sábado, 14 de diciembre de 2024

Semi-Atwood con resorte: solución por el método lagrangiano

 En esta entrada se estudia un sistema similar a la famosa máquina de Atwood, pero con algunas diferencias. 

El sistema consta de dos bloques unidos mediante una cuerda que pasa por una polea ideal (sin masa, ni roce), pero en este caso uno de los bloques esta sobre una superficie horizontal lisa, mientras que el otro cuelga. 

Además, el bloque sobre la mesa está unido por su otro extremo a un resorte fijado a una pared.

Aún cuando el problema puede resolverse mediante la segunda ley de Newton, en este caso se ha elegido resolverlo mediante el método lagrangiano.

Se muestra detalladamente y paso a paso como se obtiene la la posición de cada bloque como función del tiempo, la cual resulta ser un movimiento oscilatorio armónico.

Al final se muestra la versión en video de esta entrada.

El video termina con una simulación del movimiento de los bloques realizada con GeoGebra, y basada. en la solución encontrada aquí.

VERSIÓN VIDEO AL FINAL
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viernes, 22 de noviembre de 2024

GRANDES MATEMÁTICOS DE LA HISTORIA: Sophie Germain (1776-1831) - Francia

Sophie Germain (1776-1831) - Francia


  • Principal aporte: Contribuyó a la teoría de números y la teoría de la elasticidad. Es conocida por su trabajo en el Último Teorema de Fermat y por ser una de las primeras mujeres en hacer contribuciones significativas a las matemáticas.


 

miércoles, 20 de noviembre de 2024

Bloque sobre cuña deslizante

 Aplicación del principio de Conservación de la Energía y del momentum lineal

Solución paso a paso

En esta entrada se resuelve, paso a paso, el problema del bloque que se coloca sobre un plano inclinado deslizante (en forma de cuña).
Se supone que todas las superficies son perfectamente lisas, debido a lo cual se conserva la energía mecánica del sistema, así como la componente horizontal del momentum lineal.
Partiendo de estos dos grandes principios se obtienen expresiones algebraicas explicitas para las velocidades del bloque y la cuña, como función de la posición.
Asimismo, también se obtienen las expresiones exactas que dan la posición de ambos objetos como función del tiempo.
Adicionalmente, se usan las expresiones obtenidas para simular, mediante GeoGebra, el movimiento del sistema.

VIDEO (AL FINAL DE LA ENTRADA)



















VIDEO:





jueves, 7 de noviembre de 2024

Aplicaciones de las derivadas: Optimización de funciones

¿Se puede predecir a qué hora del día una criptomoneda se cotizará en su valor más bajo o más alto?

A este proceso se le llama optimización. Sin embargo, el valor de una criptomoneda no es fácil de predecir, ya que depende de una gran cantidad de factores. Lo que se hace entonces es analizar un gran número de datos estadísticos para que ciertos patrones se pongan de manifiesto y, de esta forma, establecer una estimación en forma de función matemática, más o menos confiable, aunque con limitaciones.

Al analizar esta función, se determina cuándo la cotización logra sus valores máximos y cuándo llega a sus mínimos, en una cierta escala de tiempo. 

Fuente: Traders Union.


Se trata de un procedimiento cuantitativo que ayuda en la toma de decisiones cuando la función matemática modela un determinado fenómeno, como el precio de las criptomonedas.

La optimización se usa mucho a la hora de establecer una relación costo-beneficio, que como su nombre indica, relaciona los beneficios de un proyecto y los costos de llevarlo a cabo. Normalmente, se querrá conocer el beneficio máximo y el costo asociado a él.

No solo la economía busca la optimización. En ingeniería, ayuda en el diseño de estructuras que puedan soportar cargas máximas y circuitos electrónicos con el mayor rendimiento, o incluso ayuda a encontrar la ruta más corta o la más rápida entre dos puntos.

Uno de los métodos para optimizar funciones sencillas es el de las derivadas. Consiste en hallar los puntos críticos de la función objetivo, que son aquellos en los que la primera derivada se anula o no existe, y luego determinar si se trata de máximos o mínimos.

Enseguida se describirá la manera de hallar estos valores mediante problemas verbales que involucran funciones simples.

Procedimiento general para optimización

Lo primero es leer cuidadosamente el enunciado y así tener claro cuál es la función matemática con la que se va a trabajar y si se necesita hallar su máximo o su mínimo.

Por ejemplo, supongamos que se dispone de cierta cantidad de material y se quiere conocer el volumen máximo de un recipiente que se puede construir con él. En este caso, se necesitará construir una función para dicho volumen y expresarla en términos de alguna variable como radio o ancho, entre otras. Esto dependerá de la geometría del envase.

