1. Revisão Matemática

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "1. Revisão Matemática"

Transcrição

1 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 por f / x ) ou f / x. ( Assumdo que todas estas dervadas parcas exstem, o gradete de f em x é defdo pelo vector colua : f x1 f = f Prof. João Setero ISR x 1 º Semestre 003 / 04

2 1. Revsão Matemátca Dervadas Para qualquer y R, defmos a dervada u-drecoal de f a drecção de y ( f ( x + αy) f f x; y) = lm, α 0 α assumdo que o lmte exste. Note a partr das defções que f ( x; e ) = f ( x; e ) f ( x; e ) = ( f / x ) Se dervada drecoal de f em x (vector) exste em todas as drecções y e f ( x; y) é uma fução lear de y, dz-se que f é dferecável em x. Este tpo de dferecabldade é também chamado dferecabldade Gateaux. Prof. João Setero ISR 1 º Semestre 003 / 04

3 1. Revsão Matemátca Dervadas () f é dferecável em x sse o gradete f exste e satsfaz f y = f ( x; y) para todo y R. () A fução f dz-se dferecável um dado subcojuto S de R se é dferecável em qualquer x S. A fução f dz-se dferecável se é dferecável em todos x R. () Se f é dferecável um cojuto S e o gradete f é cotíuo em todo x S, f dz-se cotuamete dferecável em S. Uma tal fução é tambem cotíua em S e tem a propredade : ode é uma orma arbtrára. f ( x + y) f f y lm y 0 = 0, x S, y Prof. João Setero ISR 1 º Semestre 003 / 04

4 1. Revsão Matemátca Dervadas Dervadas de Fuções vectoras Se f : R Rm é uma fução vectoral, dz-se dferecável (cotuamete dferecável) se cada compoete f de f é dferecável (cotuamete dferecável). A matrz gradete de f deomada f, é a matrz m cuja colua é gradete de f f. Assm : [ f (x) f (x)]. f(x) = 1 m A trasposta de f é chamada o Jacobao de f Prof. João Setero ISR 1 º Semestre 003 / 04

5 1. Revsão Matemátca Dervadas Se cada uma das dervadas parcas duma fução f : R R é uma fução cotuamete dferecável de x etão usamos a otação : ( f / x x )( x) para dcar a dervada parcal de f / x um poto x R j A Hessaa de f, desgada por f, é a matrz cujo elemeto j é gual a : ( f / x x )( x) ( ) ( ) ) Temos para qualquer x e portato f / x x f / x x ( x f é j = j smétrca. j j Prof. João Setero ISR 1 º Semestre 003 / 04

6 1. Revsão Matemátca Prcpas teoremas relacoados com fuções dferecáves PROPOSIÇÃO 14.1: Se f :R R é cotuamete dferecável um tervalo aberto I, etão para qualquer x, y I, exste algum ξ [ x,y] tal que f ( y) f = f ( ξ )( y x) Prof. João Setero ISR 1 º Semestre 003 / 04

7 1. Revsão Matemátca Prcpas teoremas relacoados com fuções dferecáves PROPOSIÇÃO 15.1: (Expasões de Seguda Ordem) Seja f : R R dupla e cotuamete dferecável uma esfera aberta S cetrada um vector x. x+ y S, 1 t 1 f ( x y) f y f y ( f ( x y) d dt) y. + = τ τ 0 0 (a) para todo o y tal que (b) para todo o y tal que f ( x + y) = (c) para todo o y tal que x+ y S, exste um α 0, 1 tal que f + y f + x+ y S verfca-se Prof. João Setero ISR 1 º Semestre 003 / 04 1 y 1 f + f ( x + αy) y. ( ) ( x + y) = f + y f + y f y o y

8 1. Revsão Matemátca Cotracções Mutos algortmos teratvos podem ser descrtos por : ode g é uma aplcação de um subcojuto propredade : X R em s própro e tem a Aqu é uma orma, e γ é um escalar com 0 γ 1. Uma tal aplcação chama-se uma cotracção. O escalar γ chama-se módulo da cotracção g. NOTA: Uma aplcação g pode ser uma cotracção para uma escolha de orma e ão o ser para outra escolha x k+ 1 = g( x k ), k = 0,1,..., g g( y) γ x y, x, y X Prof. João Setero ISR 1 º Semestre 003 / 04

