a la representacón gráfca de datos Meddas de tendenca central: meda (artmétca, geométrca, armónca,
Más detallesAPLICACIONES DE LOS SISTEMAS LINEALES 1. MODELACION DE POLINOMIOS CONOCIENDO UN NUMERO DETERMINADO DE PUNTOS DEL PLANO.
APLICACIONES DE LOS SISTEMAS LINEALES 1. MODELACION DE POLINOMIOS CONOCIENDO UN NUMERO DETERMINADO DE PUNTOS DEL PLANO. Dado un numero n de puntos del plano ( a, b ) es posble encontrar una funcón polnómca
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 detallesESTADISTÍCA. 1. Población, muestra e individuo. 2. Variables estadísticas. 3. El proceso que se sigue en estadística
ESTADISTÍCA. Poblacón, muestra e ndvduo Las característcas de una dstrbucón se pueden estudar drectamente sobre la poblacón o se pueden nferr a partr de l estudo de una muestra. Poblacón estadístca es
Más detalles