PDF superior EDO lineales No homogéneas con coeficientes constantes

EDO lineales No homogéneas con coeficientes constantes

EDO lineales No homogéneas con coeficientes constantes

EDO lineales no homogéneas con coeficientes constantes Uso de anuladores... EDO lineales no homogéneas con coeficientes constantes Uso de anuladores..[r]

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Aplicaciones EDO de segundo orden

Aplicaciones EDO de segundo orden

Aplicaciones de Ecuaciones Diferenciales Lineales de orden dos no homogéneas con coeficientes constantes Sergio Yansen Núñez b La masa y el resorte de a, ahora se sujetan también a un am[r]

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Resolución de la EDO lineal de 2º orden a coeficientes constantes, homogénea

Resolución de la EDO lineal de 2º orden a coeficientes constantes, homogénea

La solución particular hallada es una función exponencial, suponiendo que esto puede generalizarse a las ecuaciones lineales de 2º orden, proponemos como solución particular otra función exponencial. Es decir, para la ecuación a 2 y   a 1 y   a 0 y  0 proponemos como solución particular la función y  e kx . El problema ahora es hallar el valor de la constante k para que la función propuesta resulte solución de la ecuación. Para ello veremos qué condiciones deben cumplirse para que la solución propuesta satisfaga la ecuación diferencial. Por lo tanto:
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MA2115 Clase 18: Ecuaciones diferenciales lineales no homog´eneas

MA2115 Clase 18: Ecuaciones diferenciales lineales no homog´eneas

Cuando una funci´ on g es soluci´ on de alguna EDO lineal homog´ enea con coeficientes constantes, es posible reducir el problema de hallar la soluci´ on de una EDO lineal no homog´ enea[r]

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EDO primer orden EDO de Riccati

EDO primer orden EDO de Riccati

𝐸𝐷𝑂 𝐿𝑖𝑛𝑒𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑃𝑟𝑖𝑚𝑒𝑟 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛.[r]

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Estructuras dermatoscpicas en hemangiomas infantiles

Estructuras dermatoscpicas en hemangiomas infantiles

Los resultados se describen en el Cuadro 1. Se incluyeron seis pacientes; una paciente tuvo dos lesiones y cuatro eran de sexo femenino (66.6%). Del total de los hemangiomas in- cluidos en el estudio, 71.4% (cinco casos) eran clínicamente superficiales y hubo dos casos de hemangiomas mixtos. El tronco (tres casos) y la cabeza (tres casos) fueron las regiones afectadas con más frecuencia; entre las dos representaron 85% de todas las lesiones. Los hallazgos dermatoscópicos más frecuentes fueron las estructuras vasculares rojas (100%) de morfología variada, desde vasos lineales, en for- ma de coma e, incluso, en forma de sacacorchos (Figura 1). Las lagunas rojas (Figura 2), descritas originalmente como características de lesiones vasculares, sólo se observaron en un caso (paciente 3). Las áreas homogéneas rojo-lechosas (Figura 3) se encontraron en cinco casos (71.4%).
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Modelos lineales generalizados con restricciones lineales en los parámetros de regresión

Modelos lineales generalizados con restricciones lineales en los parámetros de regresión

En este trabajo se propuso el GTMI, el cual es simple y no requiere de t´ecnicas num´ericas sofisticadas, este m´etodo permite el an´alisis Bayesiano para el vector de coeficientes de regresi´on en un MLG cuando ´este se encuentra sujeto a un conjunto de restricciones lineales de desigualdades; la idea principal del m´etodo consiste en aproximar la verosimilitud del MLG por la verosimilitud normal de un modelo lineal, bajo estas condiciones se implementa directamente el MGRY para facilitar el muestreo de la distribuci´on normal multivariada truncada la cual es una aproximaci´on de la distribuci´on aposteriori del vector de coeficientes de regresi´on, sugiriendo la t´ecnica importancia de muestreo para obtener las inferencias Bayesianas de inter´es.
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Algoritmos genéticos en control activo de ruido

