3 Modelo de Amortecimento Direto

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "3 Modelo de Amortecimento Direto"

Transcrição

1 3 Modelo de Amorecmeno Dreo 3. Inrodução Alguns os de séres não aresenam bons resulados quando modeladas or funções uramene olnomas. As séres sazonas aresenam esse o de roblema, e denre elas, as séres de energa seram um bom, eemlo de sére com esse o de comorameno. Uma forma de se modelar funções maemácas no emo, ode ser o de amorecmeno dreo, os ele em a caacdade de corrgr os seus arâmeros de forma auomáca. O seu rocedmeno funcona da segune forma : ele suavza as angas esmavas dos arâmeros do modelo ara o eríodo correne com o objevo de ober esmavas revsadas. O amorecmeno dreo é uma écnca de aualzação dos arâmeros va modelo de regressão múlla lnear. O méodo faz uso dos mínmos quadrados onderados ara esmar os arâmeros. Dada uma sére emoral, forma :, odemos aresená-la da segune = ( = a z + ε ara =,,...,T (3. ( onde z são funções maemácas do emo, a ara =,...,, são os arâmeros do modelo, e fnalmene, ε é o ruído do ssema, sendo o mesmo, ndeendene e dencamene dsrbuído. Caso essas funções sejam funções olnomas, o rocedmeno do amorecmeno dreo rá roduzr revsões dêncas ao modelo de amorecmeno eonencal múllo.

2 56 Sabemos que o uso mas morane desse rocedmeno se dá quando raamos funções rgonomércas, al como seno e coseno, ara modelar séres que aresenem algum comorameno sazonal. Por eemlo, uma ondulação de seno ossu 3 caraceríscas que odem ser conroladas : a amlude ou nível; a orgem; e o eríodo ou comrmeno do cclo. Onde : = a snw (3. defne uma ondulação de seno com nível, b, na orgem deslocada ara o eríodo θ, fazendo : = 0. A orgem da onda ode ser ( θ = a sn w + (3.3 No enano, é recso ser do que, é muo mas convenene eressar a função suondo que ela ossua orgem arbrára, assando a mesma, a ser escra como segue : = a snw a cosw (3.4 + As esmavas ncas dos arâmeros do modelo odem ser enconradas usando um modelo de regressão lnear múlla (maores dealhes ver Mongomery, 976[7]. A revsão eródca dos arâmeros do modelo é fea de forma que a orgem no emo seja deslocada ara o fnal do eríodo correne. Isso orna o rocedmeno de aualzação muo mas smlfcado. T Suondo que â (, ara =,...,, seja a esmava dos arâmeros do modelo, emos que no fnal do eríodo T, endo já sdo observado o valor de esmavas dos arâmeros do modelo usando a segune equação :, odemos revsar as ( T L â( T -- he ( T = (3.5 â

3 57 onde L é uma marz ( que vara de acordo com o modelo escolhdo, e T é um veor dos erros de revsão,.e., e ( T = ˆ ( T T T, e h é um veor coluna ( de consanes chamado veor de amorecmeno, sendo h uma função de um faor de descono,, com 0 < <, esando relaconada ela com a consane de amorecmeno esene no amorecmeno eonencal. O valor de é deermnado, geralmene, or eermenação. Freqüenemene, seleconamos o faor de descono de um modelo com arâmeros conforme a equação abao : ( = (3.6 onde = α. ( E fnalmene, â T é um veor coluna ( das esmavas dos arâmeros no emo T. â ( T = â â â ( T ( T M ( T (3.7 Uma vez que os arâmeros do modelo enham sdo revsados, odemos rever a observação ara o eríodo T + τ com ( T â ( T z ( τ T+ τ = (3.8 = 3. Deermnação das Marzes O amorecmeno dreo requer o desenvolvmeno da marz de ransção L e a deermnação dos valores numércos ara os elemenos do veor de amorecmeno h.

4 58 Deos que L e h são deermnados, as equações ara deermnar as esmavas dos arâmeros do modelo, são obdas a arr da equação ( Marz de Transção A marz de ransção, L, ara o modelo (3.4 ode ser dada or cosw snw L = (3.9 snw cosw As equações de amorecmeno dreo ara a aualzação das esmavas dos arâmeros do modelo são as segunes ( T coswâ ( T -- snwâ ( T - h e (T = (3.0 â + ( T snwâ ( T - + coswâ ( T - h e ( T = (3. â + Quando consruímos um modelo de revsão ara uma sére emoral esecífca, odemos vr a enconrar uma combnação de város ermos, sejam eles, olnomas, rgonomércos ou eonencas. Por eemlo, consdere o segune modelo = a + a + a snw + a cosw + a snw + a cosw + ε ( O qual coném uma msura de ermos olnomas e rgonomércos. A marz de ransção desse modelo sera

5 cos w snw 0 0 L = ( snw cos w cos w snw cos w snw 0 0 snw cos w snw cos w 3.. Marz h abao Os elemenos do veor de amorecmeno h odem ser obdos aravés da equação ( 0 - h = G (3.4 ( ( onde 0 é um veor coluna das varáves ndeendenes avalada no emo = 0 e - G é a marz nversa da marz G Marz G Os elemenos da marz G são n= 0 ( n z ( n n G = z ara =,..., (3.5 j j No qual odas as somas esão dsosas no nervalo, = 0 e =. As eressões que formam a marz G esão dsosas na abela 3..

6 60 Forma Soma Fna ( ( - ( 3 ( ( 4 ( ( 5 sn w snw cos w + - cos w cosw cos w + snw ( - sn w cos w + ( cosw - ( - cos w cos w + ( snwsnw cos( w + w cos ( w + w snwcosw sn( w + w cos ( w + w coswcosw cos( w + w cos ( w + w cos cos sn + cos cos + cos ( w w ( w w + ( w w ( w w + ( w w ( w w + Tabela 3. Somas Infnas Aós a resolução das somas aresenadas acma, a marz G ode ser calculada, segundo o adrão demonsrado a segur:

7 6 G = sn w sn w sn w sn w cos w cos w sn w cos w cos w cos w sn w cos w sn w cos w sn w sn w sn w cos w sn w sn w cos w cos w sn w sn w sn w cos w sn w sn w 3.3 Adequação do Modelo Para deermnar se o méodo de amorecmeno dreo é adequado ara modelar a sére em esudo, devemos, rmeramene, analsar sua função a auocorrelação, e sua função de auocorrelação arcal. Essas duas funções são um morane gua ara a vsualzação das roredades de uma sére emoral. A função de auocorrelação ode ser defnda como uma função de auocorrelação adroznada, e mede a correlação enre observações com dsâncas dferenes, em momenos dferenes. A função de auocorrelação é defnda maemacamene da segune forma. Dada uma sére com N observações,..., N, numa sére emoral dscrea, odemos formar, N- ares de nformações, (,, 3,...,( N-, N. O coefcene de correlação, enre a rmera e a segunda observação, sera calculado ela formula abao: (, N- ( ( + ( ( = r = (3.6 N- N ( ( ( + ( = = onde

