Relações e Funções Aproximadas: Uma Abordagem Baseada na Teoria de Conjuntos Aproximados

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Relações e Funções Aproximadas: Uma Abordagem Baseada na Teoria de Conjuntos Aproximados"

Transcrição

1 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Joaqum Qutero Uchôa & Mara do Carmo Ncolett Uversdade Federal de ão Carlos (UFCar) Departameto de Computação (DC) C. P ão Carlos (P) - Brasl e-mal: {joaqum,carmo}@dc.ufscar.br Resumo: Esse trabalho apreseta e dscute a etesão dos cocetos báscos da Teora de Cojutos promados (TC) a relações e fuções etre cojutos, evdecado algus problemas quado da prova de certas propredades que a lteratura são assumdas como váldas. É também apresetado um formalsmo, baseado em cojutos apromados, para a obteção da reta real apromada. Palavras-chaves: Teora de Cojutos promados (TC), espaços e cojutos apromados, relações e fuções apromadas, reta real apromada.

2 Ídce Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Itrodução Espaços e Cojutos promados Fução de Pertêca promada Iclusão promada e Igualdade promada de Cojutos 6 5 Relações promadas 5. Cocetos Báscos 5. promações de Relações promadas 5. Propredades de Relações promadas 5 6 Cojutos promados a Reta Real 6. Cosderações Icas 6. Espaço Real promado 6. eqüêcas promadas de Reas 9 6. Fuções promadas Reas 0 7 Fuções promadas 8 Coclusões 6 pêdce Pré-requstos Matemátcos 8. Cojutos 8. Relações, Relações de Ordem, Relações de Equvalêca e Partção de um Cojuto 9. Fuções, eqüêcas, Lmtes e Cotudade 5.. Fuções e Fuções Reas 5.. Lmte e Cotudade de uma Fução 5.. eqüêcas e Lmtes de eqüêcas 5 Referêcas Bblográfcas 5

3 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Itrodução O objetvo prcpal deste relatóro técco é o de vestgar a etesão dos cocetos báscos da Teora de Cojutos promados (TC) a relações e fuções etre cojutos. TC fo calmete proposta por Pawlak em [Pawlak (98)] como um formalsmo matemátco para tratameto de certeza e posterormete fo utlzada para subsdar téccas de apredzado dutvo de máqua em stemas Baseados em Cohecmeto (BCs). Este relatóro técco dá cotudade a um cojuto de relatóros téccos do Departameto de Computação da Uversdade Federal de ão Carlos (DC/UFCar), dedcados ao estudo e aálse da TC. O trabalho está orgazado da segute forma: a eção, são revstos os cocetos báscos da TC, bem como algus eemplos de aplcação desta teora; a eção, é apresetada a fução de pertêca apromada, usada para o estabelecmeto de algumas equvalêcas da eção, ode são defdos os cocetos de clusão apromada e gualdade apromada de cojutos. eção 5 apreseta o coceto de relações apromadas e dscute algumas propredades tdas como váldas pela comudade da TC. Nessa seção é ada demostrado que váras dessas propredades ão se verfcam, sedo apotadas dversas cosstêcas. lém dsso, são forecdas provas formas da valdade de propredades que se verfcam, permtdo uma reescrta do teto das propredades aalsadas. eção 6, por sua vez, apreseta um formalsmo para obteção de cojutos apromados a reta real, apresetado também o coceto de fução real apromada. Coceto esse que é esteddo por ós a eção 7, para fuções apromadas, permtdo ovas possbldades de se abordar fuções em espaços apromados. Por últmo, a eção 8 apreseta as prcpas coclusões e apota trabalhos futuros. o fm do teto, um apêdce forece ao letor subsídos matemátcos sobre cojutos, relações e fuções. Espaços e Cojutos promados Essa seção apeas troduz as oções essecas de espaço e cojuto apromados; para uma abordagem mas detalhada desses cocetos ver [Pawlak (99)] ou [Uchôa & Ncolett (997)]. Um espaço apromado é um par ordeado =( U, R), ode U é um cojuto fto e ão-vazo de objetos, deomado uverso, er é uma relação de equvalêca em U, deomada de relação de dscerbldade. Objetos pertecetes a uma classe de

4 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados equvalêca de R são dtos serem dsceríves. Com efeto, se Ry, etão e y são dsceríves. Obvamete, R duz uma partção (e coseqüetemete, classfcação) dos objetos de U; as classes de equvalêca de R são chamadas cojutos elemetares de (assume-se que o cojuto vazo também é um cojuto elemetar). Dessa forma, a partção de U por R, otada por U R, pode ser vsta como o cojuto R = U R= { E,..., E }, ode cada E,,éum cojuto elemetar de. Note que objetos de U pertecetes a um mesmo cojuto elemetar são dsceríves. Uma outra otação possível para cojutos elemetares é aquela que usa a otação covecoal de classes de equvalêca: dado um cojuto elemetar E que possu o elemeto, etão E pode ser otado como [] = { y R U Ry}. Dado X U, é mportate verfcar quão bem os elemetos de X podem ser defdos pelos cojutos elemetares de. Com esse objetvo, são defdas:. promação eror de X em, formada pela uão dos cojutos elemetares de que estão totalmete cotdos em X, U { } ( X) = E = [ ] R X E X E U R,. promação eror de X em, formada pela uão dos cojutos elemetares de que possuem elemetos pertetes a X, U { } ( X) = E = [ ] R X E X E U R, Quado o espaço apromado é cohecdo e ão há rsco de cofusão, escreve-se ( X ) e ( X ), em substtução a e, respectvamete, por razões de smplcdade. Dadas as apromações eror e eror de um cojuto X U, é possível evdecar três regões assocadas a X, emu:. Regão postva de X em, pos ( X ), formada pelos cojutos elemetares de que estão totalmete cotdos em X. Pode-se afrmar com certeza que elemetos desta regão pertecem a X. Essa regão é gual à apromação eror de X em : pos ( X ) = ( X ). Regão egatva de X em, eg ( X ), formada pelos cojutos elemetares de que ão possuem ehuma tersecção com X. Observe que essa regão é formada pelos elemetos de U que ão pertecem à apromação eror de X em,ou seja,

5 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados eg ( X ) = U ( X ). Regão duvdosa de X em, duv ( X ), também chamada de frotera de X, formada pelos cojutos elemetares de que ão pertecem à regão postva ou à regão egatva de X em. Dado um elemeto desta regão, ão é possível afrmar com certeza se pertece ou ão a X. Observe que essa regão é formada pelos elemetos da apromação eror de X em que ão pertecem à apromação eror dex em, ou seja, duv ( X ) = ( X ) ( X ) Quado é cohecdo e ão há rsco de cofusão, escreve-se pos( X ),eg( X )eduv( X ),em substtução a pos ( X ), eg ( X )e duv X ), respectvamete. ( Dado um espaço apromado =( U, R), o cojuto X U pode ou ão ter suas froteras claramete defdas em fução dos cojutos elemetares de. Isso leva ao coceto de cojutos apromados.o cojuto apromado X de X é uma apromação de X, através de ( X ) e ( X ). ssm, o cojuto apromado X de X, pode ser defdo pelo par X = ( X), ( X), coforme proposto em [Klr & Yua (995), p.8-8] ou etão como sedo a famíla de todos os subcojutos de U que possuem a mesma apromação eror e a mesma apromação eror com relação a X em, como proposto em [Pawlak(98)]. Coforme cometado em [Ncolett & Uchôa (997a)], essas duas defções são equvaletes e epressam o mesmo coceto. Cocetos da TC são utlzados prcpalmete o coteto de stemas de Represetação de Cohecmeto (RCs). Um stema de Represetação de Cohecmeto é uma -upla =( U, QV,, ρ, ) ode U é o uverso fto de. Os elemetos de U são chamados objetos, que são caracterzados por um cojuto de atrbutos e seus respectvos valores. O cojuto de atrbutos resposáves pela caracterzação dos elemetos de U é dado por Q. V = UV q é o cojuto dos valores de atrbuto; V q é o domío do atrbuto q. Por sua vez, q Q ρ:u Q V é uma fução de descrção tal que ρ( q, ) V q para U eq Q. Esses cocetos serão epostos o Eemplo, a segur. Para um estudo mas aprofudado das relações estetes etre RCs e a TC ver [Pawlak (99)] e [Ncolett & Uchôa (998)]. Eemplo : eja =( U, QV,, ρ) o RC forecdo pela Tabela. Nesse caso, U ={,,,,,,,, },Q={, abcd,, },V V V V a = b = c = d ={,} 0 e, como eemplos da fução de descrção, temos: ρ(, a) = ρ(, b) = ρ(, c) = 0 ρ(, d) = ρ(, b) = ρ(, d) = 9 0

6 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Observe que os valores dos atrbutos de Q produzem uma relação de dscerbldade etre os objetos. ssm, por eemplo, e são dsceríves com relação ao cojuto de atrbutos Q. ssm, Q duz um espaço apromado =( U, Q), ode a partção de U por Q é dada por { } U Q= {, },{, },{, },{, },{ }, sedo que os cojutos elemetares de (eceto o cojuto vazo) ecotram-se represetados a Tabela. U a b c d Tabela Eemplo de sstema de represetação de cohecmeto, odeu ={,..., } 9 eq={, abcd,, } E UQ a b c d ={, } 0 E ={, } E ={, } 8 E ={, } E ={ } Tabela Cojutos elemetares gerados pelo RC forecdo pela Tabela Dessa forma, dado um cojuto de objetos de U, é possível sua aálse pela ótca da TC. eja, por eemplo, X por: U tal que X ={,,, }. s apromações e regões de X em são dadas 5 7 X E = { 7 ( X ) = E E E = {,,,,, } pos( X ) ( X ) {, } = = 7 eg( X) U ( X) {,, } = = 6 8 duv( X ) ( X ) ( X ) {,,, } = = 5 9 Fução de Pertêca promada eja =( U, R) um espaço apromado e X U. fução de pertêca apromada de X o espaço, proposta em [Pawlak (99)], tem por objetvo prcpal epressar a quatdade de

7 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados certeza quato à pertêca de um elemeto qualquer U, ao cojuto X. Ela é defda como: [] R µ X ( ) = [] X R otação µ X ( )pode ser substtuída por µ X ( ), quado é cohecdo e ão há rsco de cofusão. Coforme apotado em [Pawlak & kowro (99)], a fução de pertêca apromada possu as segutes propredades: µ X ( ) = 0 eg( ) µ X ( ) = pos( ) 0< µ X ( ) < duv( ) 0 µ X ( ), U, X U µ ( ) = µ ( ) X se Ry, etão µ ( ) = µ ( y) µ ( ) ma[ µ ( ), µ ( )] X Y X Y µ ( ) m[ µ ( ), µ ( )] X Y X Y Observe que a fução de pertêca pode ser utlzada para redefr os cocetos de apromações e regões de um cojuto. Com efeto, dado um espaço apromado =( U, R)e um cojuto X U, etão: ( X ) = { U µ ( ) = } ( X ) = { U µ ( ) > 0} pos( X ) = { U µ ( ) = } eg( X ) = { U µ ( ) = 0} duv( X ) = { U 0< µ ( ) < } X X X X X X X X Eemplo : ejam =( U, ) o espaço apromado do Eemplo e X U X ={,,, }. Nesse caso, tem-se: 5 7 tal que 5

8 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados R µ X ( ) = [ ] {,,, } {, } {,,, = [ ] {, } R 7 } { } = = 05. {, } µ X ( ) = 05. µ ( ) = µ ( ) = X X 7 µ ( ) = µ ( ) = µ ( ) = X X X µ ( ) = µ ( ) = X X Iclusão promada e Igualdade promada de Cojutos seção ateror estedeu o coceto de pertêca de elemetos a cojuto, da teora clássca de cojutos, permtdo assm a proposta de uma relação de pertêca apromada de elemetos a cojuto. De maera aáloga, o coceto de apromado pode ser esteddo à clusão e gualdade etre cojutos. Dessa forma, dado um espaço apromado =( U, R) e XY, U, dz se que:. X é apromadamete -cluído em Y, otado por X Y, se e somete se ( X) ( Y). X é apromadamete -cluído em Y, otado por X Y, se e somete se ( X) ( Y). X é apromadamete cluído em Y se e somete se ( X) ( Y) ( X) ( Y), sto é, X Y e X Y, sedo otado por X Y. e e X Y (ou X Y,ouX Y ), etão dz-se que X éum-subcojuto apromado (-subcojuto eror apromado, -subcojuto eror apromado) de Y. Quado é cohecdo e ão este rsco de cofusão, escreve-se X Y, X Ye X Y, ao vés de X Y, X Y e X Y, respectvamete. e estem k classes de equvalêca em R, sto é, se U R = k, etão há k possíves apromações erores e k possíves apromações erores. Dode sera de se or que estssem k k = k -subcojutos apromados de U. No etato, como observado em [Pawlak (99a)], estem ao todo k é o úmero de possíves subcojutos de um cojuto com k elemetos. 6

