lunes, 30 de abril de 2018

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

A lo largo de la historia es frecuente encontrar una estrecha colaboración entre científicos y militares con el fin de dictaminar la decisión óptima en la batalla e intentar obtener la victoria. Es por esto que muchos expertos en la materia consideran el inicio de la Investigación Operativa en el siglo III A.C., durante la II Guerra Púnica, con el análisis y solución que Arquímedes propuso para la defensa de la ciudad de Siracusa, sitiada por los romanos. Entre sus inventos se encontraban la catapulta, y un sistema de espejos con el que incendiaba las embarcaciones enemigas al enfocarlas con los rayos del sol. En 1503, Leonardo da Vinci participó como ingeniero en la guerra contra Pisa ya que conocía técnicas para realizar bombardeos, construir barcos, vehículos acorazados, cañones, catapultas, y otras máquinas bélicas. Otro antecedente de uso de la Investigación Operativa se produce durante la Primera Guerra Mundial en Inglaterra, con el estudio matemático de Frederick William Lanchester sobre la potencia balística de las fuerzas opositoras. Además desarrolló, a partir de un sistema de ecuaciones diferenciales, la Ley Cuadrática de Combate de Lanchester, con la que era posible determinar el desenlace de una batalla militar en función de la fuerza numérica relativa y la capacidad relativa de fuego de los combatientes.

Thomas Alva Edison también hizo uso de la Investigación Operativa, contribuyendo en la guerra antisubmarina, desarrollando técnicas para que los navíos pudiesen evadir y destruir los submarinos enemigos, dotándolos de una protección anti-torpedos. Desde el punto de vista matemático, en los siglos XVII y XVIII, Newton, Leibnitz, Bernoulli y Lagrange, trabajaron en obtener máximos y mínimos condicionados de ciertas funciones. El matemático francés Jean Baptiste-Joseph Fourier esbozó métodos de la actual programación lineal. Y en los últimos años del siglo XVIII, Gaspar Monge asentó los precedentes del método Gráfico gracias a su desarrollo de la Geometría Descriptiva. A finales del siglo XIX, Frederick Winslow Taylor realizó un estudio que permitió maximizar el rendimiento de los mineros, en el que se determinaba que la única variable realmente significativa era el peso combinado de la pala y su carga.

De esta forma se diseñaron palas según los diferentes tipos de materiales con los que iban a utilizarse. Janos Von Neumann publicó en 1928 su trabajo "Teoría de Juegos", que proporcionó fundamentos matemáticos a la Programación Lineal. Posteriormente, en 1947, visionó la similitud entre los problemas de programación lineal y la teoría de matrices que había desarrollado. En 1939, el matemático ruso Leonid Vitálievich Kantoróvich y el holandés Tjalling Charles Koopmans, desarrollaron la teoría matemática llamada "Programación Lineal", por la que les fue concedido el Premio Nobel de Economía. En 1945, George Joseph Stigler planteó el problema de la dieta, a raíz de la preocupación del ejército americano por asegurar unos requerimientos nutricionales básicos para sus tropas al menor coste posible. Se trataba de determinar la cantidad, entre 77 alimentos diferentes, que debería ingerir diariamente un hombre mediano de aproximadamente 70Kg de peso, de modo que las necesidades mínimas de nutrientes fuesen iguales a las recomendadas por el Consejo Nacional de Investigación norteamericano.

El problema fue resuelto manualmente mediante un método heurístico con el cual se examinaron 510 diferentes posibilidades de combinación de alimentos, y cuya solución difería tan sólo unos céntimos de la solución aportada años más tarde por el método Simplex. Durante los años 1941 y 1942, Kantorovich y Koopmans estudiaron de forma independiente el problema del transporte por primera vez, conociéndose este tipo de problemas como problema de Koopmans-Kantorovich. Para su solución, emplearon métodos geométricos que están relacionados con la teoría de convexidad de Minkowski. Se cree que Charles Babbage es el padre de la Investigación Operativa, debido a sus investigaciones acerca de los costos de transporte y clasificación del correo realizada en la Uniform Penny Post de Inglaterra en 1840. Sin embargo no se considera que ha nacido una nueva ciencia llamada Investigación Operativa o Investigación de Operaciones hasta la II Guerra Mundial, durante la batalla de Inglaterra. La Luftwaffe, Fuerza Aérea Alemana, estaba sometiendo a este país a un fuerte acoso aprovechando la reducida capacidad aérea británica debido a la política de desarme, aunque experimentada en el combate.