8 6 é a méda das rmeras N- observações, e = N ( ( N = é a méda das úlmas N- observações. O coefcene dado ela equação (3.6 mede a correlações enre observações sucessvas, e é conhecdo como coefcene de auocorrelação ou coefcene a auocorrelação seral. A função de auocorrelação arcal surgu da necessdade de se er uma função caaz de denfcar o grau do olnômo do modelo AR (comonene auoregressvo dos modelos Bo&Jenns. 3.4 Análse Esecral e Perodograma de Schuser Os modelos de amorecmeno dreo, quando alcados a séres que ossuem adrão sazonal, rabalham com funções rgonomércas, sendo necessáro deermnar os cos de freqüênca mas moranes esenes na sére esudada. Isso é, feo va análse esecral. A sére de Fourer quando ulzada ara a análse do domíno da freqüênca não reresena a realdade. A análse de Fourer ambém ode ser chamada de análse de harmônca. Para que essa análse se arome da realdade, é necessáro suor que ese um número resro de senodes no modelo rocurado, e ambém um ruído branco. Essas suosções nos conduzem a um modelo cíclco. A sére fna de Fourer ulzada na reresenação da sére, esá abao : ( N/ = [ a cos( ππ/ + b sn(πn( ] = a + + a cosπ (3.7 o N

9 63 ara =,,..., N. Onde os coefcenes {, } a são os segunes b a o = (3.8 ( /N a N/ = (3.9 a = [ cos( ππ/ ]/N (3.0 b = [ sn( ππ/ ]/N (3. ( ara =,..., N/. Dado que não emos nenhum conhecmeno, a ror, do número de senódes sgnfcavas, nem de suas resecvas freqüêncas, orna-se necessáro o uso de uma ferramena alernava na busca dessas nformações. O erodograma de Schuser, é uma ferramena amlamene ulzada com esse roóso. Ele nos fornecesse as verdaderas freqüêncas de uma deermnada sére, w, ara =,..., m. O erodograma é defndo no nervalo [ π, π], como sendo [ w N ( w a ( w b ( I N = + ] (3. com a e b sendo calculados da forma já descra no caíulo. As nformações referenes aos cos sgnfcavos esenes em uma sére, são ulzados na modelagem do amorecmeno dreo, sendo a quandade de cos equvalene a quandade de senos e cosenos a serem ncluídos no modelo. Para que sejam deermnados os cos sgnfcavos esenes numa sére, convém que sejam ulzados dos eses de sgnfcânca : o ese de Fsher e o ese de Whle. A hoese nula, em ambos, é a da esênca de um co maor que o esado. Vale menconar que, o ese de Fsher somene é ulzado ara esar o co mámo, enquano o ese de

10 64 Whle, analsa os cos de segunda, ercera ordem, e ec. Abao segue a formula maemáca corresondene aos dos eses ulzados. Tese de Fsher I ma T = (3.3 N j= I j onde o I ma é o co mámo. Na hóese nula do ese emos que : G j [ N/] { > } = ( ( ( [ N/ T g j jg ] j= P, ara g > 0 (3.4 Tese de Whle T = N j= I ma I j I ma (3.5 A hóese nula é calculada de forma análoga a da equação (3.0, subsundo N- no lugar de N. O rocedmeno é efeuado aé que se enconre um co consderado não sgnfcavo. Esse ese de hóese deve ser usado com cauela, levando em consderação ambém a análse gráfca do erodograma. Esem dversas alcações onde se fez uso da écnca do amorecmeno dreo ara a obenção de revsões ara séres com evdene comorameno sazonal. Quadrell (998[0] em sua dsseração de mesrado comarou o desemenho das revsões horáras e dáras do consumo de carga elérca obdas aravés do rocedmeno de amorecmeno

11 65 dreo e do modelo de decomosção de Gua (Bunn, 985[3]. No esudo, os resulados obdos ara a revsão dára foram mas efcenes com o rocedmeno do amorecmeno dreo. No que dz reseo a revsão horára de carga de energa elérca, o modelo de decomosção de Gua obeve resulados mas sasfaóros. As alcações do méodo e os resulados obdos serão aresenados no caíulo 5, junamene com os resulados do modelo de Hol-Wners com múllos cclos.

AGG-232 SÍSMICA I 2011 SÍSMICA DE REFLEXÃO ANÁLISE DE VELOCIDADES

AGG-232 SÍSMICA I 2011 SÍSMICA DE REFLEXÃO ANÁLISE DE VELOCIDADES AGG-3 SÍSMICA I 0 SÍSMICA DE REFLEXÃO AÁLISE DE ELOCIDADES O objevo da análse de velocdades é deermnar as velocdades sísmcas das camadas geológcas em subsuperfíce. As velocdades sísmcas são ulzadas em

Leia mais

5 Avaliação da Eficiência Computacional

5 Avaliação da Eficiência Computacional 5 Avalação da fcênca Compuaconal 5.1 Inrodução É desejado ncorporar o cálculo dos índces de adequação de ações de conrole de ensão ao programa SAN. O programa SAN esá sendo mplemenado com a esruura aual

Leia mais

APRESENTAÇÃO. Ms. Thiago Bindilatti Inforsato Dr. Roberto Chust Carvalho Dr. Marcelo de Araújo Ferreira

APRESENTAÇÃO. Ms. Thiago Bindilatti Inforsato Dr. Roberto Chust Carvalho Dr. Marcelo de Araújo Ferreira PRESENTÇÃO CÁLCULO E VERIFICÇÃO D RDUR LONGITUDINL DE VIGS PRÉ-TRCIONDS CO SEÇÃO COPOST E CONSIDERNDO S PERDS PROGRESSIVS DE PROTENSÃO. uores: s. Thao Bndla Inforsao Dr. Robero Chus Carvalho Dr. arcelo

Leia mais

Introdução à Computação Gráfica

Introdução à Computação Gráfica Inrodução à Compuação Gráfca Desenho de Consrução Naval Manuel Venura Insuo Superor Técnco Secção Auónoma de Engenhara Naval Sumáro Represenação maemáca de curvas Curvas polnomas e curvas paramércas Curvas

Leia mais

Camadas intermediárias ... Figura 3.1: Exemplo de arquitetura de uma rede neural de múltiplas camadas

Camadas intermediárias ... Figura 3.1: Exemplo de arquitetura de uma rede neural de múltiplas camadas 3 EDES NEUAIS E SVM Nesse caíulo serão nroduzdos conceos de edes Neuras e Máquna de Veores Suore (SVM) necessáros ara comreensão da meodologa desenvolvda. 3. edes Neuras As redes neuras são modelos maemácos

Leia mais

5 Sistemas Lineares com Coecientes Periódicos

5 Sistemas Lineares com Coecientes Periódicos 5 Ssemas Lneares com Coecenes Peródcos Ese capíulo raa de forma suscna do esudo da esabldade de soluções peródcas de ssemas dnâmcos não-lneares. Segundo Rand [83], a eora de Floque é a eora mas geral que

Leia mais

Módulo 2: Métodos Numéricos. (problemas de valores iniciais e problemas de condições-fronteira)

Módulo 2: Métodos Numéricos. (problemas de valores iniciais e problemas de condições-fronteira) Módulo : Méodos Numércos Equações dferencas ordnáras problemas de valores ncas e problemas de condções-fronera Modelação Compuaconal de Maeras -5. Equações dferencas ordnáras - Inrodução Uma equação algébrca

Leia mais

Solução numérica de equações diferenciais ordinárias. Problema de valor inicial (PVI)