9 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados k = k k = -subcojutos apromados de U. afrmação de Pawlak, costate dessa últma referêca, de que estem k -subcojutos erores apromados e k -subcojutos erores apromados de U ão procede, haja vsta ser faclmete verfcável que estem k -subcojutos erores apromados e k -subcojutos erores apromados de U e, coseqüetemete, k -subcojutos apromados de U. Para sso, basta observar que, em se tratado do cojuto uverso U, qualquer um de seus -subcojutos erores apromados é um -subcojuto eror apromado e vce-versa. Isso pode ser verfcado o Eemplo (mas especfcadamete a Tabela 5) a segur. Eemplo : eja k =( U, QV,, ρ) o RC forecdo pela Tabela, a segur. Nesse caso tem-se { } U Q= {,, },{, },{,,, }, sedo que os cojutos elemetares de (eceto o cojuto vazo) ecotram-se represetados a Tabela. Os subcojutos apromados de U, utlzado a otação proposta em [Klr & Yua (995)] para represetação de cojutos apromados, ecotram-se lstados a Tabela 5. U a b c UQ a b c E={,, } 6 0 E ={, } E ={,, 5, } 9 8 Tabela Cojutos elemetares gerados pelo RC forecdo pela Tabela Tabela stema de represetação de cohecmeto odeu ={,..., } 9 eq={, abc,} O coceto de clusão apromada pode ser defdo também utlzado a fução de pertêca apromada, como proposto em [Pawlak (99a)] : X Y µ X( ) µ Y( ), U () 7

10 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Lembramos, etretato, que a defção acma e a epressa o tem (p. 6) ão são equvaletes. O Eemplo mostra uma stuação ode ambas as defções cocdem; etretato, o Eemplo 5 mostra que elas podem produzr resultados dferetes.,, E E, E E E, E, E E, E, E E, E E, E E, E E, E E, E E E, E E E, E E E, E E E, E E E, E E E, E E E E, E E E E, E E E E E, E E E E, E E E E, E E E E, E E E E E, E E E E E, E E E E E E, E E E Tabela 5 possíves subcojutos apromados de U, ode UQ= Y e Z Eemplo : ejam =( U, ) o espaço apromado do Eemplo e XYZ,, Utal que X ={,,, } 5 7 ={,,,,, } ={,,, }. s apromações erores e apromações erores de X, Y e Z em são dadas por: ( X ) = {, } e ( X ) {,,,,, } 7 = ( Y ) = {,,,,, } e ( Y ) {,,,,, } = ( Z ) = {, } e ( Z ) {,,,,, } 7 = Com sso, através da defção de clusão apromada de cojutos epressa o tem., p. 6, utlzado-se de apromações erores e apromações erores, tem-se os segutes resultados: X Y, pos X Y e X Y Z Y, pos Z Y e Z Y X Z, pos X Z e X Z Z X, pos Z X e Z X Y X e Y Z 8

11 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Para utlzação da defção de clusão apromada de cojutos epressa em (), a pága ateror, é ecessáro ates o cálculo da fução de pertêca de um elemeto a cada um dos cojutos X, Y e Z. Isso é forecdo pela Tabela 6, a segur. Com os dados da fução de pertêca, pode-se faclmete costatar que: X Y, pos µ X( ) µ Y( ), U Z Y, pos µ Z( ) µ Y( ), U X Z, pos µ X( ) µ Z( ), U Z X, pos µ Z( ) µ X( ), U U µ X µ Y µ Z Tabela 6 eaz em Grau de pertêca dos elemetos deu ={,..., } ={,, } ay ={,,,,, } ={, 9,, } , e Y Eemplo 5: ejam =( U, ) o espaço apromado do Eemplo e XY, Utas que X ={,,,, } 5 7 ={,,,, }. s apromações erores e as apromações 7 8 erores de X e Y em, são portato: ( X ) = {, } e ( X )= U 7 ( Y ) = {, } e ( Y )= U 7 Ou seja, pela defção de clusão apromada epressa o tem., p.6, utlzado-se de apromações erores e erores, tem-se: X Y, pos X Y e X Y 9

12 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Y X, pos Y X e Y X No etato, pela defção de clusão apromada epressa em (), p. 7, utlzado-se da fução de pertêca, tato X Y como Y X ão são váldos. Isso pode ser costatado a Tabela 7, verfcado que µ ( ) µ ( ) eµ ( ) µ ( ) ão são váldos para todo U. X Y Y X U µ X µ Y a eay Tabela 7 Grau de pertêca dos elemetos deu ={,..., } 9 X ={,,,, } 5 7 ={,,,, } 7 8 Da teora clássca de cojutos, tem-se que dos cojutos X e Y são guas se X for subcojuto de Y e vce-versa, sto é, X = Y X Y ey X Da mesma forma, o coceto de gualdade apromada de cojutos é defdo tedo como base o coceto de clusão apromada de cojutos. Dado um espaço apromado =( U, R)e XY, U, e utlzado os cocetos de clusão apromada através de apromações erores e apromações erores (p. 6) tem-se que:. X é apromadamete -gual a Y, otado por X = Y, se e somete se X Y Y X, sto é, ( X) = ( Y). X é apromadamete -gual a Y, otado por X = Y, se e somete se X Y Y X, sto é, ( X) = ( Y). X é apromadamete gual ay, otado por X Y, se e somete se X YeY X, sto é, ( X) = ( Y) e ( X) = ( Y), ou ada, X = Y e X = Y e e 0

13 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Quado é cohecdo e ão há rsco de cofusão, escreve-se X vés de X = Y, X = Y e X Y, respectvamete. = Y, X Y = e X Y,ao Eemplo 6: ejam =( U, )o espaço apromado do Eemplo e XYZ,, Utas como foram defdos o Eemplo. Tem-se, etão: X / Y, pos X = Y ( X Y ey X) mas X /= Y (X / Y Z / Y, pos Z = Y (Z Y ey Z) mas Z /= Y (Z / Y X Z, pos X Z e Z X e Y / X ) e Y / Z ) gualdade apromada também pode ser defda utlzado-se a fução de pertêca apromada: X µ Y X Y ey X µ X( ) = µ Y( ), U (B) Quado é cohecdo e ão há rsco de cofusão, escreve-se X µ Y, ao vés de X µ Y. Coforme apotado por [Pawlak (99a)], as duas defções de gualdade apromada ão são equvaletes, como lustra o Eemplo 7 a segur. Eemplo 7: ejam =( U, ) o espaço apromado do Eemplo e XY, Utas como foram defdos o Eemplo 5. Pelo coceto de gualdade apromada, eposto o tem., a pága ateror, utlzado-se apromações erores e erores, tem-se que X Y. Pelo coceto de gualdade apromada defdo em (B), utlzado-se a fução de pertêca, pode ser faclmete verfcado, o etato, que o mesmo ão ocorre (bastado para sso eamar a Tabela 7, a pága ateror; como já observado o Eemplo 5, em mesmo X Y ou Y X são váldos, se utlzado o coceto de clusão apromada usado fução de pertêca). Dessa cotradção, faclmete se coclu que as duas defções de gualdade apromada ão são equvaletes. 5 Relações promadas 5. Cocetos Báscos (, ) ejam =( U, R ) e =( U, R ) dos espaços apromados. O produto de por éo espaço apromado deotado por =( U, R), odeu = U U e a relação de dscerbldade R ( U U ) y y R R e ( y, y ) R, ode é defda por ((, ),(, )), U e y, y U.

14 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados e(, ) são dsceríves em R se e somete se os elemetos e Os elemetos(, y ) y forem dsceríves em R e y e y forem dsceríves em R. Isso mplca que [(, y)] R,a classe de equvalêca de R cotedo (, y ), deve ser gual ao produto cartesao de [] R por [ y] R, como pode ser observado o Eemplo 8. Tem-se que R, da maera como fo defda, é uma relação de equvalêca (dscerbldade), pos: e(, ) R é refleva. a) é refleva: Como R e R são relações de equvalêca emu e U, respectvamete, etão ( u, u ) R, u U u u R, u U. Pela defção de R, etretato, tem-se que se ( u, u ) R e( u, u ) R (( u, u ),( u u )) R, b) é smétrca: Dado que R e R são relações de equvalêca em U e U, respectvamete, R e R são smétrcas,.e., ( u, u ) R ( u, u ) R ( v, v ) R ( v, v ) R Etão: (( u, v ),( u, v )) R u, u R e ( v, v ) R ( u, u ) R e ( v, v ) R (( u, v ),( u, v )) R c) é trastva Dado que R e R são relações de equvalêca em U e U, respectvamete, R e R são trastvas,.e., ( u, u ) R e ( u, u ) R ( u, u ) R ( v, v ) R e ( v, v ) R ( v, v ) R Etão: (( u, v ),( u, v )) R u v u v R u, u R e ( u, u ) R, ( v, v ) R e ( v, v ) R ( u, u ) R e ( v, v ) R (( u, v ),( u, v )) R Eemplo 8: ejam =( U, R ) e =( U, R ) dos espaços apromados, ode ={( ),( ),( ),( ),( )}. Nesse caso, os espaços apromados e U ={,,, }, R ={(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, )} U ={, abc,}er a a b b c c a b b a (e seus respectvos cojutos elemetares), ecotram-se represetados a Fgura. eja, o produto de por, ode R U = ( U, R) = ( U U, R) ( U ) U = U U. Nesse caso, o cojuto de objetos U é dado por: U ={(, a),(, b),(, c),(, a),(, b),(, c),(, a b c a b c

15 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados e como R é defda por ( ) { (, y ),(, y ) R (, ) R e( y, y ) R, tem se que: ( ) ( ) ( ) (,(, b) ),((, b),(, a) ) ((, a),(, a) ),((, b),(, b) ),((, c),(, c) ),((, a),(, b) ),((, b),(, a) ) ((, a),(, a) ),((, b),(, b) ),((, c),(, c) ),((, a),(, b) ),((, b), (, a) ) ((, a),(, a) ),((, b),(, b) ),((, c),(, c) ),((, a),(, b) ),((, b),(, a) ) ((, a),(, a) ),((, b),(, b) ),((, c),(, c) ),((, a),(, b) ),((, b),(, a) ) ((, a),(, a) ),((, b),(, b) ),((, c),(, c) ),((, a),(, b) ),((, b),(, a) ) ((, a),(, a) ),((, b),(, b) ),((, c),(, c) ),((, a),(, b) ),((, b),(, a) ) ((, a),(, a) ),((, b),(, b) ),((, c),(, c) ),((, a),(, b) ),((, b),( ) } R= (, a),(, a), (, b),(, b), (, c),(, c), (, a) Nesse caso, o espaço apromado (e seus cojutos elemetares) é tal como represetado a Fgura : =(U,R ) =(U,R ) a b c Fgura Espaços apromados =( U, R ) e ( U, R ), odeu ={,,, } e U ={, abc,} (,a ) (,b ) (,a ) (,b) =( U,R) (,c ) (,c ) (,a ) (,b ) (,a ) (,b) (,c ) (,c ). Fgura O espaço apromado =( U, R) é o produto de =( U, R ) e =( U, R ), ode U ={,,, }eu ={, abc,}

16 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados 5. promações de Relações promadas o produto de por. Dada uma relação (ou um Os cocetos da TC podem ser faclmete esteddos a uma relação, prcpalmete pelo fato que uma relação é também um cojuto. ssm, sejam =( U, R )e =( U, R )dos espaços apromados e = ( U, R) = ( U U, R) cojuto) X U U, podem ser defdas a apromação eror e a apromação eror de X o espaço apromado : ( X) = {(, y) U U [(, y)] X} ( X) = {(, y) U U [(, y)] X } o espaço apromado produto coforme defdo o Neste caso, tem-se: Eemplo 9: eja = ( U, R) = ( U U, R) Eemplo 8. ejam também as relações XYZ,, U U, tal que X ={( a),(, b)},, Y ={(, c),(, c),(, c),(, c)} ez ={(, a),(, c),(, a),(, c),(, c)}. ( X )=, )} X = [( a = [( b = {( a b a ( b R R, ),(, )} = ( Y) = ( Y) = [(, c)] [(, c)] = {(, c),(, c),( c c Y R ( Z) = [(, c)] = {(, c),(, c)} R R ( Z) = [(, a)] [(, c)] [(, a)] [(, c)] = U R R R R R R Eemplo 0: ejam =( U, )o espaço apromado do Eemplo, =( U, )o espaço apromado do Eemplo e =( U, ) o produto de por. eja também uma relação X U, dada por X ={(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, )} apromação eror e a apromação eror de X em são, portato: ( X) {(, ),(, ),(, ),(, )} = ( X ) {(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, 6 7 ),(, ),... (, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, )} Os cocetos de regões, bem como o de pertêca apromada, também podem ser faclmete esteddos a relações: pos ( X ) = ( X ) = {(, y) U U [(, y)] X } eg ( X) = U U ( X) = {(, y) U U [(, y)] X = } R R

