Combinatorios con numerador fraccionario o negativo y binomio de newton (Repa...Enrique Ramon Acosta Ramos
Explicación y ejemplos sobre los coeficientes binomiales de "numerador" fraccionario, o negativo. Gráfica de la distribución de los coeficientes binomiales en el plano real. Binomios de Newton asociados
Diapositivas unidad 1 - Expresiones Algebraicas
Asignatura: Algebra, trigonometría y Geometría Analitica
Grupo: 551108_19
Tutor: Jaime Julio Buelvas
Universidad Nacional Abierta y a Distancia
2.020
Se muestran y definen diferentes funciones, gráficas y su relación con los modelos matemáticos. Se analiza qué es un límite y los diferentes teoremas acerca de aquello. Finalmente, se estudia continuidad de una función en un número.
Matemáticas 2
Facultad de Arquitectura y Urbanismo
Universidad de Cuenca
Antiderivación
Técnicas de antiderivación
Área
Integral definida
Teorema del valor medio
Teorema fundamental del cálculo
Área de una región plana
Volúmenes de solidos
Valores extremos y comportamiento de las funciones y de sus gráficasAngel Vázquez Patiño
Extremos mínimos y máximos. Crecimiento y decrecimiento de una función. Concavidad de una función. Límites al infinito. Asíntotas horizontales y oblicuas. Análisis de funciones.
Causality and climate networks approaches for evaluating climate models, trac...Angel Vázquez Patiño
Climate consists of many components, for example, atmosphere, hydrosphere, cryosphere, and biosphere. All the components act under mechanisms that relate them in a highly nonlinear way, making the climate a complex system. This complexity is a challenge to study the climate and its implications at various spatiotemporal scales. However, the dependence of anthropogenic activities on the climate has encouraged its study in order, for example, to anticipate its periodic changes and, as far as possible, extreme events that may have adverse effects. As climate study is an intricate task, several approaches
have been used to unravel the underlying processes that dominate its behavior. Those approaches range from linear correlation analysis to complex machine learning-based knowledge discovery analysis. This last approach has become more relevant after the introduction of sophisticated climate simulation models and high-tech equipment (e.g., satellite) that allow a climate record of greater coverage (spatial and temporal) and that, together, have generated ubiquitous large databases. One of the knowledge discovery approaches based on this big data is based on climate networks. Nevertheless, causal reasoning methods have also been used recently to infer and characterize these networks, which
are called causal climate networks. Several studies have been carried out with climate networks; however, the recent introduction of causality methods makes the study of climate with causal climate networks an opportunity to explore and exploit them more widely. In addition, the particularities of the climate make it
necessary to understand specific operational issues that must be taken into account when applying networks. This thesis aims to propose new methodologies and applications of causal climate networks following as a common thread the characterization of physical phenomena that manifest
themselves at different spatial scales. For this, different case studies have been taken. They are the climate in South America and a large part of the Pacific and Atlantic oceans, then, reducing the scale, the surrounding factors that influence the rainfall of Ecuador, and, finally, the selection of predictors for downscaling models in an Andean basin. Among the main results are the following three.
First, a methodology for evaluating global climate models based on what is called here as causal flows. Second, an approach that studies causal flows and helps trace influence paths in flow fields. Third, the presentation of evidence that shows the effectiveness of methods based on causality in selecting predictors for downscaling models. The thesis contributes to efforts to bridge the gap between the climate science and causal inference communities. This through the study and application of causal reasoning and taking advantage of the enormous amounts of climate data available today.
Se explica lo que son los puntos fijos de una función, la condición para la existencia de un punto fijo, unicidad y convergencia del método y cómo aplicarlo para encontrar ceros de funciones.
Clase: https://youtu.be/2N9hyoUKwgE
Se indica cómo el intérprete trabaja cuando se interactua con objetos y cuando se lo hace usando variables para hacer referencia a dichos objetos. Además, se indica, con un ejemplo, la importancia de poner nombres nemotécnicos/descriptivos a las variables.
