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Lição 120 — Workshop final do Programa

Encerramento. 40 problemas integradores cobrindo Anos 1-3. Tema: aplicação real em ML, finanças, engenharia, ciência.

Used in: 3.º ano do EM (18 anos) · Equiv. Leistungskurs alemão (Abitur) · Equiv. H2 Math singapurense

M={Caˊlculo,  Aˊlgebra Linear,  Probabilidade,  Modelagem}\mathcal{M} = \{\text{Cálculo},\; \text{Álgebra Linear},\; \text{Probabilidade},\; \text{Modelagem}\}

O workshop final integra os quatro pilares do programa em 40 problemas que exigem combinar técnicas de múltiplos trimestres. Cada problema tem ao menos dois conceitos entrelaçados: derivada com álgebra, integral com estatística, EDO com álgebra linear. Quem conclui este workshop está preparado para cursos universitários quantitativos.

Choose your door

Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Síntese formal — os quatro pilares

Estrutura do programa concluído

"A mathematical theory is not to be considered complete until you have made it so clear that you can explain it to the first man whom you meet on the street." — David Hilbert, citado em Active Calculus §1.1

CálculoTrim 5–8Álgebra LinearTrim 9–10ProbabilidadeTrim 10–11Model.Trim 12Workshop Final — Lição 12040 problemas integradores

Fluxo dos quatro pilares do programa convergindo no workshop final.

Exemplos resolvidos

Exercise list

40 exercises · 10 with worked solution (25%)

Application 23Understanding 3Modeling 6Challenge 5Proof 3
  1. Ex. 120.1Application

    Calcule 0π/2sin2xcos3xdx\displaystyle\int_0^{\pi/2} \sin^2 x \cos^3 x\, dx.

    Show solution
    Substituição u=sinxu = \sin x, du=cosxdxdu = \cos x\,dx. Limites: u(0)=0u(0)=0, u(π/2)=1u(\pi/2)=1. Integral torna-se 01u2(1u2)du=[u33u55]01=1315=215\int_0^1 u^2(1-u^2)\,du = \left[\frac{u^3}{3} - \frac{u^5}{5}\right]_0^1 = \frac{1}{3} - \frac{1}{5} = \frac{2}{15}.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Reescreva cos3x=(1sin2x)cosx\cos^3 x = (1-\sin^2 x)\cos x — fator que permite substituição.
    2. Seja u=sinxu = \sin x, então du=cosxdxdu = \cos x\,dx. Atualize limites.
    3. A integral vira 01u2(1u2)du\int_0^1 u^2(1-u^2)\,du, que se expande em dois termos-potência.
    4. Integre: u33u55\frac{u^3}{3} - \frac{u^5}{5}. Avalie em 1 e 0.
    5. Resultado: 215\frac{2}{15}. Macete: quando um seno e um cosseno aparecem juntos com expoentes, separe a potência par usando sin2+cos2=1\sin^2+\cos^2=1 e use substituição na potência ímpar.
  2. Ex. 120.2ApplicationAnswer key

    Resolva y+4y=0y'' + 4y = 0 com y(0)=1y(0) = 1, y(0)=0y'(0) = 0.

    Show solution
    Equação característica r2+4=0r^2+4=0r=±2ir=\pm 2i. Solução geral: y=C1cos(2x)+C2sin(2x)y = C_1\cos(2x)+C_2\sin(2x). Com y(0)=1y(0)=1: C1=1C_1=1. Com y(0)=0y'(0)=0: C2=0C_2=0. Logo y=cos(2x)y=\cos(2x).
  3. Ex. 120.3Application

    Receita R(q)=120q2q2R(q) = 120q - 2q^2 e custo C(q)=200+40q+q2C(q) = 200 + 40q + q^2. Encontre qq^* que maximiza o lucro L=RCL = R - C.

    Show solution
    Lucro L(q)=3q2+80q200L(q) = -3q^2+80q-200. L(q)=6q+80=0q=40/313,3L'(q)=-6q+80=0 \Rightarrow q^*=40/3 \approx 13{,}3. L=6<0L''=-6 < 0, máximo. Lucro máximo: L(40/3)=1400/9155,6L(40/3)=1400/9 \approx 155{,}6 reais/dia.
  4. Ex. 120.4ApplicationAnswer key

    Escreva a série de Taylor de cosx\cos x centrada em x=0x = 0 até o termo em x4x^4.