17 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados [( )] } duv ( X ) = ( X ) ( X ) = {(, y) U U [(, y)] X, y X R R [(, y)] R µ X (, y) = [(, y)] X R Observe que as defções e cocetos relatvos a um espaço apromado produto báro podem ser faclmete esteddos a um espaço produto -áro, da segute forma: seja,..., uma famíla de espaços apromados ode cada = ( U, R),. Etão = ( U... U, R) é um espaço apromado, ode R é uma relação de dscerbldade defda da segute forma: Ry, = (,..., ) U... U e y= ( y..., y) U... U, Ry todo,,e, y U. 5. Propredades de Relações promadas Em [Pawlak (98), p. 9-0], são lstadas doze propredades de apromações de relações báras em um espaço produto apromado; o autor assume todas como váldas e ão prova ehuma. Etretato, quado da aálse dessas propredades, evdecamos que algumas ão se verfcam, como será vsto a segur. Cosdere um espaço apromado =( U, R)e o espaço apromado obtdo pelo produto, otado por B= =( U, ) ode ( U U). lém dsso, cosdere a relação Q U. Etão: Propredade : e Q é uma relação de detdade, etão: a) ( Q)ão é relação de detdade b) ( Q)ão é relação de detdade c) ( Q)é uma relação smétrca d) ( Q )= Cometáros: s propredades.a) e.b) ão se verfcam. É possível, por eemplo, ecotrar uma relação de detdade Q, tal que ( Q) = ( Q) = Q. Nesse caso, Q, ( Q )e ( Q)são relações de detdade. Com sso, a propredade estabelecda por.d), a de que se Q é uma relação de detdade, Q)=, também ão se verfca. ( É mportate aqu ressaltar que esse ão é o úco poto problemátco ecotrado quado do estudo e aálse da TC. Esse fato só vem a corroborar ossa tese de que o formalsmo da TC ão é tratado com a devda seredade por váras publcações da área. 5

18 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados O Eemplo a segur mostra uma stuação ode.a),.b) e.c) são verfcadas e.d) ão é verfcada. Já o Eemplo mostra uma stuação ode.a),.b) e.d) ão são verfcadas e.c) é verfcada. Eemplo : eja =( U, R) um espaço apromado ode U={, abc,} e R={( a, a),( b, b),( c, c),( a, b),( b, a)}, ou seja, U R= {{, a b},{}, c} como lustrado a Fgura. eja também B=( U, ), o espaço apromado produto de por. Tem-se, portato, pela defção de espaço apromado produto, queu ={( a, a ),( a, b ),( a, c ),( b, a ),( b, b ),( b, c ),( ca, ),( cb, ),(, cc)} eé dada por = { (( a, a),( a, a) ),(( a, a),( a, b) ),(( a, a),( b, a) ),(( a, a),( b, b) ), ( ab aa) ( ab ab) ( ab ba) ( ab bb) (( b, a),( a, a) ), (( b, a),( a, b) ), (( b, a),( b, a) ),(( b, a),( b, b) ), (( bb, aa) ( bb ab) ( bb ba) ( bb bb) (( ac, ),( ac, )),(( ac, ),( bc, )),(( bc, ),( ac, )),(( bc, ),( bc, )), ((, ca),( c, a) ), (( c, a),( c, b) ), (( c, b),( c, b) ), (( c, b),( c, b) ), ((, cc),(, cc) ) } (, ),(, ), (, ),(, ), (, ),(, ), (, ),(, ), ),(, ), (, ),(, ), (, ),(, ), (, ),(, ), { } Nesse caso, U = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, )},{( ac, ),( bc, )},{( ca, ),( cb, )},{( cc, )}, sedo que o espaço apromado B ecotra-se represetado a Fgura. =(U,R) a b c Fgura Espaço apromado =( U, R), odeu ={, abc,} eja Q uma relação de detdade sobre U, sto é, Q={( a, a),( b, b),( c, c)}. Neste caso, ( Q) = {( c, c)} e ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( cc, )}. Dessa forma, em ( Q), em Q)são relações de detdade. Observe ada que: ( Q, ( Q )e ( Q )são relações smétrcas Q e ( Q)são relações reflevas sobre U, mas Q)ão é refleva ( 6

19 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados ( Q)é uma relação de detdade em{ c, } subcojuto de U B=( U,) ( a,a) ( a,b ) ( b,a) ( b,b) ( c,a ) ( c,b) ( a,c) ( b,c) ( c,c) Fgura O espaço apromado B=( U, ) éo produto de por Eemplo : eja =( U, R) um espaço apromado ode U ={,, } R={(, ),(, ),(, )}, ou seja, U R= { },{ },{ } e. eja também B=( U, ),o espaço apromado produto de por. Tem-se portato U ={(, ),(, ), (, ),(, ),(, ),(, ),(, ),(, ),( {, )}, e tal que U é dado por: U = {(, )},{(, )},{(, )},{(, )}, {(, )},{(, )},{(, )},{(, )},{(, )}} uma relação de detdade sobre U. Nesse caso tem-se e eja Q={(, ),(, ),(, )} ( Q) = Q= ( Q). Dode Q ( Q ) são também relações de detdade sobre U. Observe também que Q, ( Q) ( Q )são relações smétrcas e reflevas sobre U. Dado que Q é uma relação de detdade, o que se pode garatr é que: se ( Q), etão ( Q)é uma relação smétrca em U, uma vez que ( Q) Q,e Q é relação de detdade (qualquer subcojuto ão-vazo de uma relação de detdade é uma relação smétrca). Na verdade, ( Q)é uma relação de detdade em um subcojuto de U a propredade.c) é válda uma vez que: ) se Q é uma relação de detdade, Q é smétrca ) se Q é smétrca Q)é smétrca ( 7

20 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados se ( Q) Q, etão Q) ão é relação de detdade pos relacoa elemetos deu ( que ão são dêtcos. O Eemplo lustra esse fato Prova de ): Hpótese: Q é smétrca Tese: ( Q)é smétrca,.e., (, y) ( Q) ( y, ) ( Q) eja (, y) ( Q). Etão duas stuações devem ser cosderadas: a) (, y) Q e(, y) Q, etão( y, ) Q(pos Q é smétrca por hpótese). ComoQ ( Q), coclu-se que ( y, ) ( Q) b) (, y) Q Como (, y) ( Q),(, y) [( a, b)], tal que [( ab, )] Q. Escolhemos para otar a classe justamete um seu elemeto ( ab,, ) que também pertece a Q,.e., ( ab, ) Q. Note que ão é obrgatóro que se teha a b.tem-se que: (, y) [( a, b)] (, y) ( a, b) Ra e yrb yrb e Ra (a ordem ão é mportate esse caso, pos o espaço apromado produto é costruído sobre um úco espaço apromado - B é da forma ). Mas yrb e Ra ( yba, ) (, ) ( y, ) [( ba, )] Como Q é smétrca e como ( ab, ) Q, ( ba, ) Q. Por outro lado, ( ba, ) [( ba, )], dode[( ba, )] Q. Como ( Q) = {( c, d) U [( c, d)] Q }, tem-se que [( ba, )] ( Q). Dado que ( y, ) [( ba, )] e [( ba, )] ( Q), é possível coclur que: ( y, ) ( Q) Dadas todas essas cosderações, sugermos que a Propredade seja reescrta como: e Q é uma relação de detdade, etão: se ( Q)= Q, ( Q)é uma relação de detdade em U se () Q Q, ()ão Q é uma relação de detdade em U se () Q e Q Q (), etão ()é Q uma relação de detdade em um subcojuto de U sedo, portato, smétrca em U e ()= Q Q, Q ()é uma relação de detdade em U e () Q Q, ()ão Q é uma relação de detdade em U ()é Q uma relação smétrca em U 8

21 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Propredade : e Q é uma relação refleva, etão: a) ( Q)é refleva b) ( Q)ão é refleva Cometáros: propredade.b) ão é válda para qualquer Q U ; como cometado e vsto aterormete, estem stuações ode ( Q)= Qe essas stuações, seq é refleva, ( Q )é também refleva (ver Eemplo ). Já quado ( Q ) Q, ( Q ) Q e coseqüetemete estrão elemetos em Q que ão estarão em ( Q). Nessa stuação, ada pode ser garatdo, como mostrado: o Eemplo, ode Q é refleva, ( Q ) Q e ( Q )ão é refleva o Eemplo, ode Q é refleva, ( Q ) Q e ( Q )é refleva Por outro lado.a) é válda uma vez que, seq for uma relação refleva, comoq ( Q), ( Q) é também refleva (qualquer relação que coteha uma relação refleva é também refleva). Observe que, se ( Q ) Q, ( Q )é uma relação refleva em um subcojuto de U. ugermos que essa propredade seja reescrta como: e Q é uma relação refleva em U, etão: ()é Q refleva em U se ()= Q Q, Q ()é refleva em U ()é Q refleva em um subcojuto de U Eemplo : eja B=( U, ) o espaço apromado produto defdo o Eemplo e seja uma relação ão-smétrca e refleva Q={( a, a),( a, b),( b, a),( b, b),( c, a),( c, c)}. apromação eror e a apromação eror de Q são respectvamete, ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( cc, )} ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( ca, ),( cb, ),( cc, ) } Dode ( Q)é smétrca e refleva e ( Q)é ão-smétrca e refleva. Observe que, esse caso, ( Q) Q ( Q). 9

22 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Propredade : e Q é uma relação smétrca, etão: a) ( Q)é smétrca b) ( Q)(dado que Q) ) é smétrca. ( Cometáros: propredade.a) fo já provada a prova da propredade.c). Já a verfcação de.b) é provada a segur: Hpótese: Q é smétrca Tese: ( Q)é smétrca,.e., (, y) ( Q) ( y, ) ( Q) abe-se que ( Q) = {( c, d) U [( c, d) ] Q}. Etão: a) se (, y) ( Q),(, y) Q e, pelo fato de Q ser smétrca, tem-se que ( y, ) Q. Pode-se, pos, dzer que [( y, )] Q b) se (, y) ( Q), tem-se, por defção, que [(, y)] Q Queremos mostrar que[( y, )] Q. upoha que esta( ab, ) U tal que( ab, ) [( y, )] e ( ab, ) Q. Mas ( ab, ) [( y, )] ( ab, ) ( y, ) ary e br br e ary ( ba, ) ( y, ) ( ba, ) [( y, )]. Mas( ba, ) [( y, )] e[(, y)] Q ( ba, ) Q. Como Q é smétrca, tem-se ecessaramete que ( ab, ) Q, o que cotradz a osção cal que ( ab, ) Q. Portato, ão este ( ab, ) U tal que ( ab, ) [( y, )] e( ab, ) Q. Como [( y, )] Q, coclu-se que[( y, )] Q,.e.,( y, ) ( Q ), o que prova que ( Q )é smétrca. Essa propredade ecotra-se eemplfcada os Eemplo e Eemplo. Propredade : e Q é uma relação at-smétrca, etão: a) ( Q ) é at-smétrca b) ( Q)é at-smétrca Cometáros: Como o subcojuto de uma relação at-smétrca é também at-smétrco, etão, se Q é at-smétrca, ( Q)também o será, caso ão seja vaza. Dode.b) é váldo. propredade.a) ão se verfca. O Eemplo mostra uma stuação ode.a) é válda e o Eemplo 5, uma stuação ode ão é válda. ugermos que essa propredade seja reescrta como: 0

