999 resultados para Números de Friedman
Resumo:
(...) O vídeo foi desenvolvido no contexto da oficina "Matemática Passo a Passo: Estratégias de Superação de Dificuldades para o 1.º Ciclo do Ensino Básico", da Universidade dos Açores, e procura explorar de uma forma lúdica algumas decomposições da primeira dezena. O conhecimento destas decomposições é de extrema importância para as futuras aprendizagens no decorrer do 1.º ano de escolaridade, nomeadamente em processos operatórios com maior grau de complexidade. (...)
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Segundo consta, a primeira tentativa conhecida para representar números demasiadamente extensos foi realizada pelo notável matemático, físico e inventor grego Arquimedes (287 a.C – 212 a.C). O “pai da notação científica” descreveu-a na sua obra “O contador de Areia”, no século III a.C., depois de desenvolver um método de representação numérica para estimar quantos grãos de areia seriam necessários para preencher o universo. Já agora, o número estimado foi 10^63 (10 elevado a 63) grãos, ou seja, 1 seguido de 63 zeros. Neste artigo aborda-se a notação científica e a sua importância na escrita de pequenos e grandes números.
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Em tempos que já lá vão, aprendemos um algoritmo para multiplicar números. Talvez o nosso professor não o designasse “algoritmo” para não nos assustar, mas, independentemente da formalidade do nome, aprendemos um conjunto bem definido de regras para executar a operação da multiplicação. Este artigo descreve este algoritmo e o algoritmo inventado pelo matemático russo Anatoly Alexeevitch Karatsuba (1937–2008).
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III SIMELP, realizado no Departamento de Português da Universidade de Macau, de 30 de agosto a 2 de setembro
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Este artigo é principalmente o produto de um percurso pessoal de perto de 4 anos de trabalho com Moodle, em que tive a possibilidade de o usar do ponto de vista do aluno, professor, formador, administrador e membro de comunidade. Desde 2005, nos dois anos e meio em que trabalhei como bolseiro de apoio à gestão da iniciativa Moodle@FCTUNL, tive o privilégio de estar numa faculdade que o adoptou “organicamente”, e em contacto com pessoas que tiveram um papel importante na sua disseminação pelo menos a nível das escolas portuguesas, tais como Vítor Duarte Teodoro (FCTUNL), João Correia de Freitas (antiga CRIE e FCTUNL), Paulo Matos (eCRIE, FCTUNL, EDUCOM) e Rui Páscoa (EDUCOM). Pretendo aproveitar este privilégio e experiência para divulgar algumas impressões, perspectivas e dados sobre o Moodle, especialmente em Portugal, contribuindo com algumas ideias para a realização do potencial das escolas e das pessoas que a fazem (nós) e que vislumbro no uso desta ferramenta. Apresento assim inicialmente algumas preocupações face à falta de uma coordenação clara de esforços quanto ao uso efectivo do Moodle nas escolas portugueses, divulgando de seguida alguns indicadores genéricos do Moodle a nível internacional e nacional, com especial ênfase para o ensino público básico e secundário, de forma a contribuir para um ponto de situação nacional. Finalizo com algumas ideias do potencial que vejo no Moodle como “sistema operativo” das escolas, numa perspectiva de rede e envolvendo aspectos técnicos, de organização e gestão, currículo e pedagogia, avaliação e investigação e formação de professores.
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Relatório Final apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para a obtenção de grau de mestre em Ensino do 1.º e 2.º Ciclo do Ensino Básico
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Relatório de Estágio apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Ensino do 1.º e do 2.º Ciclo do Ensino Básico
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Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção do grau de mestre em Educação Matemática na Educação Pré-escolar e nos 1º e 2º Ciclos do Ensino Básico
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Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Educação Matemática na Educação Pré-escolar e nos 1.º e 2.º ciclos do Ensino Básico
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Relatório de estágio apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.
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A Maternidade Dr. Alfredo da Costa mantém uma interacção com os Centros de Saúde da sua área de referência e que constituem a Unidade Coordenadora Funcional. São analisados alguns aspectos do movimento assistencial no ano de 2003, no que diz respeito a alguns dados perinatais, idade materna, tipo de parto, patologia da gravidez e dos recém-nascidos. É também analisada a mortalidade perinatal na componente fetal e neonatal. Conclui-se da importância que esta análise pode ter na definição de estratégias para melhoria da qualidade.