Clase: https://youtu.be/e_rwM31VnLU
Se indica que los métodos numéricos no son exactos y que es necesario aproximar/modelar los errores. Se explica lo que son las cifras significativas, la diferencia entre exactitud y precisión en los métodos numéricos y qué es lo que se espera en los que uno desarrolla, y, las definiciones de error.
Se presentan los fundamentos de computación y nociones básicas acerca de la resolución de problemas mediante la computación. Se indica lo que es el conocimiento imperativo, los algoritmos y los componentes de un lenguaje de programación.
La clase está en https://youtu.be/lRmk1wJBwTc
Causality Strength Signatures for Measuring GCMs Performance: The South Ameri...Angel Vázquez Patiño
Granger causal strength networks as metric for measuring GCMs performance.
Everything presented resulted in the following scientific article: Vázquez‐Patiño, A., Campozano, L., Mendoza, D., Samaniego, E., 2020. A causal flow approach for the evaluation of global climate models. Int J Climatol 1–21. https://doi.org/10.1002/joc.6470
En este trabajo se realizó una caracterización básica del río Tomebamba analizando las curvas de nivel de un área del Cantón Cuenca, visualizando el perfil topográfico del río y la cuenca hidrográfica y, finalmente, hacer una primera prueba de algún método para estudiar zonas de inundación.
El trabajo le pertenece a Daniel Gómez, Brian Mora y Ariana Román. Gráficos por Computador, semestre marzo-agosto 2018.
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3.pdfsandradianelly
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestr
5. Con n=k que también satisface la solución Pn(1)=1
Utilizando los resultados de la ecuación 41.16
obtenemos lo siguiente
El polinomio de legendre Pn(x) se define como la solución
polinomica de la ecuación de lengendre.
Obtención de
Polinomios
17. El coeficiente del termino general 𝑡𝑛 es la suma de los coeficientes de 𝑡𝑛 . Por lo
tanto, el coeficiente total de es
1 ∗ 3 ∗ 5 ∗∗∗ (2𝑛 − 5)(2𝑛 − 3)(2𝑛 − 1)
2𝑛−2 (2𝑛 − 3)(2𝑛 − 1)
∗
𝑛
𝑛
𝑛 − 1
𝑛 − 1 𝑛 − 2 !
∗
(𝑛 − 2)(𝑛 − 3)
2!
2𝑛−4𝑥𝑛−4
=
1 ∗ 3 ∗ 5 ∗∗∗ (2𝑛 − 1)
𝑛!
𝑛(𝑛 − 1)(𝑛 − 2)(𝑛 − 3)
2 ∗ 4(2𝑛 − 1)(2𝑛 − 3)
𝑥𝑛−4
18. El ultimo termino puede ser escrito como:
(f)
1.3.5…(2𝑛−1)
𝑛!
∗ 𝑥𝑛 −
𝑛 𝑛−1
2 2𝑛−1
𝑥𝑛−2 +
𝑛 𝑛−1 𝑛−2 𝑛−3
2∗4 2𝑛−1 2𝑛−3
𝑥𝑛−4 + ⋯
Una comparación de (f), que es el coeficiente Pn(x) de 𝑡𝑛
de (41.41), con
el polinomio Pk(X) de (41.31) muestra que con k reemplazada por n, la primera
tres términos de cada uno son iguales. Si hubiéramos usado más términos de la serie del
binomio , habríamos obtenido términos adicionales en (f). Nótese también la similitud del
coeficiente en (f) con el valor de 𝑎𝑘 como se da en (41.3). De hecho, este valor se le dio a 𝑎𝑘
para mantener la identidad (41.41).
Pk(x)=
1.3.5…(2𝑘−1)
𝑘!
