@profecamor

#QUADRATIC FRICTION - EULER METHOD import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import cos, sin, pi # Parámetros m=1 # masa kg b=0.001 # coeficiente de arrastre g=9.81 # aceleración debido a la gravedad

mu<-0.4 #coeficiente g<-9.8#m/s² m<-50 #kg te<-30*pi/180 #angulo F=mu*m*g/(cos(te)+mu*sin(te)) N=m*g/(1+mu*tan(te)) cat("Tensión:",F,"\n") cat("Reacción:",N,"\n")

P0<-101325 #Pa g<-9.81 #m/s² d<-1000 #kg/m³ h<-15 n<-3 #Presión manométrica P1=(n+1)*P0 P2=P0 h=(P1-P0)/(g*d)+h cat("Altura alcanzada en h metros es:",h,"\n")

an1 <- (2)*pi/180 an2 <- (12)*pi/180 an3 <- (13)*pi/180 T0 <- 25.3 #Teperatura inicial en °C T1 <- 95.3 #Teperatura final en °C Lo <- 0.70 #Longitud inicial de la barra en m r <- 0.001975 #Radio estimado del pin en m DL1 <- an1*r #Dila

da <- 0.998 #Densidad del agua en g/cm^3 h1 <- 19 #Altura del agua en cm h2 <- 20.7 #Altura del aceite en cm Deltah1 <- 0.1 #Error de la regla en cm Deltah2 <- 0.1 #Error de la regla en cm dx <- (h1/h2)*da #Densidad del aceite en g/cm^3 fh1 <- (

#Temperaturas medidas en °C Tx<-80 #Temperatura inicial de la sustancia Ta<-22.3 #Temperatura inicial del agua T<-24.4 #Temperatura de equilibrio #Masas medidas en gramos ma<-180.1 #Masa del agua que esta dentro del vaso mx<-225.6 #Masa de la sus

T0<-22 #Temperatura inicial de la sustancia a<-19*10^(-6) #Coeficiente de dilatación térmica del material d0<-24.41 #Diámetro de la esfera a temperatura ambiente en mm d1<-24.58 #Diámetro de la esfera despues de ser calentada en mm #calculo de la t

r <- 9.925 #Radio del objeto medido con pie de Rey en mm z <- 37.45 #Espesor del objeto medido con tornillo micrométrico en mm m <- 98.7 #masa del objeto medido en gramos Deltar <- 0.05 #Resolución del pie de rey en mm Deltaz <- 0.05 #Resolución del

r <- 7.92 #Radio del objeto medido con tornillo Micrométrico en mm m <- 5 #masa del objeto medido en gramos Deltar <- 0.01 #Resolución del tornillo Micrométrico en mm Deltam <- 0.1 #Resolución de la bascula en gramos fr <- 4*pi*r^2 #Derivada de la

R <- 41.50 #diametro mayor R en mm r <- 39.04 #diametro menor r=R-e y en mm z <- 58.45 #altura del cilindro en mm m <- 96 #masa del objeto DeltaR <- 0.05 #resolución del pie de Rey en mm Deltar <- 0.025 #este error hay que c

x <- 37.55 #medida del largo x en mm y <- 38.1 #medida del ancho y en mm z <- 37.45 #medida de la altura z en mm m <- 24.5 #masa del objeto Deltax <- 0.05 #Resolución del pie de Rey en mm Deltay <- 0.05 #Resolución del pie de Rey en mm Deltaz <-

# Datos de ejemplo x <- c(157,147,149,165,183,151,149,157,149,147,168,154,159,149,140) # Datos para el eje x y <- c(48,53,48,66,59,53,54,62,69,57,59,53,55,53,55) # Datos para el eje y # Crear el diagrama de dispersión plot(x, y, main = "Scatter plo

ms<-100.9 #masa del objeto. m1<-1207 #masa del biker con agua en gramos m2<-1280 #masa del objeto sumergido en el biker con agua en gramos pa<-0.997 #densidad del agua g/cm³ Deltams<-0.1 #sensibilidad de la gramera Deltam1<-0.1 #sensibilidad de la

r <- 7.92 #Radio del objeto medido con tornillo Micrométrico en mm m <- 5 #masa del objeto medido en gramos Deltar <- 0.01 #Resolución del tornillo Micrométrico en mm Deltam <- 0.1 #Resolución de la bascula en gramos fr <- 4*pi*r^2 #Derivada de la

r <- 9.925 #Radio del objeto medido con pie de Rey en mm z <- 37.45 #Espesor del objeto medido con tornillo micrométrico en mm m <- 98.7 #masa del objeto medido en gramos Deltar <- 0.05 #Resolución del pie de rey en mm Deltaz <- 0.05 #Resolución del

n=10 count <- 0 # inicializamos el conteo for(i in 1:n){ pz <- 10 # número de pares de zapatos ez <- 8 # número de zapatos sacados al azar list <- rep(seq(0, 9), each=2) # creamos un vector con los pares de zapatos del 0 al 9 sim <-

n <- 200 # número de veces que se repetirá el código no_coincidencias <- 0 # Inicializar contador de no coincidencias for (iteracion in 1:n) { zd <- list() # Inicializar lista vacía zi <- list() # Inicializar lista vacía n_lista <- 1 # In