23 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados e Q é uma relação at-smétrca sobre U, etão: ()é Q at-smétrca em U se ()= Q Q, Q ()é at-smétrca em U Eemplo : eja B=( U, ) o espaço apromado produto defdo o Eemplo e seja a relação at-smétrca Q={( a, a),( a, b),( a, c),( c, c)}. Como ( Q) = {( c, c)} e ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( ac, ),( bc, ),( cc, )}, tem-se que ( Q) é at-smétrca mas Q)ão é at-smétrca. ( Eemplo 5: eja B=( U, ) o espaço apromado produto defdo o Eemplo e seja a relação at-smétrcaq={( a, c),( c, c)}. Como ( Q) = {( c, c)} e ( Q) = {( ac, ),( bc, ),( cc, )}, tem-se que ( Q ) e ( Q )são at-smétrcas. Propredade 5: e Q é uma relação ão-smétrca, etão: a) ( Q)é ão-smétrca b) ( Q)é ão-smétrca Cometáros: s propredades 5.a) e 5.b) ão são váldas, haja vsto que tato ( Q ) quato ( Q)podem ou ão ser ão-smétrcas, dado que Q é ão-smétrca. Veja, a esse respeto, o Eemplo e o Eemplo 6. Eemplo 6: eja B=( U, ) o espaço apromado produto defdo o Eemplo e seja a relação ão-smétrca Q={( b, c),( c, a),( c, c)}. Como ( Q) {( c, c)} e ( Q) = {( ac, ),( bc, ),( ca, ),( cb, ),( cc, )}, tem-se que Q é ão-smétrca e ( Q ) é smétrca. Propredade 6: e Q é uma relação trastva, etão: a) ( Q)ão é trastva b) ( Q)ão é trastva Cometáros: propredade 6.a) está totalmete correta, haja vsto que se Q é uma relação trastva e Q), etão, coforme mostrado os Eemplo 7 e Eemplo 8, e provado (

24 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados logo após esses eemplos, ( Q) é trastva. Quato à propredade 6.b), é possível evdecar stuações as quas Q é trastva e ( Q)é trastva (como mostra o Eemplo 7) ou ão (como mostra o Eemplo 8). Eemplo 7: eja B=( U, ) o espaço apromado produto defdo o Eemplo e seja uma relação trastvaq={( a, b),( b, c),( a, c)}. apromação eror e a apromação eror de Q são respectvamete, ( Q) = {( ac, ),( bc, )} ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( ac, ),( bc, )} Dode ( Q )e Q ( ) são trastvas. Observe que tem-se ada ( Q) Q ( Q). Eemplo 8: eja um espaço apromado =( U, R), ode U={ abcd,,,,, yz, } e U R { a y b c z d} = {, },{,,},{, }, como lustrado a Fgura 5. eja também B=( U, ), o espaço apromado produto de por, como mostrado a Fgura 6. =(U,R) a y b c z d Fgura 5 Espaço apromado =( U, R), odeu ={ abcd,,,,, yz, } eja Q={( a, a),( a, ),(, ),(, a),( a, b),(, b),( c, d)} uma relação trastva em U. apromação eror e a apromação eror de Q são dadas por: ( Q) = {( aa, ),( a, ),(, ),( a, )} ( Q) ={ ( aa, ),( a, ),( a, ),(, ),( ab, ),( ac, ),( ay, ),( b, ), ( c, ),(, y),( bd, ),( bz, ),( cd, ),( cz, ),( yd, ),( y, z) } Neste caso, ( Q) é uma relação trastva. Como (, y) ( Q) e ( yz, ) ( Q), mas ( z, ) ( Q), tem-se que Q)ão é uma relação trastva. Observe ada que, esse caso, tem-se ( Q) Q ( Q).

25 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados (,y) ( d,y) ( a,a) (,) ( a,y ) ( a,b) (,b) ( z,y ) ( z,b) ( d,b) ( a,) (,a) ( a,c) (,c) ( z,c) ( d,c) ( z,z) ( d,z) ( y,a) ( b,) ( y,z) ( b,d) ( z,d) ( d,d) ( y,) ( c,a) ( y,d) ( c,z) ( a,z) ( a,d) ( z,a) ( z,) (,z) (,d) ( d,a) ( d,) ( y,y) ( y,b ) ( y,c) ( b,y) ( b,b) ( b,c) ( c,y) ( c,b) ( c,c) B =( U,) ( b,a) ( c,) ( b,z) ( c,d) Fgura 6 O espaço apromado B=( U, ) éo produto de por segur, a prova de que, se Q é trastva, etão ( Q)é trastva. Hpótese: Q é trastva Tese: ( Q)é trastva,.e., (, y) ( Q) e ( y, z) ( Q) (, z) ( Q) eja (, y) ( Q) e( y, z) ( Q). Etão: a) como (, y) ( Q), etão [(, y)] Q b) como ( y, z) ( Q), etão [( y, z)] Q c) como (, y) Q e( y, z) Q, tem-se, por hpótese, que (, z) Q, ou seja, [(, z)] Q Precsamos provar que [(, z)] Q, o que será feto por absurdo. Para tato, cosderemos ( ab, ) [( z, )], tal que( ab, ) Q. Como( ab, ) ( z,, ) tem-se que ar e brz. Como R é relação de equvalêca, tem-se que R, yry e zrz. DeaR e yry, coclu-se que ( ayy,, ) (, ).e., ( ay, ) [( y, )]. Como[(, y)] Q, tem-se que( ay, ) Q. De maera smlar, de yry e brz, coclu-se que ( yb, ) [( yz, )]. Como [( y, z)] Q, tem-se que ( yb, ) Q. Dado que ( ay, ) Qe( yb, ) Q, como Q é trastva por hpótese, tem-se, obrgatoramete( ab, ) Q,o que cotradz a osção cal. Logo [(, z)] Q,.e., (, z ) ( Q ). Dode ( Q ) é trastva. Dados tas resultados, sugermos que essa propredade seja reescrta como:

26 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados e Q é uma relação trastva em U, etão: se () Q, Q ()é trastva em U Propredade 7: e Q é uma relação de equvalêca sobre U, etão: a) ( Q)é uma relação de tolerâca (refleva e smétrca),, ode, b) Q = U U... U U = Z é uma classe de equvalêca de Q,.e., U = Z Z... Z Z Z (sc!), para cada j, j, =,,..., j Cometáros: propredade 7.a) decorre dos resultados obtdos as propredades e.como Q é uma relação de equvalêca, etãoq é refleva, smétrca e trastva. Dessa forma, ( Q )é refleva e smétrca, ada podedo ser garatdo a respeto de sua trastvdade. Portato, ( Q)é uma relação de tolerâca em U. Quato à propredade 7.b), é de se or que houve um erro tpográfco, pos como ( Q ) pode ser vaza, ão há como garatr que a mesma defa uma cobertura em U, por qualquer método que se costrua essa cobertura. Por outro lado, ão é também possível afrmar que ( Q)defe uma cobertura de U, pos ( Q)é subcojuto deu eãodeu. O que pode ser provado é que: () as apromações erores das classes de equvalêca duzdas por Q defem uma cobertura de U () se Z, gualdade:, é uma classe de equvalêca duzda por Q, etão vale a segute odeu ( Z ),. = U ( Q)= U U Prova de (): Hpótese: Q é relação de equvalêca Tese:U = U U... U, odeu = ( Z ),,e Z é uma classe de equvalêca duzda - por Q. Ora, Q efetua uma partção em U da segute forma: U = Z Z... Z, ode cada Z é uma classe de equvalêca duzda por Q (ou seja, para cada j, tem-se Z Z = ). abe-se que j ( Z ) U,, o que mplca ( Z )... ( Z ) U. lém dsso, uma propredade básca da TC garate que X ( X), para qualquer X U (ver [Uchôa e Ncolett(997)]), dode:

27 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Z ( Z ) MM M Z ( Z ) Ou seja: U = Z... Z ( Z )... ( Z ) Como ( Z )... ( Z ) U e U ( Z )... ( Z ), segue-se que U = U U... U, odeu = ( Z ),,e Z é uma classe de equvalêca duzda por Q. - Ou seja,{ U,..., U } é uma cobertura de U. Prova de (): Hpótese: Q é relação de equvalêca Tese:seZ,, são as classes de equvalêca duzdas por Q e U = ( Z ),, etão - vale a segute gualdade: Para a prova da gualdade remos provar que valem. Para a prova que U U ( Q )= U U U U ( Q ) e ( Q ) U U U U U ( Q ) vale, é sufcete mostrar que dado (, y) U U, etão (, y) ( Q). No etato, se (, y) U U, etão, y U, ou seja, estem ab, Z tal que [ a] R e y [ b] R, com aqb,.e., ( ab, ) Q. Como ( ab, ) Q, etão [( ab, )] ( Q). Mas, como Ra e yrb, (, y ) [( a, b )],.e., (, y) ( Q). Resta agora provar que U ( Q ) U U vale. Para tato, é sufcete provar que dado (, y) ( Q), etão (, y) U U, para algum. eja (, y) ( Q), etão (, y) [( a, b)], tal que ( ab, ) Q. Ou seja, este uma classe de equvalêca Z, duzda por Q, tal que ab, Z. Como(, y) ( a, b ), tem-se Ra e yrb. Dode [ a] R e y [ b] R. Etretato, [ a] ({ a}) R - e [ b] ({ b}) R -. Por sua vez, uma propredade básca da TC dz que ( X Y) = ( X) ( Y) (ver [Uchôa & Ncolett (997)]). Etão [ a] [ b] ({ a}) ({ b}) = ({ a, b}) ( Z ), pos { ab, } Z R R Como {, y} [ a] [ b], tem-se que, y ( Z ) = U. Dode (, y) U U para algum. R R - U 5

28 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Esses resultados ecotram-se lustrados o Eemplo 9, a segur. Eemplo 9: eja um espaço apromado =( U, R), ode U={ abcde,,,,, f, g} e U R { a b c d e f g} = {, },{, },{, },{ }, como lustrado a Fgura 7. eja também B=( U, ), o espaço apromado produto de por, como mostrado a Fgura 8. a c e b d f =(U,R) g Fgura 7 Espaço apromado =( U, R), odeu ={ abcde,,,,, f, g} ( f,f) ( a,f) ( a,a) ( b,a) ( e,e ) ( e,f) ( a,e ) ( b,e) ( b,f) ( f,e) ( e,c) ( e,d) ( f,c) ( f,d) ( g,c) ( g,d) ( a,b) ( b,b) ( a,c) ( b,d) ( c,c) ( c,d) ( e,a) ( e,b) ( f,a) ( f,b) ( a,g) ( b,g) ( e,g) ( f,g) ( a,d) ( b,c) ( g,g) ( g,a) ( g,b) B ( d,d) ( d,c) ( d,a) ( c,a) ( c,e) ( c,f ) ( d,f) ( g,e) ( g,f) ( d,b) ( c,b) ( d,e) ( c,g) ( d,g) =( U,) Fgura 8 O espaço apromado B=( U, ) éo produto de por Cosdere a segute relação de equvalêca defda em U: 6

29 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Q={( a, a),( c, c),( a, c),( c, a),( d, d),( e, e),( f, f), ( de, ),( d, f),( e, d),( e, f),( f, e),( f, d),( b, b),( g, g)} Nesse caso as classes de equvalêcas duzdas por Q são: Z ={,},Z a c ={},Z b ={,, d e f }e Z ={}. g s apromações erores dessas classes são dadas por: U = ( Z = abcd U = ( Z ) = a b U = ( Z ) = c d e f U = ( Z ) = g Observe que esse caso, U = U U U U. Por sua vez, a apromação eror de Q é dada por: ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( cc, ),( cd, ),( dc, ),( dd, ),( ac, ),( ad, ),( bc, ),( bd, ), ( ca, ),( cb, ),( da, ),( db, ),( ee, ),( e, f),( f, e),( f, f),( ce, ),( c, f),( de, ),( d, f ), ( ec, ),( ed, ),( f, c),( f, d),( gg, )} Pode ser faclmete verfcado que ( Q ) = ( U U ) ( U U ) ( U U ) ( U U ). Date dos resultados obtdos, sugermos que a propredade seja reescrta como: e Q é uma relação de equvalêca em U, etão: ()é Q uma relação de tolerâca (refleva e smétrca) as apromações erores das classes de equvalêca duzdas por Q defem uma cobertura de U se Z,, é uma classe de equvalêca duzda por Q, etão ()= Q U U U, ode U = ( - Z ), Propredade 8: eqé uma relação de equvalêca, etão: a) ( Q)é também uma relação de equvalêca em algum cojuto X U b) as classes de equvalêca de ( Q)são da forma Z é uma classe de equvalêca de Q,.e., U = Z Z... Z, Z Z j (sc!), para j, j, =,,...,. 7

