UM MODELO PARA A ALOCAÇÃO DE RECURSOS E SEQÜENCIAMENTO DE ATIVIDADES PARA ADMINISTRAÇÃO DE PROJETOS

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "UM MODELO PARA A ALOCAÇÃO DE RECURSOS E SEQÜENCIAMENTO DE ATIVIDADES PARA ADMINISTRAÇÃO DE PROJETOS"

Transcrição

1 Pesqus Operconl e o Desenvolvmento Sustentável UM MODELO PARA A ALOCAÇÃO DE RECURSOS E SEQÜENCIAMENTO DE ATIVIDADES PARA ADMINISTRAÇÃO DE PROJETOS Crlos Roberto Venânco de Crvlho Unversdde Federl de Mns Gers EE DEP Cx Postl 09 CEP Belo Horzonte MG crlos@dep.ufmg.br Clrsse d Slv Ver Unversdde Federl de Mns Gers EE DEP Cx Postl 09 CEP Belo Horzonte MG olvll@ol.com Resumo Este rtgo propõe um modelo lner ntero msto pr um problem de locção de recursos e seqüencmento de tvddes plcdo à dmnstrção de projetos. Comumente, este problem é trtdo n ltertur com dscretzção do tempo em períodos elementres, com s possblddes de quntddes de recursos pr execução de cd tvdde nclmente já defnds, e com s seqüêncs de execusão ds tvddes tmbém já estbelecds. Insprdo num modelo de Job Shop, o problem estuddo consder o tempo e quntdde locd de recursos como vráves contínus. A locção smultâne de recursos renováves são modelds trvés de vráves bnárs de seqüencmento. Um proposção é fet pr tornr lner relção tempo de execução e quntdde de recurso utlzd pr relzção ds tvddes. A consstênc do modelo proposto é lustrd com resultdos numércos. Plvrs-chve: Seqüencmento; Restrção de Recurso; Progrmção Lner. Abstrct Ths rtcle proposes mxed nteger lner model for problem of llocton of resources nd schedulng of ctvtes for dmnstrton of projects. Commonly, ths problem s treted n the lterture wth the dscretzção of the tme n elementry perods, wth the possbltes of mounts of resources for the executon of ech ctvty ntlly lredy defned, nd wth the sequences of executon of the ctvtes lso estblshed lredy. Inspred n model of Job Shop, the studed problem consders the tme nd the llocted mount of resources s contnuous vrbles. The smultneous llocton of renewble resources s modeled through bnry vrbles of seqüencmento. A proposton s mde to turn lner the reltonshp tme of executon nd mount of resource used for the ccomplshment of the ctvtes. The consstence of the proposed model s llustrted wth numerc results. Keywords: Schedulng; Resource Constrned; Lner Progrmmng. 1. Introdução O Problem de Seqüencmento em Projeto com Restrção de Recurso - PSPRR - (Resource- Constrned Project Schedulng Problem - RCPSP), segundo Brucer et. l. (1999), é bscmente consttuído, por um conjunto de n tvddes ( = 1,,..., n) e r recursos renováves. Cd tpo de recurso está dsponível em um quntdde constnte de R unddes. A tvdde é executd em p unddes de tempo sem ser nterrompd, ou sej, restrção de não preempção deve ser respetd. Cd tvdde necesst de um quntdde constnte r de unddes do recurso pr ser executd. Os vlores de R, p e r são nteros não negtvos. As relções de precedêncs são defnds entre s tvddes. O objetvo é determnr dt de níco S pr cd tvdde = 1,...,

2 Pesqus Operconl e o Desenvolvmento Sustentável n do projeto tl que: () quntdde de cd tpo de recurso utlzd, durnte um determndo período de execução, sej menor ou gul à quntdde totl dsponível desses recursos; () tods s n relções de precedênc sejm stsfets; () o mespn = C sej mnmzdo, onde Cmx mx = 1 C = S + p é dt de conclusão d tvdde. Os problems dervdos d defnção básc do PSPRR são gerlmente NP-dfícl (Grey & Johnson, 1975). Város modelos de progrmção lner nter e nter mst são propostos n ltertur. Entre eles, destcm-se qu os modelos propostos por Brucer & Knust (000) e Crler & Néron (003), onde s quntddes de recursos locdos são conhecds e s preempções de tvddes são dmtds. Mngozz et. l. (1998) relx, tmbém, prclmente s restrções de precedêncs. N formulção de Brucer & Knust (000), bsed n formulção propost por Mngozz et. l. (1998), s tvddes podem ser prtconds e executds smultnemente dentro de ntervlos de tempo I t, formndo subconjuntos X jt, ssm, se um determnd tvdde pertencer à X jt, o tempo de processmento de tods s tvddes contds nesse subconjunto será x jt. Cd ntervlo de tempo pode conter ms de um subconjunto X jt, porém o tempo de execução ds tvddes seqüencds dentro desse ntervlo não pode exceder su durção. No modelo proposto por Crler & Néron (003), s tvddes são executds em ntervlos consecutvos de tempo [t 1, t ], [t, t 3 ],..., [t L, t L+1 ]. O tempo de processmento d prte d tvdde, executd dentro de um ntervlo [t L, t L+1 ], não pode ser mor do que o tmnho deste ntervlo. O somtóro de tods s prtes executds d tvdde deve ser gul o tempo totl de processmento pr executr ess tvdde. Devdo à complexdde dos problems clssfcdos como PSPRR, mutos utores desenvolverm procedmentos heurístcos pr soluconá-los, como explct Vlls et. l. (003). Alguns dos lgortmos heurístcos são descrtos por Boctor (1990) e Oguz & Bl (1994). Já outros trblhos, como Schrge (1971) e Kolsch et. l. (1995) desenvolverm lgortmos extos pr resolvê-lo. Dentre os ms compettvos, segundo Vlls et. l. (003), estão os propostos por Brucer et. l. (1998) e Mngozz et. l. (1998), que resolvem stsftormente problems de pequen nstânc com té trnt tvddes. Crler & Néron (003) propõem lguns métodos pr resolver esse tpo de problem, bsedos em lmtes nferores pr o vlor do mespn, o qul depende, lnermente, dos tempos de execução ds tvddes. O modelo qu proposto fo nsprdo nos modelos pr o problem do Job Shop de Mnne (1960) e o problem de ntegrção do Job Shop com um problem de dmensonmento de lote de produção de Lsserre (199). O problem estuddo consder o tempo e quntdde locd de recursos vráves contínus. A locção smultâne de recursos renováves são modelds trvés de vráves bnárs de seqüencmento. Um proposção é fet pr lnerzção d relção tempo de execução e quntdde de recurso utlzd pr relzção ds tvddes. Alguns exemplos numércos, utlzndo o módulo de resolução de problems lneres ntero msto do GLPK de Mholn (00) são mostrdos.. Contextulzção do problem estuddo O problem de locção de recursos em dmnstrção de projetos, estuddo qu neste trblho, consste em defnr nclmente s quntddes máxms de cd tpo de recurso renovável que podem ser locds pr executr cd um ds tvddes de um projeto. Dess form, defne-se o tempo mínmo que cd tvdde pode ser executd, este tempo mínmo é clculdo qundo se utlz quntdde máxm de recurso pr execução d tvdde. Consderndo não dsponbldde d quntdde totl de cd recurso utlzd nclmente pr o cálculo dos tempos mínmos e ndvdus de execução de cd tvdde, o problem consste, então em: () defnr quntdde de cd recurso que deve ser retrd pr execução de cd tvdde do projeto; () defnr seqüênc ds tvddes que utlzm de um mesmo recurso, de mner que os recursos exstentes sejm sufcentes; () tngr um objetvo, por exemplo, mnmzr dt de térmno do projeto. Consderndo então lmtção d dsponbldde de recursos, o tempo de execução de cd tvdde é escrto qu como um relção lner d quntdde ser retrd de cd recurso utlzdo pel tvdde. 196

