Unidade 12: Variables aleatorias
|
|
- Θεόκλεια Αγγελόπουλος
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Udde : Vrles letors Vrles letors dscrets.. Defcó.. Fucós de ms de proldde e de dstrucó..3 Med, vrz e desvcó típc duh vrle dscret. modelo oml.. Fucó de ms de proldde duh vrle oml.. Med, vrz e desvcó típc duh vrle oml. 3 Vrles letors cotus. 3. Defcó. 3. Fucó de desdde e fucó de dstrucó. 3.3 Med, vrz e desvcó típc duh vrle cotu. 4 A dstrucó orml. 4. Fucós de desdde e de dstrucó duh vrle orm 4. Prámetros duh dstrucó orml. 4.3 A orml estádr: tpfccó duh vrle 5 Aproxmcó d oml pol orml. Vrles esttístcs Itroduccó U dos oxectvos d Esttístc é o estudo de crácteres socdos uh cert poocó: so s vrles esttístcs. Exemplo: O exme de selectvdde de Flosofí cost de tems elxdos ó chou de etre 7. U lumo só estudou 4 e quere ser cl é ot que pode esperr o exme. Pr vergulo vlorou cl serí o seu resultdo s 5 últms pros: Que ot pode esperr o exme? Preguts que s Not frec. frec. reltv 0 0 /5 5 /5 0 /5
2 Solucó: ) A ot do exme é uh vrle esttístc. A ot med deses exmes é ot que pode esperr: x = x f = = E mots ocsós, o podemos utlzr os dtos d poocó; e porque desexemos fcer o estudo tes de recoller os dtos; e porque sex dfícl ou costos recolld de dtos (o método do lumo do exemplo teror só proporco uh de proxmd pos de os resultdos pode vrr segudo e cts pros comproe cl serí sú ot). Ness e e mots outrs stucós é preferle descrr stucó cu modelo teórco que podemos costruír sgádolle cd vlor d vrle uh medd teórc ds sús poslddes: uh proldde. Exemplo: No exemplo teror podemos estudr cles so s poslddes teórcs de oter cd uh ds ots o que os permtrá coñecer cl é ot que pode esperr o lumo pro de Flosofí. Est clro que só pode scr u 0 (se o estudou gú dos utores), u 5 (se estudou só u) ou u 0 (se estudou ós dous), pero s tres ots o teñe s mesms poslddes. Expermeto letoro: Elxr ó chou utores etre 7. Espco mostrl: Coxuto de resultdos do expermeto. 7 7! {(,),(,3),(,4),...,(,3),(,4),(3,4),...} e totl: C 7, = = = (7 )!! Proldde: Como tódolos exmes teñe mesm proldde de sír podemos utlzr s prolddes de Lplce:. Proldde de scr 0 (o ser gú dos utores):. Proldde de scr 5 (ser u dos utores): C P{Not = 0} = C C4, C P{Not = 5} = C C 3. Proldde de scr 0 (ser os dous utores): P{Not = 0} = C Podemos clculr ot med, ot esperd, utlzdo s prolddes e lugr ds frecuecs reltvs: 3 6 x = x p = = 5'7 Se ós vlores duh vrle lle socmos o frecuec duh sere de pros seó proldde de ese resultdo oteremos uh vrle letor (o exemplo teror, ot d pro é uh vrle letor). A Le dos Grdes Números estlece que proldde é o límte ds frecuecs reltvs cdo o úmero de dtos tede fto. Podemos cosderr uh vrle letor como o límte ds vrles esttístcs cdo o úmero de tegrtes d poocó tede fto, e med d vrle letor ot med que cdrmos de fcer ftos exmes. 7, 4, 7, 3, = 3, 7, = = 6 3
3 Vrles letors Vrles letors As vrles letors so modelos teórcos, equvletes ás vrles esttístcs cutttvs, s que e lugr de sgrlle cd vlor uh frecuec, sgrémoslle uh proldde. N Le dos Grdes Números dcmos que proldde é o límte ds frecuecs reltvs cdo o úmero de dtos que tommos tede fto. Do mesmo xeto, podemos cosderr ás vrles letors como límte ds vrles esttístcs correspodetes uh poocó que ted fto. Vrle dscret: Aquel que só tom vlores lldos. Vrle cotu: Tom vlores u tervlo [,]. Pr dcr como se dstrurí teorcmete os dsttos vlores duh vrle letor X costruímos fucó de dstrucó socádolle cd úmero rel proldde de que vrle letor tome u vlor meor ou gul que ese úmero: F( x) = P{ X x} A fucó de dstrucó estlece uh relcó etre vrle letor e proldde. Resultdos Vrle letor Números res Expermeto letoro Proldde Fucó de dstrucó Vrles dscrets Uh vrle letor X é dscret cdo só tom vlores lldos. Desgremos ese os vlores por x =,, 3,... Á fucó que soc cd vlor duh vrle letor dscret c sú proldde chámselle fucó de ms de proldde: p = P { X = x } A fucó de ms de proldde equvle frecuec reltv ds vrles esttístcs. A sum dos p é sempre : p P { X x } ( E) = = = Pr = Exemplo: EPA rexstrou, o º trmestre 999, u 40% de pro etre s persos de 6 9 os. Queremos estudr cl é stucó s fmls co dous memros etre 6 e 9. Expermeto letoro: Elexr dús persos de 6 9 os. Vrle letor: Número de prdos etre ess dús persos. A vrle tom os vlores x=0, x= e x3=. 3
4 Fucó de ms de proldde: p=p{x=0}= =0 36 p=p{x=}= =0 48 p3=p{x=}= =0 6 Fíxte que sum de tódolos p é. Fucó de dstrucó: F (x) 0 0'36 = 0'84 se x < 0 se 0 x < se x < se x Med e desvcó típc De xeto semellte ás vrles esttístcs dscrets, podemos defr med, vrz e desvcó típc duh vrle letor dscret se más que susttuír s frecuecs reltvs polos p : Med: µ = x p = σ = x µ Vrz: ( - ) p = Desvcó típc: σ = σ = ( x µ ) = Tmé dspoñemos de dús fórmuls pr clculr vrz duh vrle letor dscret: = ( x ) σ = µ p desevolvedo o cdrdo qued: ( x x ) p ( x p xp p ) σ = µ + µ = µ + µ = = = = = = = = = x p µµ + µ = x p µ = = σ = x - µ p = x p µ = = = x p µ xp + µ p = x p µ xp + µ p Vrz: ( ) p Exemplo: No exemplo teror µ = 0 0'36 + 0'48 + 0' 6 = 0'8 4
5 A med represet o úmero de prdos que podemos esperr, de í que e ocsós med tmé se lle chme esperz mtemátc. Exemplo: A vrz e desvcó típcs d vrle X= úmero de prdos so: σ = x σ = = p µ 0'48 = 0'69 = 0 0'36 + 0'48 + 0' 6 0'8 = 0'48 O modelo oml É u modelo teórco dscreto (vrle letor dscret) que se plc stucós s que: Relzmos u expermeto co só dous resultdos: A e B : P( A) = p P( B) = p = q O expermeto repítese de xeto depedete u certo úmero de veces. A vrle letor X dc o úmero de veces que se produce o resultdo A (tom vlores turs de 0 ). Exemplo: U 5% dos cemetos correspode mulleres e u 48% homes. Uh prell decdu trer 3 fllos. Cl é proldde de que gú sex muller, de que só sex muller,...? Solucó: Supoñemos que sexo de cd fllo é depedete do dos dems. X= úm. de mulleres é uh vrle oml, pos: Cd fllo é u expermeto co dous resultdos excluítes: ser home ou ser muller. Podemos cosderr que o sexo du fllo é depedete do dos demís. Cd cemeto é depedete dos outros. A vrle letor cot o úmero de veces que se produce u dos resultdos: ser muller. Pr Pr Pr Pr A fucó de ms de proldde é: 3 3 { X = 0} = 0'48 0'48 0'48 = 0'48 = 0'48 { X = } = 0'5 0'48 0'48 + 0'48 0'5 0'48 + 0'5 0'5 0'48 = 3 0' 5 0'48 { X = } = 0'5 0'5 0'48 + 0'5 0'48 0'5 + 0'48 0'5 0'5 = 3 0'5 0' { X = 3} = 0'5 0' 5 0'5 = 0' 5 = 0'5 Fíxte que os úmeros, 3, 3 e, que prece s expresós fs dess prolddes, correspode ós xetos 5
