Este documento describe el uso del complemento Solver de Excel para obtener raíces aproximadas de funciones no lineales. Explica los pasos para activar Solver y luego utiliza dos ejemplos para mostrar cómo usarlo para encontrar las raíces de una función cuadrática y las profundidades alternativas de una ecuación de hidráulica de canales.
El documento define la diferencial de una función y explica que la diferencial de la variable independiente es igual a su incremento, mientras que la diferencial de la variable dependiente no es igual a su incremento. Además, presenta propiedades de la diferencial y métodos para calcular diferenciales de funciones. Finalmente, discute cómo usar diferenciales para aproximar incrementos y da ejemplos de aplicaciones.
Este documento describe el método gráfico para resolver problemas de programación lineal. Explica cómo graficar las restricciones, definir la región factible y la función objetivo, y encontrar la solución óptima moviendo la función objetivo. También incluye ejemplos para ilustrar el proceso de resolución gráfica.
Este documento resume herramientas matemáticas básicas como operaciones con fracciones, potencias, logaritmos, igualdades y desigualdades. Explica conceptos como intervalos y valor absoluto, y proporciona ejemplos para resolver ecuaciones de diferentes tipos.
Este documento resume herramientas matemáticas básicas como operaciones con fracciones, potencias, logaritmos, igualdades y desigualdades. Explica conceptos como intervalos y valor absoluto, y proporciona ejemplos para resolver ecuaciones de diferentes tipos.
Probabilidad y Procesos Estocásticos, Conocimientos previosFrancisco Sandoval
Este documento presenta una serie de identidades trigonométricas, expansiones en series, y algunas integrales indefinidas comunes. También cubre conceptos básicos de álgebra matricial como matrices, vectores, productos escalares y de matrices, transformaciones lineales, determinantes, valores y vectores propios.
Este documento presenta tres métodos de estimación estadística: estimación por máxima verosimilitud, estimación por momentos generalizados y estimación de errores por máxima verosimilitud. Explica cómo aplicar estos métodos para estimar parámetros de regresión lineal y varianzas de errores. También provee ejemplos numéricos para ilustrar los cálculos involucrados en cada método.
Este documento introduce el concepto de integral indefinida o antiderivada. Explica que una antiderivada F(x) de una función f(x) cumple que F'(x) = f(x). Presenta varias técnicas para calcular antiderivadas como el uso de fórmulas estándares, propiedades de linealidad e integración directa. El objetivo es que los estudiantes aprendan a calcular antiderivadas algebraicamente usando estas técnicas.
Este documento trata sobre desigualdades lineales, cuadráticas y con fracciones. Explica las leyes de las desigualdades y cómo resolver este tipo de ecuaciones mediante la factorización y el uso de la recta numérica para determinar los intervalos de solución. También incluye ejemplos resueltos paso a paso.
El documento define la diferencial de una función y explica que la diferencial de la variable independiente es igual a su incremento, mientras que la diferencial de la variable dependiente no es igual a su incremento. Además, presenta propiedades de la diferencial y métodos para calcular diferenciales de funciones. Finalmente, discute cómo usar diferenciales para aproximar incrementos y da ejemplos de aplicaciones.
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Este documento resume herramientas matemáticas básicas como operaciones con fracciones, potencias, logaritmos, igualdades y desigualdades. Explica conceptos como intervalos y valor absoluto, y proporciona ejemplos para resolver ecuaciones de diferentes tipos.
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Probabilidad y Procesos Estocásticos, Conocimientos previosFrancisco Sandoval
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Este documento trata sobre ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO). Explica que una EDO relaciona una función y sus derivadas, y que su solución es una función en lugar de un número. Clasifica las EDO como lineales u no lineales, y de orden según la derivada más alta. También cubre métodos para resolver EDO como variables separables y de primer orden lineal.
Este documento resume los conceptos fundamentales de los sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo su definición, clasificación, notación matricial, teoremas para su resolución como el de Rouché-Fröbenius, y métodos como el de Gauss-Jordan, Cramer y la matriz inversa. Explica cómo transformar sistemas equivalentes y aplicar la regla de Cramer a sistemas compatibles pero no cuadrados.