Algoritmos genéticos en control activo de ruido

Para que la función de transferencia del controlador siga las variaciones que surgen en el entorno acústico de cancelación, tiene que ir variando el valor de los coeficientes del filtro mediante un algoritmo adaptativo. En la memoria se ha hablado del algoritmo adaptativo LMS, algoritmo adaptativo de entrada filtrada filtered-X LMS y del algoritmo genético, en el cual está basado este proyecto. Este algoritmo opera de forma simultánea con varias soluciones, pudiendo desechar aquella que sea menos óptima y seguir por otro camino, lo que conlleva una gran cantidad de cómputo y velocidad de convergencia (búsqueda del mínimo error) más lenta. Sin embargo, la complejidad del sistema de control es inferior a los algoritmos adaptativos basados en el gradiente de la superficie del error, ya que no es necesario estimar funciones de transferencia electroacústicas en paralelo (altavoz-camino acústico-micrófono de error) para la convergencia del algoritmo adaptativo.
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Algoritmo para resolver exactamente sistemas de ecuaciones lineales con coeficientes enteros

Algoritmo para resolver exactamente sistemas de ecuaciones lineales con coeficientes enteros

En este trabajo se presenta un algoritmo para resolver sis- temas de ecuaciones lineales con soluci´ on ´ unica, cuando sus co- eficientes son n´ umeros enteros. Siendo una variante de la eli- minaci´ on Gaussiana, posee caracter´ısticas did´ acticas ventajosas sobre la misma. Durante el proceso, que utiliza solo arim´ etica entera, se obtiene el determinante de la matriz de coeficientes del sistema, sin necesidad de c´ alculos adicionales.

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Una Experiencia en el Aula de Matemática Aplicando Tecnologías Emergentes

Una Experiencia en el Aula de Matemática Aplicando Tecnologías Emergentes

Por otro lado, la práctica del tema no siempre colabora en la comprensión del mismo. En la ejemplificación del problema teórico, la cantidad de cálculos numéricos necesarios para resolver el modelo más elemental centra la atención del estudiante en lo procedimental, alejándola de lo conceptual. La representación geométrica de la solución encontrada necesita destreza en el trazado de la misma, quimérica si se usan recursos tales como lápiz, papel, regla y calculadora. Es por ello, seguramente, que todas las ordenanzas que adecuaron el diseño curricular de cada una de las carreras de ingeniería de la UTN (por ejemplo, 1027/2004 para Ingeniería Mecánica, pág. 41) explicitan para la asignatura Análisis Matemático II: “Se usarán en las prácticas paquetes de computación que permitan cálculos numéricos y simbólicos con capacidad gráfica. En el caso de EDO se instruirá al alumno en el uso de un paquete interactivo que permita la simulación y el análisis de los resultados”.
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Sobre los problemas binivel lineales con coeficientes intervalos en los lados derechos de las restricciones del nivel inferior

Sobre los problemas binivel lineales con coeficientes intervalos en los lados derechos de las restricciones del nivel inferior

intervalo en la funci´on objetivo del l´ıder. Analizan a detalle el algoritmo en los tres distintos casos posibles. Para el primer caso utilizan el mismo ejemplo del art´ıculo anterior pero modificaron los coeficientes de la funci´on objetivo del l´ıder, de tal forma que simulan el algoritmo para encontrar una soluci´on, mostrando que no es la peor soluci´on ´optima para el problema binivel ana- lizado. Para el segundo contraejemplo, proponen un problema y vuelven a simular el algoritmo encontrando que el algoritmo tampoco obtiene el peor valor ´optimo. Despu´es, para el tercer contraejemplo consideran el segundo ejemplo propuesto en [18]; de nueva cuenta modificaron los par´ametros del problema y las variables de las funciones objetivo pero manteniendo las mis- mas restricciones y de nuevo encuentran que el algoritmo no arroja el peor valor ´optimo. Despu´es de validar su hip´otesis, hicieron una modificaci´on im- portante del algoritmo y obtuvieron buenos resultados, ese algoritmo revisado si es capaz de obtener el ´optimo en el peor escenario.
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Módulo de elasticidad dinámico y factor de calidad de maderas mexicanas. Determinación por ondas de esfuerzo.

Módulo de elasticidad dinámico y factor de calidad de maderas mexicanas. Determinación por ondas de esfuerzo.

58 El módulo de elasticidad dinámico mostró un comportamiento lineal con respecto a la densidad aparente de la madera. Este resultado se muestra por la regresión lineal y el alto coeficiente de determinación entre estas variables (Tabla 4 y Figura 3). Esta regresión es similar a la calculada con los datos de las referencias y mostrada en la Tabla 4. Asimismo, elevados valores de coeficientes de determinación han sido reportados por Del Menezzi et al. (2010) (R 2 = 0,88).

