Reactores Químicos. Problema 1: un sistema EDO simple (caos in la atmósfera) (curso 2011-2012)

Enunciado problema 1: un sistema EDO simple (caos in la atmósfera).

On the gluing and ungluing of strange attractors in the study of the Lorenz system

The ungluing of a strange attractor, gluing of strange attractors, and the coexistence of strange attractors, not reported earlier in the study of the Lorenz system, are discovered numerically.

Determinación de ecuaciones para predecir el contenido de materia seca en pastos

Con el objetivo de determinar el contenido de materia seca, en diferentes alimentos a nivel de campo se realizó un experimento en la unidad experimental “ Las mercedes, del Instituto Superior de Ciencias Agropecuarias (ISCA), ubicada en el km.11 ½ Carretera Norte, Managua, Los alimentos empleados fueron: rastrojo de sorgo, heno de estrella: pasto estrella y Taiwán con edades de corte y fertilización: 110, 59.5; 49, 0; 35, 50; 56, 50 días y kg de N/ha /corte respectivamente: se utilizó un Diseño completo al Azar (DCA) con dos tratamiento, 48 horas de exposición al sol para henos y 12 horas para pastos jóvenes, con 10 repeticiones cada uno, con su respectivo testigo: se encontraron ecuaciones con “r” superiores a 0.90 al utilizar los datos generales de los alimentos y los correlación de -0.28 para la ecuación, obtenida con los datos particulares de heno. Se muestran que el coeficiente “r” es alto cuando los alimentos tienen gran contenido de humedad y es bajo cuando el contenido de matrería seca de los alimentos es alto

Egalitarian distributions in coalitional models: The Lorenz criterion

The paper presents a framework where the most important single-valued solutions in the literature of TU games are jointly analyzed. The paper also suggests that similar frameworks may be useful for other coalitional models.

Métodos numéricos para ecuaciones diferenciales rígidas. Aplicación a la semidiscretización del método de elementos finitos

295 p.

Simulación de sistemas Multi-Agente mediante un esquema Monte Carlo basado en ecuaciones diferenciales ordinarias

[ES] En este trabajo se expone una metodología para modelar un sistema Multi-Agente (SMA), para que sea equivalente a un sistema de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (EDO), mediante un esquema basado en el método de Monte Carlo. Se muestra que el SMA puede describir con mayor riqueza modelos de sistemas dinámicos con variables cuantificadas discretas. Estos sistemas son muy acordes con los sistemas biológicos y fisiológicos, como el modelado de poblaciones o el modelado de enfermedades epidemiológicas, que en su mayoría se modelan con ecuaciones diferenciales. Los autores piensan que las ecuaciones diferenciales no son lo suficientemente apropiadas para modelar este tipo de problemas y proponen que se modelen con una técnica basada en agentes. Se plantea un caso basado en un modelo matemático de Leucemia Mieloide Crónica (LMC) que se transforma en un SMA equivalente. Se realiza una simulación de los dos modelos (SMA y EDO) y se compara los resultados obtenidos.

Ecuaciones simultáneas con aplicaciones en Gretl

Es un manual de utilidad tanto para alumnos de último año de licenciatura en especialidades de Cuantitativa, Macroeconomía, Economía del Trabajo, Economía Internacional, como para alumnos de master o doctorado con perfil cuantitativo. 1.El modelo de ecuaciones simultáneas. Forma estructural y forma reducida. 2.Identificación: Condiciones de orden y rango. 3.Estimación con información limitada. Estimación por MCO. Problemas en la forma estructural. Mínimos Cuadrados Indirectos (MCI). Mínimos Cuadrados en dos etapas (MC2E). Máxima Verosimilitud con información limitada (MVIL). 4.Estimación con información completa. Mínimos Cuadrados en tres etapas (MC3E). Máxima Verosimilitud con información completa (MVIC). 5.Contrastes de exogeneidad y de sobreidentificación. 6.Ejemplos empíricos utilizando el software libre Gretl.

Sobre los errores locales y globales de la integración de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias mediante métodos de Runge-Kutta Explícitos

161 p.

Ecuaciones diferenciales ordinarias para estudiantes de Física

Conceptos fundamentales. - Ecuaciones de primer orden. - Ecuaciones de orden superior. - Sistemas de ecuaciones. - Transformación de Laplace. - Solución para series de ecuaciones lineales. - Métodos aproximados. - Teoría de la estabilidad. - Problemas de contorno de Sturm-Liouville. - Apéndice: Teoremas fundamentales. Métodos simbólicos. Resumen de métodos analíticos exactos. Definición y propiedades de algunas funciones. Tablas de transformadas de Laplace. Tablas de transformadas de Fourier. Soluciones y sugerencias para algunos ejercicios.