El gobierno británico, buscando algún método para defender su país, convocó científicos de diversas disciplinas para tratar de resolver el problema y sacar el máximo beneficio de los radares de reciente invención de que disponían. Gracias a su trabajo determinando la localización óptima de las antenas y la mejor distribución de las señales consiguieron duplicar la efectividad del sistema de defensa aérea y evitar que la isla cayera en manos de la Alemania nazi. También en 1942, la U-Bootswaffe alemana con su flota de submarinos U-Boot inició un bloqueo a Gran Bretaña atacando convoyes de barcos cargados de suministros procedentes de Estados Unidos e impidiendo que alcanzaran su destino. El Grupo de Investigación de Operaciones de Guerra Antisubmarina de Estados Unidos (ASWORG, Anti-Submarine Warfare Operations Research Group en inglés) realizó representaciones matemáticas de dichos convoyes, teniendo en cuenta una serie de restricciones y condiciones impuestas por la realidad, tales como la velocidad máxima a la que podían desplazarse los navíos, la cantidad de suministros que debían transportar, y el combustible necesario para alcanzar su destino. Aplicaron estos modelos también sobre los U-Boots: el tamaño de su flota, el alcance de los submarinos, sus torpedos, etc. Con base a esta información fueron capaces de modelar la guerra naval, y determinar si era mejor una estrategia basada en convoyes formados por un gran grupo de navíos de carga escoltados por muchos destructores, o por el contrario pequeños grupos más difíciles de localizar para el enemigo, e incluso la manera de causar un mayor daño a los submarinos U-Boot.

Cuando la armada de los Estados Unidos de América puso en práctica esta estrategia, disminuyó de forma considerable la cantidad de barcos hundidos mientras se incrementaba la destrucción de submarinos alemanes (pasando del hundimiento de apenas una treintena al año a rondar los 250 anuales en 1943 y 1944). Tras apreciar el alcance de ésta nueva disciplina, Inglaterra creó otros grupos de la misma índole para obtener resultados óptimos en la contienda. De la misma forma Estados Unidos (EEUU), al unirse a la Guerra en 1942, comenzó a aplicar técnicas de Investigación de Operaciones militarmente, y unos años más tarde, en 1947, formó un grupo de trabajo dedicado a mejorar los procesos de planificación a gran escala: el proyecto SCOOP (Scientific Computation Of Optimum Programs). 

En dicho grupo se encontraba trabajando George Bernard Dantzig, quien desarrolló en 1947 el algoritmo del método Simplex. Durante la Guerra Fría, la antigua Unión Soviética (URSS), excluida del Plan Marshall, quiso controlar las comunicaciones terrestres, incluyendo rutas fluviales, de Berlín. Para evitar la rendición de la ciudad, y su sumisión a formar parte de la zona comunista alemana, Inglaterra y Estados Unidos decidieron abastecer la ciudad, o bien mediante convoyes escoltados (lo que podría dar lugar a nuevos enfrentamientos) o mediante puente aéreo, rompiendo o evadiendo en cualquier caso el bloqueo de Berlín. Se optó por ésta segunda opción, iniciando la Luftbrücke (puente aéreo) el 25 de junio de 1948.

Éste fue otro de los problemas en los que participó el grupo SCOOP, en diciembre de ese mismo año se conseguía abastecer con 4500 toneladas diarias, y tras estudios de Investigación Operativa se optimizó el abastecimiento hasta llegar a las 8000 ó 9000 toneladas diarias en marzo de 1949. Ésta cifra era la misma que se hubiera transportado por medios terrestres, por lo que los soviéticos decidieron levantar el bloqueo el 12 de mayo de 1949. Tras la Segunda Guerra Mundial, se estimó oportuno realizar la organización de los recursos de Estados Unidos (energía, armamento, y todo tipo de suministros) mediante modelos de optimización, resueltos mediante la Programación Lineal. Al mismo tiempo que la doctrina de la Investigación Operativa, se desarrollaron también las técnicas de computación, las cuales permitieron una importante reducción del tiempo de resolución de los problemas. El primer resultado de estas técnicas se obtuvo en el año 1952, utilizando un ordenador SEAC del National Bureau of Standars para obtener la solución de un problema.