Este documento presenta el concepto y cálculo de determinantes. Define un determinante como la suma de productos signados de los elementos de una matriz cuadrada. Explica cómo calcular determinantes de segundo y tercer orden usando la regla de Sarrus. También enumera siete propiedades de los determinantes, como que si una columna o fila es cero, el determinante también lo es, y que intercambiar filas o columnas cambia el signo del determinante.
El documento describe el método de Cauchy-Euler para resolver ecuaciones diferenciales y presenta el método de variación de parámetros como un enfoque alternativo más eficiente. Se explican tres casos para las raíces de la ecuación auxiliar de Cauchy-Euler y se proporcionan fórmulas para determinar las soluciones mediante variación de parámetros. Finalmente, se ilustra el método con dos ejemplos numéricos.
Este documento presenta los conceptos clave de la regresión lineal, incluyendo la descomposición de una variable aleatoria en una parte explicada y otra no explicada, el modelo de regresión lineal y sus propiedades, y cómo estimar los efectos marginales de distintas formas funcionales. También cubre temas como la bondad de ajuste, inferencia estadística y pruebas de hipótesis usando el modelo de regresión lineal.
El documento resume los sistemas lineales de ecuaciones diferenciales de primer orden, incluyendo cómo convertir una ecuación diferencial de orden mayor en un sistema de primer orden. Explica que existe una única solución para un problema de valor inicial dado y provee ejemplos para ilustrar los conceptos.
Este documento presenta un resumen sobre sistemas de ecuaciones lineales de dos variables. Explica qué son las ecuaciones y sistemas lineales, y los diferentes casos que pueden presentarse al resolver un sistema (solución única, infinitas soluciones, sin solución). También describe cuatro métodos para resolver sistemas: gráfico, eliminación, igualación y determinantes.
Este documento trata sobre desigualdades e inecuaciones. Define desigualdad como una relación que establece que dos cantidades tienen diferente valor, y utiliza símbolos como >, <, ≥, ≤ para designarlas. Luego explica propiedades de las desigualdades como que si se suma o multiplica los mismos términos el sentido no cambia, mientras que si se multiplica por un número negativo sí cambia. Finalmente presenta ejemplos resueltos de inecuaciones de primer grado con una incógnita.
Solución de problemas en programación linealARLO SOLIS
El documento presenta dos ejercicios de programación lineal que deben resolverse utilizando los métodos de la gran M y de las dos fases. Se pide aplicar ambos métodos paso a paso para cada ejercicio, comparar los resultados y utilizar software de programación lineal. Finalmente, se solicita guardar los ejercicios resueltos y enviarlos para recibir retroalimentación.
1) El documento habla sobre ecuaciones diferenciales de segundo orden y cómo reducirlas a ecuaciones de primer orden. 2) Explica un método llamado reducción de orden que involucra sustituir una solución conocida de la ecuación de segundo orden para encontrar otra solución. 3) Presenta dos ejercicios como ejemplos de aplicar este método para resolver ecuaciones diferenciales de segundo orden.
Normalidad: Test gráficos, Test Jarque-Bera, Test Shapiro Wilk.
Multicolinialidad: Factor inflador de varianza,
Heterocedasticidad: Test Breusch-Pagan, Test de White, Míınimos Cuadrados Generalizados, Errores robustos
El documento describe el método algebraico para resolver problemas de programación lineal. Explica que el método usa álgebra y lógica matemática. Luego, presenta un ejemplo con dos variables para ilustrar los pasos del algoritmo, que incluyen encontrar una solución básica factible, seleccionar variables que entran y salen, y reorganizar el sistema de ecuaciones repetidamente hasta alcanzar la solución óptima. Finalmente, anticipa que un segundo ejemplo tendrá tres variables de decisión y considerará diferentes tipos de restricciones, lo
Este documento presenta un resumen del modelo de regresión múltiple en 3 oraciones:
1) El modelo de regresión múltiple generaliza el modelo de regresión simple al permitir que la variable dependiente dependa de múltiples variables independientes de forma simultánea.
2) El modelo estima los coeficientes de cada variable independiente que representan sus efectos parciales sobre la variable dependiente, manteniendo constantes el efecto de las demás variables.