6 dferetes que h de elexr 0 mulleres etre 3 cemetos, muller etre 3 cemetos, mulleres etre 3 e 3 mulleres etre 3 e dcr ás comcós de 3 oxectos elexdos de 0 e 0, 3 de e, 3 de e e 3 de 3 e 3. E xerl: C { X = } = 0'5 0' 3, = Pr 48 Dstrucó oml Fucó de ms de proldde duh oml: vé dd pol expresó: { = } = p ( p) P X Temos que compror que fucó de ms de proldde está e defd: p p ( ) = = 0 Dt sum comprédese co desevolvemeto do Bomo ( ) de Newto: potec do omo p + ( ) = 0 p ( p) = = p 0 ( p) + p p [ p + ( p) ] = ( p + p) = = 0 ( p) +... = Idcmos por B(, p) ás vrles letors oms de prámetros (úmero de veces que se repte o expermeto) e p (proldde do resultdo que se cot). Med e desvcó típc duh vrle letor oml: Med: µ = p Desvcó típc: σ = p ( p) Exemplo: Etrevístse 0 persos du grupo de 00, do que 60 so mulleres. Cl é proldde de que 5 sex mulleres? Solucó: A vrle X= úmero de mulleres etrevstds o é oml, pos o se verfc s hpóteses do modelo, e prtculr depedec dos expermetos. P P { ºmuller } { } = º muller { ºmuller } 60 { º home } = 99 Ess prolddes so dferetes, os expermetos o so depedetes. Se emrgo, como dferec é
7 peque, podemos usr o modelo oml otedo uh proxmcó { = 5} = 0'6 0'4 = 0' 007 P X Vrles letors cotus Pr mexr vrles esttístcs cotus grupmos os dtos e clses trsformádos e vrles dscrets e represetmos eses dtos grupdos utlzdo hstogrms de frecuecs. Esto colev uh perd de formcó e rs d smplcdde do trtmeto. Os hstogrms so dgrms de áres e cumpre: Tódls rrs teñe ltur mor ou gul 0. Áre totl ds rrs é. A fucó de dstrucó F(x) é áre xo ds rrs t ese vlor de x. Supoñmos que poocó correspodete es vrle esttístc fse cd vez mor. Pr evtr perd de formcó, deemos elxr mots más clses (resultrá u hstogrm como o d fgur) e áre de cd rr é gor cse 0. Extrpoldo o proceso t o fto: A vrle esttístc trsformrse uh vrle letor cotu. As rrs redúcese lñs e sú áre fse 0. O perfl do hstogrm é gráfc duh fucó. Es fucó rece o ome de fucó de desdde e porémoos el pr defr s prolddes socds á vrle letor. A fucó de desdde sgue cumprdo s mesms propeddes que os hstogrms pero, como estmos fldo de áres dexo duh gráfc, deemos utlzr lguxe ds tegrs: ) ) c) f(x) 0 f(x)dx = F(x) = x f(t)dt Se f(x) é cotu, do Teorem Fudmetl do Cálculo Itegrl dedúcese que F(x) é uh prmtv de f(x). Hstogrm: Hstogrm: Fucó de desdde: 7
8 k Áre= f(x) = k Exemplo: Pr elxr ó chou uh dreccó. Sex vrle letor X= u águlo etre 0º e 360º. Cl é fucó de desdde de X? Solucó: Ddo que tódolos vlores o tervlo [0,360] dee ter mesm proldde de sír, f(x) dee ser costte ese tervlo e 0 for del. k se x [ 0,360] f (x) = 0 outro cso Clculmos o vlor de k tedo e cot que áre xo gráfc de f(x) dee ser : A = 360 k = k =. 360 Tmé presetdo tegrl: f(x)dx = kdx = ( kx] = 360k = k = 360 Med e desvcó típc Utlzdo o mesmo rzometo teror, podemos defr s meds, vrzs e desvcós típcs duh vrle letor cotu: Vrle esttístc: Med: x = = x f Vrz e desvcó típc: s = ( x x ) f Ns vrles trtds por tervlos, f é áre d rr correspodete á clse de x. = Ó teder o úmero de rrs fto. A se é cd vez meor, u ftésmo que represetmos por dx.. A ltur de cd rr tede f(x). 3. A áre de cd rr ps ser f(x)dx 4. A sum ds fts rrs f(x)dx é uh tegrl defd. Polo tto, defmos: Med: µ = x f(x)dx Vrz: σ = (x - µ ) f(x)dx Desvcó típc: σ = (x - µ ) f(x)dx s = Dspoñemos de dús fórmuls pr clculr vrz: s 8
9 σ = x (x - µ ) f(x)dx = f(x)dx µ µ + µ x f(x)dx µ = x f(x)dx + µ x f(x)dx µ f(x)dx = A dstrucó orml A dstrucó oml é útl pr descrcó duh gr ctdde de stucós pero, cdo o úmero de csos é mo elevdo, o cálculo ds prolddes socds é mo complexo. De Movre ( ) descuru que se póde proxmr s prolddes socds uh oml cos áres correspodetes xo d fucó: f(x) = e π Posterormete comproouse que mots vrles letors cotus teñe fucós de desdde so semelltes es fucós. So s vrles letors orms. Cdo u feómeo físco que tom vlores u tervlo está fluído por mots vrles de xeto que fluec de cd uh sex peque e relcó ás dems, segurmete pode ser descrto por uh dstrucó orml (estturs, pesos, esperz de vd, erros ó medr uh mgtude, durcó duh máqu, etc. so exemplos de procesos que pode ser descrtos por vrles letors orms). Formlmete, uh vrle letor orml é uh vrle cotu, defd e todo R, e que te fucó de desdde: (x-µ) f(x) = - e σ σ π x (µ med, σ desvcó típc) A fucó de desdde d orml o te uh prmtv elemetl polo que, pr clculr prolddes socds, trsfórmse vrle outr de med 0 e desvcó típc (tpfícse) e fse uso duhs táos d fucó de dstrucó d N(0,) (se o se f trsformcó, ecestrmos uhs táos pr cd orml o que é clrmete mposle) N(0,) N(0,) - - N(3,) N(3,) As orms so: Smétrcs respecto med A gráfc é más pld cto mor é desvcó típc. A proldde (áre) loxe d med é mor cto mor é mor é desvcó típc. U tervlo cetrdo med e mpltude σ coté uh proldde de
10 Tpfcr uh vrle Cosste e trsforml outr co mesmo tpo de dstrucó pero de med 0 e desvcó típc. Cdo uh vrle letor X de med µ e desvcó típc σ, se lle sum uh costte ou se multplc por u úmero otemos uh ov vrle cos segutes crcterístcs: Y = X +, te med µ + e vrz σ. X T =, te med µ e vrz σ. X µ E prtculr, Z = te med 0 e desvcó típc. σ A Z chmrémoslle vrle tpfcd. F(x) N(0,) O vlor d fucó de dstrucó u puto x é áre xo fucó de desdde t ese vlor x. x Exemplo: O dámetro dos prfusos fetos por uh máqu segue uh dstrucó orml de med 5 mm e desvcó típc mm. Se só so váldos os prfusos cuh medd etre 4 98 e 5 05 Cl é porcetxe de prfusos váldos? Solucó: As prolddes socds á orml clcúlse prtr d fucó de dstrucó N(0,), pr o que é ecesro tpfcr vrle: X 5 X N(5,0'0) Z = N(0,) 0'0 4'98 5 5'04 5 P{ 4'98 < X 5'04} = P < Z = P{ < Z } = F() F( ) 0'0 0'0 F() prece drectmete s táos: F(-) o fgur s táos, o seu vlor clcúlse prtr d smetrí d fucó de desdde: F(-)=-F()=-0 843=0 587 Polo tto: P{4 98<X 5 04}= =0 885 A porcetxe de pezs válds é 8 85% 0