El éxito en el tiempo de resolución fue tan alentador que de inmediato se usó para todo tipo de problemas militares tales como la gestión de fondos monetarios para logística y armamento, determinar la altura óptima a la que deberían volar los aviones para localizar los submarinos enemigos, e incluso la profundidad a la que se debían enviar las cargas para alcanzar los submarinos enemigos de forma que causara el mayor número de bajas. Todo esto se tradujo en un aumento de hasta cinco veces en la eficacia de la fuerza aérea. Durante las décadas de los 50 y 60, creció el interés y el desarrollo de la Investigación Operativa, debido a su aplicación en el ámbito del comercio y la industria. Un ejemplo de esto es el problema del cálculo del plan óptimo de transporte de arena de construcción a las obras de edificación de la ciudad de Moscú, donde existían 10 puntos de origen y 230 de destino. Para resolverlo se utilizó un ordenador Strena en el mes de junio de 1958, y después de 10 días de cálculos produjo una solución que aportó una reducción del 11% de los gastos respecto a los costes originales previstos.

Anteriormente ya se habían planteado estos problemas en una disciplina conocida como Investigación de Empresas o Análisis de Empresas, que no disponían de métodos tan efectivos como los desarrollados durante la Segunda Guerra Mundial (por ejemplo el método Simplex). Las aplicaciones no bélicas de la Investigación Operativa se extienden a todos los ámbitos, con problemas que van desde la alimentación, ganadería, distribución de campos de cultivo en agricultura, transporte de mercancías, localización, distribución de personal, problemas de redes, colas, grafos, etc. A modo de ejemplo se pueden observar los siguientes casos reales de uso de Investigación Operativa y los beneficios reportados.

Problemas resueltos de la aplicación de los métodos y modelos de la Investigación de Operaciones (Operations Research) I y II:

IO1_U1_Metodología de la IO

IO1_U1_Relación entre variables


IO1_U1_Usos de la IO

IO1_U2_Metodología de la TD

IO1_U2_Un problema de la teoría de TD

IO1_U2_Solución con diversos modelos de la TD

IO1_U2_Solución de un problema empleando modelos de TD

IO1_U3_Análisis de variables

IO1_U3_Metodología de Programación Lineal

IO1_U3_Problemas de Ingeniería

IO1_U3_Seleccionando el modelo

IO1_U3_Solución de un problema de programación de horarios

IO2_U1_Aplicación de un modelo MMs a un problema de TC

IO2_U1_Conceptos de la TC

IO2_U1_Solución a un problema de aplicación de TC

IO2_U2_Problemas de flujo

IO2_U2_Problemas de redes

IO2_U2_Solución de problemas reales

IO2_U3_Modelos de pronósticos

IO2_U3_Probabilidad de procesos

IO2_U3_Problemas de Programación Dinámica

IO2_U3_Solución de un problema logístico



miércoles, 28 de septiembre de 2016

PARA LOS ESTUDIANTES DE ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Estudiantes de Estadística Descriptiva e Inferencial:

Pensando en ustedes, los estudiantes que no han logrado egresar por deber la asignatura de EDIN II, publicaré en lo sucesivo materiales de apoyo para ustedes.

Mi total apoyo y solidaridad para ustedes.

El programa Winstats les será de utilidad, por lo que comparto con ustedes el vínculo para poder descargar el archivo: Enlace de WinPlot

Programas de matemáticas muy importantes y necesarios, los pueden encontrar en la página de inicio del software de maní.

Haga clic en los siguientes enlaces para llegar a las páginas de descarga:



Wingeom    (14 Jul 12)       

Winplot    ( 13 de Sep 12 )       

Winstats   (07 Ago 12)       

Winarc     (lunes, 08 Dic 11)       

Winfeed    (13 Jun 12)       

Windisc    (lunes, 08 Sep 12)       

Winmat     (25 Jul 12)       

Wincalc    (05 Sep 12)       

Winwordy   ( 22 ago 12)       

Documentos (14 mar 11) 

Observación: Todos los software son de la autoría de:


Rick Parris
Academia Phillips Exeter
Departamento de matemáticas
Exeter, NH 03833
voz: (603) 772-4311 


Preguntas frecuentes Software de maní

1. ¿Sus programas se ejecutan en Windows 7 (Vista, XP, ME, 2K, 98, 95)?
Sí. Las desarrollo en casa, utilizando tanto XP y Windows 7, y les prueba en un ordenador portátil que ejecuta Vista. Los programas también se ejecutan en la red NT en mi escuela. A medida que los sistemas operativos se complican, sin embargo, más, sutiles problemas pueden ocurrir.