Solução numérica de equações diferenciais ordinárias. Problema de valor inicial (PVI) Solução numérca de equações derencas ordnáras Problema de valor ncal PVI 4 5 Inrodução 4 5 Uma equação derencal ordnára é denda como uma equação que envolve uma unção ncógna e algumas das suas dervadas

Leia mais

MECÂNICA CLÁSSICA. AULA N o 3. Lagrangeano Princípio da Mínima Ação Exemplos

MECÂNICA CLÁSSICA. AULA N o 3. Lagrangeano Princípio da Mínima Ação Exemplos MECÂNICA CÁSSICA AUA N o 3 agrangeano Prncípo da Mínma Ação Exemplos Todas as les da Físca êm uma esruura em comum: as les de uma parícula em movmeno sob a ação da gravdade, o movmeno dado pela equação

Leia mais

Neo-fisherianos e teoria fiscal do nível de preços

Neo-fisherianos e teoria fiscal do nível de preços Anono Lcha 4/março/07 Neo-fsheranos e eora fscal do nível de preços O objevo desas noas é desacar os prncpas elemenos da abordagem neofsherana e da eora fscal do nível de preços. Desacamos 4 pequenos modelos

Leia mais

2. A Medição da Actividade Económica Grandezas Nominais e Reais e Índices de Preços

2. A Medição da Actividade Económica Grandezas Nominais e Reais e Índices de Preços 2. A Medção da Acvdade Económca 2.4. Grandezas Nomnas e Reas e Índces de Preços Ouubro 2007, nesdrum@fe.u. Sldes baseados no guão dsonível no se da cadera 1 2.4. Grandezas Nomnas e Reas e Índces de Preços

Leia mais

Receita do Método da Aproximação Polinomial Global Aplicado a Problemas. Unidirecionais sem Simetria

Receita do Método da Aproximação Polinomial Global Aplicado a Problemas. Unidirecionais sem Simetria Recea do Méodo da Aromação olomal Recea do Méodo da Aromação olomal Global Alcado a roblemas Esruura Geral do roblema: Udrecoas sem Smera y y y F y o domío : 0 < < e >0. Suea às codções de cooro: CC: G

Leia mais

ANÁLISE DE VIBRAÇÕES DE PASSARELAS TUBULARES MISTAS (AÇO- CONCRETO) VIA MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS

ANÁLISE DE VIBRAÇÕES DE PASSARELAS TUBULARES MISTAS (AÇO- CONCRETO) VIA MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS Blucher Mechancal Engneerng roceedngs May 204, vol., num. www.roceedngs.blucher.com.br/eveno/0wccm ANÁLISE DE VIBRAÇÕES DE ASSARELAS TUBULARES MISTAS (AÇO- CONCRETO) VIA MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS G.

Leia mais

Aprendizagem Estatística de Dados. Francisco Carvalho

Aprendizagem Estatística de Dados. Francisco Carvalho Aprendzagem Esaísca de Dados Francsco Carvalho A função de Densdade Normal Valor Esperado Caso conínuo [ f ] Caso dscreo f p d [ f ] f p D A função de Densdade Normal Caso Unvarado função de densdade p

Leia mais

CAPÍTULO 4. Vamos partir da formulação diferencial da lei de Newton

CAPÍTULO 4. Vamos partir da formulação diferencial da lei de Newton 9 CPÍTUL 4 DINÂMIC D PRTÍCUL: IMPULS E QUNTIDDE DE MVIMENT Nese capíulo será analsada a le de Newon na forma de negral no domíno do empo, aplcada ao momeno de parículas. Defne-se o conceo de mpulso e quandade

Leia mais

Otimização da Programação Operacional de Unidades Hidrelétricas

Otimização da Programação Operacional de Unidades Hidrelétricas 1 Omzação da Programação Oeraconal de Undades Hdrelércas G. R. Colnago, FEM/UICAMP; P. B. Correa, FEM/UICAMP;. Ohsh FEEC/UICAMP; A. F. R. Araújo, CIn/UFPE; J.. F. Pllon FEM/UICAMP; A. G. Gomes FEM/UICAMP

Leia mais

PRIMEIRO RELATÓRIO DE FÍSICA EXPERIMENTAL PROCESSOS DE ANÁLISE GRÁFICA E NUMÉRICA

PRIMEIRO RELATÓRIO DE FÍSICA EXPERIMENTAL PROCESSOS DE ANÁLISE GRÁFICA E NUMÉRICA UIVERSIDDE DE PERMUCO / ESCOL POLITÉCIC DE PERMUCO EPP/UPE DEPRTMETO ITERDISCIPLIR ESIO ÁSICO ÍSIC EPERIMETL LUO(): TURM: OT: PROESSOR(): DT: / / PRIMEIRO RELTÓRIO DE ÍSIC EPERIMETL PROCESSOS DE ÁLISE

Leia mais

Instituto de Física USP. Física V Aula 30. Professora: Mazé Bechara

Instituto de Física USP. Física V Aula 30. Professora: Mazé Bechara Insuo de Físca USP Físca V Aula 30 Professora: Maé Bechara Aula 30 Tópco IV - Posulados e equação básca da Mecânca quânca 1. Os posulados báscos da Mecânca Quânca e a nerpreação probablísca de Ma Born.

Leia mais

5 Programação Matemática Princípios Básicos

5 Programação Matemática Princípios Básicos 5 Programação Maemáca Prncípos Báscos 5. Consderações Geras Ese capíulo em por objevo apresenar os conceos báscos de Programação Maemáca (PM), necessáros à compreensão do processo de omzação de dmensões,

Leia mais

EN3604 FILTRAGEM ADAPTATIVA

EN3604 FILTRAGEM ADAPTATIVA EN3604 FILTRAGEM ADAPTATIVA Processameno de Snas em Arranjos Técncas de processameno consderando snas provenenes de um grupo de sensores espacalmene dsrbuídos. Poencal para melhorar SNR/ Cancelameno de

Leia mais

5 Modelo de Previsão de Temperatura

5 Modelo de Previsão de Temperatura 5 Modelo de Prevsão de Temperaura 5. Prevsão de Clma As varações do clma nfluencam os preços das commodes pela nfluênca na demanda. Todava, a correlação enre eses preços e o parâmero de clma não são perfeos,

Leia mais

PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO POR ENTROPIA DE WULU

PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO POR ENTROPIA DE WULU 1 PUCPR- Ponfíca Unversdade Caólca Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informáca Aplcada PROF. DR. JACQUES FACON IMIARIZAÇÃO POR ENTROPIA DE WUU Resumo: Uma nova écnca de marzação baseada em

Leia mais

Modelagem de Curvas. Prof. Márcio Bueno Fonte: Material do Prof. Jack van Wijk

Modelagem de Curvas. Prof. Márcio Bueno Fonte: Material do Prof. Jack van Wijk Modelagem de Curvas Prof. Márco Bueno {cgarde,cgnoe}@marcobueno.com Fone: Maeral do Prof. Jack van Wjk Coneúdo Curvas Paramércas Requsos Conceos Ineolação Lnear Inerolação de Lagrange Curva de Bézer 2