11 Vrles letors Sítese Modelos teórcos equvletes ás vrles esttístcs cutttvs s que, e lugr de frecuecs reltvs, utlzmos prolddes. Fucó de dstrucó duh vrle letor X: F( x) = P{ X x} Vrles dscrets: Aquel que só tom vlores lldos. Fucó de ms de proldde: cd vlor sóclle sú proldde p = P { X x} p = Pr{ X = x} = P( E) = Med: µ = x p = =. A sum dos p é : Desvcó típc: σ = ( x - µ ) p = x p µ = Vrles cotus: tom vlores u tervlo [,] e teñe uh fucó de desdde socd cumprdo ) ) c) f(x) 0 f(x)dx = F(x) = x f(t)dt Se f(x) é cotu, F(x) é uh prmtv de f(x). Med: µ = Desvcó típc: xf (x)dx = σ = (x - µ ) f(x)dx = x f(x)dx µ O modelo oml B(,p) Modelo teórco dscreto (vrle letor dscret) plcle stucós s que:. Relzmos u expermeto co dous resultdos excluítes, A e B: P(A)=p, P(B)= p. O expermeto repítese de xeto depedete veces. 3. X é o úmero de veces que se produce o resultdo A. (X=0,,..., ).
12 Fucó de ms de proldde: { X } Med: µ = p Desvcó típc: σ = p ( p) Pr = = p ( p) A dstrucó orml Vrle letor orml é uh vrle cotu, defd e todo R, e que te fucó de desdde: (x-µ) f(x) = - e σ (µ med, σ desvcó típc) σ π É smétrc e relcó á med As prolddes correspodetes vlores loxdos d med so cse 0. A fucó de desdde d orml o te prmtv elemetl; pr clculr prolddes socds tpfícse e ússe s táos d N(0,). Tpfcr uh vrle Cosste e trsforml outr co mesmo tpo de dstrucó pero de med 0 e desvcó típc. Se X é uh vrle letor de med µ e X µ desvcó típc σ, Z = é uh ov vrle (vrle tpfcd) co σ med 0 e desvcó típc.
13 Amplcó A dstrucó orml Uh vrle letor cotu é u modelo teórco pr descrcó de vrles esttístcs de Hstogrm de pesos de mexs de Crrl Fucó de desdde tpo cotuo. Pr vetr uh vrle letor plcle u certo proceso deemos topr uh fucó de desdde que se proxme ós hstogrms des vrle esttístc. Vexmos cl poderí ser o proceso co dstrucó orml. H u gr úmero de feómeos físcos que teñe hstogrms de frecuecs reltvs semelltes ó d fgur (peso de mexs de Crrl). Deemos topr uh fucó de desdde cuh gráfc semellte ó perfl deses hstogrms. Temos vrs fucós elemets que teñe uh gráfc cuh form semellte:. Frccós lxércs, como f(x) = x + f(x) = x Prte d gráfc d fucó expoecl (cdo o expoñete é egtvo): f (x) = x e As frccós lxércs preset dous prolems x f(x)=e slvles, polo que deemos rexetls: pode o ter med desvcó típc e s áres xo d fucó loxe d med o so uls, e cotr do que cotece cos vrles esttístcs que pretede descrr x f(x) = e Pr que gráfc d expoecl se xuste ó hstogrm deemos fcer que o expoñete sempre sex - - egtvo, elevdo ó cdrdo e cmádolle o sgo: f(x) = e Dese xeto cosegumos tmé que sex smétrc ó psr ser uh fucó pr. Result uh fucó smétrc e relcó á orxe, co vlores sempre postvos e defd e todo R, cous que o sucedí cos vrles esttístcs ds que prtmos, 3
14 pero os seus vlores tede 0 rpdmete ó loxros d orxe e áre xo d gráfc loxe d orxe é desprecle. Pr que sex fucó de desdde, áre xo d gráfc dee ser. Como fucó o te prmtv elemetl (o é posle plcr Brrow), clculmos áre medte tegrcó por métodos umércos utlzdo uh clculdor: e 0 dx e 0 dx = ' O vlor que otvemos d áre é certmete curoso: elevdo ó cdrdo: ( ' ) = ' e x dx = Dvddo fucó por ese vlor cosegumos que áre sex : 0 π f(x) = e π Es fucó x é uh fucó de desdde, med e desvcó típc so: σ µ = xe dx xe dx = = x e dx = σ = = x e dx 0' Serí moto mellor se desvcó típc fose (vrle tpfcd), pr o que deemos fcer uh ov trsformcó: f(x) = e, X N(0, ). π x Por exemplo, áre etre 0 e 000 é: e dx = '
15 Exerccos e ctvddes O úmero de pchzos que sofre uh x cclet de motñ cd 50 km ve p ddo pol vrle letor dscret que prece táo. ) Clcul med, med e desvcó típc. ) Proldde de que sufr meos de 4 pchzos. c) Se tvo meos de 4 pchzos, cl é proldde de que pchse dús veces? Uh vrle letor dscret te fucó de ms de proldde que prece táo, ode k é uh costte descoñecd. ) Clcul o vlor de k. ) Clcul med e desvcó típc des vrle. c) Escre fucó de dstrucó des vrle. x k 4k 3k k k p 3 U mo de cs comproou que u certo rtgo está de ofert o supermercdo A de cd 3 dís, o supermercdo B de cd 5 e de cd 4 o C. Cosderdo vrle letor dscret que dc o úmero de supermercdos os que está de ofert ese rtgo u dí clquer, pídese: ) Fucó de ms de proldde des vrle. ) Med e desvcó típc. c) Proldde de que este de ofert polo meos u supermercdo. d) Sedo que est de ofert e u, cl é proldde de que sex o A? 4 Nuh cx h o mesmo úmero de crmelos que de omós. Se u eo colle ses doces d cx Cl é proldde de que collese lomeos dous omós? E cl de que collese o meos de dous más de ctro? 5 Clculr k pr que fucó f(x) = k x co 0 x sex uh fucó de desdde. Cl serí fucó de dstrucó correspodete? 6 A fucó de desdde duh vrle letor cotu é: 3 3 x + se x [, ] f(x) = outro cso ) Clcul med e desvcó típc de X. ) Atop fórmul d fucó de dstrucó de X. c) Clcul P{0<X 0 5} 7 A fucó de desdde duh vrle letor cotu X defd o tervlo [0,] é: ( x) f(x) = k x ode k é uh costte descoñecd ) Clcul o vlor de k. ) Clcul med e desvcó típc de X. c) Clcul o vlor tl que P{X }=/ (med de X). d) Atop fórmul d fucó de dstrucó de X. 8 A porcetxe de glegos que vve e cocellos co meos de 0000 httes é do 55%. Elxdo oto ó chou, clculr proldde de que etre 3 e 5 (ámolos dous cluídos) vv e cocellos co meos de 0000 httes, plcdo: ) Dstrucó oml. ) Aproxmcó pol orml d oml. 5