9. ¿Winplot dibujar curvas punteadas?
Aparte de líneas y segmentos, no . Gráficas lineales se extrae típicamente mediante el marcado de cientos de puntos y conectarlos. Incluso si la pluma eran "puntos", el efecto se perdería debido a que los segmentos son tan cortos. Para distinguir una de otra curva, he encontrado que la variación de grosor y el color son suficientes.

10. ¿Son los programas realmente libres?
Sí. Yo sólo pido que no se pueden vender. Yo preferiría tener amigos que dinero. Lo que sí me gusta es recibir ideas para mejoras, y por supuesto que aprecian los informes de errores.

13. ¿Por qué no WinPlot representar gráficamente la función de raíz cúbica?
Lo hará, pero tiene que introducir la ecuación y = raíz (3, x ). (Consulte el archivo de ayuda Biblioteca.) Debido a expresiones como x ^ (1/3) se evaluó usando logaritmos, los valores negativos de x debe desestimarse.

15. ¿Sabías que Winplot no es la representación de "int" correctamente?
Aunque todavía no existe un acuerdo total, se ha convertido en la convención de usar "piso" en lugar de "int", que es lo que hace Winplot. Esto también permite "int" que se utiliza para la parte entera de un número, como su nombre indica. Puede leer más sobre este tema aquí y aquí .

16. ¿En qué idioma se escriben sus programas?
Las antiguas versiones de Windows 3.1 están escritos en Pascal. El Windows 95/98 / 2K / ME / XP / Vista / 7 versiones están escritas en C ++.

18. ¿Hay un programa de instalación?
No. Aparte de registrar las extensiones de archivo, no hay nada para un programa de este tipo hay que hacer. Para aprender a registrar extensiones de archivo (para que pueda abrir un archivo haciendo doble clic en su icono), haga clic aquí .

19. ¿Cuál es su ocupación?
Soy un profesor de matemáticas de secundaria. La programación es sólo un hobby que ha salido de control. Alentados por los estudiantes en mediados de 1980, escribí un par de programas de MS-DOS, diseñado para aliviar la monotonía de las tareas que se les asignaba. También me ha intrigado cuando oí un colega describir el original "geométrica Supposer", y traté de escribir un programa que llevar a cabo construcciones geométricas y los diagramas de impresión para las pruebas. Entonces empecé a compartir estos programas con los maestros de otras escuelas. Se puede imaginar el resto.

20. ¿De dónde viene la palabra "maní"?
Las tres primeras letras son las siglas de la escuela enseñanza en (Phillips Exeter Academy, en Exeter, NH).


Texto original

For example, the graph of a circle defined parametrically as x = cos( t ), y = sin( t ) would be vulnerable if the meanings of the axes (and the functions) were allowed to change suddenly.
Saludos y todos mis parabienes para ustedes.

Atentamente: L.R.C.R.

lunes, 23 de mayo de 2016

Curso de Inventarios

Estimados estudiantes del Grupo LT-LINV-1602-B2-001 de la materia de Inventarios.

Las actividades que forman parte del curso me parecen muy interesantes porque ponen en juego no solo la creatividad del estudiante, sino que además le permiten desarrollar habilidades, competencias específicas y aplicar modelos matemáticos que requieren del conocimiento de las herramientas y conceptos básicos de esta disciplina.

Los archivos que compartiré con ustedes son de especial importancia dada la complejidad o grado de aproximación a lo que en la práctica se realiza en este terreno.

LINV_U1_A2_Archivo Ejemplo

LINV_U1_AD_Archivo Ejemplo

LINV_U1_EA_Archivo Ejemplo

LINV_U2_A1_Archivo Ejemplo

LINV_U2_A2_Archivo Ejemplo

LINV_U2_A3_Propuesta de Solución

LINV_U2_A4_Archivo Ejemplo

LINV_U2_AD_Archivo Ejemplo

LINV_U2_EA_Archivo Ejemplo

LINV_U3_A1_Archivo Ejemplo

LINV_U3_AD_Archivo Ejemplo

LINV_U3_EA_Propuesta de Solución


En otro momento compartiré más materiales con ustedes.

¡Que tengan éxito en la materia!