Luego, hay que hallar los puntos críticos de la función, que son aquellos en los que su primera derivada se anula. Por último, seleccionar entre ellos cuál maximiza la función.

A continuación, se ofrece una secuencia de pasos muy general, que se puede aplicar para resolver problemas de este tipo.

Paso 1: Establecer la función

El primer paso para resolver un problema verbal de optimización es identificar la función que se quiere optimizar y dejarla escrita en términos de una sola variable.

Es importante tener claro el dominio de la función, porque los valores de la variable que optimizan proceden de allí. Por ejemplo, si se trata de optimizar el volumen de una caja con forma de cubo, este vendrá expresado en términos de la longitud del lado, que solo toma valores positivos.

Paso 2: Calcular la primera derivada

Este paso se lleva a cabo utilizando las reglas de derivación para funciones de una variable, las cuales se han descrito en otro post.

Paso 3: Igualar la primera derivada a 0 y resolver la ecuación resultante

Esta es la forma de determinar el conjunto de puntos críticos de la función, que eventualmente pueden ser máximos o mínimos, o bien puntos donde la derivada no existe.

Paso 4: Clasificar los puntos críticos

Hay varios criterios para esto, pudiéndose utilizar el signo de la primera derivada:

I) Si x = c es un punto crítico y f'(x) > 0 a la izquierda de x = c y f'(x) < 0 a la derecha de x = c, se trata de un máximo.

II) Si, por el contrario, f'(x) < 0 a la izquierda de x = c y f'(x) > 0 a la derecha, se trata de un mínimo.

Lo anterior tiene mucho sentido, ya que la derivada es la pendiente de la recta tangente a la curva. Entonces, antes de un mínimo, la función es decreciente (pendientes negativas), y después creciente (pendientes positivas), sucediendo lo contrario en el caso de un máximo.

La siguiente imagen ilustra lo dicho:


Otra forma de averiguar si en x=c hay un máximo o un mínimo es mediante el criterio de la segunda derivada:

      • Si f''(c) > 0, entonces x=c es un mínimo local.
      • Si f''(c) < 0, entonces x=c es un máximo local.

En caso de que f''(c) = 0, se requiere información adicional para determinar la naturaleza del punto crítico, pero este caso no suele resultar de interés en la optimización.

Paso 5: Evaluar la función en el máximo o mínimo

Por último, se evalúa la función en el máximo o mínimo para obtener su respectivo valor máximo o mínimo, según sea el caso.

Seguidamente, se describen varios ejemplos que ilustran claramente el método a seguir. Comenzaremos con un ejemplo simple, en el que se buscan dos números que cumplan determinadas condiciones.

Ejemplo 1

Encontrar dos números cuya suma sea 18, sabiendo que el producto de uno de ellos, por el cuadrado del otro, ha de ser máximo.

Solución

Como siempre, se asignarán dos letras que representen los dos números, ya que aún no se conoce su valor. Se sumarán de modo que el resultado sea 18:

x + y = 18

Por otro lado, el enunciado indica que: “… el producto de uno de ellos, por el cuadrado del otro, ha de ser máximo”.

Esto significa que se debe plantear una función en la que aparezca el producto de uno de ellos, por el cuadrado del otro:

f = xy2

Por supuesto, la función f = x2y también serviría, pero con una de ellas es suficiente. En todo caso, la función elegida es la que se debe maximizar.

Obsérvese que en f = xy2 aparecen ambas variables. Por lo tanto, con la condición planteada en primer lugar, se despeja una de las variables en términos de la otra, para así obtener una función de una sola variable:

y = 18 − x

Enseguida, se sustituye esto en la función:

f = x(18 − x)2 = x(182 −36x + x2) = x3 − 36x2 + 324

Se encuentra su primera derivada:

f'(x) = 3x− 72x + 324

La derivada se iguala a 0, dando lugar, en este caso, a una ecuación de segundo grado:

3x2−72x + 324=0

Las soluciones son:

x1 = 18

x2 = 6

Estas soluciones serán un máximo si f'(x) > 0 a la izquierda de x = 18 y x = 6, y f'(x) < 0 a la derecha de los mencionados valores.

También se puede utilizar el criterio de la segunda derivada para comprobarlo. Como la primera derivada es una función polinómica, no es difícil hacerlo y da como resultado una función lineal:

f''(x) = 6x −72

Ahora se evalúa en x = 6:

f''(6) = (6×6) −72 = −36

Dado que f''(6) es menor que 0, se trata de un máximo. El procedimiento se repite con x =18:

f''(18) = (6×18) −72 = 36

Aquí, x = 18 es un mínimo y se descarta, ya que el enunciado pide que el producto de los números sea máximo, lo cual se logra solo con x = 6.