Leia mais

Estudo da temperatura da transição de Fase do modelo de potts bidimensional

Estudo da temperatura da transição de Fase do modelo de potts bidimensional Esudo da emperaura da ransção de Fase do modelo de pos bdmensonal Wharley osa Gomes 1, Sergo Murlo da Slva Braga Marns Junor 2, Fred Jorge arvalho Lma 3, Anono Soares dos Anjos Flho 4 1 Graduando em Lcencaura

Leia mais

Calibração Virtual de Projetores

Calibração Virtual de Projetores Dsseração de Mesrado Calbração Vrual de Projeores Aluno: Orenador: Pablo Alfredo Sap Baer Paulo Cezar Pno Carvalho 9 de Seembro de Sumáro Ø Movação e descrção do problema Ø Objevo Ø Calbração da câmera

Leia mais

Iluminação e FotoRealismo: Radiosidade

Iluminação e FotoRealismo: Radiosidade Ilumnação e oorealsmo: Radosdade Luís Paulo Pexoo dos Sanos hp://gec.d.umnho.p/mcgav/fr Premssas Todas as neracções da luz com os obecos são dfusas L x Θ L x, Θ Ω Expressa em ermos de radosdade W/m 2 r

Leia mais

2 Revisão Bibliográfica dos Modelos de Previsão

2 Revisão Bibliográfica dos Modelos de Previsão 19 2 Revsão Bblográfca dos Modelos de Prevsão Nese capíulo, são abordados alguns modelos e conceos ulzados na leraura para realzar prevsão de carga elérca. Denre os modelos lneares exsenes, serão examnados

Leia mais

Díodo: Regime Dinâmico

Díodo: Regime Dinâmico Díodo: eme Dnâmco (exo apoo ao laboraóro) Inrodução Quando se esabelece m crcuo uma ensão ou correne varáves no empo o pono de funconameno em repouso do díodo ambém va varar no empo. A frequênca e amplude

Leia mais

Avaliação de Métodos de Interpolação do Sinal de Variabilidade da Freqüência Cardíaca

Avaliação de Métodos de Interpolação do Sinal de Variabilidade da Freqüência Cardíaca Avalação de Méodos de Inerolação do Snal de Varabldade da Freqüênca Cardíaca João Luz Azevedo de Carvalho, Oávo Sérgo de Araúo e Noguera, Adson Ferrera da Rocha, Francsco Asss de Olvera Nascmeno, João

Leia mais

LISTA DE EXERCÍCIOS ENGENHARIA DE RESERVATÓRIOS

LISTA DE EXERCÍCIOS ENGENHARIA DE RESERVATÓRIOS PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PETRÓLEO E GÁS NATURAL LISTA DE EXERCÍCIOS ENGENHARIA DE RESERVATÓRIOS 1. Consdere o esquema de searação FLASH mosrado na fura a seur que reresena o rocesso que ocorre em

Leia mais

Iluminação e FotoRealismo: Radiosidade

Iluminação e FotoRealismo: Radiosidade Ilumnação e oorealsmo: Radosdade Luís Paulo Pexoo dos Sanos hp://gec.d.umnho.p/mcgav/fr Premssas Todas as neracções dos obecos com a luz são dfusas L( x Θ) = L( x), Θ Ω Podemos enão quanfcar a radosdade

Leia mais

5 Avaliação do Título Conversível pelo Método de Diferenças Finitas Implícito (DFI)

5 Avaliação do Título Conversível pelo Método de Diferenças Finitas Implícito (DFI) 5 Avalação do Tíulo Conversível pelo Méodo de Dferenças Fnas Implíco (DFI) 5. Meodologa - Premssas Ese modelo desenvolvdo para apreçameno do LYON faz uso da eora de opções desenvolvda por Black and Scholes

Leia mais

2.1. Modelos Baseados em Premissas de Distribuições Simulação de Monte Carlo

2.1. Modelos Baseados em Premissas de Distribuições Simulação de Monte Carlo 2 Value-a-Rsk Anes de adenrar na seara que raa o ermo cenral dese capíulo, é neressane realzar uma cação da evolução hsórca do esudo do rsco. Joron (2003, p. 10) resume os prncpas rabalhos aravés da abela

Leia mais

2. FUNDAMENTOS DE CORRENTE ALTERNADA

2. FUNDAMENTOS DE CORRENTE ALTERNADA Fundamenos de CA 14. FUNDAENTOS DE CORRENTE ALTERNADA Aé o momeno nos preocupamos somene com ensões e correnes conínuas, ou seja, aquelas que possuem módulo e sendo consanes no empo, conforme exemplos

Leia mais

Modulações digitais. Espaços de sinal e regiões de decisão. Funções ortogonais. Ortogonalização de Gram-Schmidt

Modulações digitais. Espaços de sinal e regiões de decisão. Funções ortogonais. Ortogonalização de Gram-Schmidt Modulaçõe dga Epaço de nal e regõe de decão Funçõe orogona Orogonalzação de Gram-Schmd Uma perpecva geomérca do na e ruído (Koelnkov) Um epaço orogonal de dmenõe é caracerzado por um conjuno de ψ () funçõe

Leia mais

Olinda - Pernambuco - Brasil. Gestão da Previsão de Consumo e Energia Não Faturada. Glauber Renato Colnago Rodolfo Miyasaki Edson Amaral

Olinda - Pernambuco - Brasil. Gestão da Previsão de Consumo e Energia Não Faturada. Glauber Renato Colnago Rodolfo Miyasaki Edson Amaral XVIII Semnáro Naconal de Dsrbução de Energa Elérca SENDI 008-06 a 10 de ouubro Olnda - Pernambuco - Brasl Gesão da Prevsão de Consumo e Energa Não Faurada Carlos Albero Fróes Lma Marley Apolnáro Sarava

Leia mais

2 Programação Matemática Princípios Básicos

2 Programação Matemática Princípios Básicos Programação Maemáca Prncípos Báscos. Consderações Geras Os objevos dese capíulo são apresenar os conceos de Programação Maemáca (PM) necessáros à compreensão do processo de omzação de dmensões e descrever

Leia mais

Aula 3 - Classificação de sinais

Aula 3 - Classificação de sinais Processamento Dgtal de Snas Aula 3 Professor Marco Esencraft feverero 0 Aula 3 - Classfcação de snas Bblografa OPPENHEIM, AV; WILLSKY, A S Snas e Sstemas, a edção, Pearson, 00 ISBN 9788576055044 Págnas

Leia mais

Parte III. Objetivo: estudar o deslocamento de um corpo quando esta rolando

Parte III. Objetivo: estudar o deslocamento de um corpo quando esta rolando Pare Objevo: esudar o deslocameno de um corpo quando esa rolando 1 Coneúdo programáco: 6. Movmeno de Roação Varáves da roação, Relação enre Cnemáca Lnear e Cnemáca Angular, Energa cnéca de roação, nérca

Leia mais

FILTROS ATIVOS: UMA ABORDAGEM COMPARATIVA. Héctor Arango José Policarpo G. Abreu Adalberto Candido

FILTROS ATIVOS: UMA ABORDAGEM COMPARATIVA. Héctor Arango José Policarpo G. Abreu Adalberto Candido FILTROS ATIVOS: UMA ABORDAGEM COMPARATIVA Hécor Arango José Polcaro G. Abreu Adalbero Canddo Insuo de Engenhara Elérca - EFEI Av. BPS, 1303-37500-000 - Iajubá (MG) e-mal: arango@ee.efe.rmg.br Resumo -