    Show solution
    Série de Taylor de cosx\cos x centrada em 0: cosx=1x22!+x44!\cos x = 1 - \frac{x^2}{2!} + \frac{x^4}{4!} - \cdots. Até x4x^4: 1x22+x4241 - \frac{x^2}{2} + \frac{x^4}{24}.
  5. Ex. 120.5Application

    Calcule ddxex2\dfrac{d}{dx} e^{x^2}.

    Show solution
    Regra da cadeia: ddxex2=ex22x\frac{d}{dx}e^{x^2} = e^{x^2} \cdot 2x.
  6. Ex. 120.6Application

    Calcule 1e1xdx\displaystyle\int_1^e \frac{1}{x}\,dx usando o TFC.

    Show solution
    TFC parte 2: 1e1xdx=lnx1e=lneln1=10=1\int_1^e \frac{1}{x}\,dx = \ln x\big|_1^e = \ln e - \ln 1 = 1 - 0 = 1.
  7. Ex. 120.7Application

    Calcule limx0ex1xx2\displaystyle\lim_{x \to 0} \frac{e^x - 1 - x}{x^2}.

    Show solution
    Substituir diretamente: forma 0/00/0. Aplicar L'Hôpital: limx0ex1xx2=limx0ex12x=limx0ex2=12\lim_{x\to 0} \frac{e^x-1-x}{x^2} = \lim_{x\to 0}\frac{e^x-1}{2x} = \lim_{x\to 0}\frac{e^x}{2} = \frac{1}{2}.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Substitua x=0x=0: numerador e010=0e^0-1-0=0, denominador 00. Forma indeterminada 0/00/0.
    2. Aplique L'Hôpital: derive numerador e denominador separadamente.
    3. 1ª aplicação: ex12x\frac{e^x-1}{2x}. Ainda 0/00/0 em x=0x=0.
    4. 2ª aplicação: ex2\frac{e^x}{2}. Agora substitua: e0/2=1/2e^0/2 = 1/2.
    5. Curiosidade: esse limite é exatamente o coeficiente de x2x^2 na série de Taylor de exe^x — a série diz ex=1+x+x2/2+e^x = 1+x+x^2/2+\cdots, então (ex1x)/x21/2(e^x-1-x)/x^2 \to 1/2.
  8. Ex. 120.8Application

    Calcule o volume do sólido de revolução gerado por y=xy = \sqrt{x}, x[0,4]x \in [0,4], rotacionado em torno do eixo xx.

    Show solution
    Disco: V=π04(x)2dx=π04xdx=π[x22]04=π8=8πV = \pi\int_0^4 (\sqrt{x})^2\,dx = \pi\int_0^4 x\,dx = \pi\left[\frac{x^2}{2}\right]_0^4 = \pi \cdot 8 = 8\pi.
  9. Ex. 120.9Application

    Calcule ddx[x2sinx]\dfrac{d}{dx}[x^2 \sin x] usando a regra do produto.

    Show solution
    Regra do produto: (x2sinx)=2xsinx+x2cosx(x^2\sin x)' = 2x\sin x + x^2\cos x.
  10. Ex. 120.10Understanding

    Qual enunciado correto do Teorema Fundamental do Cálculo (ambas as partes)?

    Select the correct option
    Select an option first
    Show solution
    TFC parte 1: a função definida pelo acúmulo da integral é derivável e sua derivada é o integrando. Parte 2: para calcular uma integral definida, basta achar uma antiderivada FF e calcular F(b)F(a)F(b)-F(a).
  11. Ex. 120.11ApplicationAnswer key

    Diagonalize A=(3102)A = \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 0 & 2 \end{pmatrix}. Encontre PP e DD.

    Show solution
    Polinômio característico: (3λ)(2λ)=0(3-\lambda)(2-\lambda) = 0. Autovalores λ1=3\lambda_1 = 3, λ2=2\lambda_2 = 2. Autovetores: v1=(1,0)T\mathbf{v}_1=(1,0)^T, v2=(1,1)T\mathbf{v}_2=(1,-1)^T. P=(1101)P = \begin{pmatrix}1&1\\0&-1\end{pmatrix}, D=(3002)D = \begin{pmatrix}3&0\\0&2\end{pmatrix}.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Calcule det(AλI)=(3λ)(2λ)0\det(A-\lambda I) = (3-\lambda)(2-\lambda) - 0. Raízes: λ=3\lambda=3 e λ=2\lambda=2.
    2. Para λ=3\lambda=3: (A3I)v=0(A-3I)\mathbf{v}=0. Linha 1: 0v1+1v2=0v2=00\cdot v_1 + 1\cdot v_2=0 \Rightarrow v_2=0. Autovetor: (1,0)T(1,0)^T.
    3. Para λ=2\lambda=2: (A2I)v=0(A-2I)\mathbf{v}=0. Linha 1: v1+v2=0v_1+v_2=0. Autovetor: (1,1)T(1,-1)^T.
    4. Monte PP com autovetores nas colunas. Verifique: AP=PDAP=PD.
    5. Macete: matriz triangular superior tem autovalores na diagonal.
  12. Ex. 120.12Application

    Calcule a inversa de A=(4172)A = \begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 7 & 2 \end{pmatrix}.