3 Pesqus Operconl e o Desenvolvmento Sustentável A decsão do dmnstrdor do projeto consste em defnr s quntddes de cd tpo de recurso que devem ser utlzds pr executr cd um desss tvddes e relção de precedênc dequd entre s operções que utlzm de um mesmo recurso. Note que s conseqüêncs dests decsões nfluencrão dretmente no tempo totl e no custo totl de execução do projeto. 3. Lnerzção d relção entre o tempo de execução e quntdde de recurso utlzd Sej p o tempo de execução de cd tvdde que utlz um determndo recurso [r() = )] clculdo qundo é locd quntdde máxm q que se pode utlzr deste recurso pr executr tvdde. Assm, p é o vlor do lmte nferor pr o tempo de execução d tvdde. Observ-se que o vlor de p é sempre mor que zero (p > 0), ou sej, exste um tempo mínmo pr execução de cd tvdde, ndependente d quntdde de recursos locd. Por outro ldo, execução de um tvdde qulquer que necesst do recurso é condcond à locção de um quntdde mínm q deste recurso. Ao locr quntdde mínm do recurso necessár pr execução d tvdde, o tempo de execução dess tvdde ssume um vlor máxmo p. Assm, p é o vlor do lmte superor pr o tempo de execução d tvdde. Ao plnejr um projeto, propõe-se então, consderr os vlores dos tempos de execução de cd tvdde que utlz de lgum recurso como sendo p, sto é, locr mor quntdde possível q do recurso r() = em tods s tvddes que necesstm deste recurso pr su execução. Consderndo que quntdde totl Q do recurso dsponível é: menor ou gul à quntdde totl máxm Q = : r( ) = q locd nclmente pr executr s tvddes que necesstm deste recurso, conforme form clculdos os seus tempos de execução p ; mor ou gul à quntdde totl mínm Q = : r ( ) = q do recurso necessár pr executr tods s tvddes que utlzm deste recurso. As dus condções cm vblzm formulção mtemátc do problem, pos, por um ldo, se Q > Q, gerenclmente ser vável locção ds quntddes máxms de recurso q pr executr tods s tvddes ; por outro, se Q < Q o problem não ter solução vável. O problem consste então em determnr quntdde rel x de recurso que dexrá de ser locd pr executr tvdde, de form que lmtção d dsponbldde do recurso sej respetd. Ao retrr recursos pr execução de um tvdde, o seu tempo de execução deve crescer em função d quntdde retrd. Se o tempo de execução p d tvdde cresce lnermente com quntdde rel de recursos retrdos x, em um gráfco onde ns bscsss estão s vráves x e ns ordens os vlores de p, temse ret que pss pelos pontos: (0, p ) e (q q, p ). Assm obtém-se equção d ret: p = p + x; (1) onde: p pí =. () q q Note que > 0 é o ftor de crescmento de p em relção à retrd de recursos x. Se = 0, o tempo de execução d tvdde ndepende do recurso. O lmte nferor de x, n equção (), é nulo, sto é, se tod quntdde q de recurso (r() = ) for utlzd, conforme clculdo nclmente, o tempo de execução de é p = p. O lmte superor de x é (q - q ), resultndo em p = p, sto é, obtémse o mor tempo de execução p qundo se utlz menor quntdde q pr executr tvdde. Em resumo, x ( q q ). (3) 0 Um trnslção de coordends pode ser fet pr smplfcr equção (1), trnsformndo- n equção (4) mostrd bxo. p = x, (4) 197

4 Pesqus Operconl e o Desenvolvmento Sustentável onde x = x + lmtes nferor p. Pr que equção (5.4) sej equvlente à equção (1), é necessáro clculr os l ì e superor Como, por defnção, estrtmente postvos, sto é: l de p, x : p = l x l = + ( q q) p p e são estrtmente postvos, os vlores de 4. Defnção de um problem de locção de recursos renováves p =. (5) l ì e l tmbém são l > 0 e l > 0. (6) O PSPRR é bem conhecdo d ltertur (BRUCKER ET. AL., 1998). A representção mtemátc desses problems, gerlmente, consder que o tempo de execução de cd tvdde e quntdde de recurso locd são dscretos. No entnto, consderm-se, n presente pesqus, esss dus vráves contínus. A dfculdde do problem qu estuddo consste n determnção ds seqüêncs ds tvddes que utlzm de um determndo recurso e portnto ests tvddes não podem ser executds em prlelo. Consdere então que pr executr determnds tvddes sej necessár utlzção de recursos renováves. Assm, s tvddes que não possuem relções de precedênc, ms que utlzm um mesmo recurso, não podem ser executds em prlelo. Nesse cso, são dos tpos de decsão dstntos que se devem tomr: decdr seqüênc de execução entre s tvddes que utlzm um mesmo recurso e decdr o qunto utlzr de cd recurso n execução ds tvddes Modelgem do problem K: conjunto de recursos renováves; N: conjunto de tods s tvddes, composto por: N 1 : conjunto de tvddes que têm s quntddes dos recursos necessáros defnds prevmente; N : conjunto de tvddes que utlzm lgum recurso renovável, N 1 N = Ø e N = N 1 N ; r: função plcd o conjunto N pr defnr o recurso que cd tvdde em N utlz: r( ) =, N, K ; N : conjunto ds tvddes que utlzm o recurso, U K = 1 N = N ; q : quntdde do recurso r() = dsponível pr executr tvdde ; p : N IR + : função pr representr o tempo de execução de cd tvdde do projeto. O vlor de p é ddo dferentemente pr s tvddes de N 1 e N : tvddes em N 1 : p é constnte; tvddes em N : p = x, onde: > 0: coefcente do umento do tempo de execução d tvdde qundo um undde do recurso (r()=) é retrd; x p = x + : onde x é quntdde rel de recurso (r()=) que dexrá de ser locd pr execução d tvdde ; p e q : p é o menor tempo de execução d tvdde. O vlor de p é clculdo qundo se 198

5 Pesqus Operconl e o Desenvolvmento Sustentável utlz mor quntdde q do recurso r() = pr executr tvdde; p e q : p é o mor tempo de execução d tvdde. O vlor de p é clculdo qundo se utlz menor quntdde q do recurso r() = pr executr tvdde; p l = ( N ): quntdde mínm do recurso (r() = ) que deve ser retrd pr execução d tvdde ; p p l = + ( q q ) = ( N ): quntdde máxm do recurso (r() = ) que se pode retrr pr executr tvdde ; A: conjunto de pres de tvddes (, j), tl que N, j N e j, que represent s relções de precedênc entre s tvddes: tvdde deve ser executd ntes d tvdde j( p j). O conjunto A é prtcondo em: A1 = {(, j) N1 N : p j}: conjunto de pres de tvddes pr representr s relções de precedênc entre dus tvddes do projeto; A = {(, j) N ( N N ): p j e r( ) = }: conjunto de pres de tvddes pr representr s relções de precedênc entre s tvddes que utlzm o recurso e s dems tvddes que não utlzm o recurso ; E = {(, j) N N : r( ) = r( j) =, = 1,..., }: conjunto de pres de tvddes pr representr dus tvddes, e j, que utlzm um mesmo recurso renovável. Note que, se (, j) E então ( j, ) E. Observ-se que A1 A = A1 E = A E = Ø e A = A1 A E. As vráves de decsão são defnds: t : dt de nco d tvdde ; p x = x + : onde x é quntdde rel de recursos (r() = ) que dexrá de ser locd pr execução d tvdde. 4.. Modelo lner ntero msto proposto O modelo de Progrmção Mtemátc Lner Inter Mst básco pr esse problem é então escrto: Mnmzr Sujeto t t n t t j j t t t t x 0 j x j x j j t My + My x í t q 0 l x y j p j j M 0 l { 0,1 } q p + (,j) (,j) (, j) (, j) N N A N (, j) E E e p j E e p j 1 A e r( ) = (7) (8) (9) (10) (11) (1) (13) (14) (15) 199

6 Pesqus Operconl e o Desenvolvmento Sustentável A função objetvo (7) é mnmzção d dt de fnlzção do projeto, consderndo últm tvdde ser relzd no projeto, tvdde n, como um tvdde fctíc de tempo de execução nulo e que não utlz de nenhum recurso. As restrções (8) e (9) grntem que s relções de precedênc entre dus tvddes que não utlzm um mesmo recurso sejm respetds. As restrções (10) e (11) ssegurm que dus tvddes que utlzm um mesmo recurso não serão executds smultnemente. A restrção (1) grnte que s lmtções referentes às quntddes de recursos utlzdos serão respetds. O domíno ds vráves é defndo pels restrções (13), (14) e (15). Ns restrções (10) e (11), o prâmetro M defne o lmte superor do tempo de execução de tods s tvddes e s vráves de decsão y j = 1, determnm que tvdde precede tvdde j, cso contráro y j = 0. Com o pr de restrções (10) e (11), note que, em um solução qulquer do modelo, se y j = 1, restrção (10) é tvd com t j t x 0, portnto stsfet, e restrção (11) será tmbém stsfet com t j t x M, pos, o prâmetro M é sufcentemente grnde pr que o ldo dreto d restrção sej menor que o ldo esquerdo, pr qusquer vlores postvos de t j, t e x obtdos pel solução. Por outro ldo, se y j = 0, restrção (10) é tvd, portnto respetd, com t j t x 0, e restrção (11) será tmbém stsfet com t j t x M pr qusquer vlores postvos que s vráves t j, t e x ssumm n solução. 5. Um exemplo Como exemplo, consdere um projeto composto por dez tvddes, dus fctícs, cujs relções de precedêncs são defnds pelo grfo G(N, A) d fgur 1 bxo: Fgur 1: Grfo G(N, A) do problem exemplo Assm: N = {0, 1,, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; N = {0, 1, 10}; N = {, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; A 1 = {(0,1), (1,), (1,3)}; A = {(,4), (3,5), (4,6), (4,9), (5,6), (5,7), (6,8), (6,9), (7,8), (8,10), (9,10)}; E = {(,3), (3,), (4,5), (5,4), (6,7), (7,6), (8,9), (9,8)} O problem consste em determnr quntdde rel x de recurso renovável que dexrá de ser locd pr executr tvdde, de form que lmtção d dsponbldde de recurso sej respetd. São ddos gerencs do problem: tvddes que não comprtlhm recursos: 0, 1 e 10. Pr esss tvddes o tempo de execução é constnte e gul : p 0 = 0, p 1 = 7 e p 10 = 0; tvddes que comprtlhm recursos, o recurso comprtlhdo, s quntddes dsponíves de cd recurso pr cd tvdde, quntddes máxms e mínms de recursos utlzdos e os respectvos mínmos e máxmos tempos de execução. 00

