ºÝºÝߣshows by User: diegoandresalvarez / http://www.slideshare.net/images/logo.gif ºÝºÝߣshows by User: diegoandresalvarez / Fri, 15 Sep 2023 03:52:56 GMT ºÝºÝߣShare feed for ºÝºÝߣshows by User: diegoandresalvarez Alvarez (2023) - Teoría de la Elasticidad usando Matlab y Maxima - volumen 1 - fundamentos.pdf https://es.slideshare.net/slideshow/alvarez-2023-teora-de-la-elasticidad-usando-matlab-y-maxima-volumen-1-fundamentospdf/260968505 alvarez2023-teoradelaelasticidadusandomatlabymaxima-volumen1-fundamentos-230915035256-cc915262
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84682 Este libro acerca la teoría de la elasticidad al estudiante de pregrado de Ingeniería Civil o Mecánica, mediante la introspección física-matemática y la deducción paso a paso de cada una de las ecuaciones fundamentales de la elasticidad. De hecho, lo que el libro clásico de Timoshenko y Goodier trata en sesenta páginas aquí se desglosa en cerca de trescientas. Todo esto con miras a dar al estudiante una fundamentación sólida para posteriores cursos sobre el método de los elementos finitos, la mecánica computacional o la plasticidad. La presente obra recoge la experiencia docente de más de doce años del autor; su escritura se llevó a cabo con la retroalimentación permanente de los estudiantes. El texto hace uso del programa libre de álgebra simbólica Maxima, para deducir la mayoría de las ecuaciones complejas, y presenta códigos de Matlab que sirven para ilustrar numéricamente los ejemplos. La traducción de estos códigos a Python se encuentra en la página web del autor, en formato Jupyter Notebooks. Asimismo, el contenido se complementa con videos de su autoría, disponibles en YouTube.]]>
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84682 Este libro acerca la teoría de la elasticidad al estudiante de pregrado de Ingeniería Civil o Mecánica, mediante la introspección física-matemática y la deducción paso a paso de cada una de las ecuaciones fundamentales de la elasticidad. De hecho, lo que el libro clásico de Timoshenko y Goodier trata en sesenta páginas aquí se desglosa en cerca de trescientas. Todo esto con miras a dar al estudiante una fundamentación sólida para posteriores cursos sobre el método de los elementos finitos, la mecánica computacional o la plasticidad. La presente obra recoge la experiencia docente de más de doce años del autor; su escritura se llevó a cabo con la retroalimentación permanente de los estudiantes. El texto hace uso del programa libre de álgebra simbólica Maxima, para deducir la mayoría de las ecuaciones complejas, y presenta códigos de Matlab que sirven para ilustrar numéricamente los ejemplos. La traducción de estos códigos a Python se encuentra en la página web del autor, en formato Jupyter Notebooks. Asimismo, el contenido se complementa con videos de su autoría, disponibles en YouTube.]]> Fri, 15 Sep 2023 03:52:56 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/alvarez-2023-teora-de-la-elasticidad-usando-matlab-y-maxima-volumen-1-fundamentospdf/260968505 diegoandresalvarez@slideshare.net(diegoandresalvarez) Alvarez (2023) - Teoría de la Elasticidad usando Matlab y Maxima - volumen 1 - fundamentos.pdf diegoandresalvarez https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84682 Este libro acerca la teoría de la elasticidad al estudiante de pregrado de Ingeniería Civil o Mecánica, mediante la introspección física-matemática y la deducción paso a paso de cada una de las ecuaciones fundamentales de la elasticidad. De hecho, lo que el libro clásico de Timoshenko y Goodier trata en sesenta páginas aquí se desglosa en cerca de trescientas. Todo esto con miras a dar al estudiante una fundamentación sólida para posteriores cursos sobre el método de los elementos finitos, la mecánica computacional o la plasticidad. La presente obra recoge la experiencia docente de más de doce años del autor; su escritura se llevó a cabo con la retroalimentación permanente de los estudiantes. El texto hace uso del programa libre de álgebra simbólica Maxima, para deducir la mayoría de las ecuaciones complejas, y presenta códigos de Matlab que sirven para ilustrar numéricamente los ejemplos. La traducción de estos códigos a Python se encuentra en la página web del autor, en formato Jupyter Notebooks. Asimismo, el contenido se complementa con videos de su autoría, disponibles en YouTube. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/alvarez2023-teoradelaelasticidadusandomatlabymaxima-volumen1-fundamentos-230915035256-cc915262-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84682 Este libro acerca la teoría de la elasticidad al estudiante de pregrado de Ingeniería Civil o Mecánica, mediante la introspección física-matemática y la deducción paso a paso de cada una de las ecuaciones fundamentales de la elasticidad. De hecho, lo que el libro clásico de Timoshenko y Goodier trata en sesenta páginas aquí se desglosa en cerca de trescientas. Todo esto con miras a dar al estudiante una fundamentación sólida para posteriores cursos sobre el método de los elementos finitos, la mecánica computacional o la plasticidad. La presente obra recoge la experiencia docente de más de doce años del autor; su escritura se llevó a cabo con la retroalimentación permanente de los estudiantes. El texto hace uso del programa libre de álgebra simbólica Maxima, para deducir la mayoría de las ecuaciones complejas, y presenta códigos de Matlab que sirven para ilustrar numéricamente los ejemplos. La traducción de estos códigos a Python se encuentra en la página web del autor, en formato Jupyter Notebooks. Asimismo, el contenido se complementa con videos de su autoría, disponibles en YouTube.