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Rudimentos 11: Sistemas de Ecuaciones Profesor Ricardo Santander

Rudimentos 11: Sistemas de Ecuaciones Profesor Ricardo Santander

Este capitulo estar´a destinado esencialmente a: Representar matricialmente un sistema de ecuaciones lineales, a modo de filtro, Interpretar el rango de la matriz de coeficientes, como el grado de libertad de su sistema asociado, Resolver sistemas de ecuaciones lineales de orden (n x m), y Resolver sistemas de ecuaciones lineales sujetos a condiciones de entorno.

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Efecto del densificado de la madera de Gyrocarpus americanus Jacq. en su módulo dinámico determinado por ondas de esfuerzo

Efecto del densificado de la madera de Gyrocarpus americanus Jacq. en su módulo dinámico determinado por ondas de esfuerzo

El objetivo de la investigación fue evaluar el efecto del densificado de la madera de Gyrocarpus americanus en su módulo dinámico determinado por ondas de esfuerzo. La estrategia experimental consistió en realizar pruebas de ondas de esfuerzo antes y después del tratamiento de densificado. Se determinaron la densidad de la madera, la velocidad de onda, el módulo dinámico y el coeficiente de densificado. El diseño experimental consistió en pruebas de normalidad y de diferencia de medias para la densidad, velocidad de onda y módulo dinámico para antes y después densificado. Se calcularon regresiones lineales y coeficientes de determinación para la velocidad de onda y el módulo dinámico, en función de la densidad. Los principales resultados fueron: la magnitud del coeficiente de densificado fue comparable a la reportada en la bibliografía; la velocidad de onda no varió significativamente antes y después del densificado; el densificado incrementó la densidad y el módulo dinámico de la madera de G. americanus .
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Influencia de la adición de harina de quinua (chenopodium quinoa) y harina de tocosh sobre las características tecnológicas del pan de molde

Influencia de la adición de harina de quinua (chenopodium quinoa) y harina de tocosh sobre las características tecnológicas del pan de molde

Otros investigadores como (Bhaduri, 2013) en su investigación Estudio sobre las propiedades físicas de dos harinas sin gluten en quequitos, reportó un valor de 26.61% de humedad para un queque elaborado a base de 100% harina de quinua (35.25% Harina, 15.42% azúcar blanca, 0.13% sal, 1.29% polvo de hornear, 13.88% aceite vegetal, 25.31% leche descremada, 8.72% huevos), resultado que es ligeramente mayor al obtenido en la Tabla 33 para el cupcake control como óptimo. Asimismo (Bhat, et. al., 2013) investigaron las características fisicoquímicas de un queque con harina de zapallo, en el cual obtuvieron un 19.55% de humedad para un queque a base de 100% harina de trigo, 19.62% para un queque con 90% H. de trigo, 10% H. de zapallo, ((** 25.32% Harina), 25.32% azúcar, 12.66% mantequilla, 10.13% leche descremada, 0.76% polvo de hornear, 0.51% bicarbonato de sodio, 25.32% agua), 19.70 % para un queque 80% H. de trigo, 20% H. de zapallo, 19.90% para un queque 70% H. de trigo, 30% H. de zapallo, (porcentajes de los demás insumos constantes), evidenciando así que a medida que el porcentaje de harina de zapallo aumentaba, también lo hacía el porcentaje de humedad, lo cual también se observa en la Tabla 33 en donde el contenido de humedad es mayor para el pan de molde control que para el óptimo.
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Simulación para determinar despersiones lineales en muestras homogéneas por zonas con interferometría de corrimiento de fase y barrido en λ

Simulación para determinar despersiones lineales en muestras homogéneas por zonas con interferometría de corrimiento de fase y barrido en λ