7 Pesqus Operconl e o Desenvolvmento Sustentável Com estes ddos é possível obter os vlores ds txs de crescmento do tempo de execução em função ds vráves x e dos lmtes nferor e superor pr s vráves x. A tbel 1 mostr os ddos e os vlores ds vráves t, x, x e p em um solução ótm pr este exemplo: Tbel 1: Ddos e solução do problem exemplo A solução ótm encontrd defne, tmbém, os vlores ds vráves y 3 = 0, y 45 = 0, y 67 = 1 e y 89 = 0. Isto sgnfc que tvdde será executd depos d tvdde 3, 4 depos d 5, 6 ntes d 7 e tvdde 8 depos d tvdde 9. Est solução pode ser melhor vsulzd Dgrm de Gntt, mostrdo pel fgur : Fgur : Dgrm de Gntt do problem exemplo Note que s tvddes e 3, 4 e 5, 6 e 7, 8 e 9 comprtlhm o mesmo recurso. Assm, mesmo não hvendo relções de precedênc entre els, esss tvddes não podem ser executds em prlelo. 6. Conclusão O nteresse deste rtgo fo estudr os problems de seqüencmento de tvddes em projetos com restrções de recursos. O modelo proposto teve como objetvo mnmzção do tempo totl de execução do projeto. Esse objetvo fo tngdo trvés de um locção dequd de recursos necessáros pr execução ds tvddes e, tmbém, trvés do seqüencmento desss tvddes. As relções de precedênc entre s tvddes do projeto tmbém form grntds. O modelo presentdo fo mplementdo e utlzdo n resolução de lguns exemplos desse tpo de problem, o que pode ser comprovdo em Clrsse (004). 01

8 Pesqus Operconl e o Desenvolvmento Sustentável Os resultdos numércos obtdos mostrrm que o modelo proposto pode ser resolvdo computconlmente. Entretnto, é bem conhecd complexdde ds restrções de seqüencmento nserds no modelo. Assm, em problems que possuem um número elevdo dests restrções, certmente surgrão lmtções computcons em sus execuções numércs. Devdo o gru de dfculdde dos problems de seqüencmento, pode-se conclur necessdde do prossegumento d pesqus pr relzção de trblhos futuros, explorndo o tem borddo e perfeçondo o modelo presentdo. Referêncs BLAZEWICZ, J.; LENSTRA, J. K. & RINNOOY KAN, A. H. G. (1983) - Schedulng projects subject to resource constrnts: clssfcton nd complexty. Dscrete Appled Mth., 5:11 4. BOCTOR, F. F. (1990) - Some effcent mult-heurstc procedures for resource-constrned project schedulng. Europen Journl of Opertonl Reserch, 49:3 13. BRUCKER, P.; KNUST, S.; SCHOO, A. & THIELE, O. (1998) - A brnch nd bound lgorthm for the resouce-constrned project schedulng problem. Europen Journl of Operton Reserch, 107:7 88. BRUCKER, P.; DREXL, A.; MÄOHRING, R.; NEUMANN, K. & PESCH, E. (1999) - Resourceconstrned project schedulng: Notton, clssfcton, models, nd methods. Europen Journl of Opertonl Reserch, 11:3 41. BRUCKER, P. & KNUST, S. (000) - A lner progrmmng nd constrnt propgton-bsed lower bound for the rcpsp. Europen Journl of Opertonl Reserch, 17: CARLIER, J. & NÉRON, E. (003) - On lner lower bounds for the resource constrned project schedulng problem. Europen Journl of Opertonl Reserch, 149: GAREY, M. R. & JOHNSON, D. S. (1975) Complexty results for multprocessor schedulng resource constrnts. SIAM J. Comput, 4: GOLDBARG, M. C. & LUNA, H. P. L. (000) - Otmzção Combntór e Progrmção Lner - Modelos e Algortmos. Ed. Cmpus. GUZ, O. O. & BALA, H. (1994) - A comprtve study of computtonl procedures for the resource constrned project schedulng problem. Europen Journl of Opertonl Reserch, 7: HILLER, F. S. & LIEBERMAN, G. J. (1988) - Introdução à pesqus operconl. Edtor Cmpus LTDA. Edtor d Unversdde de São Pulo. KOLISCH, R.; SPRECHER, A. & DREXL, A. (1995) - Chrcterzton nd generton of generl clss of resource-constrned project schedulng problems. Mngement Scence, 41: LASSERRE, J.-B. (199) An ntegrted model for job-shop plnnng nd schedulng. Mngement Scence, 38(8): MAKHORIN, A. GNU Lner Progrmmng Kt Refernce Mnul. Free Softwre Foundton, Inc., 00. MANNE, A. S. (1960) On the job-shop schedulng problem. Opertons Reserch, 8. MINGOZZI, A.; MANIEZZO, V.; RICCIARDELLI, S. & BIANCO, L. (1998) - An exct lgorthm for the resource-constrned project schedulng problem bsed on new mthemtcl formulton. Mngement Scence, 44: MINOUX, M. (1986) - Mthemtcl progrmmng theory nd lgorthms. Wley-Interscence. PFAFFENBERGER, R. C. & WALKER, D. A. (1976) - Mthemtcl progrmmng for economcs nd busness. Iow stte Unversty Press. SCHRAGE, L. (1971) - Solvng resource-constrned networ problems by mplct enumerton nonpreemptve cse. Opertonl Reserch, 18:5 35. VALLS, V.; QUINTANILLA, S. & BALLESTÍN, F. (003) - Resource-constrned project schedulng: crtcl ctvty reorderng heurstc. Europen Journl of Opertonl Reserch, 149: VIEIRA, C. (004) - Modelos pr o seqüêncmento de tvddes em projetos com restrções de recursos. Dssertção de Mestrdo em Engenhr de Produção - UFMG. WAGNER. H. M. (1986) - Pesqus operconl. Prentce/Hll do Brsl. 0

Alocação de recursos e seqüenciamento de atividades no planejamento e controle de projetos

Alocação de recursos e seqüenciamento de atividades no planejamento e controle de projetos XXVI ENEGEP - Fortlez, CE, Brsl, 9 11 de Outubro de 006 Alocção de recursos e seqüencmento de tvddes no plnemento e controle de proetos Clrsse d Slv Ver (UFMG) cosver@terr.com.br Crlos Roberto Venânco

Leia mais

Universidade do Vale do Rio dos Sinos UNISINOS Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Ajuste de equações

Universidade do Vale do Rio dos Sinos UNISINOS Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Ajuste de equações Unversdde do Vle do Ro dos Snos UNISINOS Progrm de Pós-Grdução em Engenhr Mecânc Ajuste de equções Ajuste de curvs Técnc usd pr representr crcterístcs e comportmento de sstems térmcos. Ddos representdos

Leia mais

Eixos e árvores Projeto para eixos: restrições geométricas. Aula 4. Elementos de máquinas 2 Eixos e árvores

Eixos e árvores Projeto para eixos: restrições geométricas. Aula 4. Elementos de máquinas 2 Eixos e árvores Exos e árvores Projeto pr exos: restrções geométrcs Aul 4 Elementos de máquns Exos e árvores 1 Exos e árvores Projeto pr exos: restrções geométrcs o Deflexões e nclnções: geometr de um exo corresponde

Leia mais

PARTE I. Figura Adição de dois vetores: C = A + B.