16 9 A proldde de que cus du ccdete utomolístco sex o lcohol é de 0'6. ) Se u f de sem prodúcese 0 ccdetes cl é proldde de que polo meos 3 sex dedos ó lcohol? ) Ctos deses 0 ccdetes podes estmr que se dee á xestó de lcohol? c) Se e todo o o prodúcese 000 ccdetes cl é proldde proxmd de que más de 580 sex dedos ó lcohol? 0 Sáese que 3% dos lros de texto teñe defectos de mpresó. ) Cl é proldde de que dos 0 lros de texto du lumo, gú teñ defectos? ) Se u lrero f u peddo de 000 lros, clcul proldde de que 30 ou más sex defectuosos. Nuh cdde estímse c tempertur máxm o mes de xuño sgue uh orml de med 3º e desvcó típc 5º. Clculr o úmero de dís do mes os que se esper lczr máxms etre º e 7º. As ots du exme segue so orms de med 6'5 e desvcó típc '5. ) Clcul porcetxe de lumos e lums cuh clfccó feror 5. ) Se o profesor v clfcr co soresíte u 0% d clse, prtr de que ot se cosegurá est clfccó? 3 O peso ds mexs recollds uh rí gleg segue uh dstrucó orml de med 0 grs. e desvcó típc 4 grs. ) Pr uh fárc coserver so válds quels mexs que pes etre 8 e 35 grs. Que proporcó de mexs cumpre est crcterístcs? ) Nu lote de ses mexs cl é proldde de que tods sex válds pr fárc? E proldde de que lomeos uh mex do lote sex váld? 4 A putucó med ds ots ds pros de cceso é 5.5 e desvcó típc 0.5. Supoñedo que dstrucó ds ots segue uh orml, pídese: ) Que porcetxe de lumos super o 5? ) Pr que vlor d desvcó típc o 40% dos lumos superrí o 6, supoñedo que med for mesm? 5 O tempo que empreg u estudte d sú cs ó sttuto segue uh dstrucó orml de med 40 mutos e uh desvcó típc de 5 mutos. Se se d sú cs tódolos dís ás 8:30 e dee estr ás 9:00 Ctos dís do o é de esperr que chegue trde supoñedo que f 00 vxes us? 6 Idc como serí s gráfcs ds fucós de desdde ds vrles letors orms X, Y, Z e T cos segutes prámetros. X Y Z T Med D. Típc Prolem: O prtdo A fxo uh equs etrevstdo 00 persos pr coñecer que resultdos podí esperr uhs eleccós próxms, se o 0% d poocó v votr ó prtdo A. Cl é proldde de que o resultdo d equs correspod stucó rel cu erro meor ou gul ó 3%? 6
EXERCICIOS AUTOAVALIABLES: SISTEMAS DE ECUACIÓNS LINEAIS. 2. Dada a ecuación lineal 2x 3y + 4z = 2, comproba que as ternas (3, 2, 2
EXERCICIOS AUTOAVALIABLES: SISTEMAS DE ECUACIÓNS LINEAIS Dds s ecucións seguintes indic s que son lineis: ) + + b) + u c) + d) + Dd ecución linel + comprob que s terns ( ) e ( ) son lgunhs ds sús solucións
Introdución ao cálculo vectorial
Intoducón o cálculo ectol 1 Intoducón o cálculo ectol 1. MAGNITUDES ESCALARES E VECTORIAIS. Mgntude físc é todo qulo que se pode med. Mgntudes escles son quels que están detemnds po un lo numéco epesdo
EXERCICIOS DE REFORZO: SISTEMAS DE ECUACIÓNS LINEAIS
EXERCICIOS DE REFORZO: SISTEMAS DE ECUACIÓNS LINEAIS. ) Clul os posiles vlores de,, pr que triz A verifique relión (A I), sendo I triz identidde de orde e triz nul de orde. ) Cl é soluión dun siste hooéneo
ss rt çã r s t Pr r Pós r çã ê t çã st t t ê s 1 t s r s r s r s r q s t r r t çã r str ê t çã r t r r r t r s
P P P P ss rt çã r s t Pr r Pós r çã ê t çã st t t ê s 1 t s r s r s r s r q s t r r t çã r str ê t çã r t r r r t r s r t r 3 2 r r r 3 t r ér t r s s r t s r s r s ér t r r t t q s t s sã s s s ér t
EXERCICIOS DE REFORZO: DETERMINANTES., calcula a matriz X que verifica A X = A 1 B, sendo B =
EXERCICIOS DE REORZO: DETERMINANTES Pr A, lul riz X que verifi AX A B, sendo B ) Define enor opleenrio e duno dun eleeno nunh riz drd ) Dd riz A : i Clul o rngo, segundo os vlores de λ, de A λi, sendo
Determinantes. 1. Introdución. 2. Determinantes de orde dúas. 1. Introdución 2. Determinantes de orde dúas. 3.3 Determinantes de orde tres
Determnntes. Introducón. Determnntes de orde dús. Determnntes de orde tres. Menor complementro dun elemento. dxunto dun elemento. Determnntes de orde tres. Propeddes dos determnntes de orde tres. Rngo
rs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â
rs r r â t át r st tíst P Ó P ã t r r r â ã t r r P Ó P r sã rs r s t à r çã rs r st tíst r q s t r r t çã r r st tíst r t r ú r s r ú r â rs r r â t át r çã rs r st tíst 1 r r 1 ss rt q çã st tr sã
EXERCICIOS DE REFORZO: RECTAS E PLANOS
EXERCICIOS DE REFORZO RECTAS E PLANOS Dada a recta r z a) Determna a ecuacón mplícta do plano π que pasa polo punto P(,, ) e é perpendcular a r Calcula o punto de nterseccón de r a π b) Calcula o punto
P P Ó P. r r t r r r s 1. r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s. Pr s t P r s rr. r t r s s s é 3 ñ
P P Ó P r r t r r r s 1 r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s Pr s t P r s rr r t r s s s é 3 ñ í sé 3 ñ 3 é1 r P P Ó P str r r r t é t r r r s 1 t r P r s rr 1 1 s t r r ó s r s st rr t s r t s rr s r q s
Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis
Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis Daniel García-Lorenzo To cite this version: Daniel García-Lorenzo. Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence
Tema: Enerxía 01/02/06 DEPARTAMENTO DE FÍSICA E QUÍMICA
Tema: Enerxía 01/0/06 DEPARTAMENTO DE FÍSICA E QUÍMICA Nome: 1. Unha caixa de 150 kg descende dende o repouso por un plano inclinado por acción do seu peso. Se a compoñente tanxencial do peso é de 735
Consommation marchande et contraintes non monétaires au Canada ( )
Consommation marchande et contraintes non monétaires au Canada (1969-2008) Julien Boelaert, François Gardes To cite this version: Julien Boelaert, François Gardes. Consommation marchande et contraintes
Jeux d inondation dans les graphes
Jeux d inondation dans les graphes Aurélie Lagoutte To cite this version: Aurélie Lagoutte. Jeux d inondation dans les graphes. 2010. HAL Id: hal-00509488 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00509488
Couplage dans les applications interactives de grande taille
Couplage dans les applications interactives de grande taille Jean-Denis Lesage To cite this version: Jean-Denis Lesage. Couplage dans les applications interactives de grande taille. Réseaux et télécommunications
P r s r r t. tr t. r P
P r s r r t tr t r P r t s rés t t rs s r s r r t é ér s r q s t r r r r t str t q q s r s P rs t s r st r q r P P r s r r t t s rés t t r t s rés t t é ér s r q s t r r r r t r st r q rs s r s r r t str
Émergence des représentations perceptives de la parole : Des transformations verbales sensorielles à des éléments de modélisation computationnelle
Émergence des représentations perceptives de la parole : Des transformations verbales sensorielles à des éléments de modélisation computationnelle Anahita Basirat To cite this version: Anahita Basirat.