3) El modelo asume una relación lineal entre las variables y que el error es independiente de las variables independientes
Clase10 Endogeneidad y estimación por variables instrumentalesNerys Ramírez Mordán
Tratamiento, variables instrumentales, Validez del instrumento, Varianza del estimador VI, Mínimo cuadrado en 2 etapas
(MC2E), Prueba de endogeneidad de Hausman
Aquí se brinda un tratamiento más detallado a los modelos de heterocedasticidad. Test Breusch-Pagan. Test de White. Mínimos cuadrados ponderados (MCP). Mínimos cuadrados generalizados (MCG). Mínimos cuadrados generalizados factibles (MCGF). Estimación consistente de White.
Este documento introduce las formas cuadráticas, que son funciones polinómicas de grado dos. Explica que las formas cuadráticas en dos o más variables pueden representarse mediante matrices simétricas. También define qué significa que una forma cuadrática sea positiva, negativa o indefinida dependiendo de si toma valores positivos, negativos o ambos. Finalmente, menciona que el hessiano de una función representa su forma cuadrática de segundo orden en la aproximación de Taylor.
Este documento presenta el modelo de regresión lineal simple. Explica cómo estimar los parámetros del modelo utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), incluyendo la derivación de las fórmulas para los estimadores de los parámetros. También cubre conceptos como la recta de regresión, los valores ajustados, los residuales y las propiedades de los estimadores de MCO. Finalmente, incluye un ejemplo numérico para ilustrar los cálculos.
El documento presenta un resumen de tres ejemplos de resolución de ecuaciones simultáneas de segundo grado. El primer ejemplo resuelve un sistema de dos ecuaciones de circunferencias. El segundo ejemplo ayuda a una tía a determinar cuántas monedas de 5 y 10 pesos tenía basado en el monto total y número de monedas. El tercer ejemplo calcula el precio de lápices y gomas vendidos basado en el monto pagado.
El documento presenta una introducción a las ecuaciones diferenciales de segundo orden con coeficientes constantes. Explica que este tipo de ecuaciones pueden ser homogéneas u no homogéneas. Luego, describe el método para encontrar las soluciones generales de las ecuaciones diferenciales de segundo orden homogéneas constantes, el cual involucra hallar las raíces de la ecuación auxiliar asociada. Finalmente, presenta ejemplos para ilustrar cómo aplicar el método.
Este documento presenta diferentes tipos de ecuaciones diferenciales, incluyendo la ecuación de Bernoulli, la ecuación de Ricatti y métodos para resolverlas. La ecuación de Bernoulli puede transformarse en una ecuación lineal mediante una sustitución, mientras que la ecuación de Ricatti puede resolverse encontrando primero una solución particular y luego realizando sustituciones para convertirla en una ecuación de Bernoulli. El documento también proporciona ejemplos resueltos de ambos tipos de ecuaciones.
El documento describe el método de Euler para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias. Introduce el concepto de solución de una ecuación diferencial y presenta un ejemplo numérico. Luego explica el método de Euler, el cual aproxima la solución mediante pequeños pasos iterativos usando la pendiente local de la curva. Finalmente, muestra cómo implementar el método de Euler en Excel y MATLAB para resolver ecuaciones diferenciales numéricamente.
Este documento explica los conceptos básicos de la programación lineal, incluyendo inecuaciones lineales, sistemas de inecuaciones lineales, y la estructura básica de un problema de programación lineal. Un problema de programación lineal consiste en optimizar una función objetivo lineal sujeta a restricciones lineales. El documento también presenta un ejemplo de cómo aplicar estos conceptos para resolver un problema de optimización.
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1) El documento habla sobre ecuaciones diferenciales de segundo orden y cómo reducirlas a ecuaciones de primer orden. 2) Explica un método llamado reducción de orden que involucra sustituir una solución conocida de la ecuación de segundo orden para encontrar otra solución. 3) Presenta dos ejercicios como ejemplos de aplicar este método para resolver ecuaciones diferenciales de segundo orden.
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1) El modelo de regresión múltiple generaliza el modelo de regresión simple al permitir que la variable dependiente dependa de múltiples variables independientes de forma simultánea.