30 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados Cometáros: propredade 8.a) decorre dos resultados obtdos as propredades, e6.como Q é uma relação de equvalêca, etão ( Q) é smétrca e trastva, bem como é refleva em um subcojuto de U. Portato, ( Q)é uma relação de equvalêca em um subcojuto deu. Para a prova de 8.b) é sufcete mostrar que: () ( Q )= U U U, odeu = ( Z ),,e Z é uma classe de equvalêca duzda por Q. Com efeto, se uma relação de equvalêca W é a uão fta de produtos cartesaos da forma Y Y, odey Y j = para j, etão é faclmete dedutível que as classes de equvalêca de W serão cada um dos Y, pos os elemetos de Y estarão relacoados somete em Y Y. Prova de (): Hpótese: Q é relação de equvalêca Tese:seZ,, é uma classe de equvalêca duzda por Q eu = ( Z ), etão vale a segute - gualdade: Para a prova da gualdade remos provar que valem. Para a prova que U U ( Q )= U U U U ( Q ) e ( Q) U U U U U ( Q ) vale, é sufcete mostrar que dado (, y) U U, etão (, y) ( Q). No etato, se (, y) U U, etão, y U, ou seja, Qy,.e., (, y) Q, pos U é apromação eror de uma classe de equvalêca de Q. Como (, y) Q, etão [(, y)] I ( Q). Necesstamos provar que [(, y)] ( Q), o que será feto por absurdo. Com efeto, oha ( ab, ) [( y, )] tal que( ab, ) Q. Mas, como ( ab, ) ( y,, ) tem-se ar e bry, ou seja a [ ] R e b [ y] R. Por outro lado, como U = ( Z ), ode Z,, é uma classe de equvalêca duzda por Q, tem-se obrgatoramete - que [ ] U e[ y] U, o que mplca ab, U R R. dode ab, Z e, coseqüetemete, ( ab, ) Q,o que cotradz a hpótese cal de haver um ( ab, ) [( y, )] tal que ( ab, ) Q. Ou seja, [(, y)] ( Q). Portato, (, y ) ( Q ). Resta agora provar que U ( Q ) U U U 8

31 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados vale. Para tato, é sufcete provar que dado(, y) ( Q), etão(, y) U U, para algum. eja (, y) ( Q), etão (, y) Q. Ou seja, este uma classe de equvalêca Z, duzda por Q, tal que, y Z. É possível provar, por absurdo, que, y U, odeu = ( Z ).Com efeto, oha - que, y U. Isso mplca a estêca de elemetos a [ ] R e b [ y] R, tas que ab, Z. Como, y Z,se ab, Z, com a [ ] R e b [ y] R, etão ( ab, ) Q. Pos, se for váldo que ( ab, ) Q, (, y) Q, a [ ] R e b [ y] R, etão tem-se ( ab, ) [( y, )]. Mas, como ar e yry, tem-se que ( ay, ) [( y, )]. Como(, y) ( Q), tem-se que[(, y)] Q. Dode( ay, ) Q, ou seja a pertece à mesma classe de equvalêca que y,.e., a Z (racocío semelhate vale para b, já que a e b tem que estar, ecessaramete, a mesma classe de equvalêca). Em resumo, o fato de, y U, mplca a estêca de elemetos a [ ] R eb [ y] R, tas que( ab, ) Q. Como ar e bry, tem-se ecessaramete que ( ab, ) [( y, )]. Mas, já fo vsto que [(, y)] Q. Ou seja ( ab, ) Q, o que cotradz com a hpótese cal. Dode, y U, e portato, (, y) U U. Essa propredade ecotra-se eemplfcada a segur, o Eemplo 0. Eemplo 0: ejam os espaços apromados =( U, R)eB=( U, ), como foram defdos o Eemplo 9. eja também Q a relação de equvalêca al defda. Tem-se que ( Q) = {( e, e),( f, f),( e, f),( f, e),( g, g)} que é uma relação de equvalêca em{ e, f, g }, subcojuto de U. s apromações erores das classes de equvalêca Z,..., Z duzdas por Q são dadas por: U = ( Z ) = U = ( Z ) = U = ( Z ) = e f U = ( Z ) = g Observe queu eu são as classes de equvalêca de Q. úca ressalva a esta propredade é o erro em cosderar Z Z j (possvelmete, erro tpográfco), quado Z e Z j, com j, são classes de equvalêca duzdas por Q. De forma que sugermos uma reescrta dessa propredade, para que fque totalmete correta: e Q é uma relação de equvalêca em U, etão ()é Q também uma relação de equvalêca em algum cojuto Y U e as classes de equvalêca de ()são Q da forma ( Z ), ode Z é uma classe de equvalêca duzda por Q. Propredade 9: eqé uma relação de ordem, etão: 9

32 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados a) Q)ão é uma relação de ordem b) ( Q)ão é uma relação de ordem Cometáros: Estamos levado em cota, ao tratar dessa propredade, que o autor qus se referr a uma relação de ordem parcal, haja vsto que toda relação de ordem total é uma relação de ordem parcal (mas o verso em sempre é váldo). lém do que, a lteratura matemátca ão é comum referr-se a uma relação de ordem parcal apeas como relação de ordem. Uma relação Q é de ordem parcal se e somete se for refleva, at-smétrca e trastva. De acordo com os resultados obtdos as propredades,e6,seqé uma relação de ordem parcal em U, tem-se que ( Q)é uma relação de ordem parcal em um subcojutos de U (que pode, clusve, ser gual ao própro U), ou seja 9.a) ão se verfca. O mesmo podedo ser dto a respeto de 9.b). Pode-se dzer, etão, que, se Q é uma relação de ordem parcal em U, etão tato ( Q ) quato ( Q) podem ou ão serem relações de ordem parcal em U, coforme o estabelecdo as propredades, e6.deforma que sugermos que a propredade seja reescrta como: e Q é uma relação de ordem parcal em U, etão: se ()= Q Q, etão ()é Q uma relação de ordem parcal em U se ( Q)= Q, etão ( Q)é uma relação de ordem parcal em U ()é Q uma relação de ordem parcal em um subcojuto de U Propredade 0: eqé uma relação qualquer em U, etão: a) ( Q ) = ( ( Q)) b) ( Q ) = ( ( Q)) Cometáros: Essa propredade derva-se trvalmete de como fo formado o espaço apromado B=( U, ). propredade 0.a) justfca-se da segute forma:(, y) ( Q ) [(, y)] Q [( y, )] Q (, ) ( ) y Q (, y) ( ( Q)). equvalêca [(, y)] Q [( y, )] Q pode ser provada se observarmos que ( ab, ) [(, y)] ( ba, ) [( y, )], fato verfcado quado da prova de.c) (p. 8). propredade 0.b) é provada de forma semelhate. Note que Q ão precsa ser uma fução para que essas propredades valham. respeto de fuções e relações versas, ver pêdce. Propredade : eq= V o W (Q é uma composção de V e W), etão: a) ( Q) = ( V) o ( W) 0

33 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados b) ( Q) = ( V) o ( W) Cometáros: O autor ão eplcta, o eucado da propredade, se Q, V e W são fuções. Cosderado-se que Q, V e W possam ão ser fuções, a propredade.a) ão se verfca uma vez que ( V) o ( W) ( Q) é váldo, mas em sempre se tem ( Q) ( V) o ( W), como mostram os Eemplo e Eemplo. respeto de relações e fuções composta, ver o pêdce. Eemplo : ejam os espaços apromados =( U, R)eB=( U, ), como foram defdos o Eemplo 9. eja Q= V o W, ode V ={( a, a),( b, b),( e, d),( e, g),( f, g)} e W ={( a, a),( a, b),( b, a),( b, b),( d, f),( g, g)}. Por defção de relação composta, tem-se Q={( a, a),( a, b),( b, a),( b, b),( e, f),( e, g),( f, g)}. Nesse caso, tem-se que: ( V) = {( e, g),( f, g)} ( W) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( gg, )} ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( eg, ),( f, g)} Nesse caso, ( V) o ( W) = {( e, g),( f, g)}, dode ( V) o ( W) ( Q), mas ( Q) ( V) o ( W). Eemplo : eja os espaços apromados =( U, R)eB=( U, ), como foram defdos o Eemplo 9. eja Q= V o W, ode V ={( a, a),( a, b),( b, a),( b, b),( e, d),( e, g),( f, g)} e W ={( a, a),( a, b),( b, a),( b, b),( d, f),( g, g)}. Por defção de relação composta, tem-se Q={( a, a),( a, b),( b, a),( b, b),( e, f),( e, g),( f, g)}. Nesse caso, tem-se que: ( V) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( eg, ),( f, g)} ( W) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( gg, )} ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( eg, ),( f, g)} Nesse caso, ( V) o ( W) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( eg, ),( f, g)} = ( Q). segur, a prova de que, se Q= V o W, etão ( V) o ( W) ( Q). Hpótese: Q = V ow Tese: ( V) o ( W) ( Q) Tem-se que (, y) ( V) o ( W) [(, y)] ( V) o ( W). Mas [(, y)] ( V) o ( W) se e somete se ( ( ab, ) [( y, )] ( a, b ) ( V ) o ( W )),.e.,

34 Relações e Fuções promadas: Uma bordagem Baseada a Teora de Cojutos promados ( ( ab, ) [( y, )] ( a, b) ( V) o ( W). Isso mplca o fato que este c U tal que ( ac, ) ( V) e( cb, ) ( W) ). Como ( X) X vale em qualquer espaço apromado (ver [Uchôa & Ncolett (997)]), etão ( ( ab, ) [( y, )] c Utal que ( ac, ) Ve( cb, ) W). Como Q é composta de V e W, ( ( ab, ) [( y, )] ( ab, ) Q. Ou seja, [(, y)] Q,.e., (, y ) ( Q ). Resumdo: (, y) ( V) o ( W) (, y) ( Q), dode, ( V) o ( W) ( Q). e ege-se que Q, V e W sejam fuções, etão ( Q) = ( V) o ( W) vale. Com efeto, ( V) o ( W) ( Q) já fo provado, restado demostrar que ( Q) ( V) o ( W), o que pode ser feto por absurdo. Para tato, cosdere (, y) ( Q) tal que (, y) ( V) o ( W). Como (, y) ( Q), tem-se (, y) Q. Dode c U tal que ( c, ) V e(, cy) W. Mas, (, y) ( V) o ( W) mplca que, para todo c U tal que ( c, ) V e(, cy) W, tem-se que [( c, )] V ou [(, )]. Nesse caso, (, ) e (, cy) Wmplcam que este ( ab, ) [( c, )] tal que ( ab, ) V, ou que este (, e f) [(, c y)] tal que (, e f) W. Como ar e yry, tem-se que ( ay, ) [( y, )], o que mplca que ( ay, ) Q, ou seja g U tal que( ag, ) Ve( g, y) W. Dode, para que( ab, ) Vseja váldo é ecessáro que b g, o que cotradz com o fato de V ser fução. De forma semelhate ão é possível (, e f) [(, c y)] tal que (, e f) W. Ou seja, ecessaramete tem-se que [( c, )] V e [( cy, )] W, para algum c Usempre que(, y) ( Q). Nessas codções, ( c, ) ( V) e (, cy) ( W) para algum c U. Dode (, y) ( V) o ( W), o que cotradz a hpótese cal. Dode (, y) ( Q) (, y) ( V) o ( W),.e. ( Q) ( V) o ( W). Como valem ( Q) = ( V) o ( W) e ( V) o ( W) ( Q), segue-se que ( Q) = ( V) o ( W) vale, sempre que Q, V e W são fuções. propredade.b), etretato, vale mesmo quado Q, V e W ão são fuções, podedo ser demostrada trvalmete. Com efeto, (, y) ( Q) [(, y)] Q ( ab, ) [(, y)] tal que ( ab, ) Q c U tal que ( ac, ) Ve(, cb) W ( ac, ) ( V) e (, cb) ( W) ( a, b) ( V) o ( W) [( a, b)] ( ( V) ( W)) (, y) ( V) o ( W). Essa propredade ecotra-se lustrada o Eemplo. Eemplo : ejam os espaços apromados =( U, R)eB=( U, ), como foram defdos o Eemplo 9 e eja Q= V o W, ode V e W foram defdos o Eemplo. Como já fo vsto, Q={( a, a),( a, b),( b, a),( b, b),( e, f),( e, g),( f, g)}. Nesse caso, tem-se que: ( V) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( ec, ),( ed, ),( f, c),( f, d ),( e, g ),( f, g )} ( W) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( ce, ),( c, f),( de, ),( d, f),( g, g)} ( Q) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( ee, ),( e, f),( f, e),( f, f ),( e, g ),( f, g )} Tem-se que ( Q) = ( V) o ( W), pos, pela defção de relação composta, ( V) o ( W) = {( aa, ),( ab, ),( ba, ),( bb, ),( ee, ),( e, f),( f, e),( f, f),( e, g),( f, g)}.