∗ 𝑥𝑘 −
𝑘 𝑘−1
𝑘 2𝑘−1
𝑥𝑛−2 +
𝑘 𝑘−1 𝑘−2 𝑘−3
2∗4 2𝑘−1 2𝑘−3
𝑥𝑘−4 + ⋯
19. Si x =1, el lado izquierdo de (41.41) se simplifica a, simplificando
obtenemos:
1 − 2𝑡 + 𝑡2 −1/2
= (1 − 𝑡)−1
cuya expansión en serie es
1 + 𝑡 + 𝑡2 + 𝑡3 + ⋯ + 𝑡𝑛 … , 𝑡 < 1.
Comparando coeficientes podemos observar para x=1
Po(1)=1, P1(1)=1, P2(1)=1, Pn(1)=1
25. 𝑃𝑛 𝑥 =
1
𝑛! 2𝑛
𝑑𝑛
𝑑𝑥𝑛
𝑥2
− 1 𝑛
• Prueba de la formula
La serie binomial de expansión 𝑥 − 1 𝑛 puede ser escrita como:
𝑥 − 1 𝑛
=
𝑘=0
𝑛
(−1)𝑛
𝑛!
𝑘! 𝑛 − 𝑘 !
𝑥𝑛−𝑘
𝑥2 − 1 𝑛 =
𝑘=0
𝑛
(−1)𝑛
𝑛!
𝑘! 𝑛 − 𝑘 !
(𝑥2)𝑛−𝑘
26. Tomando n sucesivas derivadas de 𝑥2𝑛−2𝑘
obtenemos para
nth derivadas
𝑑𝑛
𝑑𝑥𝑛
𝑥2𝑛−2𝑘
= 2𝑛 − 2𝑘 2𝑛 − 2𝑘 − 1 … (𝑛 − 2𝑘 + 1)𝑥𝑛−2𝑘
2𝑘 ≤ 𝑛
𝑛 < 2𝑘
Por la definición de una función factorial, podemos escribir
como:
𝑑𝑛
𝑑𝑥𝑛 𝑥2𝑛−2𝑘
=
2𝑛−2𝑘 !
𝑛−2𝑘 !
𝑥𝑛−2𝑘
, 2𝑘 ≤ 𝑛, =0,𝑛 < 2𝑘
27. 𝑑𝑛
𝑑𝑥𝑛
𝑥2
− 1 𝑛
=
𝑘=0
𝑛/2
(−1)𝑛
𝑛!
𝑘! 𝑛 − 𝑘 !
2𝑛 − 2𝑘 !
(𝑛 − 2𝑘)"
𝑥𝑛−2𝑘
𝑃𝑛 𝑥 =
𝑘=0
𝑛/2
(−1)𝑛
1
𝑛! 2𝑛
𝑛!
𝑘! 𝑛 − 𝑘 !
2𝑛 − 2𝑘 !
(𝑛 − 2𝑘)"
𝑥𝑛−2𝑘
=
𝑘=0
𝑛/2
(−1)𝑛
2𝑛 − 2𝑘 !
2𝑛𝑘! 𝑛 − 𝑘 ! 𝑛 − 2𝑘 !
𝑥𝑛−2𝑘
Una comparación de con la muestra que son similares. (intercambio n y k en
cualquiera de las ecuaciones.)
𝑃𝑘(𝑥) =
𝑛=0
𝑘/2
1
2𝑘
(−1)
𝑛
2𝑘 − 2𝑛 !
𝑛! 𝑘 − 2𝑛 ! 𝑘 − 2𝑛 !
𝑥𝑘−2𝑛
28.
29.
30.
31.
32.
33. • P0(x)=1
• P1(x)=x
• P2(x) =
1
2
(3𝑥2 − 1)
• P3(x) =
1
2
(5𝑥3 − 3x)
• P4(x) =
1
2
(35𝑥4
− 30𝑥2 + 3)
Y que queremos expresar 𝑥3como una combinacion lineal de los polinomios de
Legendre, en este caso vamos a trabajar con el P3(x)