Radio détection des rayons cosmiques d ultra-haute énergie : mise en oeuvre et analyse des données d un réseau de stations autonomes.
Radio détection des rayons cosmiques d ultra-haute énergie : mise en oeuvre et analyse des données d un réseau de stations autonomes. Diego Torres Machado To cite this version: Diego Torres Machado. Radio
Transformations d Arbres XML avec des Modèles Probabilistes pour l Annotation
Transformations d Arbres XML avec des Modèles Probabilistes pour l Annotation Florent Jousse To cite this version: Florent Jousse. Transformations d Arbres XML avec des Modèles Probabilistes pour l Annotation.
Matrices. Chámase matriz de orde m x n a unha disposición en táboa rectangular de m x n números reais dispostos en m filas e n columnas
. Introdución. Mtrices: definición. Tipos de Mtrices. Opercións cos mtrices. Sum de mtrices. Diferenz de mtrices Mtrices. Produto dun número por unh mtriz. Produto de mtrices. Produto de mtrices cdrds.
Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté
Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté Alexis Nuttin To cite this version: Alexis Nuttin. Physique des réacteurs
r t t r t t à ré ér t é r t st é é t r s s2stè s t rs ts t s
r t r r é té tr q tr t q t t q t r t t rrêté stér ût Prés té r ré ér ès r é r r st P t ré r t érô t 2r ré ré s r t r tr q t s s r t t s t r tr q tr t q t t q t r t t r t t r t t à ré ér t é r t st é é
Annulations de la dette extérieure et croissance. Une application au cas des pays pauvres très endettés (PPTE)
Annulations de la dette extérieure et croissance. Une application au cas des pays pauvres très endettés (PPTE) Khadija Idlemouden To cite this version: Khadija Idlemouden. Annulations de la dette extérieure
Tema 3. Espazos métricos. Topoloxía Xeral,
Tema 3. Espazos métricos Topoloxía Xeral, 2017-18 Índice Métricas en R n Métricas no espazo de funcións Bólas e relacións métricas Definición Unha métrica nun conxunto M é unha aplicación d con valores
MATEMÁTICAS I. Exercicio nº 1.- a) Clasifica os seguintes números segundo sexan naturais, enteiros, racionais ou reais: 3
MATEMÁTICAS I Eercicio nº.- ) Clsific os seguintes números segundo sen nturis, enteiros, rcionis ou reis: 5, 7,5 8 8 7 Indic se s seguintes firmcións son verddeirs ou flss, rzondo respost: Todos os números
ACI sécurité informatique KAA (Key Authentification Ambient)
ACI sécurité informatique KAA (Key Authentification Ambient) Samuel Galice, Veronique Legrand, Frédéric Le Mouël, Marine Minier, Stéphane Ubéda, Michel Morvan, Sylvain Sené, Laurent Guihéry, Agnès Rabagny,
E fficient computational tools for the statistical analysis of shape and asymmetryof 3D point sets
E fficient computational tools for the statistical analysis of shape and asymmetryof 3D point sets Benoît Combès To cite this version: Benoît Combès. E fficient computational tools for the statistical
Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications
Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications Robin Genuer To cite this version: Robin Genuer. Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications.
Points de torsion des courbes elliptiques et équations diophantiennes
Points de torsion des courbes elliptiques et équations diophantiennes Nicolas Billerey To cite this version: Nicolas Billerey. Points de torsion des courbes elliptiques et équations diophantiennes. Mathématiques
EXERCICIOS AUTOAVALIABLES: RECTAS E PLANOS. 3. Cal é o vector de posición da orixe de coordenadas O? Cales son as coordenadas do punto O?
EXERCICIOS AUTOAVALIABLES: RECTAS E PLANOS Representa en R os puntos S(2, 2, 2) e T(,, ) 2 Debuxa os puntos M (, 0, 0), M 2 (0,, 0) e M (0, 0, ) e logo traza o vector OM sendo M(,, ) Cal é o vector de
Problemas resueltos del teorema de Bolzano
Problemas resueltos del teorema de Bolzano 1 S e a la fun ción: S e puede af irm a r que f (x) está acotada en el interva lo [1, 4 ]? P or no se r c ont i nua f (x ) e n x = 1, la f unció n no e s c ont
5.1. Relaciones elementales. Dado el triángulo ABC, que se muestra en la figura
Cpítulo 5 Triángulos Hemos trbjdo on el triángulo retángulo en generl hor estudiremos un triángulo ulquier y sus reliones más importntes. 5.1. Reliones elementles Ddo el triángulo ABC, que se muestr en
EQUILIBRIO QUÍMICO. 2 HI (g)
EQUILIBRIO QUÍMICO 1- EQUILIBRIO QUÍMICO APLICADO A REACCIÓNS EN FASE GASOSA EN CONDICIÓNS IDEAIS. Se itroducimos H 2 (g) e I 2 (g) u recipiete pechado e matemos a temperatura costate podemos apreciar
I. MATRICES. 1.- Matriz de orden mxn. Igualdade de matrices. 2.- Tipos de matrices
I. TRICES.- riz de orde mx. Iguldde de mrices U coxuo de m. elemeos du corpo K (e xerl úmeros reis, elemeos do corpo R) disposos e m fils e colums, chámse mriz de dimesiós m. ou mriz do ipo (m, ) O ermo
REZUMAT CURS 3. i=1. Teorema 2.2. Daca f este (R)-integrabila pe [a, b] atunci f este marginita
REZUMAT CURS 3. Clse de uctii itegrbile Teorem.. Dc :, b] R este cotiu tuci este itegrbil pe, b]. Teorem.2. Dc :, b] R este mooto tuci este itegrbil pe, b]. 2. Sume Riem. Criteriul de itegrbilitte Riem
TRIGONOMETRIA. hipotenusa L 2. hipotenusa
TRIGONOMETRIA. Calcular las razones trigonométricas de 0º, º y 60º. Para calcular las razones trigonométricas de º, nos ayudamos de un triángulo rectángulo isósceles como el de la figura. cateto opuesto
Hygromécanique des panneaux en bois et conservation du patrimoine culturel. Des pathologies... aux outils pour la conservation
Hygromécanique des panneaux en bois et conservation du patrimoine culturel. Des pathologies... aux outils pour la conservation Bertrand Marcon To cite this version: Bertrand Marcon. Hygromécanique des
Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes
Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes Jérôme Baril To cite this version: Jérôme Baril. Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu
Transfert sécurisé d Images par combinaison de techniques de compression, cryptage et de marquage
Transfert sécurisé d Images par combinaison de techniques de compression, cryptage et de marquage José Marconi Rodrigues To cite this version: José Marconi Rodrigues. Transfert sécurisé d Images par combinaison
ΓΗ ΚΑΙ ΣΥΜΠΑΝ. Εικόνα 1. Φωτογραφία του γαλαξία μας (από αρχείο της NASA)
ΓΗ ΚΑΙ ΣΥΜΠΑΝ Φύση του σύμπαντος Η γη είναι μία μονάδα μέσα στο ηλιακό μας σύστημα, το οποίο αποτελείται από τον ήλιο, τους πλανήτες μαζί με τους δορυφόρους τους, τους κομήτες, τα αστεροειδή και τους μετεωρίτες.
