Suponha Que T Graus Seja A Temperatura Em Qualquer Ponto X Y Z

Matemática 515 2. Exercícios : Cálculo : Matemática 515.076 3. Problemas : Cálculo : Matemática 515.076 Calculo00vol.II-prefaciais:calculo7 6/10/13 11:04 AM Page III CÁLCULO VOLUME II Tr a d u ç ã o d a 7 a e d i ç ã o n o r t e - a m e r i c a n a J A M E S S T E WA R T McMaster University e University of Toronto Tradução: EZ2translate Revisão técnica: Ricardo Miranda Martins Professor Doutor da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) Austrália • Brasil • Japão • Coreia •…

i$ , $j e k$ direcionados respectivamente, ao longo dos eixos x , y e z . Logo, xi$ , yj$ e zk$ representam vetores de comprimentos x , y e z cujas direções são aquelas dos respectivos eixos. Fig. 5 - Representação de um vetor em coordenadas cartesianas r Um vetor da origem até um ponto genérico P: ( x , y , z ) é dado por R = xi$ + yj$ + zk$ . De uma forma mais geral, se as componentes de qualquer vetor, ao longo dos eixos r x , y e z são a1 , a 2 e a 3 , então o vetor pode ser escrito…

cette puissance". Nela estabeleceu as características ideais de uma máquina térmica, que funciona num ciclo térmico, conhecido com ciclo de Carnot. O ciclo de Carnot, que é reversível, desenvolve-se em quatro fases, duas isotérmicas à temperatura constante e duas adiabáticas, sem trocar de calor com o ambiente. álgEBra linEar Editora da Universidade Estadual de Maringá Reitor Prof. Dr. Décio Sperandio Vice-Reitor Neves de Azevedo Prof. Dr. Mário Luiz …

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Derivando Polinômios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Encontrando os Pontos de Máximo E De Mínimo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Usando o Teorema do Valor Médio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

desses números como n xi x1 x2 ... i 1 xn. (A.1) Com essa definição, fica claramente demonstrado que o operador somatório tem as seguintes propriedades: PROPRIEDADE SOMA. 1: Para qualquer constante c, n c nc . (A.2) i 1 PROPRIEDADE SOMA. 2: Para qualquer constante c, n n cx i i 1 xi. c (A.3) i 1 1 2 Introdução à Econometria PROPRIEDADE SOMA. 3: Se {(xi, yi): i ϭ 1, 2, ..., n} for um conjunto de n pares de números,…

de Matemática I, a definição de uma função real a uma variável foi apresentada da seguinte forma: Uma função real é um objeto matemático que, a cada número x de um subconjunto A dos números reais, associa um único número f (x ) de um subconjunto B dos números reais. Em outras palavras: f : A → B é função ⇔ ∀ x ∈ A, ∃! y ∈ B ; y = f (x ). O conjunto A é chamado de domínio da função f ; o conjunto dos números reais contido em B que estão associados por f é chamado o conjunto…

.......................................................................................................... 7 1.3.2 Ordem: ................................................................................................................... 7 1.3.3 Grau: ...................................................................................................................... 8 1.3.4 Linearidade: .........................................................................................................

função. f (x) ϭ ln(x2 ϩ 10) 3. f (x) ϭ sen(ln x) 4. f (x) ϭ ln(sen x) 5. f (x) ϭ log2(1 Ϫ 3x) 6. f (x) ϭ log5(xe ) 9. 5 ––––– f (x) ϭ √ ln x f (x) ϭ √ x ln x 10. f (t) ϭ ; 3 37. y ϭ (2x ϩ 1) (x Ϫ 3) 5 ––––––––– ln x ᎏ 1ϩx 14. F(y) ϭ y ln(1 ϩ e ) y 16. y ϭ ln(x sen x) 4 y ϭ ln ͉2 Ϫ x Ϫ 5x ͉ 2 Ϫx 19. y ϭ ln(e ϩ xe ) –– 21. y ϭ 2x log10 √ x 18. H(z) ϭ ln –––––––– 25. y ϭ ln(x ϩ √ 1 ϩ x2) Ϫx 2 cos px) ln x ᎏ x2 24. y ϭ 2 √ ––––– –– a2 Ϫ z 2 ᎏ a2 ϩ z2 x 22. y ϭ log2(e

. . . . . . . . . . . . . . 99 4.3 – Estimadores Não Tendenciosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.4 – A Distribuição χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2 4.5 – A Distribuição t-student . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.5.1 – Distribuição da Média Amostral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.5.2 – Distribuição da diferença de médias amostrais . . . . . . . . . . . . . 106

. . . . . . . . . . . . . . 99 4.3 – Estimadores Não Tendenciosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.4 – A Distribuição χ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 2 4.5 – A Distribuição t-student . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 4.5.1 – Distribuição da Média Amostral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.5.2 – Distribuição da diferença de médias amostrais . . . . . . . . . . . . . 106