Leia mais

CAPÍTULO 9 MODELOS DE REGRESSÃO COM VARIÁVEIS BINÁRIAS

CAPÍTULO 9 MODELOS DE REGRESSÃO COM VARIÁVEIS BINÁRIAS Economera Semesre 200.0 40 CAPÍTULO 9 MODELOS DE REGRESSÃO COM VARIÁVEIS BINÁRIAS OBJETIVOS Consderar modelos em que uma ou mas varáves explcavas são varáves nomnas (ambém chamadas de ndcadores, varáves

Leia mais

b S(x*) = *. ou p A segunda medida, discutida a seguir, introduz o conceito de matriz de sensibilidade.

b S(x*) = *. ou p A segunda medida, discutida a seguir, introduz o conceito de matriz de sensibilidade. 11. NÁLISE DE SENSIILIDDE nálse de sensbldade em bev de deermnar s efes da varaçã de m deermnad arâmer varável de enrada em varáves de neresse. Pr eeml em rblemas de mzaçã n caíl anerr f msrad qe a sensbldade

Leia mais

Física I. 2º Semestre de Instituto de Física- Universidade de São Paulo. Aula 5 Trabalho e energia. Professor: Valdir Guimarães

Física I. 2º Semestre de Instituto de Física- Universidade de São Paulo. Aula 5 Trabalho e energia. Professor: Valdir Guimarães Físca I º Semesre de 03 Insuo de Físca- Unversdade de São Paulo Aula 5 Trabalho e energa Proessor: Valdr Gumarães E-mal: valdrg@.usp.br Fone: 309.704 Trabalho realzado por uma orça consane Derenemene

Leia mais

3 Análise de Demanda Condicionada

3 Análise de Demanda Condicionada 3 Análse de Demanda Condconada 3.1 Inrodução A análse Condconada da Demanda é uma écnca que quebra o consumo resdencal em pares, cada uma assocada a um uso fnal ou a um deermnado equpameno em parcular.

Leia mais

4 Procedimentos de solução

4 Procedimentos de solução 4 Procedimenos de solução De acordo com Leis e chrefler (998), os roblemas de acolameno fluido mecânico odem ser resolvidos aravés de esraégias acoladas ou desacoladas. As soluções acoladas dividem-se

Leia mais

Departamento de Informática. Modelagem Analítica. Modelagem Analítica do Desempenho de Sistemas de Computação. Disciplina:

Departamento de Informática. Modelagem Analítica. Modelagem Analítica do Desempenho de Sistemas de Computação. Disciplina: Deparameno de Informáca Dscplna: Modelagem Analíca do Desempenho de Ssemas de Compuação Fluxos de Enrada Fluxos de Saída Le de Lle Faor de Ulzação rof. Sérgo Colcher colcher@nf.puc-ro.br rocesso de Chegada

Leia mais

CAPÍTULO 2 PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO E FORMAÇÃO DO PREÇO SPOT EM UM MERCADO COMPETITIVO DE ENERGIA ELÉTRICA

CAPÍTULO 2 PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO E FORMAÇÃO DO PREÇO SPOT EM UM MERCADO COMPETITIVO DE ENERGIA ELÉTRICA CAPÍTULO 2 PLANEJAMEO DA OPERAÇÃO E FORMAÇÃO DO PREÇO SPOT EM UM MERCADO COMPETITIO DE ENERIA ELÉTRICA 2. IRODUÇÃO Ese capíulo apresena um resumo dos prncpas conceos relaconados ao planeameno da operação

Leia mais

A OTIMIZAÇÃO DOS PESOS DAS OBSERVAÇÕES GEODÉSICAS POR UM PROBLEMA DE VALOR PRÓPRIO INVERSO: SOLUÇÃO PELO MÉTODO DE NEWTON E QUASE NEWTON BFGS.

A OTIMIZAÇÃO DOS PESOS DAS OBSERVAÇÕES GEODÉSICAS POR UM PROBLEMA DE VALOR PRÓPRIO INVERSO: SOLUÇÃO PELO MÉTODO DE NEWTON E QUASE NEWTON BFGS. A OTIMIZAÇÃO DOS PESOS DAS OBSERVAÇÕES GEODÉSICAS POR UM PROBLEMA DE VALOR PRÓPRIO INVERSO: SOLUÇÃO PELO MÉTODO DE NEWTON E QUASE NEWTON BGS. The omzaon of geodec observaons weghs hrough an egenvalue roblem:

Leia mais

Conceitos Básicos de Circuitos Elétricos

Conceitos Básicos de Circuitos Elétricos onceos Báscos de rcuos lércos. nrodução Nesa aposla são apresenados os conceos e defnções fundamenas ulzados na análse de crcuos elércos. O correo enendmeno e nerpreação deses conceos é essencal para o

Leia mais

Tratamento de Dados 2º Semestre 2005/2006 Tópicos de Resolução do Trabalho 2 = 12

Tratamento de Dados 2º Semestre 2005/2006 Tópicos de Resolução do Trabalho 2 = 12 Traaeno de Dados º Seesre 5/6 Tópcos de Resolução do Trabalho Quesão a Para agrupar os dados e classes ora consderados os valores das rendas aé 5. ua vez que a parr dese valor os dados se enconra basane

Leia mais

Controle Cinemático de Robôs Manipuladores

Controle Cinemático de Robôs Manipuladores Conrole Cnemáco de Robôs Manpuladores Funconameno Básco pos de rajeóra rajeóras Pono a Pono rajeóras Coordenadas ou Isócronas rajeóras Conínuas Geração de rajeóras Caresanas Inerpolação de rajeóras Inerpoladores

Leia mais

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Universidade Federal do Rio de Janeiro Universidade Federal do Rio de Janeiro Circuios Eléricos I EEL42 Coneúdo 8 - Inrodução aos Circuios Lineares e Invarianes...1 8.1 - Algumas definições e propriedades gerais...1 8.2 - Relação enre exciação

Leia mais

2 Generalized Autoregressive Moving Average Models (GARMA)

2 Generalized Autoregressive Moving Average Models (GARMA) Generalized Auoregressive Moving Average Models (GARMA se caíulo esá fundamenado no arigo de Benamin, Rigb e Sasinooulos (003 [] o ual em como obeivo raar a eensão dos modelos ARMA (Auoregressive Moving

Leia mais

ANÁLISE DE DESEMPENHO DO TRABALHO MULTIFUNCIONAL EM LINHAS DE PRODUÇÃO EM FORMA DE U PELA MODELAGEM E SIMULAÇÃO USANDO REDES DE PETRI TEMPORIZADAS

ANÁLISE DE DESEMPENHO DO TRABALHO MULTIFUNCIONAL EM LINHAS DE PRODUÇÃO EM FORMA DE U PELA MODELAGEM E SIMULAÇÃO USANDO REDES DE PETRI TEMPORIZADAS ANÁLIE DE DEEPENHO DO TRABALHO ULTIFUNCIONAL E LINHA DE PRODUÇÃO E FORA DE U PELA ODELAGE E IULAÇÃO UANDO REDE DE PETRI TEPORIZADA Hlano José Rocha de Carvalho hlanorc@sc.us.br Andrea Rbar Yoshzawa arys@sc.us.br

Leia mais

5.1 O Processo TAR. é definida como um processo limiar auto-regressivo com h. regimes se puder ser representada por (5) ). Os termos ,...