9 Seja a aplcação a teração 1. Revsão Matemátca Cotracções g: X X. Qualquer x X satsfazedo g x = x dz-se um poto fxo de g e x 1 defe um algortmo mportate para ecotrar um tal poto fxo. k + = g x k PROPOSIÇÃO 16.1: (Teorema da Cotracção) Supoha que fechado de g: X X é uma cotracção com módulo γ 0, 1 e que X é um subcojuto R. Etão : (a) (Exstêca e Ucdade de Poto Fxo) A aplcação g tem um úco poto fxo (b) (Covergêca) para qualquer vector cal x 1 g coverge para x. Em partcular, k + = x k x X x k x* γ k x 0 x*, k 0 0, a sequêca { k } x X. x gerada por Prof. João Setero ISR 1 º Semestre 003 / 04

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

1. Revisão Matemática

1. Revisão Matemática Sequêcias de Escalares Uma sequêcia { } diz-se uma sequêcia de Cauchy se para qualquer (depedete de ε ) tal que : ε > 0 algum K m < ε para todo K e m K Uma sequêcia { } diz-se ser limitada superiormete

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

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

CLEBER HELIO GARCIA OS TEOREMAS DO CÁLCULO VETORIAL

CLEBER HELIO GARCIA OS TEOREMAS DO CÁLCULO VETORIAL CLEBER HELIO GARCIA OS TEOREMAS DO CÁLCULO VETORIAL Trabalho de Coclusão de Curso apresetado ao Curso de Matemátca Habltação Lcecatura Departameto de Matemátca, Sob a oretação do Profº Dr.Elezer Batsta.

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

MODELOS DE REGRESSÃO NÃO LINEARES

MODELOS DE REGRESSÃO NÃO LINEARES M. Mede de Olvera Excerto da ota peoa obre: MODELOS DE REGRESSÃO NÃO LINEARES Obervação No modelo de regreão dto leare, a varável depedete é exprea como fução lear do coefcete de regreão. É rrelevate,

Leia mais

1. Revisão Matemática

1. Revisão Matemática Se x é um elemeto do cojuto Notação S: x S Especificação de um cojuto : S = xx satisfaz propriedadep Uião de dois cojutos S e T : S T Itersecção de dois cojutos S e T : S T existe ; para todo f : A B sigifica

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

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

SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL 8 a 11 de novembro de 2002, Rio de Janeiro/RJ A PESQUISA OPERACIONAL E AS CIDADES

SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL 8 a 11 de novembro de 2002, Rio de Janeiro/RJ A PESQUISA OPERACIONAL E AS CIDADES SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL 8 a de ovembro de 00 Ro de Jaero/RJ PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR COM PARÂMETROS FUZZY Luza Amala Pto Catão Akebo Yamakam DT FEEC UNICAMP CP: 60 3083-970 Campas SP

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

Capítulo V - Interpolação Polinomial

Capítulo V - Interpolação Polinomial Métodos Numércos C Balsa & A Satos Capítulo V - Iterpolação Polomal Iterpolação Cosdere o segute couto de dados: x : x0 x x y : y y y 0 m m Estes podem resultar de uma sequêca de meddas expermetas, ode

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

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

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

Prof. Janete Pereira Amador 1

Prof. Janete Pereira Amador 1 Prof. Jaete Perera Amador 1 1 Itrodução Mutas stuações cotdaas podem ser usadas como expermeto que dão resultados correspodetes a algum valor, e tas stuações podem ser descrtas por uma varável aleatóra.

