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Equações de diferenças lineares de ordem superior e aplicações / Higher-order linear difference equations and applicationsSilva Junior, Walter Fernandes da 05 October 2016 (has links)
As equações de diferenças desempenham papel fundamental na modelagem de problemas em que o tempo é medido em intervalos discretos, por exemplo, horas, dia, mês, ano. Elas têm aplicações em Matemática, Física, Engenharia, Economia, Biologia e Sociologia. O objetivo desse trabalho é estudar as equações de diferenças lineares de ordem superior, focando aspectos teóricos, métodos de determinação das soluções destas equações e análise da estabilidade de soluções de equações de diferenças de 2a ordem com coeficientes constantes. Exemplos e aplicações ilustram a teoria desenvolvida. É apresentada uma proposta didática relacionada ao tema para ser trabalhada no ensino médio. / The difference equations play a key role in shaping problems in which time is measured in discrete intervals, e.g., hour, day, month, year. They may be applied to Mathematics, Physics, Engineering, Economics, Biology and Sociology. The aim of this work is to study the higher-order linear difference equations, focusing on the theoretical aspects, on the methods used to determine the solutions of these equations and also on the analysis of the stability of 2nd-order difference equations with constants coefficients. Examples and applications depict the developed theory. In addition, a didactic proposal related to the topic to be worked on high school is presented.
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Equações de diferenças lineares de ordem superior e aplicações / Higher-order linear difference equations and applicationsWalter Fernandes da Silva Junior 05 October 2016 (has links)
As equações de diferenças desempenham papel fundamental na modelagem de problemas em que o tempo é medido em intervalos discretos, por exemplo, horas, dia, mês, ano. Elas têm aplicações em Matemática, Física, Engenharia, Economia, Biologia e Sociologia. O objetivo desse trabalho é estudar as equações de diferenças lineares de ordem superior, focando aspectos teóricos, métodos de determinação das soluções destas equações e análise da estabilidade de soluções de equações de diferenças de 2a ordem com coeficientes constantes. Exemplos e aplicações ilustram a teoria desenvolvida. É apresentada uma proposta didática relacionada ao tema para ser trabalhada no ensino médio. / The difference equations play a key role in shaping problems in which time is measured in discrete intervals, e.g., hour, day, month, year. They may be applied to Mathematics, Physics, Engineering, Economics, Biology and Sociology. The aim of this work is to study the higher-order linear difference equations, focusing on the theoretical aspects, on the methods used to determine the solutions of these equations and also on the analysis of the stability of 2nd-order difference equations with constants coefficients. Examples and applications depict the developed theory. In addition, a didactic proposal related to the topic to be worked on high school is presented.
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Equações diferenciais ordinárias lineares com coeficientes constantes e derivação da equação característica / Linear ordinary differential equations with coefficients and constant equation derivation featureSantos, Ricardo da Silva 27 March 2015 (has links)
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Previous issue date: 2015-03-27 / This work was divided into three chapters , the rst we have some basic de nitions for the study of di erential equations, and basic results as Euler's formula and Wronskian .
In the second chapter, we talked about Di erential Equations of First Order Linear,
and commenting on PVI, and the Theorem of Existence and Uniqueness for ODEs.
In the third and main chapter, we work with resolution methods Di erential Equations. In particular, we present a unnusual in mathematics literature to solve Linear
Di erential Equations, which is by Equation Characteristic. / Este trabalho foi dividido em 3 capítulos. No primeiro temos algumas de finições básicas para o estudo de Equações Diferenciais, e resultados básicos como a fórmula de Euler e Wronskiano.
No segundo capítulo, falamos sobre Equações Diferenciais Lineares de Primeira
Ordem, além de comentarmos sobre o que vem a ser Problema do Valor Inicial (PVI),
e o Teorema da Existência e Unicidade para EDO's.
No terceiro e principal capítulo, trabalhamos com métodos de resolução de uma Equação Diferencial Ordinária Com Coe ficentes Constantes. Em especial, apresenta-mos um método não tão usual na literatura Matemática pra resolver EDOs Lineares,
que é através da Derivação da Equação Caraterística.