Atentamente: I.T. Leopoldo Raúl Cano Rivera.



domingo, 18 de octubre de 2015

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE DISPERSIÓN

Este artículo trata acerca de las Medidas de Tendencia Central y las Medidas de Dispersión, como una aplicación sencilla de la Estadística Básica.

En la Estadística Básica, conocida (por su función) como Estadística Descriptiva, se hace necesario identificar dos medidas o valores que cumplen un propósito bien definido: las Medidas de Tendencia Central (MTC) y las Medidas de Dispersión (MD).

Las MTC nos permiten determinar en un conjunto de datos numéricos cuál o cuáles son sus puntos centrales. Dentro de los posibles valores centrales hay tres que se han ganado su lugar en las MTC por la frecuencia de su uso: la Media, la Mediana y la Moda. Otras medidas, menos populares se emplean con cierta frecuencia pero tienen menor jerarquía que las tres anteriores.

La Media recibe varios nombres según su aplicación, reconociéndose como promedio, media ponderada, valor esperado, esperanza matemática, valor medio, etc. 

El objetivo de este artículo no es el de mostrar la Estadística Descriptiva completa o sus variaciones dentro de otras ramas, por varias razones importantes: 
1. El objetivo de este espacio es presentar un artículo de aplicación práctica dentro del tema de "las Muestras y la Teoría Paramétrica", más no el presentar toda la literatura y actualizaciones del tema.
2. Cada aplicación tiene un contexto diferente, unas dentro de la Estadística Descriptiva, otras dentro del ámbito de la Estadística Inferencial, algunas dentro de la Estadística No Paramétrica, etc.
3. El punto principal es el tratamiento estadístico de información, desde el punto de vista de su aplicación inmediata que es el análisis de datos y el cálculo de sus parámetros o estadísticos.

La Mediana, identificada por su importancia como el centro de gravedad o de equilibrio de una distribución de datos, es aquella MTC que divide a los datos en dos partes iguales.

La Moda se identifica como el dato que más se repite, es decir el dato o datos que tienen mayor frecuencia absoluta. Es necesario aclarar aquí que en una distribución de datos puede existir una o más modas, o incluso ninguna, dependiendo de los valores numéricos y la frecuencia de su aparición.

Esclarecido el punto, pasaremos a tratar el tema de las Medidas de Dispersión... 

Como complemento de las MTC, las MD evalúan que tan dispersa se encuentra la información con relación a las medidas centrales antes descritas. Dentro de las MD para conocidas, están la Desviación Media, la Varianza y la Desviación Estándar.

La Desviación Media, llamada también Desviación Promedio, es el promedio de las desviaciones absolutas de cada valor o dato con respecto a su media.

La Varianza, conocida también como Variancia 


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© Diferencia horaria

MI TRABAJO CREATIVO EN EL NIVEL MEDIO SUPERIOR

Una de las experiencias más interesantes de mi vida sucedió en el IEMS, Instituto de Educación Media Superior del Distrito Federal.

Como docente en el Sistema Semiescolarizado pude colaborar e impartir la asignatura de Matemáticas. De esa experiencia, un servidor rescata hoy los materiales que realicé como una forma de apoyo a los estudiantes del Semi (como le decíamos con estimación al IEMS), en la Preparatoria "Magdalena Contreras".

El material tiene para mi un gran significado porque todo lo realizado en esa preparatoria en los años 2008 y 2009 fue significativo. Trabajar con matemáticos no es cosa común, pues ellos son personas que tienen una alta abstracción y capacidad inconmensurable, al grado de vivir en una esfera distinta al común de los docentes que realizamos alguna labor educativa en el ramo de de la educación media superior.

El IEMS realizó importantes contribuciones a la elaboración de materiales en el Nivel Medio Superior, de los cuales se rescatan los siguientes materiales:

OBJETIVO 1_MATEMÁTICAS 1_IEMS

OBJETIVO 2_MATEMÁTICAS 1_IEMS

OBJETIVO 4_MATEMÁTICAS 1_IEMS

OBJETIVO 5_MATEMÁTICAS 1_IEMS

OBJETIVO 1_MATEMÁTICAS 3_IEMS

OBJETIVO 2_MATEMÁTICAS 3_IEMS

OBJETIVO 3_MATEMÁTICAS 3_IEMS

OBJETIVO 4_MATEMÁTICAS 3_IEMS

OBJETIVO 5_MATEMÁTICAS 3_IEMS

De mi última contribución, rescato lo que a mi juicio representa el quid del asunto cuando se quiere resolver problemas de la disciplina.