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

5. Funções teste. L 2 ( )= {u :? ; Borel mensurável com u 2 dx < 8 }

5. Funções teste. L 2 ( )= {u :? ; Borel mensurável com u 2 dx < 8 } 5. Fções teste Até agora estvemos tratado tesvamete com a tegração. Uma cosa qe temos vsto é qe, cosderado espaços das, podemos pesar as fções como fcoas. Vamos rever brevemete esta déa. osdere a bola

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

(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

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

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

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

Noções de cálculo vetorial e tensorial

Noções de cálculo vetorial e tensorial 1 Noções de cálculo vetoral e tesoral Varáves escalares, vetoras e tesoras Os meos cotíuos (sóldos, líqudos, gases) (MC) ocupam parte do espaço físco, sto é os MCs ocupam um certo domío que pode ser um

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

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

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

CÁLCULO DE RAÍZES DE EQUAÇÕES NÃO LINEARES

CÁLCULO DE RAÍZES DE EQUAÇÕES NÃO LINEARES CÁLCULO DE RAÍZES DE EQUAÇÕES NÃO LINEARES Itrodução Em dversos camos da Egehara é comum a ecessdade da determação de raízes de equações ão leares. Em algus casos artculares, como o caso de olômo, que

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

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

Cálculo Numérico. Ajuste de Curvas Método dos Mínimos Quadrados. Profa. Vanessa Rolnik 1º semestre 2015

Cálculo Numérico. Ajuste de Curvas Método dos Mínimos Quadrados. Profa. Vanessa Rolnik 1º semestre 2015 Cálculo Numérco Ajuste de Curvas Método dos Mímos Quadrados Profa. Vaessa Rolk º semestre 05 Ajuste de curvas Para apromar uma fução f por um outra fução de uma famíla prevamete escolhda (caso cotíuo)

Leia mais

Consideremos a fórmula que nos dá a área de um triângulo: = 2

Consideremos a fórmula que nos dá a área de um triângulo: = 2 6. Cálculo Derecal e IR 6.. Fução Real de Varáves Reas Cosdereos a órula que os dá a área de u trâulo: b h A( b h) Coo podeos vercar a área de u trâulo depede de duas varáves: base (b) e altura (h) Podeos

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

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

Estatística. 2 - Estatística Descritiva

Estatística. 2 - Estatística Descritiva Estatístca - Estatístca Descrtva UNESP FEG DPD Prof. Edgard - 0 0- ESTATÍSTICA DESCRITIVA Possblta descrever as Varáves: DESCRIÇÃO GRÁFICA MEDIDAS DE POSIÇÃO MEDIDAS DE DISPERSÃO MEDIDAS DE ASSIMETRIA

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

d s F = m dt Trabalho Trabalho

d s F = m dt Trabalho Trabalho UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE SINOP FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS CURSO DE ENGENHARIA CIVIL DISCIPLINA: CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL I Trabalho 1. Itrodução

Leia mais

Derivada de uma matriz em ordem a um escalar. Derivada de um escalar em ordem a uma matriz DERIVAÇÃO COM MATRIZES. Y = y m. X = x m X = y = = b.

Derivada de uma matriz em ordem a um escalar. Derivada de um escalar em ordem a uma matriz DERIVAÇÃO COM MATRIZES. Y = y m. X = x m X = y = = b. DEFINIÇÃO Dervada de uma matrz em ordem a um escalar [ ] Y = y m : ; y = f() z Y z = y : m z DEFINIÇÃO 2 Dervada de um escalar em ordem a uma matrz h = f( X ) ; [ ]: X = x m EXEMPLO [ y] h h m X = x :

Leia mais

CAPÍTULO III - POLINÔMIOS DE JACOBI E QUADRATURA NUMÉRICA

CAPÍTULO III - POLINÔMIOS DE JACOBI E QUADRATURA NUMÉRICA Polômos de Jacob e CAPÍTULO III - POLINÔMIOS DE JACOBI E QUADRATURA NUMÉRICA III--)INTRODUÇÃO Para um melhor etedmeto do método da colocação ortogoal e sua relação com o método dos resíduos poderados (MRP),