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Este estudo visa compreender as dificuldades que os alunos evidenciam na aprendizagem da noção de número racional não negativo. Ao longo da minha experiência como docente do 2.º ciclo, permitiu-me questionar por que razão os alunos de 5.º e 6.º ano apresentam dificuldades em compreender o conceito de fração nos seus diversos significados: número, partetodo, quociente, medida e operador multiplicativo. Foi no sentido de entender esta dificuldade na apropriação dos conhecimentos matemáticos sobre frações, que resolvi aplicar esta investigação a alunos do 1.º ciclo, nomeadamente a uma turma do 3.º ano, uma vez que é neste ano escolar que o estudo dos números racionais não negativos é aprofundado. A metodologia constou de um estudo de abordagem de carácter qualitativo, de natureza interpretativa. A recolha de dados inclui as produções escritas dos alunos e as gravações de áudio das intervenções verbais dos mesmos. A análise dos resultados realizou-se a partir das estratégias cognitivas que os alunos utilizaram para responderem às tarefas propostas. Os resultados deste estudo mostraram que a construção do sentido de número racional não é de fácil compreensão. É um conceito que requer uma abordagem multifacetada, apoiada com a manipulação de materiais estruturados ou não estruturados, para que os diferentes significados de fração fiquem bem consolidados nas estruturas cognitivas dos alunos.
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O estudo da análise das políticas de Acesso Aberto registadas no ROARMAP: “Working together to promote Open Access policy alignment in Europe” procurou descrever o panorama mundial e Europeu das políticas de Acesso Aberto existentes, assim como analisar a sua e ficácia.
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The main object of the present paper consists in giving formulas and methods which enable us to determine the minimum number of repetitions or of individuals necessary to garantee some extent the success of an experiment. The theoretical basis of all processes consists essentially in the following. Knowing the frequency of the desired p and of the non desired ovents q we may calculate the frequency of all possi- ble combinations, to be expected in n repetitions, by expanding the binomium (p-+q)n. Determining which of these combinations we want to avoid we calculate their total frequency, selecting the value of the exponent n of the binomium in such a way that this total frequency is equal or smaller than the accepted limit of precision n/pª{ 1/n1 (q/p)n + 1/(n-1)| (q/p)n-1 + 1/ 2!(n-2)| (q/p)n-2 + 1/3(n-3) (q/p)n-3... < Plim - -(1b) There does not exist an absolute limit of precision since its value depends not only upon psychological factors in our judgement, but is at the same sime a function of the number of repetitions For this reasen y have proposed (1,56) two relative values, one equal to 1-5n as the lowest value of probability and the other equal to 1-10n as the highest value of improbability, leaving between them what may be called the "region of doubt However these formulas cannot be applied in our case since this number n is just the unknown quantity. Thus we have to use, instead of the more exact values of these two formulas, the conventional limits of P.lim equal to 0,05 (Precision 5%), equal to 0,01 (Precision 1%, and to 0,001 (Precision P, 1%). The binominal formula as explained above (cf. formula 1, pg. 85), however is of rather limited applicability owing to the excessive calculus necessary, and we have thus to procure approximations as substitutes. We may use, without loss of precision, the following approximations: a) The normal or Gaussean distribution when the expected frequency p has any value between 0,1 and 0,9, and when n is at least superior to ten. b) The Poisson distribution when the expected frequecy p is smaller than 0,1. Tables V to VII show for some special cases that these approximations are very satisfactory. The praticai solution of the following problems, stated in the introduction can now be given: A) What is the minimum number of repititions necessary in order to avoid that any one of a treatments, varieties etc. may be accidentally always the best, on the best and second best, or the first, second, and third best or finally one of the n beat treatments, varieties etc. Using the first term of the binomium, we have the following equation for n: n = log Riim / log (m:) = log Riim / log.m - log a --------------(5) B) What is the minimun number of individuals necessary in 01der that a ceratin type, expected with the frequency p, may appaer at least in one, two, three or a=m+1 individuals. 