5.1 O Processo TAR. é definida como um processo limiar auto-regressivo com h. regimes se puder ser representada por (5) ). Os termos ,... 5 O Modelo Não-Lnear Como vso no capíulo aneror, há espaço para uma análse mas profunda da função de reação do Banco Cenral do Brasl. Auores como Clarda, Gal e Gerler (2000) e Cogley e Sargen (2001) examnam

Leia mais

Nota Técnica sobre a Circular nº 2.972, de 23 de março de 2000

Nota Técnica sobre a Circular nº 2.972, de 23 de março de 2000 Noa Técnca sobre a rcular nº 2.972, de 23 de março de 2000 Meodologa ulzada no processo de apuração do valor da volaldade padrão e do mulplcador para o da, dvulgados daramene pelo Banco enral do Brasl.

Leia mais

PCA e IMPCA. Capítulo. 5.1 Considerações Iniciais

PCA e IMPCA. Capítulo. 5.1 Considerações Iniciais Capíulo 5 PCA e IMPCA 5. Consderações Incas A análse de componenes prncpas (PCA) [URK, M. A. & PENLAND, A. P. (99)] é uma ransformação lnear orogonal de um espaço q-dmensonal para um espaço n-dmensonal,

Leia mais

Experiência IV (aulas 06 e 07) Queda livre

Experiência IV (aulas 06 e 07) Queda livre Experênca IV (aulas 06 e 07) Queda lvre 1. Obevos. Inrodução 3. Procedmeno expermenal 4. Análse de dados 5. Quesões 6. Referêncas 1. Obevos Nesa experênca esudaremos o movmeno da queda de um corpo, comparando

Leia mais

ANÁLISE DE PAVIMENTOS DE CONCRETO ARMADO COM A CONSIDERAÇĂO DA NĂO-LINEARIDADE FÍSICA

ANÁLISE DE PAVIMENTOS DE CONCRETO ARMADO COM A CONSIDERAÇĂO DA NĂO-LINEARIDADE FÍSICA ANÁLISE DE PAVIMENTOS DE CONCRETO ARMADO COM A CONSIDERAÇĂO DA NĂO-LINEARIDADE FÍSICA Rchard Sarz Olvera & Márco Robero Slva Corrêa Resumo Ese rabalho raa da evolução naural do modelo de cálculo em regme

Leia mais

Uma análise da não-linearidade da função de reação do Banco Central do Brasil: Avesso a Inflação ou a Recessão?

Uma análise da não-linearidade da função de reação do Banco Central do Brasil: Avesso a Inflação ou a Recessão? Uma análse da não-lneardade da função de reação do Banco Cenral do Brasl: Avesso a Inflação ou a Recessão? Terence de Almeda Pagano José Luz Ross Júnor Insper Workng Paper WPE: 88/9 Coprgh Insper. Todos

Leia mais

Análise da Confiabilidade de Componentes Não Reparáveis

Análise da Confiabilidade de Componentes Não Reparáveis Análse da onfabldade de omponenes Não Reparáves. omponenes versus Ssemas! Ssema é um conjuno de dos ou mas componenes nerconecados para a realzação de uma ou mas funções! A dsnção enre ssema, sub-ssema

Leia mais

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO GRANDE DO SUL FACULDADE DE MATEMÁTICA CÁSSIA PEREIRA DA ROSA MOSCHOUTIS

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO GRANDE DO SUL FACULDADE DE MATEMÁTICA CÁSSIA PEREIRA DA ROSA MOSCHOUTIS 1 PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO GRANDE DO SUL FACULDADE DE MATEMÁTICA CÁSSIA PEREIRA DA ROSA MOSCHOUTIS ANÁLISE DO CRESCIMENTO POPULACIONAL BRASILEIRO Poro Alegre 13 CÁSSIA PEREIRA DA ROSA MOSCHOUTIS

Leia mais

Capítulo 3. Dinâmica crítica do modelo de Baxter-Wu. 3.1 O Modelo

Capítulo 3. Dinâmica crítica do modelo de Baxter-Wu. 3.1 O Modelo Capíulo 3 Dnâmca críca do modelo de Baxer-Wu 3.1 O Modelo O modelo de Baxer-Wu fo nroduzdo por Wood e Grffhs 56 e resolvdo exaameno no conexo de mecânca esaísca de equlíbro por R.J. Baxer e F.Y.Wu em 1973

Leia mais

PREVISÃO NOTAS METODOLÓGICAS

PREVISÃO NOTAS METODOLÓGICAS PREVIÃO NOTA METODOLÓGICA. Inrodução A comonene revsão do IMPACTUR rocura exlorar as relações de comlemenardade exsenes enre dversos os de modelos de revsão. Os modelos de séres emoras envolvem a análse

Leia mais

3 Modelos lineares para séries temporais ARIMA(p,d,q)

3 Modelos lineares para séries temporais ARIMA(p,d,q) 3 Modelos lineares ara séries emorais ARIMA(,d,) Ao longo dos anos diversas ferramenas ara modelagem e revisão de séries emorais êm sido desenvolvidas, mas, no enano, a maioria deses méodos baseia-se em

Leia mais

3 Estudo da Barra de Geração [1]

3 Estudo da Barra de Geração [1] 3 Esudo da Barra de eração [1] 31 Inrodução No apíulo 2, raou-se do máximo fluxo de poência aiva e reaiva que pode chear à barra de cara, limiando a máxima cara que pode ser alimenada, e do possível efeio

Leia mais

TÉCNICAS DE OTIMIZAÇÃO DE PROBLEMAS COM MÚLTIPLOS OBJETIVOS UM ESTUDO SOBRE O MÉTODO DE MINIMIZAÇÃO DE ENERGIA E SUAS VARIANTES

TÉCNICAS DE OTIMIZAÇÃO DE PROBLEMAS COM MÚLTIPLOS OBJETIVOS UM ESTUDO SOBRE O MÉTODO DE MINIMIZAÇÃO DE ENERGIA E SUAS VARIANTES TÉCNICA DE OTIMIZAÇÃO DE PROBLEMA COM MÚLTIPLO OBJETIVO UM ETUDO OBRE O MÉTODO DE MINIMIZAÇÃO DE ENERGIA E UA VARIANTE Mlon Jonahan Marco Aurélo Cavalcane Pacheco ICA: Núcleo de Pesqusa em Inelgênca Compuaconal

Leia mais

UFGD 2015 DANIEL KICHESE

UFGD 2015 DANIEL KICHESE Quesão 59: º) Deermnação dos ponos de nerseção: 5 5 º Pono : B 5 5 º Pono : C 5 5 º Pono : B C C º) Deermnação da Área: B 5 5 5 / e 0 e 5 5 5 5 e 0 5 5/ 5 5 0 0 0 5 5 Resposa: E Quesão 60: Número de blhees

Leia mais

2 Sistemas de Reconhecimento de Voz

2 Sistemas de Reconhecimento de Voz 2 Ssemas de Reconhecmeno de Voz O desenvolvmeno de nerfaces homem-máquna conroladas pela voz vsa subsur, em ceras aplcações, as nerfaces radconas as como eclados, panés e dsposvos smlares. Nese cenáro