Ecuaciones integrales en el contexto de espacios de Hilbert

Las ideas básicas de la teoría de los espacios de Hilbert tienen como origen diversos problemas del análisis funcional, entre los cuales podemos citar los relativos a ciertas ecuaciones integrales lineales. Concretamente, un precedente de los métodos de la teoría espectral de operadores fue precisamente el enfoque de I. Fredholm de resolución de ciertas ecuaciones integrales mediante la teoría de matrices y determinantes infinitos utilizando el método de coeficientes indeterminados. Imitando la técnica de von Koch para desarrollar determinantes infinitos, Fredholm desarrolló su famoso teorema de alternativa en la resolución de las ecuaciones que llevan su nombre. Algunos tipos de ecuaciones integrales lineales están relacionados con operadores acotados completamente continuos y la teoría espectral para esta clase de operadores se podrá aplicar en la resolución de estas ecuaciones. En esta memoria se estudian distintos aspectos de estas y otras ecuaciones integrales. En el capítulo 1 se definen los conceptos básicos necesarios para el seguimiento de la misma, como es la de operador lineal y sus propiedades. Se distingue una clase importante de operadores, los compactos. Y se demuestra que todo operador integral pertenece a esta clase de operadores. En los capítulos 2 y 3 se introduce el concepto de ecuación integral, diferenciando las de Fredholm de las de Volterra, y se estudian diferentes técnicas de resolución de dichas ecuaciones, como son el teorema de alternativa, el teorema espectral para operadores compactos y autoadjuntos, ecuaciones integrales con núcleos degenerados y resolución por el método de aproximaciones sucesivas. Para finalizar, en el apéndice se resuelven algunos ejercicios utilizando los diferentes métodos estudiados.

Estudio de las ecuaciones de Boussinesq para la modelización de tsunamis

[es]Podemos encontrar las ecuaciones de Boussinesq en la descripción de playas, rios y lagos. Estas ecuaciones estudian la dinámica de las aguas poco profundas como las ecuaciones “ Korteweg-deVries (KdV)". Sin embargo, a pesar de ser más conocidas, las ecuaciones de KdV, no son capaces de modelar olas solitarias propagándose en distintas direcciones. Entre muchas otras aplicaciones de las ecuaciones de Boussinesq destaca la de modelar olas de tsunamis. Estos tipos de olas ya son perfectamente descritos por las ecuaciones de Navier Stokes, pero todavía no existen técnicas que permitan resolverlas en un dominio tridimensional. Para ello se usan las ecuaciones de Boussinesq, pensadas como una simplificación de las ecuaciones de Navier Stokes. Los años 1871 y 1872 fueron muy importantes para el desarrollo de las ecuaciones de Boussinesq. Fue en 1871 cuando Valentin Joseph Boussinesq recibió el premio de la “Academy of Sciences”, por su trabajo dedicado a las aguas poco profundas. Ahí fue donde Boussinesq introdujo por primera vez los efectos dispersivos en las ecuaciones de Saint-Venant. Por ello, se puede decir que las ecuaciones de Boussinesq son más completas físicamente que las ecuaciones de Saint-Venant. Las ecuaciones de Boussinesq contienen una estructura hiperbólica (al igual que las ecuaciones no lineales de aguas poco profundas) combinada con derivadas de orden elevado para modelar la dispersión de la ola. Las ecuaciones de Boussinesq pueden aparecer de muchas formas distintas. Dependiendo de como hayamos escogido la variable de la velocidad podemos obtener un modelo u otro. El caso más usual es escoger la variable velocidad en un nivel del agua arbitrario. La efectividad de la ecuación de Boussinesq seleccionada variará dependiendo de la dispersión. Una buena elección de la variable velocidad puede mejorar significativamente la modelización de la propagación de ondas largas. Formalmente, como veremos en el capítulo 1, podemos transformar términos de orden elevado en términos de menor orden usando las relaciones asintóticas. Esto nos proporciona una forma elegante de mejorar las relaciones de dispersi\'on. Las ecuaciones de Boussinesq más conocidas son las que resolveremos en el capítulo 2. En dicho capítulo veremos la ecuación cúbica de Boussinesq, que sirve para describir el movimiento de ondas largas en aguas poco profundas; las ecuaciones de Boussinesq acopladas, que describen el movimiento de dos fluidos distintos en aguas poco profundas (como puede ser el caso de un barco que desprende accidentalmente aceite, el aceite va creando una capa que flota encima de la superficie del agua); la ecuación de Boussinesq estándar, que describe un gran número de fenómenos de olas dispersivas no lineales como la propagaci\ón en ambas direcciones de olas largas en la superficie de aguas poco profundas. Pero en olas de longitud de onda corta presenta una inestabilidad y la ecuación es incorrecta para el problema de Cauchy, por ello Bogolubsky propuso la ecuación de Boussinesq mejorada. Esta ecuación es la última que estudiaremos en el capítulo 2 y es una ecuación físicamente estable, correcta para el problema de Cauchy y además como veremos en el capítulo 3, apropiada para las simulaciones numéricas. Como ya indicado, en el capi tulo 1 deduciremos las ecuaciones de Boussinesq a partir de las ecuaciones físicas del flujo potencial. El objetivo principal es deducir dos modelos de ecuaciones de Boussinesq acopladas y obtener su relación de dispersión. Para llegar a ello, se usa un método de la expansión asintótica de la velocidad potencial en términos de un pequeño parámetro. De esta manera conseguimos dos modelos distintos, cada uno asociado a uno de los dos modelo de disipación que hemos establecido. Por último dado que las ecuaciones siempre vienen dadas en variables dimensionales, volveremos a la notación dimensional para analizar la relación de dispersión de las ecuaciones de Boussinesq disipativas. En el capí tulo 2 pasaremos a su resolución analítica, buscando soluciones de tipo solitón. Introduciremos el método de la tangente hiperbólica, muy útil para encontrar soluciones exactas de ecuaciones no lineales. Usaremos este método para resolver la ecuación cúbica de Boussinesq, un sistema de ecuaciones acopladas de Boussinesq, la ecuación estandar de Boussinesq y la mejorada. Los sistemas que aparecen en la aplicación del método de la tangente hiperbólica estan resueltos usando el software Mathematica y uno de ellos irá incluido en el apéndice A. En el capíulo 3 se introduce un esquema en diferencias finitas, que sirve para convertir problemas de ecuaciones diferenciales en problemas algebraicos fácilmente resolubles numéricamente. Este método nos ayudaráa estudiar la estabilidad y a resolver la ecuación mejorada de Boussinesq numéricamente en dos ejemplos distintos. En el apéndice B incluiremos el programa para la resolución numérica del primer ejemplo con el Mathematica.