PARTE I. Figura Adição de dois vetores: C = A + B. 1 PRTE I FUNDENTS D ESTÁTIC VETRIL estudo d estátc dos corpos rígdos requer plcção de operções com vetores. Estes entes mtemátcos são defndos pr representr s grndes físcs que se comportm dferentemente

Leia mais

Lista de Exercícios - Otimização Linear Profa. Maria do Socorro DMAp/IBILCE/UNESP. Método Simplex

Lista de Exercícios - Otimização Linear Profa. Maria do Socorro DMAp/IBILCE/UNESP. Método Simplex Lst de Eercícos - Otmzção Lner Prof. Mr do Socorro DMAp/IBILCE/UNESP Método Smple Ref.: Bzr, M. e J.J. Jvs - Lner Progrmmng nd Network Flows - John Wley, 77. ) Resolv o problem bo pelo método smple começndo

Leia mais

ESTIMATIVA DE ERROS DE DISCRETIZAÇÃO MULTIDIMENSIONAL EM DINÂMICA DOS FLUIDOS

ESTIMATIVA DE ERROS DE DISCRETIZAÇÃO MULTIDIMENSIONAL EM DINÂMICA DOS FLUIDOS ESTIMATIVA DE ERROS DE DISCRETIZAÇÃO MULTIDIMENSIONAL EM DINÂMICA DOS FLUIDOS Antóno Fábo Crvlho d Slv Crlos Henrque Mrch IV SIMMEC Smpóso Mnero de Mecânc Computconl Uberlând, MG, mo de 000 pp. 497-504

Leia mais

Método de Gauss-Seidel

Método de Gauss-Seidel Método de Guss-Sedel É o ms usdo pr resolver sstems de equções lneres. Suponhmos que temos um sstem A=b e que n= Vmos resolver cd equção em ordem um ds vráves e escrevemos 0/0/9 MN em que Método de Guss-Sedel

Leia mais

Capítulo 5 AJUSTAMENTO DOS VETORES OBSERVADOS. os possíveis vetores de serem formados entre as estações, ou seja,

Capítulo 5 AJUSTAMENTO DOS VETORES OBSERVADOS. os possíveis vetores de serem formados entre as estações, ou seja, 5 Cpítulo 5 JUSMENO DOS EORES OBSERDOS Como resultdo do processmento de fses observds por R, R 3, receptores, em um mesm sessão, obter-se-ão os vlores ds componentes de todos os possíves vetores de serem

Leia mais

Proposta de resolução do Exame Nacional de Matemática A 2016 (1 ạ fase) GRUPO I (Versão 1)

Proposta de resolução do Exame Nacional de Matemática A 2016 (1 ạ fase) GRUPO I (Versão 1) Propost de resolução do Eme Nconl de Mtemátc A 06 ( ạ fse) GRUPO I (Versão ). Sbemos que P(A) =, P(B) = e P(A B) = 5 0 6 Assm, P(A B) P(A B) = = 6 P(B) 6 P(A B) = 6 0 P(A B) = 6 0 P(A B) = 0 Tem-se que

Leia mais

CAP. VI Integração e diferenciação numéricas. 1. Introdução

CAP. VI Integração e diferenciação numéricas. 1. Introdução CAP. VI Integrção e dferencção numércs. Introdução Se um função f é contínu num ntervlo [ ; ] e é conecd su prmtv F, o ntegrl defndo dquel função entre e pode clculr-se pel fórmul fundmentl do cálculo

Leia mais

AUTOVALORES E AUTOVETORES

AUTOVALORES E AUTOVETORES UTOLOES E UTOETOES Defnção Sej T : um operdor lner Um vetor v, v, é dto utovetor, vetor própro ou vetor crcterístco do operdor T, se exstr λ tl que T v) = λ v O esclr λ é denomndo utovlor, vlor própro

Leia mais

CAPÍTULO IV DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA

CAPÍTULO IV DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA PMR Mecânc Computconl CAPÍTULO IV DIFERENCIAÇÃO NUMÉRICA O problem de derencção numérc prentemente é semelnte o de ntegrção numérc ou sej obtendo-se um polnômo nterpoldor ou outr unção nterpoldor d unção

Leia mais

2 Teoria de membranas elásticas

2 Teoria de membranas elásticas Teor de membrns elástcs teor de membrn pr mters ltmente deformáves dfere d elstcdde clássc, á que s deformções n superfíce méd d membrn deformd são em módulo mores que undde. Dentro dests crcunstâncs utlz-se

Leia mais

Obtendo uma solução básica factível inicial. Método Simplex duas fases

Obtendo uma solução básica factível inicial. Método Simplex duas fases Obtendo um solução básc fctível ncl Método Smple dus fses Bse ncl FASE I Como determnr um prtção básc fctível ncl (A(B, N)). Algums clsses de problems de otmzção lner oferecem nturlmente solução básc fctível

Leia mais

1a Verificação Refino dos Aços I EEIMVR-UFF, Setembro de 2011 Prova A

1a Verificação Refino dos Aços I EEIMVR-UFF, Setembro de 2011 Prova A 1 Verfcção Refno dos s I EEIMVR-UFF, Setembro de 11 Prov A 1. Clcule o vlor de γ no ferro, 168 o C, com os ddos fornecdos n prov. Vmos em ul que o S G e o γ estão relcondos trvés de, 5585γ G R ln M Logo,

Leia mais

Escalonamento de processos num sistema computacional multi-processo e uni-processador

Escalonamento de processos num sistema computacional multi-processo e uni-processador Sstems de empo el no ectvo / lgums Nots Muto áscs Sobre o º rblho Prátco Esclonmento de processos num sstem computconl mult-processo e un-processdor. Obectvo Notção escrção Máxmo tempo de computção de

Leia mais

Notas de Aula: Mecânica dos Sólidos I Prof. Willyan Machado Giufrida. Características geométrica das superfícies planas

Notas de Aula: Mecânica dos Sólidos I Prof. Willyan Machado Giufrida. Características geométrica das superfícies planas Nots de ul: Mecânc dos Sóldos I Prof Wllyn Mchdo Gufrd Crcterístcs geométrc ds superfíces plns Nots de ul: Mecânc dos Sóldos I Prof Wllyn Mchdo Gufrd Momento estátco Centro de Grvdde (CG) Momento estátco

Leia mais

Fernando Nogueira Dualidade 1

Fernando Nogueira Dualidade 1 Dldde Fernndo Noger Dldde Fernndo Noger Dldde 8 6.5 M ( ) ( ) ( ).5.5.5.5.5.5.5.5.5 é m lmtnte speror é m lmtnte speror melhor Pr encontrr o lmtnte speror mltplc-se s restrções por constntes postvs e som-se

Leia mais

Aula 1b Problemas de Valores Característicos I

Aula 1b Problemas de Valores Característicos I Unversdde Federl do ABC Aul b Problems de Vlores Crcterístcos I EN4 Dnâmc de Fludos Computconl EN4 Dnâmc de Fludos Computconl . U CASO CO DOIS GRAUS DE LIBERDADE EN4 Dnâmc de Fludos Computconl Vbrção em

Leia mais

Cinemática de Corpos Rígidos Cinética de Corpos Rígidos Métodos Newton-Euler Exemplos. EESC-USP M. Becker /67

Cinemática de Corpos Rígidos Cinética de Corpos Rígidos Métodos Newton-Euler Exemplos. EESC-USP M. Becker /67 SEM004 - Aul Cnemátc e Cnétc de Corpos Rígdos Prof. Dr. Mrcelo Becker SEM - EESC - USP Sumáro d Aul ntrodução Cnemátc de Corpos Rígdos Cnétc de Corpos Rígdos Métodos Newton-Euler Eemplos EESC-USP M. Becker

Leia mais

Universidade do Vale do Rio dos Sinos UNISINOS Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Ajuste de equações

Universidade do Vale do Rio dos Sinos UNISINOS Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Ajuste de equações 7//4 Unversdde do Vle do Ro dos Snos UNISINOS Progr de Pós-Grdução e Engenhr Mecânc Ajuste de equções Ajuste de curvs Técnc usd pr representr crcterístcs e coportento de sstes tércos. Ddos representdos

Leia mais

SOCIEDADE PORTUGUESA DE MATEMÁTICA

SOCIEDADE PORTUGUESA DE MATEMÁTICA SOCIEDADE PORTUGUESA DE MATEMÁTICA Propost de Resolução do Exme de Mtemátc A - º ANO Códgo 65 - Fse - 07 - de junho de 07 Grupo I 5 6 7 8 Versão A B D A B C D C Versão D D B C C A B A Grupo II. 0 5 5 5

Leia mais

Módulo de Matrizes e Sistemas Lineares. Operações com Matrizes

Módulo de Matrizes e Sistemas Lineares. Operações com Matrizes Módulo de Mtrzes e Sstems Lneres Operções com Mtrzes Mtrzes e Sstems Lneres Operções com Mtrzes 1 Exercícos Introdutóros Exercíco 1. Encontre o vlor de () 2 A. 1/2 A. 3 A. Exercíco 2. Determne ) A + B.

Leia mais

Muitas vezes, conhecemos a derivada de uma função, y = f (x) = F(x), e queremos encontrar a própria função f(x).