Leia mais

CAPÍTULO I CIRCUITOS BÁSICOS COM INTERRUPTORES, DIODOS E TIRISTORES 1.1 CIRCUITOS DE PRIMEIRA ORDEM Circuito RC em Série com um Tiristor

CAPÍTULO I CIRCUITOS BÁSICOS COM INTERRUPTORES, DIODOS E TIRISTORES 1.1 CIRCUITOS DE PRIMEIRA ORDEM Circuito RC em Série com um Tiristor APÍTUO I IRUITOS BÁSIOS OM INTERRUPTORES, IOOS E TIRISTORES. IRUITOS E PRIMEIRA OREM.. rcuo R em Sére com um Trsor Seja o crcuo apresenado na Fg... T R v R V v Fg.. rcuo RT sére. Anes do dsparo do rsor,

Leia mais

Tráfego em Redes de Comutação de Circuitos

Tráfego em Redes de Comutação de Circuitos Caracerzação do ráfego nálse de ssemas de esados nálse de ráfego em ssemas de erda nálse de ráfego em ssemas de araso Bloqueo em ssemas de andares múllos Máro Jorge Leão Inenconalmene em branco Caracerzação

Leia mais

2 Estabilidade de Tensão

2 Estabilidade de Tensão Esabldade de Tensão. Inrodução O objevo desa seção é mosrar a possbldade de exsênca de fenômenos que se possa assemelhar a aqueles observados na operação de ssemas elércos, e assocados ao colapso de ensão.

Leia mais

MECÂNICA CLÁSSICA. AULA N o 4. Carga de Noether- Simetrias e Conservação

MECÂNICA CLÁSSICA. AULA N o 4. Carga de Noether- Simetrias e Conservação MECÂNIC CLÁSSIC UL N o 4 Carga de Noeher- Smeras e Conservação Vamos ver o caso de uma parícula movendo-se no plano, porém descrevendo-a agora em coordenadas polares: r r d dr T T m dr m d r d d m r m

Leia mais

5 Apreçamento de ESOs com preço de exercício fixo

5 Apreçamento de ESOs com preço de exercício fixo 5 Apreçameno de ESOs com preço de exercíco fxo Ese capíulo rá explorar os prncpas modelos de apreçameno das ESOs ulzados hoje em da. Neses modelos a regra de decsão é esruurada em orno da maxmzação do

Leia mais

INTEGRAÇÃO TEMPORAL EXPLÍCITA DE ALTA ORDEM VIA TÉCNICAS DE MALHA INTERCALADA APLICADA A PROBLEMAS GERAIS DE PRIMEIRA ORDEM.

INTEGRAÇÃO TEMPORAL EXPLÍCITA DE ALTA ORDEM VIA TÉCNICAS DE MALHA INTERCALADA APLICADA A PROBLEMAS GERAIS DE PRIMEIRA ORDEM. INTEGRÇÃO TEMPORL EXPLÍCIT DE LT ORDEM VI TÉCNICS DE MLH INTERCLD PLICD PROBLEMS GERIS DE PRIMEIR ORDEM Fernanda Brenny Tese de Douorado apresenada ao Programa de Pós-Graduação em Engenhara Cvl COPPE da

Leia mais

CAPÍTULO 1 REPRESENTAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE SISTEMAS. Sistema monovariável SISO = Single Input Single Output. s 1 s 2. ... s n

CAPÍTULO 1 REPRESENTAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE SISTEMAS. Sistema monovariável SISO = Single Input Single Output. s 1 s 2. ... s n 1 CAPÍTULO 1 REPREENTAÇÃO E CLAIFICAÇÃO DE ITEMA 1.1. Represenação de ssemas 1.1.1. semas com uma enrada e uma saída (IO) e sema monovarável IO = ngle Inpu ngle Oupu s e = enrada s = saída = ssema 1.1..

Leia mais

Escoamento em Regime Turbulento Aproximações de Reynolds (RANS equations)

Escoamento em Regime Turbulento Aproximações de Reynolds (RANS equations) Méda emporal aplcada às varáves dependenes e aos prncípos de conservação lm T o T o d T Φ represena qalqer ma das varáves dependenes (escoameno ncompressível,v,w,p) Mesrado Inegrado em Engenhara Mecânca

Leia mais

22/8/2010 COMPLEXIDADE DE ALGORITMOS CES para os numeradores e 1 para o denominador. Noções de complexidade de algoritmos

22/8/2010 COMPLEXIDADE DE ALGORITMOS CES para os numeradores e 1 para o denominador. Noções de complexidade de algoritmos Razão de crescmento desse temo Imortânca de análse de algortmos Um mesmo roblema ode, em mutos casos, ser resolvdo or város algortmos. Nesse caso, qual algortmo deve ser o escolhdo? Crtéro 1: fácl comreensão,

Leia mais

Dinâmica Estocástica. Instituto de Física, outubro de 2016

Dinâmica Estocástica. Instituto de Física, outubro de 2016 Dnâmca Esocásca Insuo de Físca ouubro de 206 Dnâmcas esocáscas com mudança de um sío Dnâmca de Meropols e dnâmca de Glauber para o modelo de Isng 2 Dnâmcas esocáscas para o modelo de Isng Ssema defndo

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 O USO DA ANÁLISE DE INTERVENÇÃO EM SÉRIES TEMPORAIS UNIVARIADAS: UMA APLICAÇÃO EMPÍRICA NO MERCADO AUTOMOBILÍSTICO BRASILEIRO Rober Wayne Samohyl, Ph.D. Professor do Deparameno de Engenhara de Produção

Leia mais

Análise Discriminante: classificação com 2 populações

Análise Discriminante: classificação com 2 populações Análse Dscrmnane: classcação com oulações Eemlo : Proreáros de coradores de rama oram avalados seundo duas varáves: Renda U$ ; Tamanho da roredade m. Eemlo : unção dscrmnane unvarada ~ ama4 4 3 e ~ ama8.5

Leia mais

defi departamento de física

defi departamento de física def deparameno de físca Laboraóros de Físca www.def.sep.pp.p Equações de Fresnel Insuo Superor de Engenhara do Poro Deparameno de Físca Rua Dr. Anóno Bernardno de Almeda, 431 400-07 Poro. Tel. 8 340 500.