Introdução à Teoria dos Números Notas 1 Os Princípios da Boa Ordem e de Indução Finita Prof Carlos Alberto S Soares

Introdução à Teoria dos Números Notas 1 Os Princípios da Boa Ordem e de Indução Finita Prof Carlos Alberto S Soares Itrodução à Teora dos Números 018 - Notas 1 Os Prcípos da Boa Ordem e de Idução Fta Prof Carlos Alberto S Soares 1 Prelmares Neste curso, prortaramete, estaremos trabalhado com úmeros teros mas, quado

Leia mais

MAE0229 Introdução à Probabilidade e Estatística II

MAE0229 Introdução à Probabilidade e Estatística II Exercíco Cosdere a dstrbução expoecal com fução de desdade de probabldade dada por f (y; λ) = λe λy, em que y, λ > 0 e E(Y) = /λ Supor que o parâmetro λ pode ser expresso proporcoalmete aos valores de

Leia mais

Exercícios - Sequências de Números Reais (Solução) Prof Carlos Alberto S Soares

Exercícios - Sequências de Números Reais (Solução) Prof Carlos Alberto S Soares Exercícos - Sequêcas de Números Reas (Solução Prof Carlos Alberto S Soares 1 Dscuta a covergêca da sequẽca se(2. Calcule, se exstr, lm se(2. Solução 1 Observe que se( 2 é lmtada e 1/ 0, portato lm se(2

Leia mais

Difusão entre Dois Compartimentos

Difusão entre Dois Compartimentos 59087 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 4 Dfusão etre Dos Compartmetos A le de Fck para membraas (equação 4 da aula passada) mplca que a permeabldade de uma membraa a um soluto é dada pela razão

Leia mais

Interpolação. Exemplo de Interpolação Linear. Exemplo de Interpolação Polinomial de grau superior a 1.

Interpolação. Exemplo de Interpolação Linear. Exemplo de Interpolação Polinomial de grau superior a 1. Iterpolação Iterpolação é um método que permte costrur um ovo cojuto de dados a partr de um cojuto dscreto de dados potuas cohecdos. Em egehara e cêcas, dspõese habtualmete de dados potuas, obtdos a partr

Leia mais

DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA

DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA 7 DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA Cosdere-se uma população fta costtuída por N elemetos dstrbuídos por duas categoras eclusvas e eaustvas de dmesões M e N M, respectvamete. Os elemetos da prmera categora

Leia mais

Cap. 5. Testes de Hipóteses

Cap. 5. Testes de Hipóteses Cap. 5. Testes de Hpóteses Neste capítulo será estudado o segudo problema da ferêca estatístca: o teste de hpóteses. Um teste de hpóteses cosste em verfcar, a partr das observações de uma amostra, se uma

Leia mais

Oitava Lista de Exercícios

Oitava Lista de Exercícios Uversdade Federal Rural de Perambuco Dscpla: Matemátca Dscreta I Professor: Pablo Azevedo Sampao Semestre: 07 Otava Lsta de Exercícos Lsta sobre defções dutvas (recursvas) e prova por dução Esta lsta fo

Leia mais

2. MODELO DETALHADO: Relações de Recorrência. Exemplo: Algoritmo Recursivo para Cálculo do Fatorial Substituição Repetida

2. MODELO DETALHADO: Relações de Recorrência. Exemplo: Algoritmo Recursivo para Cálculo do Fatorial Substituição Repetida . MODELO DETALHADO: Relações de Recorrêca Exemplo: Algortmo Recursvo para Cálculo do Fatoral Substtução Repetda T T ( ) ( ) t 1, T ( + t, > T ( ) T ( + t T ( ) ( T( ) + t + t ) + t T ( ) T ( ) T ( ) +

Leia mais

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I Núcleo das Cêcas Bológcas e da Saúde Cursos de Bomedca, Ed. Físca, Efermagem, Farmáca, Fsoterapa, Fooaudologa, edca Veterára, uscoterapa, Odotologa, Pscologa EDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I 7 7. EDIDAS DE

Leia mais

MA12 - Unidade 4 Somatórios e Binômio de Newton Semana de 11/04 a 17/04

MA12 - Unidade 4 Somatórios e Binômio de Newton Semana de 11/04 a 17/04 MA1 - Udade 4 Somatóros e Bômo de Newto Semaa de 11/04 a 17/04 Nesta udade troduzremos a otação de somatóro, mostrado como a sua mapulação pode sstematzar e facltar o cálculo de somas Dada a mportâca de

Leia mais

Professor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø.

Professor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø. Professor Maurco Lutz 1 EGESSÃO LINEA SIMPLES A correlação lear é uma correlação etre duas varáves, cujo gráfco aproma-se de uma lha. O gráfco cartesao que represeta essa lha é deomado dagrama de dspersão.

Leia mais

(1) no domínio : 0 x < 1, : constante não negativa. Sujeita às condições de contorno: (2-a) (2-b) CC2: 0

(1) no domínio : 0 x < 1, : constante não negativa. Sujeita às condições de contorno: (2-a) (2-b) CC2: 0 EXEMPLO MOTIVADO II EXEMPLO MOTIVADO II Método da Apromação Polomal Aplcado a Problemas Udrecoas sem Smetra. Equações Dferecas Ordáras Problemas de Valores o otoro Estrutura Geral do Problema: dy() d y()

Leia mais

1. Revisão Matemática

1. Revisão Matemática 1. Revsão Matemátca Dervadas Seja a fução f : R R, fxe x R, e cosdere a expressão : f ( x+ αe ) lmα 0 α f, ode e é o vector utáro. Se o lmte acma exstr, chama-se a dervada parcal de f o poto x e é represetado

Leia mais

CAPITULO VII. DERIVAÇÃO E DIFERENCIAÇÃO EM R n. = h 1. , fx 1

CAPITULO VII. DERIVAÇÃO E DIFERENCIAÇÃO EM R n. = h 1. , fx 1 CAPITULO VII DERIVAÇÃO E DIFERENCIAÇÃO EM R Dervadas parcas de fuções reas de varáves reas Sea f ( ) f ( ) uma fução de A R em R e cosdere-se um poto a (a a a ) A Fado a 3 a 3 a cosdere-se a fução parcal

Leia mais

Cursos de Licenciatura em Ensino de Matemática e de EGI. Teoria de Probabilidade

Cursos de Licenciatura em Ensino de Matemática e de EGI. Teoria de Probabilidade Celso Albo FACULDADE DE CIÊNCIAS NATURAIS E MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA Campus de Lhaguee, Av. de Moçambque, km, Tel: +258 240078, Fax: +258 240082, Maputo Cursos de Lcecatura em Eso de Matemátca

Leia mais

Métodos iterativos. Capítulo O Método de Jacobi

Métodos iterativos. Capítulo O Método de Jacobi Capítulo 4 Métodos teratvos 41 O Método de Jacob O Método de Jacob é um procedmeto teratvo para a resolução de sstemas leares Tem a vatagem de ser mas smples de se mplemetar o computador do que o Método

Leia mais

n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo.

n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo. 5910187 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 6 Equlíbro e o Potecal de Nerst Nesta aula, vamos utlzar a equação para o modelo de eletrodfusão o equlíbro obtda a aula passada para estudar o trasporte

Leia mais

ANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS

ANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS ANÁLISE DE ERROS A oservação de um feómeo físco ão é completa se ão pudermos quatfcá-lo. Para é sso é ecessáro medr uma propredade físca. O processo de medda cosste em atrur um úmero a uma propredade físca;

Leia mais

Distribuições de Probabilidades

Distribuições de Probabilidades Estatístca - aulasestdstrnormal.doc 0/05/06 Dstrbuções de Probabldades Estudamos aterormete as dstrbuções de freqüêcas de amostras. Estudaremos, agora, as dstrbuções de probabldades de populações. A dstrbução

Leia mais

Confiabilidade Estrutural

Confiabilidade Estrutural Professor Uversdade de Brasíla Departameto de Egehara Mecâca Programa de Pós graduação em Itegrdade Estrutural Algortmo para a Estmatva do Idce de Cofabldade de Hasofer-Ld Cofabldade Estrutural Jorge Luz

Leia mais

Capítulo 5: Ajuste de curvas pelo método dos mínimos quadrados

Capítulo 5: Ajuste de curvas pelo método dos mínimos quadrados Capítulo : Ajuste de curvas pelo método dos mímos quadrados. agrama de dspersão No capítulo ateror estudamos uma forma de ldar com fuções matemátcas defdas por uma taela de valores. Frequetemete o etato

Leia mais

Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Pós-Graduação em Matemática Aplicada. Patrícia Aparecida Manholi

Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Pós-Graduação em Matemática Aplicada. Patrícia Aparecida Manholi versdade Federal do Paraá Setor de Cêcas Eatas Pós-Graduação em Matemátca Aplcada Patríca Aparecda Mahol COMPACIDADE GENERALIZADA E CONCEIOS RELACIONADOS Curtba Março de Patríca Aparecda Mahol COMPACIDADE

Leia mais

PROBLEMA DE INCERTEZA EM SISTEMAS DINÂMICOS UTILIZANDO DEFUZZIFICAÇÃO PELO CENTROIDE

PROBLEMA DE INCERTEZA EM SISTEMAS DINÂMICOS UTILIZANDO DEFUZZIFICAÇÃO PELO CENTROIDE POSMEC 205 Smpóso do Programa de Pós-Graduação em Egehara Mecâca Faculdade de Egehara Mecâca Uversdade Federal de Uberlâda 8 e 9 de Novembro de 205, Uberlâda - MG PROBLEM DE INCERTEZ EM SISTEMS DINÂMICOS

Leia mais

AULA Produto interno em espaços vectoriais reais ou complexos Produto Interno. Norma. Distância.

AULA Produto interno em espaços vectoriais reais ou complexos Produto Interno. Norma. Distância. Note bem: a letura destes apotametos ão dspesa de modo algum a letura ateta da bblografa prcpal da cadera Chama-se a ateção para a mportâca do trabalho pessoal a realzar pelo aluo resoledo os problemas

Leia mais

Material Teórico - Módulo de MATEMÁTICA FINANCEIRA. Financiamentos. Primeiro Ano do Ensino Médio

Material Teórico - Módulo de MATEMÁTICA FINANCEIRA. Financiamentos. Primeiro Ano do Ensino Médio Materal Teórco - Módulo de MATEMÁTICA FINANCEIRA Facametos Prmero Ao do Eso Médo Autor: Prof Fracsco Bruo Holada Autor: Prof Atoo Camha Muz Neto 20 de agosto de 2018 1 Itrodução Neste materal, remos aplcar

Leia mais

MEDIDAS DE DISPERSÃO:

MEDIDAS DE DISPERSÃO: MEDID DE DIPERÃO: fução dessas meddas é avalar o quato estão dspersos os valores observados uma dstrbução de freqüêca ou de probabldades, ou seja, o grau de afastameto ou de cocetração etre os valores.

Leia mais

Forma padrão do modelo de Programação Linear

Forma padrão do modelo de Programação Linear POGAMAÇÃO LINEA. Forma Padrão do Modelo de Programação Lear 2. elações de Equvalêca 3. Suposções da Programação Lear 4. Eemplos de Modelos de PPL 5. Suposções da Programação Lear 6. Solução Gráfca e Iterpretação

Leia mais

CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica.)

CADERNO 1 (É permitido o uso de calculadora gráfica.) Proposta de teste de avalação [mao 09] Nome: Ao / Turma: N.º: Data: - - Não é permtdo o uso de corretor. Deves rscar aqulo que pretedes que ão seja classfcado. A prova clu um formuláro. As cotações dos

Leia mais

MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1

MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1 MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO A Estatístca é uma técca que egloba os métodos cetícos para a coleta, orgazação, apresetação, tratameto e aálse de dados. O objetvo da Estatístca é azer com que dados dspersos

Leia mais

Relatório 2ª Atividade Formativa UC ECS

Relatório 2ª Atividade Formativa UC ECS Relatóro 2ª Atvdade Formatva Eercíco I. Quado a dstrbução de dados é smétrca ou apromadamete smétrca, as meddas de localzação méda e medaa, cocdem ou são muto semelhates. O mesmo ão acotece quado a dstrbução

Leia mais

Centro de Ciências Agrárias e Ambientais da UFBA Departamento de Engenharia Agrícola

Centro de Ciências Agrárias e Ambientais da UFBA Departamento de Engenharia Agrícola Cetro de Cêcas Agráras e Ambetas da UFBA Departameto de Egehara Agrícola Dscpla: AGR Boestatístca Professor: Celso Luz Borges de Olvera Assuto: Estatístca TEMA: Somatóro RESUMO E NOTAS DA AULA Nº 0 Seja

Leia mais

Apostila de Introdução Aos Métodos Numéricos

Apostila de Introdução Aos Métodos Numéricos Apostla de Itrodução Aos Métodos Numércos PARTE III o Semestre - Pro a. Salete Souza de Olvera Buo Ídce INTERPOAÇÃO POINOMIA...3 INTRODUÇÃO...3 FORMA DE AGRANGE... 4 Iterpolação para potos (+) - ajuste

Leia mais

Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento.

Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento. Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.r http://www.pucrs.r/famat/val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relacoadas e surge etão a ecessdade de determar a atureza deste relacoameto. A aálse de regressão

Leia mais

n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo.

n. A densidade de corrente associada a esta espécie iônica é J n. O modelo está ilustrado na figura abaixo. Equlíbro e o Potecal de Nerst 5910187 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 11 Nesta aula, vamos utlzar a equação para o modelo de eletrodfusão o equlíbro obtda a aula passada para estudar o trasporte

Leia mais

Econometria: 3 - Regressão Múltipla

Econometria: 3 - Regressão Múltipla Ecoometra: 3 - Regressão Múltpla Prof. Marcelo C. Mederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. Marco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo de regressão

Leia mais

Representação dos padrões. Tipos de atributos. Etapas do processo de agrupamento. 7.1 Agrupamento clássico. 7. Agrupamento fuzzy (fuzzy clustering)

Representação dos padrões. Tipos de atributos. Etapas do processo de agrupamento. 7.1 Agrupamento clássico. 7. Agrupamento fuzzy (fuzzy clustering) 7. Agrupaeto fuzzy (fuzzy clusterg) 7. Agrupaeto clássco Agrupaeto é a classfcação ão-supervsoada de padrões (observações, dados, objetos, eeplos) e grupos (clusters). Itutvaete, padrões seelhates deve

Leia mais

Atividades Práticas Supervisionadas (APS)

Atividades Práticas Supervisionadas (APS) Uversdade Tecológca Federal do Paraá Prof: Lauro Cesar Galvão Campus Curtba Departameto Acadêmco de Matemátca Cálculo Numérco Etrega: juto com a a parcal DATA DE ENTREGA: da da a PROVA (em sala de aula

Leia mais

Teoria Elementar da Probabilidade. a) Cada experiência poderá ser repetida indefinidamente sob condições essencialmente inalteradas.

Teoria Elementar da Probabilidade. a) Cada experiência poderá ser repetida indefinidamente sob condições essencialmente inalteradas. Estatístca 47 Estatístca 48 Teora Elemetar da Probabldade SPECTOS PERTINENTES À CRCTERIZÇÃO DE UM EXPERIÊNCI LETÓRI MODELOS MTEMÁTICOS DETERMINÍSTICOS PROBBILÍSTICOS PROCESSO (FENÓMENO) LETÓRIO - Quado

Leia mais

Distribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD

Distribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD Dstrbuções Amostras Estatístca 8 - Dstrbuções Amostras 08- Dstrbuções Amostras Dstrbução Amostral de Objetvo: Estudar a dstrbução da população costtuída de todos os valores que se pode obter para, em fução

Leia mais

Diferenciais Ordinárias. Reginaldo J. Santos Departamento de Matemática-ICEx Universidade Federal de Minas Gerais

Diferenciais Ordinárias. Reginaldo J. Santos Departamento de Matemática-ICEx Universidade Federal de Minas Gerais Exstêca e Ucdade de Soluções de Equações Dferecas Ordáras Regaldo J Satos Departameto de Matemátca-ICEx Uversdade Federal de Mas Geras http://wwwmatufmgbr/ reg 10 de ulho de 2010 2 1 INTRODUÇÃO Sumáro

Leia mais

NÚMEROS COMPLEXOS. z = a + bi,

NÚMEROS COMPLEXOS. z = a + bi, NÚMEROS COMPLEXOS. DEFINIÇÃO No cojuto dos úmeros reas R, temos que a = a. a é sempre um úmero ão egatvo para todo a. Ou seja, ão é possível extrar a ra quadrada de um úmero egatvo em R. Dessa mpossbldade

Leia mais

50 Logo, Número de erros de impressão

50 Logo, Número de erros de impressão Capítulo 3 Problema. (a) Sedo o úmero médo de erros por pága, tem-se: 5 + + 3 + 3 + 4 33,66 5 5 Represetado o úmero medao de erros por md, tem-se, pela ordeação dos valores observados, que os valores de

Leia mais

PLANO PROBABILIDADES Professora Rosana Relva DOS. Números Inteiros e Racionais COMPLEXOS NÚMEROS COMPLEXOS NÚMEROS COMPLEXOS NÚMEROS COMPLEXOS

PLANO PROBABILIDADES Professora Rosana Relva DOS. Números Inteiros e Racionais COMPLEXOS NÚMEROS COMPLEXOS NÚMEROS COMPLEXOS NÚMEROS COMPLEXOS Professor Luz Atoo de Carvalho PLANO PROBABILIDADES Professora Rosaa Relva DOS Números Iteros e Racoas COMPLEXOS rrelva@globo.com Número s 6 O Número Por volta de 00 d.c a mpressão que se tha é que, com

Leia mais

Faculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL

Faculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL Faculdade de Tecologa de Cataduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 5. Meddas de Posção cetral ou Meddas de Tedêca Cetral Meddas de posção cetral preocupam-se com a caracterzação e a

Leia mais

José Álvaro Tadeu Ferreira. Cálculo Numérico. Notas de aulas

José Álvaro Tadeu Ferreira. Cálculo Numérico. Notas de aulas UNIVERSIDADE FEDERAL DE OURO PRETO Isttuto de Cêcas Eatas e Bológcas Departameto de Computação José Álvaro Tadeu Ferrera Cálculo Numérco Notas de aulas Iterpolação Polomal Ouro Preto 3 (Últma revsão em

Leia mais

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou. experimental.

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou. experimental. É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.r http://www.mat.ufrgs.r/~val/ expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves

Leia mais

Capítulo 8. Método de Rayleigh-Ritz

Capítulo 8. Método de Rayleigh-Ritz Grupo : Gustavo de Souza Routma; Luís Ferado Hachch de Souza; Ale Pascoal Palombo Capítulo 8. Método de Raylegh-Rtz 8.. Itrodução Nos problemas de apromação por dfereças ftas, para apromar a solução para

Leia mais

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas umáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - stemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. - Vetor

Leia mais

MEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12

MEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12 MEDIDAS DE POSIÇÃO: São meddas que possbltam represetar resumdamete um cojuto de dados relatvos à observação de um determado feômeo, pos oretam quato à posção da dstrbução o exo dos, permtdo a comparação

Leia mais

AULA Espaços Vectoriais Estruturas Algébricas.

AULA Espaços Vectoriais Estruturas Algébricas. Note bem: a letura destes apotametos ão dspesa de modo algum a letura ateta da bblografa prcpal da cadera Chama-se a ateção para a mportâca do trabalho pessoal a realzar pelo aluo resolvedo os problemas

Leia mais

Macroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese

Macroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese Macroecoometra 008. Aula 3 Revsão de estatístca e teste de hpótese 3.5. Estmação No estudo das probabldades, o objetvo é calcular a probabldade de evetos préespecfcados. De agora em date o objetvo muda.

Leia mais

( ) Editora Ferreira - Toque de Mestre. Olá Amigos!

( ) Editora Ferreira - Toque de Mestre. Olá Amigos! Olá Amgos! Hoje coloco à dsposção de vocês aqu a seção Toque de Mestre da Edtora Ferrera (www.edtoraferrera.com.br) as questões de Matemátca Facera cobradas o últmo cocurso da axa Ecoômca Federal (EF),

Leia mais

7 Análise de covariância (ANCOVA)

7 Análise de covariância (ANCOVA) Plejameto de Expermetos II - Adlso dos Ajos 74 7 Aálse de covarâca (ANCOVA) 7.1 Itrodução Em algus expermetos, pode ser muto dfícl e até mpossível obter udades expermetas semelhtes. Por exemplo, pode-se

Leia mais

RESUMO E EXERCÍCIOS NÚMEROS COMPLEXOS ( )

RESUMO E EXERCÍCIOS NÚMEROS COMPLEXOS ( ) NÚMEROS COMPLEXOS Forma algébrca e geométrca Um úmero complexo é um úmero da forma a + b, com a e b reas e = 1 (ou, = -1), chamaremos: a parte real; b parte magára; e udade magára. Fxado um sstema de coordeadas

Leia mais

Os Skew Anéis de Polinômios Tipo Automorfismo e a Fatoração Única

Os Skew Anéis de Polinômios Tipo Automorfismo e a Fatoração Única Os Skew Aés de Polômos Tpo Automorfsmo e a Fatoração Úca Skew Polyomals Rgs of Automorphsm Type ad Uque Factorsato Marlo Soares Uversdade Estadual do Cetro-Oeste - UNICENTRO Departameto de Matemátca, Guarapuava,

Leia mais

A análise de variância de uma classificação (One-Way ANOVA) verifica se as médias de k amostras independentes (tratamentos) diferem entre si.

A análise de variância de uma classificação (One-Way ANOVA) verifica se as médias de k amostras independentes (tratamentos) diferem entre si. Prof. Lorí Va, Dr. http://www. ufrgs.br/~va/ va@mat.ufrgs.br aáse de varâca de uma cassfcação (Oe-Way NOV) verfca se as médas de amostras depedetes (tratametos) dferem etre s. Um segudo tpo de aáse de

Leia mais

Estabilidade no Domínio da Freqüência

Estabilidade no Domínio da Freqüência Establdade o Domío da Freqüêca Itrodução; apeameto de Cotoros o Plao s; Crtéro de Nyqust; Establdade Relatva; Crtéro de Desempeho o Domío do Tempo Especfcado o Domío da Freqüêca; Bada Passate de Sstema;

Leia mais

2. NOÇÕES MATEMÁTICAS

2. NOÇÕES MATEMÁTICAS . NOÇÕES MATEMÁTICAS Este capítulo retoma algumas oções matemátcas ecessáras para uma boa compreesão de algus aspectos que serão mecoados e detalhados o presete trabalho. Algus destes aspectos podem abstrar

Leia mais

Introdução à Teoria da Medida Texto Tutorial

Introdução à Teoria da Medida Texto Tutorial Itrodução à Teora da Medda Texto Tutoral J.P. Marques de Sá FEUP DEEC 2003 jmsa@fe.up.pt J.P. Marques de Sá, FEUP, 2003 Ídce Classes de Subcojutos... 2. Classe... 2.2 Sem-Ael... 2.3 Ael... 3.4 Campo (Álgebra)...

Leia mais

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] ( ) ( k) ( k ) ( ) ( ) Questões tipo exame

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] ( ) ( k) ( k ) ( ) ( ) Questões tipo exame Questões tpo eame Pá O poto U tem coordeadas (6, 6, 6) e o poto S pertece ao eo Oz, pelo que as suas coordeadas são (,, 6) Um vetor dretor da reta US é, por eemplo, US Determemos as suas coordeadas: US

Leia mais

CAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados

CAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados 3.1. Meddas de Tedêca Cetral CAPÍTULO 3 MEDIDA DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE UFRG 1 Há váras meddas de tedêca cetral. Etre elas ctamos a méda artmétca, a medaa, a méda harmôca, etc. Cada uma dessas

Leia mais

Avaliação da qualidade do ajuste

Avaliação da qualidade do ajuste Avalação da qualdade do ajuste 1 Alguma termologa: Modelo ulo: é o modelo mas smples que pode ser defdo, cotedo um úco parâmetro ( µ) comum a todos os dados; Modelo saturado: é o modelo mas complexo a

Leia mais

16/03/2014. IV. Juros: taxa efetiva, equivalente e proporcional. IV.1 Taxa efetiva. IV.2 Taxas proporcionais. Definição:

16/03/2014. IV. Juros: taxa efetiva, equivalente e proporcional. IV.1 Taxa efetiva. IV.2 Taxas proporcionais. Definição: 6// IV. Juros: taxa efetva, equvalete e proporcoal Matemátca Facera Aplcada ao Mercado Facero e de Captas Professor Roaldo Távora IV. Taxa efetva Defção: É a taxa de juros em que a udade referecal de seu

Leia mais

NOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076. ], T 2 = conhecido como T 2 de Hotelling

NOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076. ], T 2 = conhecido como T 2 de Hotelling 4 INFERÊNCIA SOBRE O VETOR DE MÉDIAS 4. TESTE PARA UM VETOR DE MÉDIAS µ Lembrado o caso uvarado: H : µ = µ H : µ µ Nível de sgfcâca: α Estatístca do teste: X µ t = s/ ~ t Decsão: se t > t - (α/) rejeta-se

Leia mais

ÍNDICE DE THEIL Referência Obrigatória: Hoffman cap 4 pags 99 a 116 e cap 3 pgs (seção 3.4).