Muitas vezes, conhecemos a derivada de uma função, y = f (x) = F(x), e queremos encontrar a própria função f(x). Integrção Muts vezes, conhecemos dervd de um função, y f (x) F(x), e queremos encontrr própr função f(x). Por exemplo, se semos que dervd de um função f(x) é função F(x) 2x, qul deve ser, então, função

Leia mais

Escola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 10º Ano de Matemática A. 6º Teste de avaliação versão2. Grupo I

Escola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 10º Ano de Matemática A. 6º Teste de avaliação versão2. Grupo I Escol Secundár com 3º cclo D. Dns 10º Ano de Mtemátc A 6º Teste de vlção versão Grupo I As cnco questões deste grupo são de escolh múltpl. Pr cd um dels são ndcds qutro lterntvs, ds qus só um está corret.

Leia mais

MÉTODO DE HOLZER PARA VIBRAÇÕES TORCIONAIS

MÉTODO DE HOLZER PARA VIBRAÇÕES TORCIONAIS ÉODO DE HOZE PAA VIBAÇÕES OCIONAIS Este método prómdo é dequdo pr vgs com crcterístcs não unformes centuds, ou sstems com um número grnde de msss concentrds. Substtu-se o sstem contínuo por um sstem dscreto

Leia mais

Metaheurística GRASP para o Problema de Agrupamento

Metaheurística GRASP para o Problema de Agrupamento Ans do CNMAC v.2 ISSN 1984-820X Metheurístc GRASP pr o Problem de Agrupmento Pulo Morelto Frnç Depto de Mtemátc, Esttístc e Computção- FCT, UNESP 19060-900, Presdente Prudente, SP E-ml: pulo.morelto@fct.unesp.br

Leia mais

XI OMABC NÍVEL O lugar geométrico dos pontos P x, y cuja distância ao ponto Q 1, 2 é igual a y é uma:

XI OMABC NÍVEL O lugar geométrico dos pontos P x, y cuja distância ao ponto Q 1, 2 é igual a y é uma: O lugr geométrco dos pontos P x, y cu dstânc o ponto Q, é gul y é um: prábol com foco no ponto Q crcunferênc de ro gul N fgur segur, o trângulo ABC é equlátero de ldo 0, crcunferênc mor é tngente os três

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO. Resumo. Nesta aula, utilizaremos o Teorema Fundamental do Cálculo (TFC) para o cálculo da área entre duas curvas.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO. Resumo. Nesta aula, utilizaremos o Teorema Fundamental do Cálculo (TFC) para o cálculo da área entre duas curvas. CÁLCULO L1 NOTAS DA DÉCIMA SÉTIMA AULA UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO Resumo. Nest ul, utilizremos o Teorem Fundmentl do Cálculo (TFC) pr o cálculo d áre entre dus curvs. 1. A áre entre dus curvs A

Leia mais

6º Teste de avaliação versão1. Grupo I

6º Teste de avaliação versão1. Grupo I Escol Secundár com 3º cclo D. Dns 0º Ano de Mtemátc A 6º Teste de vlção versão Grupo I As cnco questões deste grupo são de escolh múltpl. Pr cd um dels são ndcds qutro lterntvs, ds qus só um está corret.

Leia mais

Complexidade de Algoritmos

Complexidade de Algoritmos Complexdde de Algortmos Prof. Dego Buchger dego.uchger@outlook.com dego.uchger@udesc.r Prof. Crsto Dm Vscocellos crsto.vscocellos@udesc.r Aálse de Complexdde de Tempo de Algortmos Recursvos Algortmos Recursvos

Leia mais

Revisão de Matemática Simulado 301/302. Fatorial. Análise combinatória

Revisão de Matemática Simulado 301/302. Fatorial. Análise combinatória Revsão de Mtemátc Smuldo / Ftorl Eemplos: )! + 5! =! b) - Smplfcr (n+)! (n-)! b) Resolv s equções: (+)! = Permutção Smples Análse combntór Permutções são grupmentos com n elementos, de form que os n elementos

Leia mais

QUEBRA-CABEÇA DE LANGFORD UM CONVITE AO PENSAMENTO CRIATIVO MATEMÁTICO

QUEBRA-CABEÇA DE LANGFORD UM CONVITE AO PENSAMENTO CRIATIVO MATEMÁTICO QUEBRA-CABEÇA DE LANGFORD UM CONVITE AO PENSAMENTO CRIATIVO MATEMÁTICO Mteus Mendes Mgel mteusmendes.m@uol.com.br Unversdde Federl do Espírto Snto - Brsl Tem: Jogos e Estrtégs em Mtemátc. Modldde: Fer

Leia mais

UM MODELO DE SEQÜENCIAMENTO DE ATIVIDADES E ALOCAÇÃO DE RECURSOS LIMITADOS EM PROJETOS

UM MODELO DE SEQÜENCIAMENTO DE ATIVIDADES E ALOCAÇÃO DE RECURSOS LIMITADOS EM PROJETOS UM MODELO DE SEQÜENCIAMENTO DE ATIVIDADES E ALOCAÇÃO DE RECURSOS LIMITADOS EM PROJETOS Clarsse da Slva Vera Unversdade Federal de Mnas Geras - E.E. - Departamento de Engenhara Mecânca Av. Antôno Carlos,

Leia mais

Angela Nieckele PUC-Rio DIFUSÃO

Angela Nieckele PUC-Rio DIFUSÃO Angel ecele UC-Ro IFUSÃO Angel ecele UC-Ro q e qw q w e S w d qe W w e E dw de Angel ecele UC-Ro ossíves ers pr vlr o luo erl em egru: erl ms smples possível porém nclnção de d/d ns ces do volume de controle

Leia mais

Capítulo 4. Vetores. Recursos com copyright incluídos nesta apresentação:

Capítulo 4. Vetores. Recursos com copyright incluídos nesta apresentação: Cpítulo 4 Vetores Reursos om oprght nluídos nest presentção: Grndes eslres: mss, volume, tempertur,... Epresss por um número e undde Grndes vetors: deslomento, forç,... Requerem módulo, dreção, sentdo

Leia mais

Matriz-coluna dos segundos membros das restrições técnicas. Matriz-linha dos coeficientes das variáveis de decisão, em f(x) = [ c c ] [ 6 8] e C a

Matriz-coluna dos segundos membros das restrições técnicas. Matriz-linha dos coeficientes das variáveis de decisão, em f(x) = [ c c ] [ 6 8] e C a Versão Mtrcl do Splex VI Versão Mtrcl do Splex Introdução onsdere-se o segunte odelo de PL: Mx () 6x + 8x 2 sujeto : 3x + 2x 2 3 5x + x 2 x, x 2 Mtrzes ssocds o odelo: Mtrz Tecnológc 3 5 2 Mtrz-colun ds

Leia mais

6.2 Sabendo que as matrizes do exercício precedente representam transformações lineares 2 2

6.2 Sabendo que as matrizes do exercício precedente representam transformações lineares 2 2 Cpítulo Vlores própros e vectores própros. Encontrr os vlores e vectores própros ds seguntes mtrzes ) e) f). Sendo que s mtrzes do exercíco precedente representm trnsformções lneres R R, represente s rects

Leia mais

VALIDAÇÃO DO MÉTODO TOYOTA GOAL CHASING DE SEQUENCIAMENTO ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO

VALIDAÇÃO DO MÉTODO TOYOTA GOAL CHASING DE SEQUENCIAMENTO ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO XXIX ENCONTRO NCIONL DE ENGENHRI DE PRODUÇÃO. VLIDÇÃO DO MÉTODO TOYOT GOL CHSING DE SEQUENCIMENTO TRVÉS D SIMULÇÃO DE MONTE CRLO Dougls Fernndo de Crvlho Olver (USF) fskbrg@gml.com lexndre Leme Snches

Leia mais

SIMETRIA MOLECULAR E TEORIA DE GRUPOS

SIMETRIA MOLECULAR E TEORIA DE GRUPOS SIMETIA MOLECULA E TEOIA DE GUPOS Prof. rle P. Mrtns Flho Operções de smetr e elementos de smetr Operção de smetr : operção que dex um corpo em confgurção espcl equvlente à orgnl Elemento de smetr: ponto,

Leia mais

Solução da Terceira Lista de Exercícios Profa. Carmem Hara

Solução da Terceira Lista de Exercícios Profa. Carmem Hara Exercíco 1: Consdere grmátc G xo: B ǫ ǫ B B Introdução eor d Computção olução d ercer Lst de Exercícos Prof. Crmem Hr. Mostre um dervção ms esquerd d plvr. B B B B B. Quntos pssos de dervção tem o tem

Leia mais

Aula de solução de problemas: cinemática em 1 e 2 dimensões

Aula de solução de problemas: cinemática em 1 e 2 dimensões Aul de solução de problems: cinemátic em 1 e dimensões Crlos Mciel O. Bstos, Edurdo R. Azevedo FCM 01 - Físic Gerl pr Químicos 1. Velocidde instntâne 1 A posição de um corpo oscil pendurdo por um mol é