Leia mais

REGRESSÃO LINEAR 05/10/2016 REPRESENTAÇAO MATRICIAL. Y i = X 1i + 2 X 2i k X ni + i Y = X + INTRODUÇÃO SIMPLES MÚLTIPLA

REGRESSÃO LINEAR 05/10/2016 REPRESENTAÇAO MATRICIAL. Y i = X 1i + 2 X 2i k X ni + i Y = X + INTRODUÇÃO SIMPLES MÚLTIPLA REGRESSÃO LINEAR CUIABÁ, MT 6/ INTRODUÇÃO Relação dos valores da varável depedete (varável resposta) aos valores de regressoras ou exógeas). SIMPLES MÚLTIPLA (varáves depedetes,... =,,, K=,,, k em que:

Leia mais

CAPÍTULO VIII DIFERENCIAIS DE ORDEM SUPERIOR FÓRMULA DE TAYLOR E APLICAÇÕES

CAPÍTULO VIII DIFERENCIAIS DE ORDEM SUPERIOR FÓRMULA DE TAYLOR E APLICAÇÕES CAPÍTULO VIII DIFERENCIAIS DE ORDEM SUPERIOR FÓRMULA DE TAYLOR E APLICAÇÕES. Dferecas de orde superor Tratareos apeas o caso das fuções de A R e R sedo que o caso geral das fuções de A R e R se obté a

Leia mais

Departamento de Informática. Modelagem Analítica do Desempenho de Sistemas de Computação. Modelagem Analítica. P x t i x t i x t i x t i

Departamento de Informática. Modelagem Analítica do Desempenho de Sistemas de Computação. Modelagem Analítica. P x t i x t i x t i x t i Departaeto de Iforátca Dscpla: do Desepeho de Ssteas de Coputação Cadeas de Marov I Processos de Marov (ou PE Marovao) Sea u processo estocástco caracterzado pela seüêca de v.a s X(t ),,,, Sea X(t ) a

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

Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES

Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES Cemátca da Posção de Robôs Mapuladores Capítulo 5 CINEMÁTICA DIRETA DE ROBÔS MANIPULADORES A cemátca de um robô mapulador é o estudo da posção e da velocdade do seu efetuador e dos seus lgametos. Quado

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

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

x n = n ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Conjunto de dados: Organização; Amostra ou Resumo; Apresentação. População

x n = n ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Conjunto de dados: Organização; Amostra ou Resumo; Apresentação. População ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://.ufrgs.br/~val/ Orgazação; Resumo; Apresetação. Cojuto de dados: Amostra ou População Um cojuto de dados é resumdo de acordo com

Leia mais

Organização; Resumo; Apresentação.

Organização; Resumo; Apresentação. Prof. Lorí Val, Dr. val@ufrgs.br http://www.ufrgs.br/~val/ Grade Cojutos de Dados Orgazação; Resumo; Apresetação. Amostra ou População Defetos em uma lha de produção Lascado Deseho Torto Deseho Torto Lascado

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

Capitulo 8 Resolução de Exercícios

Capitulo 8 Resolução de Exercícios FORMULÁRIO Audades Peródcas, Crescetes e Postecpadas, com Termos em P. A. G 1 1 1 1 G SPAC R R s s 1 1 1 1 1 G G C R a R a 1 1 PAC Audades Gradetes Postecpadas S GP G 1 1 ; C GP G 1 1 1 Audades Gradetes

Leia mais

Interpolação Segmentada

Interpolação Segmentada Interpolação Segmentada Uma splne é uma função segmentada e consste na junção de váras funções defndas num ntervalo, de tal forma que as partes que estão lgadas umas às outras de uma manera contínua e

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec

Probabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec Duração: 90 mutos Grupo I Probabldades e Estatístca LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec Justfque coveetemete todas as respostas 2 o semestre 2017/2018 14/06/2018 11:00 2 o Teste B 10 valores 1. Os dvíduos

Leia mais

Construção e Análise de Gráficos

Construção e Análise de Gráficos Costrução e Aálse de Gráfcos Por que fazer gráfcos? Facldade de vsualzação de cojutos de dados Faclta a terpretação de dados Exemplos: Egehara Físca Ecooma Bologa Estatístca Y(udade y) 5 15 1 5 Tabela