En tal caso, el valor de y será:

y = 18 − 6 = 12

La conclusión es que los números buscados son 6 y 12, cuya suma es 18, y cuyo producto 6×122 = 864 es un máximo.

Ejemplo 2

La cotización C en $ de una criptomoneda durante cierto día del pasado trimestre, se puede modelar por la función:

C(t)=t(25t−250) + 1299

Donde t se mide en horas a partir la medianoche.

a) ¿Cuál fue la cotización a las 8 am de ese día?

b) ¿Cuál fue la cotización mínima alcanzada durante el día y a qué hora ocurrió? 

c) Si alguien comprara 3 criptomonedas a esa hora, ¿cuánto tendría que pagar?

Solución

a) A las 8 am han transcurrido 8 horas desde la medianoche, por lo tanto, se sustituye t=8 en la ecuación para C(t) y se calcula su valor:

C(8)=8×(25×8−250) + 1299 = 899 $

b) Para hallar el mínimo se encuentra la primera derivada de C(t):

C´(t)= (25t2 − 250t+1299)´=50t −250

Enseguida, se iguala a 0 para obtener los puntos críticos:

50t −250=0

t = 250/50 h = 5 h

La cotización mínima ocurre a las 5:00 am y su valor es:

C(5)=5×(25×5−250) + 1299 = 674 $

¿Cómo se está tan seguro de que se trata de un mínimo y no un máximo?

Se puede emplear cualquiera de los dos criterios descritos anteriormente para asegurarlo, sin embargo, no es difícil darse cuenta de que C(t) es una función cuadrática, con coeficiente del término cuadrático positivo. Por lo tanto, su gráfica es una parábola que abre hacia arriba y el vértice es un mínimo global.  

c) El precio de 3 criptomonedas compradas a la cotización más baja es de: 3×674 $=2022 $


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Ejemplo 3: Cono de superficie mínima (VIDEO)

El teorema de Pitágoras

martes, 5 de noviembre de 2024

Derivadas Implícitas: Ejercicios resueltos y video explicativo

Derivadas Implícitas

Ejemplo 1 (No olvides mirar el video explicativo al final de este post)


Pasos para derivar implícitamente: (ejemplo 2)


Ejercicio 3



Ejemplo 4


VERSIÓN EN VIDEO:


lunes, 4 de noviembre de 2024

Movimiento Circular Uniforme: Ejercicios resueltos con detalle

Fórmulas básicas del Movimiento Circular Uniforme (MCU)


Ejercicio 1: Velocidad Angular y Rapidez Lineal de la Luna



Ejercicio 2: Rapidez Lineal y Angular en un bicicleta


Acá está la versión en VIDEO:

viernes, 1 de noviembre de 2024

Derivadas de funciones trascendentes

 Las funciones trascendentes no pueden ser expresadas mediante un número finito de operaciones algebraicas. Por lo tanto, no se escriben como una combinación de sumas, restas, multiplicaciones, divisiones y raíces de polinomios.

Se las llama “trascendentes” justamente porque trascienden a las funciones algebraicas, que sí pueden expresarse como combinaciones de operaciones con polinomios. Por lo tanto, las funciones trascendentes van más allá del álgebra elemental, tal como su nombre lo indica. Involucran conceptos geométricos y de crecimiento que no pueden ser modelados a través de expresiones polinómicas.


Las funciones trigonométricas forman parte del grupo de funciones trascendentes. Fuente: Wikimedia Commons.

Las siguientes funciones son buenos ejemplos de funciones trascendentes:


Como se advierte, estas funciones incluyen a las funciones logarítmicas y exponenciales, así como las funciones trigonométricas (directas e inversas).

Estas funciones son muy importantes en ciencia e ingeniería, ya que se utilizan para describir multitud de fenómenos, de allí que su estudio y el de sus derivadas reviste especial importancia para analizar una gran variedad de fenómenos.

¿Cómo calcular las derivadas de funciones trascendentes?

Las derivadas de las funciones trascendentes pueden calcularse por definición, al igual que se hizo con las derivadas de funciones polinómicas. Es decir, en principio, pueden hallarse mediante el método de los cuatro pasos, como en este ejemplo:

Ejemplo 1

Hallar por definición la derivada de f(x) = sen x.