Leia mais

3.Redução de ruído 23

3.Redução de ruído 23 3.Redução de ruído 3 3 Redução de ruído 3.. Algortmo NLM Como mor dos lgortmos pr redução de ruído o lgortmo NLM us o cálculo de méds como form de elmnr ruído. A dferenç está em que enqunto mor dos lgortmos

Leia mais

REDUÇÃO DE PERDAS POR RECONFIGURAÇÕES EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA COM DEMANDAS VARIÁVEIS

REDUÇÃO DE PERDAS POR RECONFIGURAÇÕES EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA COM DEMANDAS VARIÁVEIS A pesqus Operconl e os Recursos Renováves 4 de novembro de 00, tl-r REDUÇÃO DE ERDAS OR RECOFIGURAÇÕES EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE EERGIA ELÉTRICA COM DEMADAS ARIÁEIS Edlson Ap. Bueno, Chrstno Lyr Flho

Leia mais

Integração Numérica Regras de Newton-Cotes

Integração Numérica Regras de Newton-Cotes Integrção Numérc Regrs de Newton-Cotes Aproxmr função ntegrnd por um polnómo nterpoldor, utlzndo pr nós de nterpolção os extremos do ntervlo e nós gulmente espçdos no nteror do ntervlo If ( ) fxdx ( )

Leia mais

ANÁLISE DE ESTRUTURAS I

ANÁLISE DE ESTRUTURAS I IST - DECvl Deprtmento de Engenhr Cvl NÁISE DE ESTRUTURS I Tels de nálse de Estruturs Grupo de nálse de Estruturs IST, 0 Formuláro de es IST - DECvl Rotções: w w θ θ θ θ n θ n n Relção curvtur-deslocmento:

Leia mais

TÓPICOS. Exercícios. Os vectores que constituem as colunas da matriz, 1 = [ 2 0 1] T

TÓPICOS. Exercícios. Os vectores que constituem as colunas da matriz, 1 = [ 2 0 1] T Note em: letur destes pontmentos não dspens de modo lgum letur tent d logrf prncpl d cder Chm-se tenção pr mportânc do trlho pessol relzr pelo luno resolendo os prolems presentdos n logrf, sem consult

Leia mais

TP062-Métodos Numéricos para Engenharia de Produção Ajuste de Curva pelo Método dos Quadrados Mínimos-MQM

TP062-Métodos Numéricos para Engenharia de Produção Ajuste de Curva pelo Método dos Quadrados Mínimos-MQM TP06-Métodos Numércos pr Egehr de Produção Ajuste de Curv pelo Método dos Qudrdos Mímos-MQM Prof. Volmr Wlhelm Curtb, 05 Método dos Qudrdos Mímos Ajuste Ler Prof. Volmr - UFPR - TP06 Método dos Qudrdos

Leia mais

CÁLCULO I 1 o Semestre de 2012 O CÁLCULO DE ÁREAS

CÁLCULO I 1 o Semestre de 2012 O CÁLCULO DE ÁREAS CÁLCULO I o Semestre de Prof. Muríco Fr 4 Sére de Eercícos : Integrção 4- O CÁLCULO DE ÁRES (I) Áre é medd de um espço de dus dmensões. O vlor d áre sgnfc qunts vezes esse espço é mor do que um medd pdrão.

Leia mais

Integração Numérica Regras de Newton-Cotes

Integração Numérica Regras de Newton-Cotes Integrção Numérc Regrs de Newton-Cotes Aproxmr função ntegrnd por um polnómo nterpoldor, utlzndo pr nós de nterpolção os extremos do ntervlo e nós gulmente espçdos no nteror do ntervlo If ( ) fxdx ( )

Leia mais

PROGRAMAÇÃO DE TAREFAS EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO PUXADA SCHEDULING IN PULL PRODUCTION SYSTEMS

PROGRAMAÇÃO DE TAREFAS EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO PUXADA SCHEDULING IN PULL PRODUCTION SYSTEMS .6 v. n. : pp. 6-7 5 ISSN 88-448 PROGRAMAÇÃO DE TAREFAS EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO PUXADA SCHEDULING IN PULL PRODUCTION SYSTEMS Ptríc Prdo Belfore ; Cro Corrê Lete Doutornd em Engenhr de Produção Unversdde

Leia mais

Métodos Numéricos Ajuste de Curva pelo Método dos Quadrados Mínimos-MQM. Professor Volmir Eugênio Wilhelm Professora Mariana Kleina

Métodos Numéricos Ajuste de Curva pelo Método dos Quadrados Mínimos-MQM. Professor Volmir Eugênio Wilhelm Professora Mariana Kleina Métodos Numércos Ajuste de Curv pelo Método dos Qudrdos Mímos-MQM Professor Volmr Eugêo Wlhelm Professor Mr Kle Método dos Qudrdos Mímos Ajuste Ler Professor Volmr Eugêo Wlhelm Professor Mr Kle Método

Leia mais

Definição de áreas de dependência espacial em semivariogramas

Definição de áreas de dependência espacial em semivariogramas Definição de áres de dependênci espcil em semivriogrms Enio Júnior Seidel Mrcelo Silv de Oliveir 2 Introdução O semivriogrm é principl ferrment utilizd pr estudr dependênci espcil em estudos geoesttísticos

Leia mais

Integração Numérica Regras de Newton-Cotes

Integração Numérica Regras de Newton-Cotes Integrção Numérc Regrs de Newton-Cotes Aproxmr função ntegrnd por um polnómo nterpoldor, utlzndo pr nós de nterpolção os extremos do ntervlo e nós gulmente espçdos no nteror do ntervlo If ( ) fxdx ( )

Leia mais

Busca. Busca. Exemplo. Exemplo. Busca Linear (ou Seqüencial) Busca em Vetores

Busca. Busca. Exemplo. Exemplo. Busca Linear (ou Seqüencial) Busca em Vetores Busc e etores Prof. Dr. José Augusto Brnusks DFM-FFCP-USP Est ul ntroduz busc e vetores que está entre s trefs s freqüenteente encontrds e progrção de coputdores Serão borddos dos tpos de busc: lner (ou

Leia mais

(B) (A) e o valor desta integral é 9. gabarito: Propriedades da integral Represente geometricamente as integrais para acompanhar o cálculo.

(B) (A) e o valor desta integral é 9. gabarito: Propriedades da integral Represente geometricamente as integrais para acompanhar o cálculo. Cálculo Univrido List numero integrl trcisio@sorlmtemtic.org T. Prcino-Pereir Sorl Mtemátic lun@: 7 de setemro de 7 Cálculo Produzido com L A TEX sis. op. Dein/GNU/Linux www.clculo.sorlmtemtic.org/ Os

Leia mais

MODELO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE LAYOUT DE INSTALAÇÕES COM A TECNOLOGIA

MODELO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE LAYOUT DE INSTALAÇÕES COM A TECNOLOGIA 4 MODELO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE LAYOUT DE INSTALAÇÕES COM A TECNOLOGIA DAS RESTRIÇÕES Desde os fns dos nos otent tecnolog d PLR, e em prtculr PLR(DF), tem vndo ser plcd n resolução de problems,

Leia mais

fundamental do cálculo. Entretanto, determinadas aplicações do Cálculo nos levam a formulações de integrais em que:

fundamental do cálculo. Entretanto, determinadas aplicações do Cálculo nos levam a formulações de integrais em que: Cpítulo 8 Integris Imprópris 8. Introdução A eistênci d integrl definid f() d, onde f é contínu no intervlo fechdo [, b], é grntid pelo teorem fundmentl do cálculo. Entretnto, determinds plicções do Cálculo

Leia mais

Modelamento não Linear de Dois Elos de um Robô Eletromecânico de Cinco Graus de Liberdade

Modelamento não Linear de Dois Elos de um Robô Eletromecânico de Cinco Graus de Liberdade Proceedng Seres of the Brzln Socety of Appled nd Computtonl Mthemtcs, Vol. 3, N., 5. Trblho presentdo no III CMAC - SE, Vtór-ES, 5. Proceedng Seres of the Brzln Socety of Computtonl nd Appled Mthemtcs

Leia mais

ORGANIZAÇÃO: PROF. ADRIANO CARIBÉ E PROF. WALTER PORTO.