2) El modelo estima los coeficientes de cada variable independiente que representan sus efectos parciales sobre la variable dependiente, manteniendo constantes el efecto de las demás variables.
3) El modelo asume una relación lineal entre las variables y que el error es independiente de las variables independientes
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Cuarta semana de algebra aplicada-1.pptxErnesto81098
Este documento presenta conceptos clave sobre puntos de equilibrio y métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales. Define un punto de equilibrio como donde el cambio es cero y clasifica puntos como estables o inestables. Explica el método de Euler para aproximar soluciones a ecuaciones diferenciales mediante el uso de ecuaciones en diferencias. Proporciona ejemplos y problemas para aplicar estos conceptos usando hojas de cálculo y MATLAB.
Este documento presenta el método de isoclinas y campos direccionales para resolver ecuaciones diferenciales. Introduce las isoclinas y cómo representar gráficamente un campo de direcciones. Luego aplica estos métodos para resolver ejercicios propuestos y modelar situaciones como el movimiento de una pelota lanzada desde un helicóptero. Finalmente, menciona cómo se puede usar la ecuación diferencial logística para modelar el crecimiento de una población.
Este documento describe ecuaciones, funciones e inecuaciones lineales. Explica que una ecuación lineal en una variable puede reducirse a la forma ax + b = 0 y que las soluciones son los valores que satisfacen esta ecuación. También define funciones lineales como correspondencias entre conjuntos donde a cada elemento del dominio se le asigna un único elemento de la imagen.
El documento explica el método de Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Este método iterativo despeja cada incógnita en función de las demás y genera sucesivas aproximaciones hasta converger a la solución. Se describe el proceso matemático y se muestra un ejemplo numérico para ilustrarlo.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales de primer grado mediante los siguientes pasos: 1) quitar paréntesis y denominadores, 2) agrupar términos en x e independientes, 3) reducir términos semejantes, y 4) despejar la incógnita. Luego explica cómo resolver este tipo de ecuaciones de forma rápida y sencilla usando Microsoft Excel.
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos de un trabajo escolar sobre ecuaciones simultáneas:
1) El trabajo cubre el tema de ecuaciones simultáneas de primer y segundo grado, incluyendo definiciones, ejemplos y métodos de resolución.
2) También explica conceptos como ecuaciones de primer grado, ecuaciones de segundo grado y sus clasificaciones.
3) Finalmente, detalla métodos para resolver sistemas de ecuaciones simultáneas como sustitución, igualación y reducción, así como la deducción
Este documento presenta conceptos fundamentales sobre desigualdades y funciones en una unidad de cálculo diferencial. Introduce las propiedades de las desigualdades numéricas y las clases de intervalos. Explica las inecuaciones de una y dos variables, resolviendo ejemplos para ilustrar los procedimientos.
El documento explica las ecuaciones cuadráticas, incluyendo su clasificación, métodos de resolución y ejemplos. Se definen ecuaciones cuadráticas completas, incompletas puras e incompletas mixtas. Se explican métodos como la fórmula general, factorización y completar el cuadrado. Finalmente, se presentan ejercicios y problemas resueltos con ecuaciones cuadráticas.
Proceso de solución minimos cuadrados en Excel.pdfRobertArrieta5
Este documento describe el proceso de resolver un modelo matemático utilizando Solver en Excel. Se deben determinar las constantes k y C de la ecuación P=C*V-k a partir de datos experimentales de P y V. Primero se ingresan los datos y el modelo en Excel, luego se calculan las métricas de mínimos cuadrados como SSE, SST y R2. Finalmente, se usa Solver para minimizar SSE variando k y C hasta obtener valores que maximicen R2.
Este documento describe el cálculo de integrales definidas e indefinidas utilizando el programa DERIVE. Explica los conceptos de integral inferior y superior de Riemann y cómo aproximar el área bajo una curva mediante rectángulos. Incluye ejemplos de cálculo de áreas delimitadas por curvas, funciones integrales y el cálculo de integrales indefinidas dependientes de parámetros.