Vers un assistant à la preuve en langue naturelle
Vers un assistant à la preuve en langue naturelle Thévenon Patrick To cite this version: Thévenon Patrick. Vers un assistant à la preuve en langue naturelle. Autre [cs.oh]. Université de Savoie, 2006.
1 B0 C00. nly Difo. r II. on III t o. ly II II. Di XR. Di un 5.8. Di Dinly. Di F/ / Dint. mou. on.3 3 D. 3.5 ird Thi. oun F/2. s m F/3 /3.
. F/ /3 3. I F/ 7 7 0 0 Mo ode del 0 00 0 00 A 6 A C00 00 0 S 0 C 0 008 06 007 07 09 A 0 00 0 00 0 009 09 A 7 I 7 7 0 0 F/.. 6 6 8 8 0 00 0 F/3 /3. fo I t o nt un D ou s ds 3. ird F/ /3 Thi ur T ou 0 Fo
www.absolualarme.com met la disposition du public, via www.docalarme.com, de la documentation technique dont les rιfιrences, marques et logos, sont
w. ww lua so ab me lar m.co t me la sit po dis ion du c, bli pu via lar ca do w. ww me.co m, de la ion nta t do cu me on t ed hn iqu tec les en ce s, rι fιr ma rq ue se t lo go s, so nt la pr op riι tι
PÁGINA 106 PÁGINA a) sen 30 = 1/2 b) cos 120 = 1/2. c) tg 135 = 1 d) cos 45 = PÁGINA 109
PÁGINA 0. La altura del árbol es de 8,5 cm.. BC m. CA 70 m. a) x b) y PÁGINA 0. tg a 0, Con calculadora: sß 0,9 t{ ««}. cos a 0, Con calculadora: st,8 { \ \ } PÁGINA 05. cos a 0,78 tg a 0,79. sen a 0,5
Analysis of a discrete element method and coupling with a compressible fluid flow method
Analysis of a discrete element method and coupling with a compressible fluid flow method Laurent Monasse To cite this version: Laurent Monasse. Analysis of a discrete element method and coupling with a
SISTEMAS DE ECUACIÓNS LINEAIS
SISTEMS DE ECUCIÓNS LINEIS Ídice Ecuciós lieis Sistems de ecuciós lieis: otciós Sistems equivletes Clsificció dos sistems lieis Discusió e solució de sistems po Guss Resolució dlgús sistems 7 Método d
ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t
ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t FichaCatalografica :: Fichacatalografica https://www3.dti.ufv.br/bbt/ficha/cadastrarficha/visua... Ficha catalográfica preparada
Une Théorie des Constructions Inductives
Une Théorie des Constructions Inductives Benjamin Werner To cite this version: Benjamin Werner. Une Théorie des Constructions Inductives. Génie logiciel [cs.se]. Université Paris- Diderot - Paris VII,
r r t r r t t r t P s r t r P s r s r r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t
r t t r t ts r3 s r r t r r t t r t P s r t r P s r s r P s r 1 s r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r 2s s r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r t r 3 s3 Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t r r r rs
Stéphane Bancelin. Imagerie Quantitative du Collagène par Génération de Seconde Harmonique.
Imagerie Quantitative du Collagène par Génération de Seconde Harmonique Stéphane Bancelin To cite this version: Stéphane Bancelin. Imagerie Quantitative du Collagène par Génération de Seconde Harmonique.
m r = F m r = F ( r) m r = F ( v) F = F (x) m dv dt = F (x) vdv = F (x)dx d dt = dx dv dt dx = v dv dx
m r = F m r = F ( r) m r = F ( v) x F = F (x) m dv dt = F (x) d dt = dx dv dt dx = v dv dx vdv = F (x)dx 2 mv2 x 2 mv2 0 = F (x )dx x 0 K = 2 mv2 W x0 x = x x 0 F (x)dx K K 0 = W x0 x x, x 2 x K 2 K =
Procedementos operatorios de unións non soldadas
Procedementos operatorios de unións non soldadas Técnicas de montaxe de instalacións Ciclo medio de montaxe e mantemento de instalacións frigoríficas 1 de 28 Técnicas de roscado Unha rosca é unha hélice
Résolution de problème inverse et propagation d incertitudes : application à la dynamique des gaz compressibles
Résolution de problème inverse et propagation d incertitudes : application à la dynamique des gaz compressibles Alexandre Birolleau To cite this version: Alexandre Birolleau. Résolution de problème inverse
Contribution à l évolution des méthodologies de caractérisation et d amélioration des voies ferrées
Contribution à l évolution des méthodologies de caractérisation et d amélioration des voies ferrées Noureddine Rhayma To cite this version: Noureddine Rhayma. Contribution à l évolution des méthodologies
Números reais. Obxectivos. Antes de empezar. 1. Os números reais... páx. 4 Números irracionais. Números reais
Números reis Oectivos Nest quincen prenderás : Clsificr os números reis en rcionis e irrcionis. Aproimr números reis por truncmento e redondeo. Representr grficmente números reis. Comprr números reis.
) * +, -. + / - 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 6 : ; < 8 = 8 9 >? @ A 4 5 6 7 8 9 6 ; = B? @ : C B B D 9 E : F 9 C 6 < G 8 B A F A > < C 6 < B H 8 9 I 8 9 E ) * +, -. + / J - 0 1 2 3 J K 3 L M N L O / 1 L 3 O 2,
ο ο 3 α. 3"* > ω > d καΐ 'Ενορία όλις ή Χώρί ^ 3 < KN < ^ < 13 > ο_ Μ ^~~ > > > > > Ο to X Η > ο_ ο Ο,2 Σχέδι Γλεγμα Ο Σ Ο Ζ < o w *< Χ χ Χ Χ < < < Ο
18 ρ * -sf. NO 1 D... 1: - ( ΰ ΐ - ι- *- 2 - UN _ ί=. r t ' \0 y «. _,2. "* co Ι». =; F S " 5 D 0 g H ', ( co* 5. «ΰ ' δ". o θ * * "ΰ 2 Ι o * "- 1 W co o -o1= to»g ι. *ΰ * Ε fc ΰ Ι.. L j to. Ι Q_ " 'T
Το άτομο του Υδρογόνου
Το άτομο του Υδρογόνου Δυναμικό Coulomb Εξίσωση Schrödinger h e (, r, ) (, r, ) E (, r, ) m ψ θφ r ψ θφ = ψ θφ Συνθήκες ψ(, r θφ, ) = πεπερασμένη ψ( r ) = 0 ψ(, r θφ, ) =ψ(, r θφ+, ) π Επιτρεπτές ενέργειες
P P Ô. ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t
P P Ô P ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t FELIPE ANDRADE APOLÔNIO UM MODELO PARA DEFEITOS ESTRUTURAIS EM NANOMAGNETOS Dissertação apresentada à Universidade Federal
Eletromagnetismo. Johny Carvalho Silva Universidade Federal do Rio Grande Instituto de Matemática, Física e Estatística. ...:: Solução ::...