Los siguientes materiales fueron elaborados por un servidor resolviendo problemas de los libros de texto del IEMS.

GUÍA RESUELTA DE MATEMÁTICAS 1_IEMS

GUÍA RESUELTA DE MATEMÁTICAS 2_IEMS

GUÍA RESUELTA DE MATEMÁTICAS 3_IEMS

GUÍA RESUELTA DE MATEMÁTICAS 4_IEMS

SOLUCIÓN DE UN SISTEMA DE ECUACIONES 4X4_IEMS

CRITERIOS DE DIVISIBILIDAD

POTENCIAS DE DIEZ

PROBLEMA DE LOS PUNTOS

PROBLEMA DE LOS CUADRADOS


Una segunda etapa de logros académicos profesionales se vinculan con mi práctica cotidiana en el SEAD del Colegio de Bachilleres. Un sistema con tan grandes alcances, que un catedrático bien puede crear materiales ad infinitum y dejar que transcurra el tiempo para que la semilla germine y de resultados positivos.

Para el SEAD del Plantel 2, elaboré un ambicioso proyecto de material didáctico, específicamente para las Modalidades No Escolarizadas (MoNE), del cual recojo los siguientes materiales.

MATERIAL DE APOYO PARA LOS ESTUDIANTES DE MATEMÁTICAS 4_SEAD_2

MATERIAL DE TRABAJO PARA LOS ESTUDIANTES DE MATEMÁTICAS 4_SEAD_2

Para otras instituciones y en otros contextos, he recopilado materiales que fueron de utilidad práctica para el estudiante del Nivel Medio Superior (NMS) en el área e matemáticas. No fueron elaborados por un servidor, pero son de importancia capital en el aprendizaje significativo de la Mathematica.

Como muestra de materiales recopilados que son de gran utilidad para el propósito de aprender a aprender, la matemática divina, los siguientes son un modesto ejemplo de materiales didácticos.

PROBLEMARIO DE MATEMÁTICAS 1 

PROBLEMAS ADICIONALES DE MATEMÁTICAS 1

PREPARACIÓN PARA CLASE DE FACTORIZACIÓN

LA TEORÍA DE NÚMEROS

Finalmente, les dejo un pensamiento...

¡Las Matemáticas son el lenguaje de Dios para comunicar sus buenas nuevas al hombre!

Ing. Leopoldo R. Cano R.





miércoles, 6 de mayo de 2015

Funciones y curvas sinusoidales: aplicaciones a las ciencias

Las curvas sinusoidales tiene como expresión de su función f(x) = Asen [B(x-C)] + D, siendo sus características las siguientes: Amplitud = |A|,  Periodo T = 2(pi)/B,  Desfase (Traslación horizontal) = C,  Desfase (Traslación vertical) = D,  Alcance = [ x - |A|, x + |A|] 

Algunas de sus aplicaciones se muestran en el siguiente vídeo:

 

En la Física de las vibraciones tiene múltiples aplicaciones, como son las siguientes:

Física de las vibraciones

Funciones trigonométricas en la Medicina:


Se pueden hacer diversos procedimientos médicos teniendo en cuenta las funciones trigonométricas por ejemplo casi siempre la medicina cardíaca utiliza estas funciones para saber si el corazón esta en un funcionamiento normal según las características de la persona. 


El electrocardiograma (ECG/EKG, del alemán Elektrokardiogramm) es la representación gráfica de la actividad eléctrica del corazón, que se obtiene con un electrocardiógrafo en forma de cinta continua. Es el instrumento principal de la electro fisiología cardíaca y tiene una función relevante en el cribado y diagnóstico de las enfermedades cardiovasculares, alteraciones metabólicas y la predisposición a una muerte súbita cardíaca. También es útil para saber la duración del ciclo cardíaco. como se puede ver en el vídeo según los movimientos del corazón, se ve esta representada en una función seno y coseno.


¿Cómo las funciones ayudan a los médicos? Hemos encontrado un problema médico en el cual se utiliza las razones para resolver la posible posición de una arteria el angulo que minimiza la fricción en el flujo de sangre donde dos arterias se encuentran es determinada por la formula cos (R /r ) donde r es el radio de la arteria menor y R el radio de la arteria mas grande.