El documento presenta tres métodos numéricos para ingeniería: la interpolación de Newton, la interpolación de Lagrange y la regla trapezoidal. Explica el método de diferencias divididas de Newton para resolver un problema de interpolación de datos sobre la concentración de pentóxido de dinitrógeno en función del tiempo. También describe cómo usar el programa Geogebra para calcular el polinomio de interpolación de Newton y encontrar la concentración a un tiempo dado.
Este documento presenta un problema de razonamiento matemático relacionado con el modelado de una situación real mediante una función cúbica. Se proporcionan cuatro puntos de datos y el objetivo es determinar la ecuación cúbica que mejor los describa. El documento explica detalladamente cada uno de los pasos requeridos para resolver el problema: identificar las cantidades desconocidas, expresar algebraicamente los datos y sus relaciones, obtener las ecuaciones que vinculan las incógnitas con los datos, y resolver el sistema de ecuaciones resultante.
El documento explica las inecuaciones lineales con dos incógnitas y cómo resolverlas gráficamente representando los semiplanos de soluciones. También describe los sistemas de inecuaciones lineales y cómo encontrar la región de soluciones común a ambas inecuaciones. Por último, presenta un problema de programación lineal, explicando cómo formularlo como un sistema de inecuaciones para determinar la región factible de soluciones y así encontrar la solución óptima.
Activity 2 2 algebraic geo interpretation of derivativeEdgar Mata
El documento describe el método algebraico para determinar la pendiente de la tangente a una curva en cualquier punto. Explica que este método involucra cuatro pasos: 1) calcular el incremento en x, 2) calcular el incremento en y, 3) dividir los incrementos, y 4) tomar el límite para obtener la derivada. Además, provee un ejemplo para ilustrar cómo aplicar este método algebraico para encontrar la pendiente de la tangente en puntos específicos de la curva y = x2.
Este documento presenta una guía de estudio para el examen extraordinario de Cálculo Diferencial e Integral I. Incluye ejemplos y ejercicios resueltos de diferentes temas como procesos infinitos, límites de funciones, derivadas y máximos/mínimos. El objetivo es servir como apoyo para los estudiantes al prepararse para el examen, complementando lo visto en clase. Se recomienda leer primero los ejercicios resueltos, luego tratar de resolverlos sin ver la solución y finalmente completar todos los ejerc
Este documento discute las precauciones que deben tomarse al usar funciones inversas trigonométricas en una calculadora. Explica que las funciones asin y acos están definidas solo para valores entre -1 y 1, mientras que la función atan está definida para todos los números reales pero con imagen entre -π/2 y π/2. Al calcular valores fuera de estos rangos, una calculadora puede dar resultados incorrectos. Se debe entender bien el dominio de definición de cada función para interpretar correctamente los resultados.
miocardiopatia chagasica 1 de la universidade ufanoOnismarLopes
Femenino adulto mayor con dolor en cuadrante superior derecho, intenso, 8 horas de evolución. Ultimo alimento alto en grasas. Ingiere espasmolíticos sin mejoría. En urgencias con taquicardia, temp.37, signo Murphy (+). Tiene ultrasonido de hígado y vía biliar. Cual es el tratamiento que debe ofrecerse?
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Uso de Solver
1. See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/312693828
Uso del Solver de Excel
Technical Report · January 2012
DOI: 10.13140/RG.2.2.14489.42086
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Numerical Models of Groundwater Aquifers View project
Lemuel Carlos Ramos Arzola
Institut National de la Recherche Scientifique
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2. USO DEL “SOLVER” DE EXCEL
Autor: Lemuel Carlos Ramos Arzola Fecha: 2012
email: lemuel@cih.cujae.edu.cu
El Solver es un complemento incorporado dentro del Microsoft Excel cuyo objetivo
principal es servir de asistente a los usuarios relacionados con problemas de
optimización. Esta herramienta también brinda la posibilidad de obtener raíces
aproximadas de funciones no lineales muy comunes en la ingeniería. A continuación
se detallarán los pasos necesarios para la activación del complemento Solver y la
aplicación del mismo (en dos ejemplos) en la obtención de raíces aproximadas de
funciones no lineales.
Activación del complemento Solver.
Es bueno señalar que el desarrollo de este documento se llevará a cabo utilizando la
versión del 2010, existen pequeñas diferencias en la ejecución de estos pasos en
relación con la versión anterior.