Eletromagnetismo Johny Carvalho Silva Universidade Federal do Rio Grande Instituto de Matemática, Física e Estatística Lista -.1 - Mostrar que a seguinte medida é invariante d 3 p p 0 onde: p 0 p + m (1)
Langages dédiés au développement de services de communications
Langages dédiés au développement de services de communications Nicolas Palix To cite this version: Nicolas Palix. Langages dédiés au développement de services de communications. Réseaux et télécommunications
Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale
POLITECNICO DI TORINO Corso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale Relatore Ing. Stefania Scarsoglio Studente Marco Enea Anno accademico 2015 2016
Ventiladores helicoidales murales o tubulares, versión PL equipados con hélice de plástico y versión AL equipados con hélice de aluminio.
HCH HCT HCH HCT Ventiladores helicoidales murales o tubulares, de gran robustez Ventiladores helicoidales murales o tubulares, versión PL equipados con hélice de plástico y versión AL equipados con hélice
Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού.
Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού. Περιοδικός πίνακας: α. Είναι µια ταξινόµηση των στοιχείων κατά αύξοντα
Solving an Air Conditioning System Problem in an Embodiment Design Context Using Constraint Satisfaction Techniques
Solving an Air Conditioning System Problem in an Embodiment Design Context Using Constraint Satisfaction Techniques Raphael Chenouard, Patrick Sébastian, Laurent Granvilliers To cite this version: Raphael
Sunt variabile aleatoare care iau o infinitate numărabilă de valori. Diagrama unei variabile aleatoare discrete are forma... f. ,... pn.
86 ECUAŢII 55 Vriile letore discrete Sut vriile letore cre iu o ifiitte umărilă de vlori Digrm uei vriile letore discrete re form f, p p p ude p = = Distriuţi Poisso Are digrm 0 e e e e!!! Se costtă că
Conditions aux bords dans des theories conformes non unitaires
Conditions aux bords dans des theories conformes non unitaires Jerome Dubail To cite this version: Jerome Dubail. Conditions aux bords dans des theories conformes non unitaires. Physique mathématique [math-ph].
Profiterole : un protocole de partage équitable de la bande passante dans les réseaux ad hoc
Profiterole : un protocole de partage équitable de la bande passante dans les réseaux ad hoc Rémi Vannier To cite this version: Rémi Vannier. Profiterole : un protocole de partage équitable de la bande
ΓΕΝΙΚΗ ΦΥΣΙΚΗ IV: ΚΥΜΑΤΙΚΗ - ΟΠΤΙΚΗ
Τμήμα Φυσικής Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης ΓΕΝΙΚΗ ΦΥΣΙΚΗ IV: ΚΥΜΑΤΙΚΗ - ΟΠΤΙΚΗ Ι. ΑΡΒΑΝΙΤΙ ΗΣ jarvan@physcs.auth.gr 2310 99 8213 ΘΕΜΑΤΙΚΕΣ ΕΝΟΤΗΤΕΣ ΓΕΩΜΕΤΡΙΚΗ ΟΠΤΙΚΗ ΠΟΛΩΣΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΠΕΡΙΘΛΑΣΗ
UNIVERSITE DE PERPIGNAN VIA DOMITIA
Délivré par UNIVERSITE DE PERPIGNAN VIA DOMITIA Préparée au sein de l école doctorale Energie et Environnement Et de l unité de recherche Procédés, Matériaux et Énergie Solaire (PROMES-CNRS, UPR 8521)
!"###$ "%&' ()() ($"& *)!""+"$"& #)*!"%",""*) # "*) #&-*&*$-# *&(&."# *)/0.1 *!(-%"$2 -*&*$-#%- *&&%"#"-!*&#* $ # "3#*,$&-*&*$-#
!"###$ "%&' ()() ($"& *)!""+"$"& #)*!"%",""*) # "*) #&-*&*$-# *&(&."# *)/0.1 *!(-%"$2 -*&*$-#%- *&&%"#"-!*&#* $ # "3#*,$&-*&*$-# 4556 ''*."% 777777777777777777777777777777777777777777777777777 #8. (&9%,*.#:"%*)!"
def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a
Cetrul de reutte rl-mhl Zhr CENTE E GEUTTE Î prtă este evoe să se luleze r plălor ple de ee vom det plăle ple u mulńm Ştm ă ms este o măsură ttăń de mtere dtr-u orp e ms repreztă o uńe m re soză eăre plă
P t s st t t t t2 t s st t t rt t t tt s t t ä ör tt r t r 2ö r t ts t t t t t t st t t t s r s s s t är ä t t t 2ö r t ts rt t t 2 r äärä t r s Pr r
r s s s t t P t s st t t t t2 t s st t t rt t t tt s t t ä ör tt r t r 2ö r t ts t t t t t t st t t t s r s s s t är ä t t t 2ö r t ts rt t t 2 r äärä t r s Pr r t t s st ä r t str t st t tt2 t s s t st
EXERCICIOS DE ÁLXEBRA. PAU GALICIA
Maemáicas II EXERCICIOS DE ÁLXEBRA PAU GALICIA a) (Xuño ) Propiedades do produo de marices (só enuncialas) b) (Xuño ) Sexan M e N M + I, onde I denoa a mariz idenidade de orde n, calcule N e M 3 Son M
5 Ι ^ο 3 X X X. go > 'α. ο. o f Ο > = S 3. > 3 w»a. *= < ^> ^ o,2 l g f ^ 2-3 ο. χ χ. > ω. m > ο ο ο - * * ^r 2 =>^ 3^ =5 b Ο? UJ. > ο ο.
728!. -θ-cr " -;. '. UW -,2 =*- Os Os rsi Tf co co Os r4 Ι. C Ι m. Ι? U Ι. Ι os ν ) ϋ. Q- o,2 l g f 2-2 CT= ν**? 1? «δ - * * 5 Ι -ΐ j s a* " 'g cn" w *" " 1 cog 'S=o " 1= 2 5 ν s/ O / 0Q Ε!θ Ρ h o."o.
Mohamed-Salem Louly. To cite this version: HAL Id: tel https://tel.archives-ouvertes.fr/tel
Deux modèles matématiques de l évolution d un bassin sédimentaire. Pénomènes d érosion-sédimentation-transport en géologie. Application en prospection pétrolière Moamed-Salem Louly To cite tis version:
ln x, d) y = (3x 5 5x 2 + 7) 8 x
EXERCICIOS AUTOAVALIABLES: CÁLCULO DIFERENCIAL. Deriva: a) y 7 6 + 5, b) y e, c) y e) y 7 ( 5 ), f) y ln, d) y ( 5 5 + 7) 8 n e ln, g) y, h) y n. Usando a derivada da función inversa, demostra que: a)
Traitement STAP en environnement hétérogène. Application à la détection radar et implémentation sur GPU
Traitement STAP en environnement hétérogène. Application à la détection radar et implémentation sur GPU Jean-François Degurse To cite this version: Jean-François Degurse. Traitement STAP en environnement
Chapter 1 Fundamentals in Elasticity
D. of o. NU Fs s ν ss L. Pof. H L ://s.s.. D. of o. NU. Po Dfo ν Ps s - Do o - M os - o oos : o o w Uows o: - ss - - Ds W ows s o qos o so s os. w ows o fo s o oos s os of o os. W w o s s ss: - ss - -
Semellanza e trigonometría
7 Semellnz e trigonometrí Obxectivos Nest quincen prenderás : Recoñecer triángulos semellntes. Clculr distncis inccesibles, plicndo semellnz de triángulos. Nocións básics de trigonometrí. Clculr medid
Αλληλεπίδραση ακτίνων-χ με την ύλη
Άσκηση 8 Αλληλεπίδραση ακτίνων-χ με την ύλη Δ. Φ. Αναγνωστόπουλος Τμήμα Μηχανικών Επιστήμης Υλικών Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων Ιωάννινα 2013 Άσκηση 8 ii Αλληλεπίδραση ακτίνων-χ με την ύλη Πίνακας περιεχομένων
! " # $ % & $ % & $ & # " ' $ ( $ ) * ) * +, -. / # $ $ ( $ " $ $ $ % $ $ ' ƒ " " ' %. " 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; ; < = : ; > : 0? @ 8? 4 A 1 4 B 3 C 8? D C B? E F 4 5 8 3 G @ H I@ A 1 4 D G 8 5 1 @ J C
Parts Manual. Trio Mobile Surgery Platform. Model 1033
Trio Mobile Surgery Platform Model 1033 Parts Manual For parts or technical assistance: Pour pièces de service ou assistance technique : Für Teile oder technische Unterstützung Anruf: Voor delen of technische
Développement d un nouveau multi-détecteur de neutrons
Développement d un nouveau multi-détecteur de neutrons M. Sénoville To cite this version: M. Sénoville. Développement d un nouveau multi-détecteur de neutrons. Physique Nucléaire Expérimentale [nucl-ex].