ORGANIZAÇÃO: PROF. ADRIANO CARIBÉ E PROF. WALTER PORTO. RESOLUÇÃO DA AVALIAÇÃO DE MATEMÁTICA_UIII_ EM_MAIO DE 4 ORGANIZAÇÃO: PROF. ADRIANO CARIBÉ E PROF. WALTER PORTO. Questão. (ENEM) Álvro, Bento, Crlos e Dnlo trlhm em um mesm empres, e os vlores de seus sláros

Leia mais

Calibração de Modelo Hidráulico de Rede de Distribuição de Água

Calibração de Modelo Hidráulico de Rede de Distribuição de Água RBR - Revst Brsler de Recursos ídrcos Volume n. Jul/Set, - Clbrção de Modelo dráulco de Rede de Dstrbução de Águ Antono Mrozz Rghetto LARISA - Depto. Eng. Cvl - Centro de Tecnolog UFRN - Centro Unverstáro

Leia mais

Integração Numérica Regras de Newton Cotes

Integração Numérica Regras de Newton Cotes Integrção Numérc Regrs de Newton Cotes Aproxmr função ntegrnd por um polnómo nterpoldor, utlzndo pr nós de nterpolção os extremos do ntervlo e nós gulmente espçdos no nteror do ntervlo If ( ) fxdx ( )

Leia mais

AULA 1. 1 NÚMEROS E OPERAÇÕES 1.1 Linguagem Matemática

AULA 1. 1 NÚMEROS E OPERAÇÕES 1.1 Linguagem Matemática 1 NÚMEROS E OPERAÇÕES 1.1 Lingugem Mtemátic AULA 1 1 1.2 Conjuntos Numéricos Chm-se conjunto o grupmento num todo de objetos, bem definidos e discerníveis, de noss percepção ou de nosso entendimento, chmdos

Leia mais

Análise dinâmica não linear geométrica de uma viga treliçada

Análise dinâmica não linear geométrica de uma viga treliçada Nono mpóso de Mecânc Computconl Unversdde Federl de ão João Del-Re MG 6 8 de mo de Assocção Brsler de Métodos Computcons em Engenhr Análse dnâmc não lner geométrc de um vg trelçd Mrcelo Greco ; Ivone Pssos

Leia mais

CAPÍTULO 4: ENERGIA DE DEFORMAÇÃO

CAPÍTULO 4: ENERGIA DE DEFORMAÇÃO Curso de ngenhr Cvl nversdde stdul de rngá Centro de ecnolog Deprtmento de ngenhr Cvl rof. omel Ds nderle CÍO : N D DFOÇÃO rof. omel Ds nderle. nerg de Deformção d rlho reldo pel forç durnte o longmento

Leia mais

Bhaskara e sua turma Cícero Thiago B. Magalh~aes

Bhaskara e sua turma Cícero Thiago B. Magalh~aes 1 Equções de Segundo Gru Bhskr e su turm Cícero Thigo B Mglh~es Um equção do segundo gru é um equção do tipo x + bx + c = 0, em que, b e c são números reis ddos, com 0 Dd um equção do segundo gru como

Leia mais

Material envolvendo estudo de matrizes e determinantes

Material envolvendo estudo de matrizes e determinantes E. E. E. M. ÁREA DE CONHECIMENTO DE MATEMÁTICA E SUAS TECNOLOGIAS PROFESSORA ALEXANDRA MARIA º TRIMESTRE/ SÉRIE º ANO NOME: Nº TURMA: Mteril envolvendo estudo de mtrizes e determinntes INSTRUÇÕES:. Este

Leia mais

MÉTODOS NUMÉRICOS. Integração Numérica. por Chedas Sampaio. Época 2002/2003. Escola Náutica I.D.Henrique 1de 33

MÉTODOS NUMÉRICOS. Integração Numérica. por Chedas Sampaio. Época 2002/2003. Escola Náutica I.D.Henrique 1de 33 Métodos umércos - ntegrção umérc Escol áutc.d.henrque MÉTODOS UMÉRCOS ntegrção umérc por Cheds Smpo Époc /3 Escol áutc.d.henrque de 33 Sumáro Regrs áscs Regrs do Rectngulo Regr do Trpézo Regr de Smpson

Leia mais

Integral. (1) Queremos calcular o valor médio da temperatura ao longo do dia. O valor. a i

Integral. (1) Queremos calcular o valor médio da temperatura ao longo do dia. O valor. a i Integrl Noção de Integrl. Integrl é o nálogo pr unções d noção de som. Ddos n números 1, 2,..., n, podemos tomr su som 1 + 2 +... + n = i. O integrl de = té = b dum unção contínu é um mneir de somr todos

Leia mais

Lista 5: Geometria Analítica

Lista 5: Geometria Analítica List 5: Geometri Anlític A. Rmos 8 de junho de 017 Resumo List em constnte tulizção. 1. Equção d elipse;. Equção d hiperból. 3. Estudo unificdo ds cônics não degenerds. Elipse Ddo dois pontos F 1 e F no

Leia mais

Fusão (Intercalação) Exemplo. Exemplo. Exemplo. Exemplo. Ordenação por Fusão

Fusão (Intercalação) Exemplo. Exemplo. Exemplo. Exemplo. Ordenação por Fusão Ordenção por Fusão Fusão (Interlção) Prof. Dr. José Augusto Brnuss DFM-FFCRP-USP Est ul ntroduz métodos de ordenção por A é utlzd qundo dus ou ms seqüêns enontrm-se ordends O oetvo é nterlr s seqüêns ordends

Leia mais

REGRESSÃO LINEAR. À variável Y cujo comportamento se pretende estudar dá-se o nome de variável dependente.

REGRESSÃO LINEAR. À variável Y cujo comportamento se pretende estudar dá-se o nome de variável dependente. REGRESSÃO LINEAR N tm N lq À vrável Y cuo comportmento se pretende estudr dá-se o nome de vrável dependente. O comportmento dest vrável depende de outrs vráves X chmds vráves ndependentes. A modelção do

Leia mais

Primeira Prova de Mecânica A PME /08/2012

Primeira Prova de Mecânica A PME /08/2012 SL LITÉNI UNIVRSI SÃ UL eprtmento de ngenhr Mecânc rmer rov de Mecânc M 100 8/08/01 Tempo de prov: 110 mnutos (não é permtdo o uso de dspostvos eletrôncos) r r r r r r 1º Questão (3,0 pontos) onsdere o

Leia mais

Propriedades Matemáticas

Propriedades Matemáticas Proprieddes Mtemátics Guilherme Ferreir guifs2@hotmil.com Setembro, 2018 Sumário 1 Introdução 2 2 Potêncis 2 3 Rízes 3 4 Frções 4 5 Produtos Notáveis 4 6 Logritmos 5 6.1 Consequêncis direts d definição

Leia mais

Função Modular. x, se x < 0. x, se x 0

Função Modular. x, se x < 0. x, se x 0 Módulo de um Número Rel Ddo um número rel, o módulo de é definido por:, se 0 = `, se < 0 Observção: O módulo de um número rel nunc é negtivo. Eemplo : = Eemplo : 0 = ( 0) = 0 Eemplo : 0 = 0 Geometricmente,

Leia mais

Referências: É muito desejável que seja um caderno

Referências: É muito desejável que seja um caderno INTRODUÇÃO: orm Gerl dos Reltóros É muto desejável que sej um cderno grnde (formto A4) putd com folhs enumerds ou com folhs enumerds e qudrculds, do tpo contldde, de cp dur pret, rochur. Chmremos de Cderno

Leia mais

ALGEBRA LINEAR AUTOVALORES E AUTOVETORES. Prof. Ademilson

ALGEBRA LINEAR AUTOVALORES E AUTOVETORES. Prof. Ademilson LGEBR LINER UTOVLORES E UTOVETORES Prof. demilson utovlores e utovetores utovlores e utovetores são conceitos importntes de mtemátic, com plicções prátics em áres diversificds como mecânic quântic, processmento

Leia mais

ESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS COIMBRA 10º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A FICHA DE AVALIAÇÃO Nº 5. Grupo I

ESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS COIMBRA 10º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A FICHA DE AVALIAÇÃO Nº 5. Grupo I ESCOLA SECUNDÁRIA COM º CICLO D. DINIS COIMBRA 10º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A FICHA DE AVALIAÇÃO Nº Grupo I As cinco questões deste grupo são de escolh múltipl. Pr cd um dels são indicds qutro lterntivs,

Leia mais

ENG ANÁLISE DE CIRCUITOS I ENG04030

ENG ANÁLISE DE CIRCUITOS I ENG04030 ENG04030 NÁLISE DE CIRCUITOS I uls 7 e 8 Introdução qudrpolos Crcutos equlentes e ssocções Sérgo Hffner plcção Modelo de trnsstor de junção polr = h h = h h h h h h h h h h [ S] SHffner00 hffner@eee.org

Leia mais

Prof. Ms. Aldo Vieira Aluno:

Prof. Ms. Aldo Vieira Aluno: Prof. Ms. Aldo Vieir Aluno: Fich 1 Chmmos de mtriz, tod tbel numéric com m linhs e n coluns. Neste cso, dizemos que mtriz é do tipo m x n (onde lemos m por n ) ou que su ordem é m x n. Devemos representr

Leia mais

ROTAÇÃO DE CORPOS SOBRE UM PLANO INCLINADO

ROTAÇÃO DE CORPOS SOBRE UM PLANO INCLINADO Físic Gerl I EF, ESI, MAT, FQ, Q, BQ, OCE, EAm Protocolos ds Auls Prátics 003 / 004 ROTAÇÃO DE CORPOS SOBRE UM PLANO INCLINADO. Resumo Corpos de diferentes forms deslocm-se, sem deslizr, o longo de um