Leia mais

CEDEPLAR - UFMG Nivelamento em Estatística 2013 Prof a Sueli Moro. Variáveis aleatórias

CEDEPLAR - UFMG Nivelamento em Estatística 2013 Prof a Sueli Moro. Variáveis aleatórias CEDEPLAR - UFMG Nvelameto em Estatístca 3 Prof a Suel Moro Varáves aleatóras Varável aleatóra resultado ou produto de um epermeto aleatóro com um resultado úco. Varável resultado = Espaço amostral cojuto

Leia mais

4 Técnicas de Seleção de Características Independentes do Modelo para os Sistemas Neuro-Fuzzy Hierárquicos

4 Técnicas de Seleção de Características Independentes do Modelo para os Sistemas Neuro-Fuzzy Hierárquicos 4 éccas de Seleção de Característcas Idepedetes do Modelo para os Sstemas Neuro-Fuzzy Herárqucos 4. Itrodução Na maora das aplcações reas de classfcação, prevsão e otmzação, as bases de dados cotém um

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

AULA Espaços Vectoriais Estruturas Algébricas.

AULA Espaços Vectoriais Estruturas Algébricas. Note bem: a letura destes apontamentos não dspensa de modo algum a letura atenta da bblografa prncpal da cadera Chama-se a atenção para a mportânca do trabalho pessoal a realzar pelo aluno resolvendo os

Leia mais

Cristina Caldeira 97. Tem-se assim uma decomposição da região Q em mkq paralelipípedos rectangulares

Cristina Caldeira 97. Tem-se assim uma decomposição da região Q em mkq paralelipípedos rectangulares Crstna Caldera 97 (c) T {(x, y) R : y a x } (a R + ) e ρ(x, y) é a dstânca de (x, y) ao ponto (, ); (d) T [, 3] [, ] e ρ(x, y) xy..4 Integral trplo.4.1 efnção e propredades Seja Q um paralelpípedo rectangular

Leia mais

AULA Subespaço, Base e Dimensão Subespaço.

AULA Subespaço, Base e Dimensão Subespaço. Note bem: a leitura destes apotametos ão dispesa de modo algum a leitura ateta da bibliografia pricipal da cadeira TÓPICOS Subespaço. ALA Chama-se a ateção para a importâcia do trabalho pessoal a realizar

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

Capítulo 2. Aproximações de Funções

Capítulo 2. Aproximações de Funções EQE-358 MÉTODOS NUMÉRICOS EM ENGENHARIA QUÍMICA PROFS. EVARISTO E ARGIMIRO Capítulo Aproações de Fuções Há bascaete dos tpos de probleas de aproações: ) ecotrar ua fução as sples, coo u polôo, para aproar

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

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

6.1 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS

6.1 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS 7 6 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS A medção dreta é aquela cuja dcação resulta aturalmete da aplcação do sstema de medção sobre o mesurado Há apeas uma gradeza de etrada evolvda

Leia mais

4 Métodos de Estimação da Entropia e da Informação Mútua

4 Métodos de Estimação da Entropia e da Informação Mútua 4 Métodos de Estmação da Etropa e da Iformação Mútua A estmação da etropa e da formação mútua, evolvedo apeas varáves aleatóras dscretas, é smples, com aplcação dreta da defção de Shao. No etato, quado

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

? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que

? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que Estatístca - Desvo Padrão e Varâca Preparado pelo Prof. Atoo Sales,00 Supoha que tehamos acompahado as otas de quatro aluos, com méda 6,0. Aluo A: 4,0; 6,0; 8,0; méda 6,0 Aluo B:,0; 8,0; 8,0; méda 6,0

Leia mais

2-Geometria da Programação Linear

2-Geometria da Programação Linear I 88 Otmzação Lear -Geometra da Programação Lear ProfFeradoGomde DC-FEEC-Ucamp Coteúdo. Poledros e cojutos coveos. Potos etremos vértces soluções báscas factíves 3. Poledros a forma padrão 4. Degeeração