Solución

Paso 1



Paso 2



Paso 3










Paso 4

Usando los siguientes límites notables, que están claramente presentes en la expresión anterior:


Resulta que el primero de los límites se anula y el segundo se simplifica a:



Por lo tanto:



Dado que este procedimiento es engorroso, para ahorrar tiempo, las derivadas de las funciones se trascendentes se calculan con la ayuda de tablas y la aplicación de las mismas reglas básicas de derivación para funciones algebraicas.

Tabla de derivadas de funciones trascendentes


Ejemplo 2

Calcular la derivada de:



Solución

De la tabla anterior, tiene:




Donde u’ representa la derivada interna, en otras palabras, la derivada del argumento de la tangente.



Ejemplo 3

Encontrar la derivada de:




Solución

Este ejercicio comienza con la aplicación de la regla para la derivada de suma de funciones, pero como cada término contiene a su vez un producto, se aplica luego la regla del producto, de modo que la derivada tendrá un total de cuatro términos:











Por F. Zapata.







miércoles, 23 de octubre de 2024

Cómo calcular el campo eléctrico de una distribución continua de carga paso a paso

Cuando se tiene un objeto de tamaño mensurable, que además está provisto de carga eléctrica, se dice que se tiene una distribución de carga continua. El objeto puede ser un cable, una lámina, una esfera, un cilindro o, en general, cualquier objeto con tres dimensiones.

En realidad, se podría argumentar que la carga eléctrica está cuantizada, siendo la más pequeña posible, en la práctica, la del electrón, como es sabido. Sin embargo, para un objeto cargado con dimensiones mensurables, este hecho se puede ignorar, debido a la gran cantidad de electrones presentes.

The electric eel, swimming underwater, has internal organs that allow it to generate intense electric fields and is a good example of charge distribution in nature.
La anguila eléctrica produce una descarga eléctrica que aturde a sus presas, gracias a que posee miles de células modificadas llamadas electrocitos, capaces de producir un campo eléctrico. Los seres humanos
también producen campos eléctricos mucho más débiles. Fuente de la imagen: Wikimedia Commons.

Procedimiento general

Para calcular el campo eléctrico que tal objeto produce en algún punto del espacio, conviene subdividirlo en cargas mucho más pequeñas. Tomando una sola de estas cargas, se puede considerar como una carga puntual y el campo que produce se halla a través de la ley de Coulomb para cargas puntuales.

El procedimiento se repite continuamente hasta hallar cada campo de cada carga puntual. Luego se suman, vectorialmente, y el resultado es el campo eléctrico total que la distribución produce en el punto seleccionado.

Si a una de estas cargas puntuales se la llama dq (diferencial de carga, el campo que ella produce en el punto P, situado a una distancia r, viene dado por:

Diagram of a charge distribution of arbitrary shape, from which a charge differential is taken to calculate the electric field produced at point P via Coulomb's law.


En esta figura se tiene un objeto con carga total Q de forma arbitraria, del cual se toma una carga muy pequeña dq, ubicada en cualquier parte del mismo. La distancia entre dicha carga puntual y el punto donde se quiere calcular el campo es r, mientras que k es la constante electrostática:

k ≈ 8.9875517873681764 × 10⁹ N·m²/C²≈ 9 × 10⁹ N·m²/C²

 Se puede resumir esta estrategia de cálculo en los siguientes puntos:

  • Se ‘divide’ matemáticamente el objeto en numerosas cargas minúsculas, que pueden considerarse ‘puntuales’.
  • Enseguida, se aplica a cada una de estas cargas, llamadas dq, la ley de Coulomb para el campo eléctrico.
  • Por último, se suman vectorialmente todos los campos eléctricos así obtenidos, lo cual se hace estableciendo una integral definida sobre toda la distribución y resolviéndola.

Este es el procedimiento general que se sigue para calcular cualquiera problema de campo eléctrico en una distribución continua.

La dificultad radica, por supuesto, en establecer y resolver la integral correcta. Esta solo puede resolverse analíticamente en ciertos casos con gran simetría, del resto, se resuelve mediante procedimientos numéricos.

Además, nunca se debe olvidar que el campo eléctrico es un vector, y que, por lo tanto, hay que estar atento a dar todas sus componentes.

Vamos a desarrollar un ejemplo con el que esperamos clarificar la cuestión de cómo plantear y resolver la integral, ya que este el punto que suele presentar más dificultades.

 

Ejemplo resuelto paso a paso

Calcular el campo eléctrico producido por una barra delgada de longitud L, cargada uniformemente con carga total Q, en el punto P mostrado en la figura, el cual dista una distancia d del extremo derecho de la barra:

Diagram of a horizontal wire of length L, uniformly charged, showing a charge differential, and a point P located at a distance d from one end, where the net electric field is to be found..