1) For p between 0,1 and 0,9 and using the Gaussean approximation we have: on - ó. p (1-p) n - a -1.m b= δ. 1-p /p e c = m/p } -------------------(7) n = b + b² + 4 c/ 2 n´ = 1/p n cor = n + n' ---------- (8) We have to use the correction n' when p has a value between 0,25 and 0,75. The greek letters delta represents in the present esse the unilateral limits of the Gaussean distribution for the three conventional limits of precision : 1,64; 2,33; and 3,09 respectively. h we are only interested in having at least one individual, and m becomes equal to zero, the formula reduces to : c= m/p o para a = 1 a = { b + b²}² = b² = δ2 1- p /p }-----------------(9) n = 1/p n (cor) = n + n´ 2) If p is smaller than 0,1 we may use table 1 in order to find the mean m of a Poisson distribution and determine. n = m: p C) Which is the minimun number of individuals necessary for distinguishing two frequencies p1 and p2? 1) When pl and p2 are values between 0,1 and 0,9 we have: n = { δ p1 ( 1-pi) + p2) / p2 (1 - p2) n= 1/p1-p2 }------------ (13) n (cor) We have again to use the unilateral limits of the Gaussean distribution. The correction n' should be used if at least one of the valors pl or p2 has a value between 0,25 and 0,75. A more complicated formula may be used in cases where whe want to increase the precision : n (p1 - p2) δ { p1 (1- p2 ) / n= m δ = δ p1 ( 1 - p1) + p2 ( 1 - p2) c= m / p1 - p2 n = { b2 + 4 4 c }2 }--------- (14) n = 1/ p1 - p2 2) When both pl and p2 are smaller than 0,1 we determine the quocient (pl-r-p2) and procure the corresponding number m2 of a Poisson distribution in table 2. The value n is found by the equation : n = mg /p2 ------------- (15) D) What is the minimun number necessary for distinguishing three or more frequencies, p2 p1 p3. If the frequecies pl p2 p3 are values between 0,1 e 0,9 we have to solve the individual equations and sue the higest value of n thus determined : n 1.2 = {δ p1 (1 - p1) / p1 - p2 }² = Fiim n 1.2 = { δ p1 ( 1 - p1) + p1 ( 1 - p1) }² } -- (16) Delta represents now the bilateral limits of the : Gaussean distrioution : 1,96-2,58-3,29. 2) No table was prepared for the relatively rare cases of a comparison of threes or more frequencies below 0,1 and in such cases extremely high numbers would be required. E) A process is given which serves to solve two problemr of informatory nature : a) if a special type appears in n individuals with a frequency p(obs), what may be the corresponding ideal value of p(esp), or; b) if we study samples of n in diviuals and expect a certain type with a frequency p(esp) what may be the extreme limits of p(obs) in individual farmlies ? I.) If we are dealing with values between 0,1 and 0,9 we may use table 3. To solve the first question we select the respective horizontal line for p(obs) and determine which column corresponds to our value of n and find the respective value of p(esp) by interpolating between columns. In order to solve the second problem we start with the respective column for p(esp) and find the horizontal line for the given value of n either diretly or by approximation and by interpolation. 2) For frequencies smaller than 0,1 we have to use table 4 and transform the fractions p(esp) and p(obs) in numbers of Poisson series by multiplication with n. Tn order to solve the first broblem, we verify in which line the lower Poisson limit is equal to m(obs) and transform the corresponding value of m into frequecy p(esp) by dividing through n. The observed frequency may thus be a chance deviate of any value between 0,0... and the values given by dividing the value of m in the table by n. In the second case we transform first the expectation p(esp) into a value of m and procure in the horizontal line, corresponding to m(esp) the extreme values om m which than must be transformed, by dividing through n into values of p(obs). F) Partial and progressive tests may be recomended in all cases where there is lack of material or where the loss of time is less importent than the cost of large scale experiments since in many cases the minimun number necessary to garantee the results within the limits of precision is rather large. One should not forget that the minimun number really represents at the same time a maximun number, necessary only if one takes into consideration essentially the disfavorable variations, but smaller numbers may frequently already satisfactory results. For instance, by definition, we know that a frequecy of p means that we expect one individual in every total o(f1-p). If there were no chance variations, this number (1- p) will be suficient. and if there were favorable variations a smaller number still may yield one individual of the desired type. r.nus trusting to luck, one may start the experiment with numbers, smaller than the minimun calculated according to the formulas given above, and increase the total untill the desired result is obtained and this may well b ebefore the "minimum number" is reached. Some concrete examples of this partial or progressive procedure are given from our genetical experiments with maize.