Los inventos e instrumentos médicos que utilizan las funciones trigonométricas son, entre otros, el Marcapasos. 


Un Marcapasos artificial es un dispositivo electrónico diseñado para producir impulsos eléctricos con el objeto de estimular el corazón cuando falla la estimulación fisiológica o normal. Estos impulsos, una vez generados, necesitan de un cable conductor (o electro catéter) que se interponga entre ellos para alcanzar su objetivo. De esta forma, un sistema de estimulación cardíaca consta de un generador de impulsos eléctricos (o Marcapasos propiamente dicho) y de un cable. para ajustar la frecuencia que necesita el impulso se es necesario hacer ajustes teniendo en cuenta las funciones otras aplicaciones.


En el estudio de procesos cíclicos como la secreción hormonal y pulso cardíaco, puedes analizar la evolución en el tiempo a través de la descomposición de Fourier, que transforma cualquier función en una suma de funciones sinusoidales (senos y cosenos Fourier aclaramos que como este es un tema muy complejo solo agregamos una introducion a la descomposición de Fourier. 


Definición de sinusoide: se entiende por sinusoide u onda sinusoide la función seno o la curva que la representa, en general todos los gráficos de ondas se llaman sinusoide. Hace 182 años un matemático francés, el barón Jean Baptiste-Joseph Fourier publicó el tratado Teoría analítica del calor, donde sentó las bases del hoy llamado ‘análisis armónico’ o también ‘análisis de Fourier’. Fourier descubrió que fenómenos complejos pueden ser descompuestos en componentes muy simples, como las funciones trigonométricas ‘seno’ y ‘coseno’, de distinta amplitud y frecuencia. 


Las funciones f(t) = 2sen(3t) y g(t) = 4cos(3t), por ejemplo, dependen de la variable t y sus gráficas son sinusoides que oscilan 3 veces cada vez que t va de 0 a 2pi; sus amplitudes son 2 y 4 respectivamente. Se trata de funciones periódicas en el sentido que sus valores se repiten en cada intervalo de longitud 2pi y podemos encontrar muchas otras formas utilizar las funciones para el beneficio de la ciencia pero por ahora esas son sus más importantes aplicaciones.


A continuación se presenta un ejemplo de algunas curvas sinusoidales:


Bibliografía consultada:

Actividades de investigación (octubre 7, 2009). Los biorritmos. Página Web: http://manuelduartedavila.blogspot.mx/2009_10_01_archive.html Consultada el día 07 de mayo de 2015.

Las mareas y su relación con fenómenos astronómicos y meteorológicos.  Página Web: http://www.cientec.or.cr/astronomia/mareas.html,
Consultada el día 07 de mayo de 2015.

Dance of the Tide by Paul Doherty (ingles) El baile de las mareas. Incluye estrategias para modelar diferentes aspectos de las mareas al final. Página Web: http://www.exploratorium.edu/theworld/surfing/tides.html 
Consultada el día 07 de mayo de 2015. 

Electrotencia.  Página Web: http://electrotencia.blogspot.mx/2009/10/corriente-alterna.html, Consultada el día 07 de mayo de 2015.

Control de procesos eléctricos – El Rincón del Vago. Página Web: http://html.rincondelvago.com/control-de-procesos-electricos.html, Consultada el día 08 de mayo de 2015.

Método del Dr. Dubin para la Interpretación del ECG. Página Web: http://www.unibe.edu.do/sites/default/files/internados/ecg_dubin.pdf, Consultada el día 08 de mayo de 2015.

CURSO DE ELECTROCARDIOGRAFÍA BÁSICA – Gencat. Página Web: http://www.gencat.cat/salut/uudd/html/ca/dir1565/docs/4-pres1el_ecg.pdf,  Consultada el día 08 de mayo de 2015.

143 ANÁLISIS VISUAL DEL ELECTROENCEFALOGRAMA. Página Web: http://www.acnweb.org/guia/g7cap17.pdf, Consultada el día 08 de mayo de 2015.

Como se lee el EEG. Página Web: http://neurofisiologiagranada.com/eeg/eeg-comoselee.htm, Consultada el día 08 de mayo de 2015.

FUNDAMENTOS BIOLÓGICOS DE LA CONDUCTA. Página Web: https://albertosdp5.wordpress.com/ Consultada el día 08 de mayo de 2015.





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