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Determinação da região robusta de estabilidade e de desempenho inspirada nos princípios da estatística clássica.SILVA, José Nilton. 08 November 2018 (has links)
Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-11-08T12:05:44Z
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Previous issue date: 2013-08-01 / Este trabalho trata do desenvolvimento de uma metodologia baseada nos conceitos clássicos de estatística e probabilidade para a análise e avaliação da robustez da estabilidade e do desempenho de sistemas de controle, particularmente àqueles que usam o PID (Proporcional, Integral, Derivativo) como lei de controle. Visando estabelecer as condições para a aplicação da metodologia, um sistema de identificação do processo foi desenvolvido de forma recursiva, no qual modelos de convolução e fenomenológico foram empregados como representação do modelo e processo, agrupado a um procedimento de auto sintonia, necessário para considerar os parâmetros de sintonia como variáveis aleatórias e, por conseguinte as raízes da equação característica do sistema em malha fechada.O mapeamento da região de robustez tem sido realizado a partir das raízes da equação característica, considerando a distância estatística como a métrica representativa da robustez da estabilidade a qual permite estabelecer a região com certo grau de significância.Os resultados obtidos demonstram o potencial analítico exigido pela metodologia, permitindo também a análise online, com baixo esforço computacional e operacional mostrando ser um poderoso instrumento de avaliação de sistema de controle. / This study discusses the development of a methodology based on classical concepts of statistics and probability to analyze and evaluate the robustness of the stability and performance of the control system, particularly those that use the PID as control law. To establish the conditions for the application of the methodology, a recursive system identification method process was developed, in which convolution and phenomenological models were used to represent model and process, together with a self-tuning procedure that is necessary to consider tuning parameters as random variables, and hence the roots of the characteristic equation of the closed loop system. The mapping of the region of
robustness has been achieved from the roots of the characteristic equation, considering the statistical distance as the metric represented to the robustness of stability which allows the region to establish a degree of significance. The results obtained demonstrate the potential analytical and evaluation required by the methodology, allowing such analysis also "online" with low computational effort and operational proving to be a powerful tool in the analysis of control system.
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Análise comparada da estabilidade robusta na perspectiva determinística e estocástica.NASCIMENTO, Alisson Castro do. 18 April 2018 (has links)
Submitted by Kilvya Braga (kilvyabraga@hotmail.com) on 2018-04-18T13:53:36Z
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Previous issue date: 2016-04-14 / CNPq / Este trabalho apresenta uma metodologia baseada em princípios da estatística clássica para determinar as regiões de estabilidade robusta de sistemas lineares ou não lineares, com um nível de conservadorismo muito menor que àqueles apresentados pelas metodologias determinísticas. O caráter aleatório das raízes da equação características do sistema, representado pelas distribuições de probabilidades diz respeito ao universo de todos os resultados possíveis para o fenômeno, sendo assim possível estabelecer o mapeamento das raízes através da métrica da distância estatística associada a função chi-quadrado para um nível de significância α. Desta forma, as raízes podem ser coletadas, gerando as distribuições de probabilidade, bem como também determinada a região no plano complexo que as contém. Um dos problemas da metodologia determinista reside em não considerar as interações entre as variáveis, como também o assim chamado “problema inverso”. Ainda no âmbito da análise determinística, pode-se observar que tal análise considera as raízes da equação característica distribuídas de acordo com a distribuição uniforme. Comparações com os métodos clássicos de análise da estabilidade como o lugar das raízes, o conceito de entrada limitada/saída limitada, ou ainda a teoria de estabilidade definida por Liapunov, também estão inclusas nas análises realizadas neste trabalho. Tais comparações têm indicado que os resultados obtidos através da metodologia desenvolvida são menos conservativos, e consequentemente produz uma análise e mapeamento da região de estabilidade robusta mais realista, pois considera todas as variáveis, os parâmetros e as interações simultâneas entre eles, sem a necessidade de avaliar contribuições isoladas relativas a análise de estabilidade. O método proposto permite também monitorar continuamente a região de estabilidade, avaliando a sua tendência, e com isso determinando a necessidade de tomada de decisão, em tempo hábil, a fim de restaurar tal região. A fim de analisar o comportamento da metodologia e os efeitos que a descreve,é utilizado um sistema reativo e outro sistema não reativo. / This work presents a methodology based on classical statistics principles with a view to determining the regions of robust stability of linear or non-linear systems, with a reduced level of conservatism relative to deterministic methods. The random nature of the roots of the characteristics equation of the system represented by their probability distributions is with regard to the universe of all possible outcomes for the phenomenon. This means that it is possible to map the roots by using the statistical distance as a metric associated with the chi-squared function to a level of significance α. Thus, the roots can be collected, thereby generating the probability distributions. In addition, the region in the complex plane that contains them is thereby established. One of the problems of deterministic methodology lies in not considering interactions between variables and another problem is the so-called "inverse problem". Within the scope of deterministic analysis, it is observed that such an analysis considers the roots of the characteristic equation are distributed uniformly. Comparisons with the classical methods of analysis of stability such as the root-locus, the concept of bounded input/bounded output and Lyapunov stability theory, are also included in the analysis made in this article. Such comparisons have indicated that the results obtained using the methodology presented are less conservative, and therefore producing an analysis and mapping of robustness of stability more realistically, because it considers all variables, parameters and simultaneous interactions between them, without the need to assess the individual contributions of each variable, related to stability analysis. The proposed method also allows a check on the stability region to be run continuously, thus assessing its tendency, and therefore determining the need for decision-making, in a timely manner, in order to restore such a region. In work is used a reactive system and other non-reactive system, in order to evaluate the behavior of the methodology and it is effects.
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