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FMP Bernoulli FMP Binomial FMP Poisson FMP Geométrica]]>
FMP Bernoulli FMP Binomial FMP Poisson FMP Geométrica]]> Sat, 20 Mar 2010 10:29:55 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/04-funciones-de-distribucin-discretas/3486660 diegoandresalvarez@slideshare.net(diegoandresalvarez) 04 - Funciones de distribución discretas diegoandresalvarez FMP Bernoulli FMP Binomial FMP Poisson FMP Geométrica <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/04-vadiscretas-100320103001-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> FMP Bernoulli FMP Binomial FMP Poisson FMP Geométrica
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Repaso de teoría de conjuntos Fenómenos determinísticos vs. fenómenos aleatorios Definición de probabilidad Interpretación frecuentista y Bayesiana de la probabilidad Espacio muestral, eventos Sigma-álgebra Medida de probabilidad, definición, propiedades Axiomas de Kolmogorov Probabilidad conjunta, marginal, condicional Eventos independientes Teorema de las probabilidades totales, teorema de Bayes Técnicas de conteo: factorial, permutación, combinatoria]]>
Repaso de teoría de conjuntos Fenómenos determinísticos vs. fenómenos aleatorios Definición de probabilidad Interpretación frecuentista y Bayesiana de la probabilidad Espacio muestral, eventos Sigma-álgebra Medida de probabilidad, definición, propiedades Axiomas de Kolmogorov Probabilidad conjunta, marginal, condicional Eventos independientes Teorema de las probabilidades totales, teorema de Bayes Técnicas de conteo: factorial, permutación, combinatoria]]> Sun, 19 Jul 2009 10:11:05 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/02-introduccin-a-la-teora-de-probabilidad/1740192 diegoandresalvarez@slideshare.net(diegoandresalvarez) 02 - Introducción a la teoría de probabilidad diegoandresalvarez Repaso de teoría de conjuntos Fenómenos determinísticos vs. fenómenos aleatorios Definición de probabilidad Interpretación frecuentista y Bayesiana de la probabilidad Espacio muestral, eventos Sigma-álgebra Medida de probabilidad, definición, propiedades Axiomas de Kolmogorov Probabilidad conjunta, marginal, condicional Eventos independientes Teorema de las probabilidades totales, teorema de Bayes Técnicas de conteo: factorial, permutación, combinatoria <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/02-introteoriaprobabilidad-090719101117-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Repaso de teoría de conjuntos Fenómenos determinísticos vs. fenómenos aleatorios Definición de probabilidad Interpretación frecuentista y Bayesiana de la probabilidad Espacio muestral, eventos Sigma-álgebra Medida de probabilidad, definición, propiedades Axiomas de Kolmogorov Probabilidad conjunta, marginal, condicional Eventos independientes Teorema de las probabilidades totales, teorema de Bayes Técnicas de conteo: factorial, permutación, combinatoria
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Qué es la estadística? Qué es la teoría de probabilidades? Qué es la estadística descriptiva? Qué es la estadística inferencial ------------------------------------------------------------ Definiciones básicas Medidas de tendencia no central Medidas de tendencia central Medidas de dispersión Momentos Representación gráfica de la información Histogramas]]>
Qué es la estadística? Qué es la teoría de probabilidades? Qué es la estadística descriptiva? Qué es la estadística inferencial ------------------------------------------------------------ Definiciones básicas Medidas de tendencia no central Medidas de tendencia central Medidas de dispersión Momentos Representación gráfica de la información Histogramas]]> Sat, 18 Jul 2009 23:18:45 GMT https://es.slideshare.net/diegoandresalvarez/0001-introduccion-al-curso-y-a-la-estadstica-descriptiva-1739259 diegoandresalvarez@slideshare.net(diegoandresalvarez) 00/01 - Introduccion al curso y a la estadística descriptiva diegoandresalvarez Qué es la estadística? Qué es la teoría de probabilidades? Qué es la estadística descriptiva? Qué es la estadística inferencial ------------------------------------------------------------ Definiciones básicas Medidas de tendencia no central Medidas de tendencia central Medidas de dispersión Momentos Representación gráfica de la información Histogramas <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/01-introestadisticadescriptiva-090718231851-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Qué es la estadística? Qué es la teoría de probabilidades? Qué es la estadística descriptiva? Qué es la estadística inferencial ------------------------------------------------------------ Definiciones básicas Medidas de tendencia no central Medidas de tendencia central Medidas de dispersión Momentos Representación gráfica de la información Histogramas
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