Calcule Com Erro Menor Que 0 1 As Primeira

Linguagem de Programação 1 Lista de Exercícios Prof. Jackson Pires OBS: Todos os algoritmos devem ser feitos em linguagem C. Fazer todos os algoritmos abaixo utilizando funções para os cálculos com seus devidos retornos. As funções NÃO devem conter a instrução printf. A lista deve ser feita à mão, e estar legível. Será observada a identação. A lista deve ser entregue no dia da prova. 1. Faça um algoritmo que receba um número e mostre se o mesmo é par ou ímpar.…

f(x) = ax, com a > 0 e a ≠ 1. O crescimento exponencial em alguns casos pode ser vertiginoso; em outros momentos, pode tender lentamente a zero, sem nunca atingi-lo. A função exponencial é fundamental para explicar numericamente desde fenômenos biológicos até fenômenos físicos complexos, como a transmutação radioativa. Gráficos da função exponencial: Considerando a = 2 e a = , construímos os gráficos a seguir: OBSERVAÇÕES: 1) Se a > 1, a função é crescente e se 0 < a…

QUESTIONÁRIO 1.a) Faça numa mesma folha de papel milimetrado os gráficos Vc em função de t e VR em função de t com todos os dados da tabela correspondente ao processo de carregamento do capacitor. Vide gráfico em anexo. 1.b) Determine (E através destes gráficos, explicando o método. Calcule o erro percentual de (E em relação ao valor teórico (=RC. Pegando-se o valor correspondente a 0,63.VR ou 0,37.VC e cruzando-os com a curva de tensão obtem-se: t=35,9 s. [pic] 1.c)…

Pr´tica 1: Medidas e Desvios a 0.1 Introdu¸ao c˜ O objetivo de uma ciˆncia ´ entender o mundo no qual vivemos, em rela¸˜o a algum e e ca aspecto bem determinado. Para isto n˜o basta a simples observa¸˜o. Poder´ a ca ıamos fazer uma analogia entre a natureza e um jogo, ambos com regras complexas e desconhecidas. Cabe, ent˜o, aos pesquisadores descobrirem estas regras, ou leis da natureza. Para descobrir a tais leis, atrav´s da pesquisa experimental, faz-se necess´ria…

f(x) = ax, com a > 0 e a ≠ 1. O crescimento exponencial em alguns casos pode ser vertiginoso; em outros momentos, pode tender lentamente a zero, sem nunca atingi-lo. A função exponencial é fundamental para explicar numericamente desde fenômenos biológicos até fenômenos físicos complexos, como a transmutação radioativa. Gráficos da função exponencial: Considerando a = 2 e a = , construímos os gráficos a seguir: OBSERVAÇÕES: 1) Se a > 1, a função é crescente e se 0 < a…

1º período (turma B) - 2009/1 Prof. Henrique Monteiro Cristovão Lista de exercícios sobre Vetor e Matriz Estude os dois exemplos fornecidos e depois escreva um programa em Java para solucionar cada um dos problemas propostos a seguir. Exemplo 1: operações sobre um vetor de 5 inteiros. // declaração do vetor x capaz de armazenar 5 inteiros: int[] x = new int[5]; // atribuição de valores para cada um elemento do vetor x: x[0] = 123; x[1] = 323; x[2] =…

finito de uma população. Amostragem – É uma técnica especial para recolher amostras, que garante, tanto quanto possível, o acaso na escolha. Tipos de amostragem: Amostragem casual ou aleatória simples – pode ser realizada numerando-se a população de 1 a n e sorteando-se, a seguir, por meio de um dispositivo aleatório qualquer. Podemos exemplificar através do sorteio lotérico. Amostragem proporcional estratificada – Como é provável que a variável em estudo apresente, de…

1 Apostila de f´ısica experimental – CCA UFES 2 Sum´ ario Sum´ ario 6 1 Caixa de Ferramentas 7 1.1 Introdu¸ca˜o ` a teoria dos erros - Pr´ atica laboratorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2 Medida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.3 ERRO E INCERTEZA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.1 Tipos de Erros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .…

nx p (1 − p)n−x x P (X = x) = x = 0, 1 , . . . , n E (X ) = np e−λ λx x! P (X = x) = p(1 − p)x−1 x = 0, 1 , . . . x = 1, 2 , . . . V ar (X ) = np(1 − p) E (X ) = V ar (X ) = λ P (X = x) = M N V ar (X ) = n fX (x) = √ E (X ) = ¯ X −µ √ ∼ t(n−1) S/ n ¯ X −µ a √ ∼ N (0, 1) S/ n S2 = ¯ ¯ X 1 − X2 − ( µ 1 − µ 2 ) + fX (x) = λe−λx , x ≥ 0 V ar (X ) = σ 2 ¯ X −µ √ ∼ N (0, 1) σ/ n 2 S1 n1 M N −M N −n N N N −1…

n x p (1 − p)n−x x P (X = x) = e−λ λx x! P (X = x) = p(1 − p)x−1 x = 1, 2, . . . E(X) = 1 p V ar(X) = (1 − p) p2 x = 0, 1, . . . , n E(X) = np x = 0, 1, . . . V ar(X) = np(1 − p) E(X) = V ar(X) = λ M x N −M n−x N n P (X = x) = x = max {0, n − N + M} , . . . , min {n, M} E(X) = n M N V ar(X) = n M N −M N −n N N N −1 1 ,a≤x≤b b−a b+a (b − a)2 E(X) = V ar(X) = 2 12 fX (x) = fX (x) = √ 1 (x − µ)2 ,x∈I R exp − 2σ 2 2πσ 2 V ar(X) = σ 2 fX (x) = λe−λx , x ≥ 0 E(X) = 1…