Lo primero es clic en la pestaña Archivo y luego en Opciones (figura 1 y 2).
Figura 1
Figura 2
3. En la ventana Opciones de Excel, en la lista de la izquierda, clic en Complementos
(figura 3). En la zona inferior del menú Complementos en la lista desplegable ubicada
a la derecha de Administrar, seleccionar Complementos de Excel y después clic en
el botón Ir (figura 4).
Figura 3
Figura 4
Una vez dado clic sobre el botón se muestra automáticamente la ventana
Complementos, en la cual es necesario activar la opción Solver marcando la casilla
de activación que se encuentra a la izquierda de esta opción. Finalmente clic en el
botón Aceptar (figura 5).
4. Figura 5
En la pestaña Datos en el grupo Análisis se encuentra la ubicación del complemento
Solver activado anteriormente (figura 6).
Figura 6
Obtención de raíces aproximadas de funciones no lineales.
Este punto como se dijo anteriormente se desarrollará a través de dos ejemplos. En el
primer caso se expondrán los pasos a seguir para obtener las raíces aproximadas de
una función cuadrática, cuya solución exacta se puede conocer permitiendo
comprobar los resultados brindados por el Solver, mientras que en el segundo ejemplo
se utilizará una función con varios parámetros en la cual es imposible determinar, por
una vía exacta, las raíces de la misma.
La función cuadrática es la siguiente:
𝑦 = 𝑓(𝑥) = 𝑥2
− 4 ………………………………………………………………………… Ec.1
dónde:
𝑥: variable independiente.
𝑦: variable dependiente.
5. Las raíces de una ecuación se obtienen al plantear y resolver la siguiente ecuación:
𝑓(𝑥) = 0 ………………………….…………………………………………………… Ec. 2
En el caso de la ecuación 1 se conoce por vía exacta que las raíces de la misma son
𝑥1 = −2 y 𝑥2 = 2. En la (figura 7) se muestra el gráfico y las raíces de la ecuación 1.
Figura 7
Veamos cómo proceder con el Solver. Primero será necesario definir en una hoja de
cálculo dos celdas encargadas de contener el valor de X e Y respectivamente, en este
ejemplo la celda A2 contiene el valor de X y la celda B2 el de Y (figura 8).
Figura 8
De manera inicial asignar un valor a X (celda A2) y luego en la celda B2 programar la
ecuación 1 (figura 9).
Figura 9
Observar que luego de programar la ecuación, para el valor de X igual a 1, se obtiene
Y igual a -3. Si el valor inicial asignado a X genera que en la celda correspondiente
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
-3 -2 -1 0 1 2 3
Ecuación 1
Raíces
6. con el valor de Y se obtenga un número próximo a cero, esto indicaría que con la
aproximación inicial se está muy cerca de la raíz de la ecuación.
Para el siguiente paso ir a la pestaña Datos y en el grupo Análisis clic en el ícono
Solver (en la figura 6 se mostró esta ubicación). A continuación se muestra la ventana
Parámetros de Solver desde la cual se configuran todas las opciones para resolver
un problema de optimización o la obtención de raíces de ecuaciones no lineales
(figura 10).
Figura 10
En la opción Establecer objetivo seleccionar la celda B2, donde se encuentra la
variable dependiente Y, es donde está programada la ecuación a la cual se desea
determinar la raíz. Luego en Para seleccionar la opción Valor de y en el cuadro de la
derecha que se activa introducir el número 0. También seleccionar en Cambiando las
celdas de variables la celda A2, donde se encuentra la variable independiente X,
quiere decir que el Solver buscará, variando la celda A2, dónde la celda B2 es próxima
a cero. Comprobar que el Método de resolución sea GRG Nonlinear y luego clic en
el botón Resolver (figura 11).
7. Figura 11
Luego se muestra la ventana Resultados de Solver donde notifica, entre otras cosas,
que Solver encontró una solución. Dicha solución se muestra automáticamente en la
celda A2, y en la celda B2 se observa el valor de la ecuación 1 para la solución
brindada por el Solver (figura 12). Esta solución es prácticamente una de las raíces de
la ecuación 1 (𝑥2 = 2).