En este trabajo se propone un m´etodo para el estudio de dispersiones lineales normales considerando muestras homog´eneas por zonas, utilizando interferometr´ıa de corrimiento de fase (PSI). Los ´ındices de refracci´on asociados a estas muestras se pueden dar como funciones de la longitud de onda y del espacio. Este tipo de muestras, al ser de diferentes materiales, pueden tener distintos ´ındices de refracci´on teniendo as´ı diferente relaci´on de dispersi´on. Para conocer estas relaciones de dispersi´on se requiere estudiar diversas sec- ciones de la muestra bajo la iluminaci´on de distintas longitudes de onda en el rango visible. El estudio te´orico de la dispersi´on se basa en la teor´ıa de Maxwell que estudia las res- puestas el´ectricas y magn´eticas de la materia bajo campos aplicados. As´ı es necesario con- siderar la naturaleza at´omica de la materia para analizar la dispersi´on. Un modelo te´orico que explica la dependencia del ´ındice de refracci´on respecto a la frecuencia (por tanto de la longitud de onda) es el Modelo de Drude-Lorentz. Aporta una expresi´on matem´atica para su descripci´on. Al analizar esta expresi´on, se puede identificar lo que se conoce co- mo dispersi´on normal y an´omala. La dispersi´on an´omala se da para valores de frecuencia cercanos al valor de la frecuencia de resonancia del sistema, para los prop´ositos la regi´on an´omala es de poca importancia, ya que las frecuencias de absorci´on de los ´atomos li- bres se encuentra exclusivamente en la regi´on ultravioleta del espectro. Por ello, no es de inter´es pues en este estudio se trabaja con valores de la longitud de onda en el rango visible. En este trabajo de tesis se propone una nueva manera de medir dispersiones normales con t´ecnicas interferom´etricas seleccionando varias longitudes de onda para la misma muestra.
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Sobre el acotamiento y la estabilidad global asintótica
de la ecuación de Liénard con término restaurador

Sobre el acotamiento y la estabilidad global asintótica de la ecuación de Liénard con término restaurador

Para la ecuacion (5), existen diversos resultados, que presentamos mas abaj o, y que pueden ser demostrados partiendo de las ideas y demostraciones correspondientes de [ 1 ], [ 1 7], [ 1 8] y [4 1 , Cap. Ill] . La idea basica es comparar (5) con una ecuacion con coeficientes constantes. As!, dada una constante k>O y m ER, consideremos la ecuaci6n diferencial:

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Solución numérica de ecuaciones diferenciales unidimensionales por el método de diferencias finitas

Solución numérica de ecuaciones diferenciales unidimensionales por el método de diferencias finitas

Por otro lado, tradicionalmente en la enseñanza de las ecuaciones diferenciales las soluciones se determinan usando métodos algebraicos, tanto para EDO’s de primer orden como de segundo orden. Por ejemplo, para obtener la solución de una EDO de segundo orden con coeficientes constantes en forma algebraica, esta se realiza aplicando uno de los siguientes métodos: soluciones exponenciales, método de coeficientes indeterminados, método de operadores anuladores, entre otros (Zill 2012; Spiegel 2003). Por lo cual, el estudiante obtiene un conocimiento parcial (o limitado) de las diferentes formas de obtener las soluciones de las ecuaciones antes mencionadas (Sandoval y Díaz-Barriga 2008; Nápoles 2002).
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Ecuaciones diferenciales fraccionarias lineales con coeficientes constantes

Ecuaciones diferenciales fraccionarias lineales con coeficientes constantes

En el presente trabajo se estudia la solución de ecuaciones diferenciales fraccionarias li- neales con coeficientes constantes, para ello se analizan algunas funciones especiales como la función Gamma, Psi, Beta, Mittag-Leffler y Miller-Ross; se define la integral y de- rivada fraccionaria de Riemann-Liouville, se da una interpretación geométrica y física de la integral fraccionaria utilizando la integral de Riemann-Stieltjes y una interpretación física de la derivada fraccionaria. También se presenta la transformada de Laplace de la derivada fraccionaria útil para solucionar ecuaciones diferenciales fraccionarias usando como primer método de solución la transformada de Laplace. Finalmente se proporcionan dos métodos adicionales para resolver ecuaciones diferenciales fraccionarias lineales con coeficientes constantes: el método de soluciones linealmente independientes y el método de la repre- sentación explícita de la solución.
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Ecuaciones diferenciales – Carmona Jover

Ecuaciones diferenciales – Carmona Jover

Resolver las siguientes ecuaciones diferenciales lineales homogéneas de se- gundo orden con coefi cientes constantes para las condiciones iniciales dadas:. 36.[r]

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