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR Equações Lineares na Álgebra Linear EQUAÇÃO LINEAR SISTEMA LINEAR GEOMETRIA DA ESQUAÇÕES LINEARES RESOLUÇÃO DOS SISTEMAS

ÁLGEBRA LINEAR Equações Lineares na Álgebra Linear EQUAÇÃO LINEAR SISTEMA LINEAR GEOMETRIA DA ESQUAÇÕES LINEARES RESOLUÇÃO DOS SISTEMAS EQUAÇÃO LINEAR SISTEMA LINEAR GEOMETRIA DA ESQUAÇÕES LINEARES RESOLUÇÃO DOS SISTEMAS Equção Liner * Sej,,,...,, (números reis) e n (n ) 2 3 n x, x, x,..., x (números reis) 2 3 n Chm-se equção Liner sobre

Leia mais

MATEMÁTICA PROFº ADRIANO PAULO LISTA DE FUNÇÃO POLINOMIAL DO 1º GRAU - ax b, sabendo que:

MATEMÁTICA PROFº ADRIANO PAULO LISTA DE FUNÇÃO POLINOMIAL DO 1º GRAU - ax b, sabendo que: MATEMÁTICA PROFº ADRIANO PAULO LISTA DE FUNÇÃO POLINOMIAL DO º GRAU - Dd unção = +, determine Dd unção = +, determine tl que = Escrev unção im, sendo que: = e - = - - = e = c = e - = - A ret, gráico de

Leia mais

Problemas e Algoritmos

Problemas e Algoritmos Problems e Algoritmos Em muitos domínios, há problems que pedem síd com proprieddes específics qundo são fornecids entrds válids. O primeiro psso é definir o problem usndo estruturs dequds (modelo), seguir

Leia mais

TP062-Métodos Numéricos para Engenharia de Produção Sistemas Lineares Métodos Iterativos

TP062-Métodos Numéricos para Engenharia de Produção Sistemas Lineares Métodos Iterativos TP6-Métodos Numércos pr Egehr de Produção Sstems Leres Métodos Itertvos Prof. Volmr Wlhelm Curt, 5 Resolução de Sstems Leres Métodos Itertvos Itrodução É stte comum ecotrr sstems leres que evolvem um grde

Leia mais

Otimização do planejamento produtivo a partir da programação linear: uma aplicação na pecuária leiteira

Otimização do planejamento produtivo a partir da programação linear: uma aplicação na pecuária leiteira I SIMPEP - Buru, SP, Brsl, 08 0 de novembro de 00 Otmzção do plnejmento produtvo prtr d progrmção lner: um plcção n pecuár leter André Luz Mederos (UNIFEI) lumederos@g.com.br José Arnldo Brr Montevech

Leia mais

Métodos Numéricos Sistemas Lineares Métodos Iterativos. Professor Volmir Eugênio Wilhelm Professora Mariana Kleina

Métodos Numéricos Sistemas Lineares Métodos Iterativos. Professor Volmir Eugênio Wilhelm Professora Mariana Kleina Métodos Numércos Sstems Leres Métodos Itertvos Professor Volmr Eugêo Wlhelm Professor Mr Kle Resolução de Sstems Leres Métodos Itertvos Itrodução É stte comum ecotrr sstems leres que evolvem um grde porcetgem

Leia mais

10/09/2016 UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS DA TERRA DEPARTAMENTO DE GEOMÁTICA AJUSTAMENTO II GA110. Prof. Alvaro Muriel Lima Machado

10/09/2016 UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS DA TERRA DEPARTAMENTO DE GEOMÁTICA AJUSTAMENTO II GA110. Prof. Alvaro Muriel Lima Machado UNIVERSIDDE FEDERL DO PRNÁ SEOR DE IÊNIS D ERR DEPRMENO DE GEOMÁI JUSMENO II G Prof. lvro Muriel Lim Mchdo justmento de Observções Qundo s medids não são feits diretmente sobre s grndezs procurds, ms sim

Leia mais

Diogo Pinheiro Fernandes Pedrosa

Diogo Pinheiro Fernandes Pedrosa Integrção Numéric Diogo Pinheiro Fernndes Pedros Universidde Federl do Rio Grnde do Norte Centro de Tecnologi Deprtmento de Engenhri de Computção e Automção http://www.dc.ufrn.br/ 1 Introdução O conceito

Leia mais

Física Geral e Experimental I (2011/01)

Física Geral e Experimental I (2011/01) Diretori de Ciêncis Exts Lbortório de Físic Roteiro Físic Gerl e Experimentl I (/ Experimento: Cinemátic do M. R. U. e M. R. U. V. . Cinemátic do M.R.U. e do M.R.U.V. Nest tref serão borddos os seguintes

Leia mais

7. Circuitos (baseado no Halliday, 4 a edição)

7. Circuitos (baseado no Halliday, 4 a edição) 7. Crcutos Cpítulo 07 7. Crcutos (bsedo no Hlldy, 4 edção) Bombemento de Crg Pr fzermos com que os portdores de crg flum trvés de um resstor, devemos ter em um dos termns um potencl (ex.: esfer de crg

Leia mais

Universidade Federal do Rio Grande FURG. Instituto de Matemática, Estatística e Física IMEF Edital 15 - CAPES MATRIZES

Universidade Federal do Rio Grande FURG. Instituto de Matemática, Estatística e Física IMEF Edital 15 - CAPES MATRIZES Universidde Federl do Rio Grnde FURG Instituto de Mtemátic, Esttístic e Físic IMEF Editl - CAPES MATRIZES Prof. Antônio Murício Medeiros Alves Profª Denise Mri Vrell Mrtinez Mtemátic Básic pr Ciêncis Sociis

Leia mais

Aula 27 Integrais impróprias segunda parte Critérios de convergência

Aula 27 Integrais impróprias segunda parte Critérios de convergência Integris imprópris segund prte Critérios de convergênci MÓDULO - AULA 7 Aul 7 Integris imprópris segund prte Critérios de convergênci Objetivo Conhecer dois critérios de convergênci de integris imprópris:

Leia mais

UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA

UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA O MÉTODO DAS SOLUÇÕES FUNDAMENTAIS PARA PROBLEMAS DA ELASTICIDADE LINEAR Engª. MSc. GLAUCENY CIRNE DE MEDEIROS ORIENTADOR: PAUL WILLIAM PARTRIDGE TESE DE DOUTORADO EM ESTRUTURAS E CONSTRUÇÃO CIVIL FACULDADE

Leia mais

CÁLCULO I. 1 Funções denidas por uma integral

CÁLCULO I. 1 Funções denidas por uma integral CÁLCULO I Prof. Mrcos Diniz Prof. André Almeid Prof. Edilson Neri Júnior Prof. Emerson Veig Prof. Tigo Coelho Aul n o 26: Teorem do Vlor Médio pr Integris. Teorem Fundmentl do Cálculo II. Funções dds por

Leia mais

Aula 10 Estabilidade

Aula 10 Estabilidade Aul 0 Estbilidde input S output O sistem é estável se respost à entrd impulso 0 qundo t Ou sej, se síd do sistem stisfz lim y(t) t = 0 qundo entrd r(t) = impulso input S output Equivlentemente, pode ser

Leia mais

Resolução Numérica de Sistemas Lineares Parte I

Resolução Numérica de Sistemas Lineares Parte I Cálculo Numérico Resolução Numéric de Sistems ineres Prte I Prof. Jorge Cvlcnti jorge.cvlcnti@univsf.edu.br MATERIA ADAPTADO DOS SIDES DA DISCIPINA CÁCUO NUMÉRICO DA UFCG - www.dsc.ufcg.edu.br/~cnum/ Sistems

Leia mais

Métodos Varacionais aplicados ao modelamento de Descontinuidades em Guia em dois planos

Métodos Varacionais aplicados ao modelamento de Descontinuidades em Guia em dois planos . Métodos Vrcionis plicdos o modelmento de Descontinuiddes em Gui em dois plnos. Introdução Conforme esperdo, os resultdos presentdos no Cpítulo 9 mostrrm s fortes limitções do modelo simplificdo de impedânci.

Leia mais

Prova Escrita de MATEMÁTICA A - 12o Ano a Fase

Prova Escrita de MATEMÁTICA A - 12o Ano a Fase Prov Escrit de MATEMÁTICA A - o Ano 0 - Fse Propost de resolução GRUPO I. Como comissão deve ter etmente mulheres, num totl de pessos, será constituíd por um único homem. Logo, como eistem 6 homens no

Leia mais

Funções de Transferência

Funções de Transferência Funções de Trnsferênc Em teor de controle, funções chmd funções de trnsferênc são comumente usds r crcterzr s relções de entrd-síd de comonentes ou sstems que odem ser descrtos or equções dferencs. FUNÇÃO

Leia mais