Leia mais

DESESPERANÇA DE VIDA: HOMICÍDIO EM MINAS GERAIS, RIO DE JANEIRO E SÃO PAULO 1981 A

DESESPERANÇA DE VIDA: HOMICÍDIO EM MINAS GERAIS, RIO DE JANEIRO E SÃO PAULO 1981 A DESESPERANÇA DE VIDA: HOMICÍDIO EM MINAS GERAIS, RIO DE JANEIRO E SÃO PAULO 98 A 997 Mônca Vegas Andrade 2 Marcos de Barros Lsboa 3 RESUMO Esse rabalho em como objevo esudar o comorameno da axa de homcído

Leia mais

DANIELE DA ROCHA FONSECA

DANIELE DA ROCHA FONSECA DANIELE DA ROCHA FONSECA UM NOVO MECANISMO PARA A TRANSFORMAÇÃO DE RESULTADOS PROVENIENTES DE TESTES DE VIDA ACELERADO PARA RESULTADOS ESTIMADOS EM UMA CONDIÇÃO NORMAL DE USO ATRAVÉS DA UTILIZAÇÃO DA LEI

Leia mais

Crescimento do Produto Agropecuário Brasileiro: uma Aplicação do Vetor Auto-regressivo (VAR)

Crescimento do Produto Agropecuário Brasileiro: uma Aplicação do Vetor Auto-regressivo (VAR) Quesões Agráras, Educação no Campo e Desenvolvmeno CRESCIMENTO DO PRODUTO AGROPECUÁRIO: UMA APLICAÇÃO DO VETOR AUTO-REGRESSIVO (VAR) CARLOS ALBERTO GONÇALVES DA SILVA; LÉO DA ROCHA FERREIRA; PAULO FERNANDO

Leia mais

Nº de sucessos ,3277 0,4096 0,2048 0,0512 0,0064 0,0003. n Limite superior de 0,025 0,01 0,0025 0,000625

Nº de sucessos ,3277 0,4096 0,2048 0,0512 0,0064 0,0003. n Limite superior de 0,025 0,01 0,0025 0,000625 Capíulo Problema 0 Nº de sucessos 0 4 5 0,0 0, 0,4 0,6 0,8,0 P 0,77 0,4096 0,048 0,05 0,0064 0,000 E 0, p ; 0,0 5 Problema 0 4 0 5 00 400 Lme superor de 0,05 0,0 0,005 0,00065 Lme superor de p^ 0,00 0,05

Leia mais

1 Equação de Transporte de Quantidade de Movimento

1 Equação de Transporte de Quantidade de Movimento Equação de Transore de Quandade de Momeno. Inrodução A equação de ransore de quandade de momeno em a forma de qualquer equação de eolução: d d ssema βdv βdv ( β. n) da (Fluo dfuso) (Fones - Poços) c surface

Leia mais

RODRIGO LOUREIRO PRADO ALVAREZ

RODRIGO LOUREIRO PRADO ALVAREZ RODRIGO LOUREIRO PRADO ALVAREZ OTIMIZAÇÃO DAS FORMAS DE CASCOS DE DESLOCAMENTO EM RELAÇÃO A SUA RESISTÊNCIA AO AVANÇO Dsseração apresenada à Escola Polécnca da Unversdade de São Paulo para obenção do Tíulo

Leia mais

Séries temporais Modelos de suavização exponencial. Séries de temporais Modelos de suavização exponencial

Séries temporais Modelos de suavização exponencial. Séries de temporais Modelos de suavização exponencial Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção Análise de séries de empo: modelos de suavização exponencial Profa. Dra. Liane Werner Séries emporais A maioria dos méodos de previsão se baseiam na

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr. UFRGS Instituto de Matemática - Departamento de Estatística

Prof. Lorí Viali, Dr. UFRGS Instituto de Matemática - Departamento de Estatística Prof Lorí Viali, Dr viali@maufrgsbr h://wwwmaufrgsbr/~viali/ Moivação Na ráica, não exise muio ineresse na comaração de reços e quanidades de um único arigo, como é o caso dos relaivos, mas sim na comaração

Leia mais

Projeto de Inversores e Conversores CC-CC

Projeto de Inversores e Conversores CC-CC eparameno de Engenhara Elérca Aula. onversor Buck Prof. João Amérco lela Bblografa BAB, vo. & MANS enzar ruz. onversores - Báscos Não-solados. ª edção, UFS,. MOHAN Ned; UNEAN ore M.; OBBNS Wllam P. Power

Leia mais

XXXII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO

XXXII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO II ECOTRO ACIOAL DE EGEHARIA DE PRODUCAO Desenvolvmeno Susenável e Responsabldade Socal: As Conrbuções da Engenhara de Produção Beno Gonçalves, RS, Brasl, 15 a 18 de ouubro de 01. APLICAÇÃO DE GRÁFICOS

Leia mais

Henrique M. J. Barbosa Instituto de Física USP

Henrique M. J. Barbosa Instituto de Física USP Henrque M. J. Barbosa Insuo de Físca USP hbarbosa@f.usp.br Amosfera Esem odas as freqüêncas e odas podem ser mporanes devdo as nerações não lneares E.: vórces urbulenos e convecção aconecem em escalas

Leia mais

MODELAGEM DE ERROS EM SURTOS EM SISTEMAS DE COMUNICAÇÕES

MODELAGEM DE ERROS EM SURTOS EM SISTEMAS DE COMUNICAÇÕES INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA MAJ MARCUS VINÍCIUS DOS SANTOS FERNANDES MODELAGEM DE ERROS EM SURTOS EM SISTEMAS DE COMUNICAÇÕES Dsseração de Mesrado apresenada ao Curso de Mesrado em Engenhara Elérca

Leia mais

CONSIDERAÇÃO DAS PERDAS NA REDE ELÉTRICA NO MODELO DESSEM-PAT METODOLOGIA E ANÁLISE DE DESEMPENHO

CONSIDERAÇÃO DAS PERDAS NA REDE ELÉTRICA NO MODELO DESSEM-PAT METODOLOGIA E ANÁLISE DE DESEMPENHO CEPEL Cenro de Pesqusas de Energa Elérca Projeo DESSEM Relaóro Técnco: CONSIDERAÇÃO DAS PERDAS NA REDE ELÉTRICA NO MODELO DESSEM-PAT METODOLOGIA E ANÁLISE DE DESEMPENHO ÍNDICE 1. INTRODUÇÃO... 3 2. O

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ CÁLCULO II - PROJETO NEWTON AULA 20. Palavras-chaves: derivada,derivada direcional, gradiente

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ CÁLCULO II - PROJETO NEWTON AULA 20. Palavras-chaves: derivada,derivada direcional, gradiente Assuno: Derivada direcional UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ CÁLCULO II - PROJETO NEWTON AULA 20 Palavras-chaves: derivada,derivada direcional, gradiene Derivada Direcional Sejam z = fx, y) uma função e x

Leia mais

Br Br US US. tempo as estruturas a termo dos EUA e do Brasil, enquanto que o par x t x

Br Br US US. tempo as estruturas a termo dos EUA e do Brasil, enquanto que o par x t x 39 3 Caso Brasileiro Nesse caíulo esecificamos uma versão simles do modelo desenvolvido no caíulo 2 (enendido como aquela em que não há um número excessivo de forças em oeração nem amouco um número elevado

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relaconadas e surge então a necessdade de determnar a natureza deste relaconamento. A análse

Leia mais

ESTIMADOR DE ESTADOS ORTOGONAL COM RESTRIÇÕES DE IGUALDADE

ESTIMADOR DE ESTADOS ORTOGONAL COM RESTRIÇÕES DE IGUALDADE ESTIMADOR DE ESTADOS ORTOGONAL COM RESTRIÇÕES DE IGUALDADE José Paulo da Slva Gouvêa (*) Anôno José Alves Smões Cosa Unversdade Federal de Sana Caarna CTC/EEL/GSP Campus Unversáro, Floranópols, S.C. C.

Leia mais

Propagação de dano no modelo de Ising unidimensional

Propagação de dano no modelo de Ising unidimensional Capíulo 4 Propagação de dano no modelo de Isng undmensonal 4. Propagação de dano O méodo da propagação de dano é uma écnca relavamene nova, nroduzda por Kauffman 68 no conexo dos auômaos celulares, que

Leia mais