Creation of a complex butterfly attractor using a novel Lorenz-type system

A novel Lorenz-type system of nonlinear differential equations is proposed. Unlike the original Lorenz system, where the chaotic dynamics remain confined to the positive half-space with respect to the Z state variable due to a limiting threshold effect, the proposed system enables bipolar swing of this state variable. In addition, the classical set of parameters (a, b, c) controlling the behavior of the Lorenz system are reduced to a single parameter, namely a. Two possible modes of operation are admitted by the system; switching between these two modes results in the creation of a complex butterfly chaotic attractor. Numerical simulations and results from an experimental setup are presented

Modelo de ecuaciones estructurales para la evaluación de la calidad de una vacuna bovina

Los modelos de ecuaciones estructurales fueron introducidos en el contexto de la genética y la econometría y han sido extensamente empleados en las ciencias sociales. Sin embargo han sido poco empleados en el área de salud animal. En este trabajo se propone la construcción de un modelo de ecuaciones estructurales para la validación de un sistema de evaluación de la calidad de una vacuna contra la Rinotraqueítis infecciosa bovina. La dificultad para encontrar rodeos de bovinos seronegativos libres del virus BoHV-1 plantea la necesidad de desarrollar pruebas estandarizadas y armonizadas en animales de laboratorio que permitan definir la consistencia de lote a lote de la potencia de la vacuna, de un modo rápido y menos costoso para asegurar la presencia de productos confiables en el mercado. En este sentido, es de interés verificar la concordancia de la respuesta serológica en el animal de laboratorio con la protección a la enfermedad y a la infección en bovinos. Este sistema involucra variables latentes y relaciones complejas entre variables. El modelo de ecuaciones estructurales demostró ser una técnica útil para la validación de un modelo que emplea mediciones serológicas. en animales de laboratorio como alternativa a las pruebas clásicas de desafío en bovinos para la evaluación de la efectividad de las vacunas empleadas en el control y prevención de la enfermedad causada por un herpesvirus. En este trabajo se pudo comprobar que las variables que representaban los conceptos de interés - protección a la infección, protección a la enfermedad y calidad determinada por el modelo animal en el laboratorio (medición alternativa de la efectividad de la vacuna) explicaron adecuadamente la variabilidad de las variables observables. Se destacaron las variables área bajo las curvas de excreción y área bajo la curva de severidad para representar las variables protección a la infección y protección a la enfermedad, respectivamente, y las variables serológicas medidas por ELISA en bovinos y cobayos representando la calidad por laboratorio. Por otra parte, el modelo permitió la incorporación de correlación de errores de las variables serológicas, que hubiese sido imposible con otras técnicas multivariadas. Asimismo, la técnica de análisis permitió explorar por partes las relaciones entre variables para detectar la fuente de falta de ajuste. Se pudo comprobar el buen ajuste de las relaciones de las variables latentes protección a la infección y calidad por laboratorio, obteniéndose una alta correlación entre ambos conceptos. Teniendo en cuenta la alta fiabilidad de las variables serológicas medidas por ELISA tanto en bovinos como en cobayos, se puede inferir que la medición de estas variables de laboratorio puede ser útil en la predicción de la protección de la vacuna. El efecto de la protección a la infección sobre la protección a la enfermedad fue significativo pero débil. La parte estructural del modelo presentó un ajuste adecuado, validando así la teoría inicial de interrelaciones entre las variables latentes. Se plantea la posibilidad de extender los modelos de ecuaciones estructurales para la evaluación de vacunas que involucran otros virus que afectan el ganado bovino.

Unidad didáctica: ecuaciones de primer grado y sistemas de ecuaciones

Se presenta un ejemplo de análisis didáctico del tópico "Ecuaciones de primer grado y sistemas de ecuaciones"