8. Figura 12
Anteriormente se dijo que en la celda A2 se colocó el valor 1. Este valor es
considerado por el Solver como la aproximación inicial para realizar la búsqueda de
las raíces. A partir del mismo se encuentra la raíz más próxima de la ecuación 1, por
esto la primera raíz encontrada fue 2. Para obtener la otra raíz se puede colocar en la
celda A2 el valor de -3 y ejecutar Solver manteniendo la configuración descrita
anteriormente, solamente desactivar la opción Convertir variables sin restricciones
en no negativas (figura 13).
Figura 13
9. Luego de dar clic en el botón Resolver se obtiene aproximadamente la raíz 𝑥1 = −2
(figura 14).
Figura 14
Ahora obtendremos las raíces de una ecuación no lineal que tiene un grupo de
parámetros de entrada. En la Hidráulica de Canales para una misma energía de flujo
en una sección de un canal, existen dos posibles profundidades de circulación
conocidas como profundidades alternativas. La expresión que modela esta situación
es la siguiente:
𝐸 = 𝑌 +
𝑄2
2𝑔(𝑏𝑌+𝑚𝑌2)2
………………………………………………………………. Ec.3
dónde:
E: Energía específica. [L]
Y: Profundidad de circulación del flujo. [L]
Q: Gasto de circulación. [L3T-1]
g: Aceleración de la gravedad. [LT-2]
b: Ancho de plato del canal. [L]
m: Talud del canal. [Adim]
Para determinar la profundidad de circulación conocida la energía específica, como la
ecuación 3 no tiene solución exacta por vía analítica, se recurren a métodos
numéricos. La (figura 15) muestra el gráfico de la misma, donde se observa que para
un mismo valor de energía específica se obtienen dos profundidades de circulación.
10. Figura 15
Veamos cómo proceder utilizando el Solver para obtener las profundidades
alternativas en una sección donde se conoce que la energía específica es igual a
1.5 m. Para ello se define en una hoja de cálculo los parámetros de entrada de la
ecuación 3, quiere decir, Q, b, m y g (figura 16).
Figura 16
Se crean también las celdas encargadas de contener a las variables E e Y (celdas A5
y B5). De manera inicial se asigna un valor a la profundidad (Y=0.5) y se programa en
la celda A5 la ecuación de la energía específica, ecuación 3 (figura 17).
Figura 17
Observar que en este ejemplo la ecuación a resolver no está escrita de la forma
𝑓(𝑥) = 0, ya que lo que se desea determinar son las profundidades que generan una
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
0.0 1.0 2.0 3.0
Y(m)
E (m)
Energía Específica
Y alternativas
E = 1.5 m
11. energía igual a 1.5 m. Modelando esta situación mediante una expresión matemática
quedaría de la siguiente manera:
1.5 = 𝑌 +
22
2∙9.81(3𝑌+2𝑌2)2
…………………………………………………………… Ec.4
A continuación ir a la pestaña Datos y en el grupo Análisis clic en Solver. En
Establecer objetivo seleccionar la celda A5 (energía específica, E), en Para activar
Valor de y asignar el valor de 1.5 (energía conocida). Luego en Cambiando las
celdas de variables seleccionar la celda B5 (profundidad, Y), comprobar que el
Método de resolución sea GRG Nonlinear y finalmente clic en el botón Resolver
(figura 18).
Figura 18
Solver encuentra la primera profundidad alternativa, en este caso la mayor, y se
observa que esta solución prácticamente garantiza la energía impuesta de 1.5 m
(figura 19).
12. Figura 19
Para encontrar la otra solución basta cambiar la aproximación inicial dada a la
profundidad. Colocar en la celda B5 (Y) el valor de 0.01 y nuevamente ejecutar Solver
manteniendo la configuración anterior. La solución brindada por el Solver se muestra
en la (figura 20).
Figura 20
Finalmente en la (figura 21) se observa un gráfico de la energía específica y las
profundidades alternativas calculadas por el Solver.
Figura 21
0.119
1.497
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
0.0 1.0 2.0 3.0
Y(m)
E (m)
Energía Específica
Y alternativas
E = 1.5 m
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