Leia mais

5 Aplicação do GFMM no BEM

5 Aplicação do GFMM no BEM 38 5 Apação do GFMM o BEM esse apítuo os desevovmetos apresetados o apítuo 4 são apados ao BEM pea expasão das souções fudametas utzadas as tegrações sobre os segmetos do otoro. É apresetada a formuação

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

Uma Calculadora Financeira usando métodos numéricos e software livre

Uma Calculadora Financeira usando métodos numéricos e software livre Uma Calculadora Facera usado métos umércos e software lvre Jorge edraza Arpas, Julao Sott, Depto de Cêcas e Egeharas, Uversdade Regoal ItegradaI, URI 98400-000-, Frederco Westphale, RS Resumo.- Neste trabalho

Leia mais

1. Conceito de variável aleatória Podemos estudar, por exemplo, algumas características dos alunos do Curso de estatística.

1. Conceito de variável aleatória Podemos estudar, por exemplo, algumas características dos alunos do Curso de estatística. CAPÍTULO 7 VARIÁVEL ALEATÓRIA A probabldade teve íco com os jogos de azar (século XVII) com Cavalero de Nere, Fermat e Pascal, porém, coube a Beroull (73) laçar as bases da probabldade e a segur Laplace

Leia mais

DÉBORA CRISTINA SANT ANA

DÉBORA CRISTINA SANT ANA DÉBORA CRISIA SA AA UMA OVA PROPOSA UILIZADO MÉODOS DE LAGRAGEAO AUMEADO COM PEALIDADES MODERAS A RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE COAO CURIIBA 5 DÉBORA CRISIA SA AA UMA OVA PROPOSA UILIZADO MÉODOS DE LAGRAGEAO

Leia mais

Complexidade Computacional da Determinação da Correspondência entre Imagens

Complexidade Computacional da Determinação da Correspondência entre Imagens Complexdade Computacoal da Determação da Correspodêca etre Images Adraa Karlstroem Laboratóro de Sstemas Embarcados Departameto de Egehara Mecatrôca Escola Poltécca da Uversdade de São Paulo adraa.karlstroem@pol.usp.br

Leia mais

Modelação e Estimação de Séries Financeiras através de Equações Diferenciais Estocásticas

Modelação e Estimação de Séries Financeiras através de Equações Diferenciais Estocásticas Isttuto Superor de Ecooma e Gestão Uversdade Técca de Lsboa Modelação e Estmação de Séres Faceras através de Equações Dferecas Estocástcas João Carlos H. C. Ncolau Dssertação Apresetada para Obteção do

Leia mais

3 Modelos Lineares Generalizados

3 Modelos Lineares Generalizados 3 Modelos Leares Geeralzados No capítulo foram cosderados apeas modelos leares com dstrbução ormal e fução de lgação detdade. Neste capítulo apresetamos os modelos leares geeralzados (MLG, que foram propostos

Leia mais

CAP. I - ESTUDO DE FUNÇÕES COM VÁRIAS VARIÁVEIS INDEPENDENTES.

CAP. I - ESTUDO DE FUNÇÕES COM VÁRIAS VARIÁVEIS INDEPENDENTES. Aálise Matemática II- ao lectivo 6/7 CAP. I - ESTUDO DE FUNÇÕES COM VÁRIAS VARIÁVEIS INDEPENDENTES. 1. Breves oções topológicas em 1.1 Distâcia etre dois potos R Dados dois potos x e y R, x = ( x1, x,...

Leia mais

Aplicações lineares. Capítulo Seja T: a) Quais dos seguintes vectores estão em Im( T )? 1 i) 4. 3 iii) ii)

Aplicações lineares. Capítulo Seja T: a) Quais dos seguintes vectores estão em Im( T )? 1 i) 4. 3 iii) ii) Capítulo Aplicações lieares Seja T: R R a multiplicação por 8 a) Quais dos seguites vectores estão em Im( T )? i) ii) 5 iii) b) Quais dos seguites vectores estão em Ker( T)? i) ii) iii) c) Qual a dimesão