Solución

Paso 1

El primer paso es establecer un sistema de referencia para ubicar correctamente tanto la distribución de carga como el punto donde se quiere calcular el campo. En este ejemplo, basta con situarlo todo sobre el eje x, entonces, el extremo izquierdo de la barra está x=0, el extremo derecho en x=L y el punto P en la posición x=d+L.


Paso 2

Una vez situado el sistema de referencia con todo lo que indica el enunciado, es el momento de tomar el dq que se va a colocar en la ley de Coulomb. ¿Dónde se tomará? Pues en cualquier parte de la distribución, evitando hacerlo en mitad de ella o en un extremo, ya que esta carga diferencial debe estar en un lugar arbitrario.


En la figura, esta ubicación se ha marcado en rojo y se la denota simplemente como x. Todo lo que se sabe de ella es que se encuentra entre x=0 y x=L. A la carga puntual en cuestión la hemos resaltado con un color más oscuro.

 

Paso 3

El siguiente paso es relacionar la carga puntual dq con la geometría de la distribución, a través de alguna expresión algebraica. Como el enunciado afirma que la carga está uniformemente distribuida sobre la barra, entonces simplemente:

Q=λ∙L

Y, en consecuencia:

dq=λ∙dx

Es decir, cuando la carga total Q se distribuye de forma homogénea en toda la longitud L de la barra, lógicamente también será así si una carga dq se distribuye a lo largo de una longitud infinitesimal dx.

 

Paso 4

Ahora vienen los cálculos con la ley de Coulomb, donde se va a sustituir todo lo que se estableció en los pasos previos, pero antes, es preciso esbozar el campo producido por la carga infinitesimal dq.

Dado que el enunciado informa que la carga de la barra es Q, positiva, el campo dE es saliente a la barra y dirigido a lo largo de la línea que une a dq con P:


El vector se ha destacado en color azul para mayor claridad. Por lo tanto, el campo estará dirigido a lo largo del eje x en sentido positivo.

Todo está listo para calcular la integral:


Recuérdese que la distancia r es la que hay entre la carga infinitesimalmente pequeña y el punto P donde se desea calcular el campo. Se ha resaltado en la figura de arriba como r= d+L-x.



Paso 5

En este paso, se integra sobre toda la distribución de carga y se resuelve la integral. Obsérvese que la variable de integración es “x” y que varía desde x=0 hasta x=L, es decir, se integra por toda la extensión de la barra. La integral dará el campo eléctrico total en el punto P:


Haciendo el cambio de variable:


u =d+L-x; du = -dx

Cuando x=0, u=d+L y cuando x=L, u = d, la se transforma en:




En ocasiones, es conveniente expresar el resultado en términos de la carga total Q presente en la barra, en vez de la densidad de carga. Entonces, sabiendo que Q=λ∙L:



Paso 6

Verificar la ecuación obtenida desde el punto de vista de las dimensiones.

La expresión para cualquier campo eléctrico, en unidades del Sistema Internacional, contiene:

  • La constante electrostática k, o bien la equivalente en términos de la permitividad del vacío ε₀, sabiendo que k = 1 / (4πε₀) y ε₀ 8.854 × 10⁻¹² C²/N·m².
  • Carga eléctrica en el numerador.
  • Una distancia al cuadrado en el denominador.

Según esto, la ecuación que se obtuvo en el paso 5 es correcta desde el punto de vista dimensional.

Otra forma de verificar que la ecuación es correcta es hacer tender L a 0 (¿por qué?) y ver que se obtiene la expresión para el campo eléctrico producido por una carga puntual:

Resumen

Cuando se tiene una distribución de carga continua y se quiere el calcular el campo que produce en cualquier punto P, hay que:

  • Establecer un sistema de referencia adecuado.
  • Dividir la distribución en pequeñas cargas infinitesimales.
  • Expresar el diferencial de carga en términos de la densidad de carga y la geometría de la distribución.
  • Armar la integral, cuyos límites estarán dados por la geometría de la distribución y recordando que el campo eléctrico es un vector, por lo que, en principio, habrá una integral por cada componente.
  • Aprovechar las simetrías, si las hay, con el fin de facilitar y simplificar los cálculos. Por ejemplo, el campo de una distribución de carga esférica debe ser radial.
  • Aplicar un método para la resolución de la integral. Si la distribución carece de simetría, un método numérico siempre será de utilidad.


Por F. Zapata.