Logique et Interaction : une Étude Sémantique de la
Logique et Interaction : une Étude Sémantique de la Totalité Pierre Clairambault To cite this version: Pierre Clairambault. Logique et Interaction : une Étude Sémantique de la Totalité. Autre [cs.oh].
Ι ΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΑΤΟΜΩΝ. Παππάς Χρήστος Επίκουρος Καθηγητής
ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΟΜΗ ΚΑΙ Ι ΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΑΤΟΜΩΝ Παππάς Χρήστος Επίκουρος Καθηγητής ΤΟ ΜΕΓΕΘΟΣ ΤΩΝ ΑΤΟΜΩΝ Ατομική ακτίνα (r) : ½ της απόστασης μεταξύ δύο ομοιοπυρηνικών ατόμων, ενωμένων με απλό ομοιοπολικό δεσμό.
Κεφάλαιο 1 Πραγματικοί Αριθμοί 1.1 Σύνολα
x + = 0 N = {,, 3....}, Z Q, b, b N c, d c, d N + b = c, b = d. N = =. < > P n P (n) P () n = P (n) P (n + ) n n + P (n) n P (n) n P n P (n) P (m) P (n) n m P (n + ) P (n) n m P n P (n) P () P (), P (),...,
ΠΕΡΙΟΔΙΚΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ
ΠΕΡΙΟΔΙΚΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ Περίοδοι περιοδικού πίνακα Ο περιοδικός πίνακας αποτελείται από 7 περιόδους. Ο αριθμός των στοιχείων που περιλαμβάνει κάθε περίοδος δεν είναι σταθερός, δηλ. η περιοδικότητα
Pierre Grandemange. To cite this version: HAL Id: tel https://tel.archives-ouvertes.fr/tel
Piégeage et accumulation de positons issus d un faisceau pulsé produit par un accélérateur pour l étude de l interaction gravitationnelle de l antimatière Pierre Grandemange To cite this version: Pierre
Segmentation d IRM cérébrales multidimensionnelles par coupe de graphe
Segmentation d IRM cérébrales multidimensionnelles par coupe de graphe Jérémy Lecoeur To cite this version: Jérémy Lecoeur. Segmentation d IRM cérébrales multidimensionnelles par coupe de graphe. Informatique
Αριθμητική Ολοκλήρωση με τις μεθόδους Τραπεζίου/Simpson. Φίλιππος Δογάνης Δρ. Χημικός Μηχανικός ΕΜΠ
Αριθμητική Ολοκλήρωση με τις μεθόδους Τραπεζίου/Smpso Φίλιππος Δογάνης Δρ. Χημικός Μηχανικός ΕΜΠ Μια πρώτη προσέγγιση Ο χώρος χωρίζεται σε διαστήματα: {... } Prtto P O r ίz o u µe : { } { } m m : M m :
Z L L L N b d g 5 * " # $ % $ ' $ % % % ) * + *, - %. / / + 3 / / / / + * 4 / / 1 " 5 % / 6, 7 # * $ 8 2. / / % 1 9 ; < ; = ; ; >? 8 3 " #
Z L L L N b d g 5 * " # $ % $ ' $ % % % ) * + *, - %. / 0 1 2 / + 3 / / 1 2 3 / / + * 4 / / 1 " 5 % / 6, 7 # * $ 8 2. / / % 1 9 ; < ; = ; ; >? 8 3 " # $ % $ ' $ % ) * % @ + * 1 A B C D E D F 9 O O D H
Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves
Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves Philippe Helluy, Thomas Strub To cite this version: Philippe Helluy, Thomas Strub. Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves. ESAIM:
Transformata z (TZ) TZ este echivalenta Transformatei Laplace (TL) in domeniul sistemelor discrete. In domeniul sistemelor continui: Sistem continuu
Prelucrre umeric semlelor Trsformt Trsformt este echivlet Trsformtei Lplce TL i domeiul sistemelor discrete. I domeiul sistemelor cotiui: xt s Sistem cotiuu yt Ys ht; Hs I domeiul sistemelor discrete:
PAU XUÑO 2010 MATEMÁTICAS II
PAU XUÑO 010 MATEMÁTICAS II Código: 6 (O alumno/a deber responder só aos eercicios dunha das opcións. Punuación máima dos eercicios de cada opción: eercicio 1= 3 punos, eercicio = 3 punos, eercicio 3 =
Transformation automatique de la parole - Etude des transformations acoustiques
Transformation automatique de la parole - Etude des transformations acoustiques Larbi Mesbahi To cite this version: Larbi Mesbahi. Transformation automatique de la parole - Etude des transformations acoustiques.
PAU XUÑO 2011 MATEMÁTICAS II
PAU XUÑO 2011 MATEMÁTICAS II Código: 26 (O alumno/a debe responder só os exercicios dunha das opcións. Puntuación máxima dos exercicios de cada opción: exercicio 1= 3 puntos, exercicio 2= 3 puntos, exercicio
Métodos Estadísticos en la Ingeniería
Métodos Estadísticos e la Igeiería INTERVALOS DE CONFIANZA Itervalo de cofiaza para la media µ de ua distribució ormal co variaza coocida: X ± z α/ µ = X = X i N µ X... X m.a.s. de X Nµ Itervalo de cofiaza
VIII. ESPAZO EUCLÍDEO TRIDIMENSIONAL: Ángulos, perpendicularidade de rectas e planos
VIII. ESPZO EULÍDEO TRIDIMENSIONL: Áglos perpediclaridade de rectas e plaos.- Áglo qe forma dúas rectas O áglo de dúas rectas qe se corta se defie como o meor dos áglos qe forma o plao qe determia. O áglo
Estimation of grain boundary segregation enthalpy and its role in stable nanocrystalline alloy design
Supplemental Material for Estimation of grain boundary segregation enthalpy and its role in stable nanocrystalline alloy design By H. A. Murdoch and C.A. Schuh Miedema model RKM model ΔH mix ΔH seg ΔH
Mesh Parameterization: Theory and Practice
Mesh Parameterization: Theory and Practice Kai Hormann, Bruno Lévy, Alla Sheffer To cite this version: Kai Hormann, Bruno Lévy, Alla Sheffer. Mesh Parameterization: Theory and Practice. This document is