Leia mais

Grande Conjuntos de Dados. Organização; Resumo; Apresentação. Amostra ou População. Defeitos em uma linha de produção

Grande Conjuntos de Dados. Organização; Resumo; Apresentação. Amostra ou População. Defeitos em uma linha de produção Prof. Lorí Val, Dr. val@pucr.br http://www.pucr.br/~val/ Grade Cojuto de Dado Orgazação; Reumo; Apreetação. Amotra ou População Defeto em uma lha de produção Lacado Deeho Torto Deeho Torto Lacado Torto

Leia mais

Modelo de Regressão Simples

Modelo de Regressão Simples Modelo de Regressão Smples Hstora Hstóra Termo regressão fo troduzdo por Fracs Galto (8-9). Estudo sobre altura de pas e flhos. Karl Pearso coletou mas de ml regstros e verfcou a le de regressão uversal

Leia mais

Ricardo de Godoy ESPAÇO DE HILBERT E QUANTIFICAÇÃO DE EMARANHAMENTO VIA ENTROPIA NÃO EXTENSIVA. São José do Rio Preto SP. 22 de dezembro de 2005

Ricardo de Godoy ESPAÇO DE HILBERT E QUANTIFICAÇÃO DE EMARANHAMENTO VIA ENTROPIA NÃO EXTENSIVA. São José do Rio Preto SP. 22 de dezembro de 2005 UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA Isttuto de Bocêcas, Letras e Cêcas Exatas DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DE COMPUTAÇÃO E ESTATÍSTICA Rcardo de Godoy ESPAÇO DE HILBERT E QUANTIFICAÇÃO DE EMARANHAMENTO VIA ENTROPIA

Leia mais

USANDO PROBABILIDADES PARA APROXIMAR FUNÇÕES POR POLINÓMIOS

USANDO PROBABILIDADES PARA APROXIMAR FUNÇÕES POR POLINÓMIOS USANDO PROBABILIDADES PARA APROXIMAR FUNÇÕES POR POLINÓMIOS JOEL MOREIRA Resumo. Uma dea cetral em Aálse modera é a de aproxmar objectos potecalmete mal comportados por objectos mas smples. O Teorema de

Leia mais

SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL 8 a 11 de novembro de 2002, Rio de Janeiro/RJ A PESQUISA OPERACIONAL E AS CIDADES

SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL 8 a 11 de novembro de 2002, Rio de Janeiro/RJ A PESQUISA OPERACIONAL E AS CIDADES SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL 8 a de ovebro de 00 Ro de Jaero/RJ PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR COM PARÂMETROS FUZZY Luza Aala Pto Catão Akebo Yaaka DT FEEC UNICAMP CP: 60 3083-970 Capas SP Brasl

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

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

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

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

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

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

Apresenta-se em primeiro lugar um resumo da simbologia adoptada no estudo da quadratura de Gauss.

Apresenta-se em primeiro lugar um resumo da simbologia adoptada no estudo da quadratura de Gauss. CAÍTULO QUADRATURA DE GAUSS Mutos dos tegras que é eessáro alular o âmbto da aplação do Método dos Elemetos Ftos (MEF) ão são trvas,.e., ou a prmtva da ução tegrada ão exste expltamete, ou é demasado omplada

Leia mais

SUBSTITUIÇÕES ENVOLVENDO NÚMEROS COMPLEXOS Diego Veloso Uchôa

SUBSTITUIÇÕES ENVOLVENDO NÚMEROS COMPLEXOS Diego Veloso Uchôa Nível Avaçado SUBSTITUIÇÕES ENVOLVENDO NÚMEROS COMPLEXOS Dego Veloso Uchôa É bastate útl e probleas de olpíada ode teos gualdades ou quereos ecotrar u valor de u soatóro fazeros substtuções por úeros coplexos

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

Teoria das Comunicações

Teoria das Comunicações Teora das Comucações.6ª Revsão de robabldade rof. dré Noll arreto rcíos de Comucação robabldade Cocetos áscos Eermeto aleatóro com dversos resultados ossíves Eemlo: rolar um dado Evetos são cojutos de

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