ÍNDICE DE THEIL Referência Obrigatória: Hoffman cap 4 pags 99 a 116 e cap 3 pgs (seção 3.4). Cetro de Polítcas Socas - Marcelo Ner ÍNDICE DE HEIL Referêca Obrgatóra: Hoffma cap 4 pags 99 a 6 e cap 3 pgs 42-44 (seção 3.4).. Coteúdo Iformatvo de uma mesagem Baseado a teora da formação, que aalsa

Leia mais

FINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL

FINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL rofessores Ealdo Vergasta, Glóra Márca e Jodála Arlego ENCONTRO RM 0 FINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL INTRODUÇÃO Numa operação de empréstmo, é comum o pagameto ser efetuado em parcelas peródcas, as quas

Leia mais

13 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL

13 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL 3 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL Como vto em amotragem o prmero bmetre, etem fatore que fazem com que a obervação de toda uma população em uma pequa eja mpratcável, muta veze em vrtude

Leia mais

Regressao Simples. Parte II: Anova, Estimação Intervalar e Predição

Regressao Simples. Parte II: Anova, Estimação Intervalar e Predição egressao Smples Parte II: Aova, Estmação Itervalar e Predção Aálse de Varâca Nem todos os valores das amostras estão cotdos a reta de regressão, e quato mas afastados estverem por, a reta represetará a

Leia mais

3- Autovalores e Autovetores.

3- Autovalores e Autovetores. MÉTODOS NUMÉRICOS PARA EQUAÇÕES DIFERENCIAIS PARCIAIS 3- Autovalores e Autovetores. 3.- Autovetores e Autovalores de ua Matrz. 3.- Métodos para ecotrar os Autovalores e Autovetores de ua Matrz. 3.- Autovetores

Leia mais

Capítulo 6 - Centro de Gravidade de Superfícies Planas

Capítulo 6 - Centro de Gravidade de Superfícies Planas Capítulo 6 - Cetro de ravdade de Superfíces Plaas 6. Itrodução O Cetro de ravdade (C) de um sóldo é um poto localzado o própro sóldo, ou fora dele, pelo qual passa a resultate das forças de gravdade que

Leia mais

Probabilidade II Aula 10

Probabilidade II Aula 10 Probabldade II Aula 0 Mao de 009 Môca Barros, D.Sc. Coteúdo Esperaça Matemá (Valores esperados) Mometos e Mometos Cetras Valores esperados de uma fução de Covarâca e Correlação Matrz de covarâca, matrz

Leia mais

II. Propriedades Termodinâmicas de Soluções

II. Propriedades Termodinâmicas de Soluções II. Propredades Termodâmcas de Soluções 1 I. Propredades Termodâmcas de Fludos OBJETIVOS Eteder a dfereça etre propredade molar parcal e propredade de uma espéce pura Saber utlzar a equação de Gbbs-Duhem

Leia mais

Estatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09

Estatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09 Estatístca - exestatmeddsper.doc 5/0/09 Meddas de Dspersão Itrodução ão meddas estatístcas utlzadas para avalar o grau de varabldade, ou dspersão, dos valores em toro da méda. ervem para medr a represetatvdade

Leia mais

Sobre a classe de diferenciabilidade de quocientes de polinômios homogêneos.

Sobre a classe de diferenciabilidade de quocientes de polinômios homogêneos. Uvesdade Regoal do Ca - URCA CADERNO DE CULTURA E CIÊNCIA VOLUME Nº - 008 IN 980-586 obe a classe de dfeecabldade de quocetes de polômos homogêeos About the Dffeetablty Class of the Quotet of Homogeeous

Leia mais

Fundamentos de Matemática I FUNÇÕES POLINOMIAIS4. Licenciatura em Ciências USP/ Univesp. Gil da Costa Marques

Fundamentos de Matemática I FUNÇÕES POLINOMIAIS4. Licenciatura em Ciências USP/ Univesp. Gil da Costa Marques FUNÇÕES POLINOMIAIS4 Gl da Costa Marques Fudametos de Matemátca I 4.1 Potecação de epoete atural 4. Fuções polomas de grau 4. Fução polomal do segudo grau ou fução quadrátca 4.4 Aálse do gráfco de uma

Leia mais

RACIOCÍNIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA 2 RESUMO TEÓRICO

RACIOCÍNIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA 2 RESUMO TEÓRICO RACIOCÍIO LÓGICO - Zé Carlos RACIOCÍIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA RESUMO TEÓRICO I. Cocetos Icas. O desvo médo (DM), é a méda artmétca dos desvos de cada dado da amostra em toro do valor médo, sto é x

Leia mais

Certidão Permanente. Código de acesso: PA DESCRIÇÕES - AVERBAMENTOS - ANOTAÇÕES

Certidão Permanente. Código de acesso: PA DESCRIÇÕES - AVERBAMENTOS - ANOTAÇÕES Certidão Permanente Código de acesso: PA-180-99919-08080-0093 URBANO DENOMINAÇÃO: LOTE N2 DO SECTOR 1A - "AL-CHARB - EDIFICIO Y1" SITUADO EM: Vilamoura ÁREA TOTAL: 192 M2 ÁREA COBERTA: 298 M2 ÁREA DESCOBERTA:

Leia mais

Números Complexos. 2. (IME) Seja z um número complexo de módulo unitário que satisfaz a condição z 2n 1, onde n é um número inteiro positivo.

Números Complexos. 2. (IME) Seja z um número complexo de módulo unitário que satisfaz a condição z 2n 1, onde n é um número inteiro positivo. Números Complexos. (IME) Cosdere os úmeros complexos Z se α cos α e Z cos α se α ode α é um úmero real. Mostre que se Z Z Z etão R e (Z) e I m (Z) ode R e (Z) e I m (Z) dcam respectvamete as partes real

Leia mais

Problema geral de interpolação

Problema geral de interpolação Problema geral de terpolação Ecotrar p() que verfque as codções: f j ( ) y,,,,,, j,,, m ( j) ( ) dervada de ordem j ós valores odas Eemplo: ecotrar p() que verfque:, f () 4 3, f( 3) 3, f'(3) 4 3 p() 3

Leia mais

Números Complexos Sumário

Números Complexos Sumário Números Complexos Sumáro. FORMA ALGÉBRICA DOS NÚMEROS COMPLEXOS.. Adção de úmeros complexos... Propredades da operação de adção.. Multplcação de úmeros complexos... Propredades da operação de multplcação..

Leia mais

Análise Complexa Resolução de alguns exercícios do capítulo 1

Análise Complexa Resolução de alguns exercícios do capítulo 1 Análse Complexa Resolução de alguns exercícos do capítulo 1 1. Tem-se:. = (0, 1) = (0, 1) =. 3. Sejam a, b R. Então Exercíco nº1 = (0, 1).(0, 1) = (0.0 1.1, 0.1 + 1.0) = ( 1, 0) = 1. a + b = a b = a +

Leia mais

ESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas

ESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas Faculdade de cooma Uversdade Nova de Lsboa STTÍSTIC xame Fal ª Época de Juho de 00 às horas Duração : horas teção:. Respoda a cada grupo em folhas separadas. Idetfque todas as folhas.. Todas as respostas

Leia mais

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Estimação Pontual

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Estimação Pontual Estatístca: Aplcação ao Sesorameto Remoto SER 04 - ANO 08 Estmação Potual Camlo Daleles Reó camlo@dp.pe.br http://www.dp.pe.br/~camlo/estatstca/ Iferêca Estatístca Cosdere o expermeto: retram-se 3 bolas

Leia mais

Como CD = DC CD + DC = 0

Como CD = DC CD + DC = 0 (9-0 www.eltecampas.com.br O ELITE RESOLVE IME 008 MATEMÁTICA - DISCURSIVAS MATEMÁTICA QUESTÃO Determe o cojuto-solução da equação se +cos = -se.cos se + cos = se cos ( se cos ( se se.cos cos + + = = (

Leia mais

5 Critérios para Análise dos Resultados

5 Critérios para Análise dos Resultados 5 Crtéros para Aálse dos Resultados Este capítulo tem por objetvos forecer os crtéros utlzados para aálse dos dados ecotrados a pesqusa, bem como uma vsão geral dos custos ecotrados e a forma de sua evolução

Leia mais

Média. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística

Média. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística BAC 0 - Estatístca Uversdade Federal de Itajubá - Campus Itabra BAC0 - ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA MEDIDAS DE CENTRO Méda Medda de cetro ecotrada pela somatóra de todos os valores de um cojuto,

Leia mais

4- Método de Diferenças Finitas Aplicado às Equações Diferenciais Parciais.

4- Método de Diferenças Finitas Aplicado às Equações Diferenciais Parciais. MÉTODOS NUMÉRICOS PARA EQUAÇÕES DIFERENCIAIS PARCIAIS 4- Método de Dereças Ftas Alcado às Equações Derecas Parcas. 4.- Aromação de Fuções. 4..- Aromação or Polômos: Iterolação. 4..- Ajuste de Dados: Mímos

Leia mais

Matemática C Semiextensivo V. 2

Matemática C Semiextensivo V. 2 Matemátca C Semetesvo V. Eercícos 0) Através da observação dreta do gráfco, podemos coclur que: a) País. b) País. c) 00 habtates. d) 00 habtates. e) 00 0 0 habtates. 0) C Através do gráfco, podemos costrur

Leia mais

Regressão Simples. Parte III: Coeficiente de determinação, regressão na origem e método de máxima verossimilhança

Regressão Simples. Parte III: Coeficiente de determinação, regressão na origem e método de máxima verossimilhança Regressão Smples Parte III: Coefcete de determação, regressão a orgem e método de máxma verossmlhaça Coefcete de determação Proporção da varabldade explcada pelo regressor. R Varação explcada Varação total

Leia mais

1.6- MÉTODOS ITERATIVOS DE SOLUÇÃO DE SISTEMAS LINEARES PRÉ-REQUISITOS PARA MÉTODOS ITERATIVOS

1.6- MÉTODOS ITERATIVOS DE SOLUÇÃO DE SISTEMAS LINEARES PRÉ-REQUISITOS PARA MÉTODOS ITERATIVOS .6- MÉTODOS ITRATIVOS D SOLUÇÃO D SISTMAS LINARS PRÉ-RQUISITOS PARA MÉTODOS ITRATIVOS.6.- NORMAS D VTORS Defção.6.- Chm-se orm de um vetor,, qulquer fução defd um espço vetorl, com vlores em R, stsfzedo

Leia mais

Centro de massa, momento linear de sistemas de partículas e colisões

Centro de massa, momento linear de sistemas de partículas e colisões Cetro de massa, mometo lear de sstemas de partículas e colsões Prof. Luís C. Pera stemas de partículas No estudo que temos vdo a fazer tratámos os objectos, como, por exemplo, blocos de madera, automóves,

Leia mais

tica ou tica como Rui Vilela Mendes CMAF, ICC, CFN dos TPC s

tica ou tica como Rui Vilela Mendes CMAF, ICC, CFN dos TPC s O oder da matemátca tca ou A matemátca tca como metáfora Ru Vlela Medes CMAF, ICC, CFN Soluções dos TPC s Curso o Mestrado de Comlexdade,, ISCTE, Ivero 007 07-03 03-007 TPC Dados ( I(I(,,, N ( I(/N, /N,,,

Leia mais

Capitulo 1 Resolução de Exercícios

Capitulo 1 Resolução de Exercícios S C J S C J J C FORMULÁRIO Regme de Juros Smples 1 1 S C 1 C S 1 1.8 Exercícos Propostos 1 1) Qual o motate de uma aplcação de R$ 0.000,00 aplcados por um prazo de meses, à uma taxa de 2% a.m, os regmes

Leia mais

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas

Sumário. Mecânica. Sistemas de partículas Sumáro Udade I MECÂNICA 2- Cetro de massa e mometo lear de um sstema de partículas - Sstemas de partículas e corpo rígdo. - Cetro de massa. - Como determar o cetro de massa dum sstema de partículas. -

Leia mais

UERJ CTC IME Departamento de Informática e Ciência da Computação 2 Cálculo Numérico Professora Mariluci Ferreira Portes

UERJ CTC IME Departamento de Informática e Ciência da Computação 2 Cálculo Numérico Professora Mariluci Ferreira Portes UERJ CTC IE Departameto de Iormátca e Cêca da Computação Udade I - Erros as apromações umércas. I. - Cosderações geras. Há váras stuações em dversos campos da cêca em que operações umércas são utlzadas

Leia mais

CAPÍTULO III. Aproximação de funções pelo método dos Mínimos Quadrados

CAPÍTULO III. Aproximação de funções pelo método dos Mínimos Quadrados Métodos Nuércos CAPÍULO III C. Balsa & A. Satos Aproxação de fuções pelo étodo dos Míos Quadrados. Algus cocetos fudaetas de Álgebra Lear Relebraos esta secção algus cocetos portates da álgebra Lear que

Leia mais

Como primeiro exemplo de uma relação de recorrência, consideremos a seguinte situação:

Como primeiro exemplo de uma relação de recorrência, consideremos a seguinte situação: Relações de Recorrêcas - Notas de aula de CAP Prof. José Carlos Becceer. Ao 6. Ua Relação de Recorrêca ou Equação de Recorrêca defe ua fução por eo de ua epressão que clu ua ou as stâcas (eores) dela esa.

Leia mais