    Show solution
    Inversa de A=(4172)A = \begin{pmatrix}4&1\\7&2\end{pmatrix}: detA=87=1\det A = 8-7=1. A1=11(2174)=(2174)A^{-1} = \frac{1}{1}\begin{pmatrix}2&-1\\-7&4\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}2&-1\\-7&4\end{pmatrix}.
  13. Ex. 120.13Application

    Por que toda matriz simétrica real é diagonalizável ortogonalmente? Cite o teorema relevante.

    Show solution
    Pelo Teorema Espectral, toda matriz simétrica real é ortogonalmente diagonalizável — seus autovalores são reais e os autovetores de autovalores distintos são ortogonais.
  14. Ex. 120.14ApplicationAnswer key

    Em A=UΣVTA = U\Sigma V^T (SVD), o que representam UU e VTV^T geometricamente?

    Show solution
    Na SVD A=UΣVTA = U\Sigma V^T: VTV^T representa uma rotação/reflexão no espaço de entrada (domínio); Σ\Sigma aplica escalamentos ao longo de eixos principais; UU representa rotação/reflexão no espaço de saída (contradomínio).
  15. Ex. 120.15Application

    Dado o sistema (123456)x=(101)\begin{pmatrix}1&2\\3&4\\5&6\end{pmatrix}x = \begin{pmatrix}1\\0\\-1\end{pmatrix}, determine se tem solução. Se sim, encontre-a.

    Show solution
    Sistema Ax=bAx = b com A=(123456)A = \begin{pmatrix}1&2\\3&4\\5&6\end{pmatrix}, b=(1,0,1)Tb = (1,0,-1)^T: o sistema tem solução sse bcol(A)b \in \text{col}(A). Escalonando a matriz aumentada revela se há solução ou não, e qual.
  16. Ex. 120.16Understanding

    Para uma matriz AA de ordem m×nm \times n, qual é a dimensão do espaço nulo de AA?

    Select the correct option
    Select an option first
    Show solution
    Teorema do Núcleo e Imagem: para A:RnRmA: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m, dim(nul(A))+posto(A)=n\dim(\text{nul}(A)) + \text{posto}(A) = n. Logo dim(nul(A))=nposto(A)\dim(\text{nul}(A)) = n - \text{posto}(A).
  17. Ex. 120.17Application

    Aplique a matriz de rotação de 30° ao ponto (1,0)(1, 0).

    Show solution
    Rotação de 30° aplica a matriz R=(cos30°sin30°sin30°cos30°)=(3/21/21/23/2)R = \begin{pmatrix}\cos 30° & -\sin 30° \\ \sin 30° & \cos 30°\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}\sqrt{3}/2 & -1/2 \\ 1/2 & \sqrt{3}/2\end{pmatrix}. Aplicando a (1,0)T(1,0)^T: (3/2,1/2)T(\sqrt{3}/2,\, 1/2)^T.
  18. Ex. 120.18Application

    Encontre o vetor unitário na direção de (3,4)(3, 4).

    Show solution
    O vetor unitário na direção de v=(3,4)\mathbf{v} = (3,4) é v^=vv=(3,4)5=(3/5,4/5)\hat{\mathbf{v}} = \frac{\mathbf{v}}{\lVert \mathbf{v} \rVert} = \frac{(3,4)}{5} = (3/5,\, 4/5).
  19. Ex. 120.19ChallengeAnswer key

    AA simétrica 2×22\times 2 com autovalores λ1,λ2\lambda_1, \lambda_2. Mostre que tr(Ak)=λ1k+λ2k\operatorname{tr}(A^k) = \lambda_1^k + \lambda_2^k para todo k1k \geq 1.

    Show solution
    Para AA simétrica 2×22\times 2 com autovalores λ1,λ2\lambda_1,\lambda_2 e autovetores v1,v2\mathbf{v}_1,\mathbf{v}_2 ortonormais: Ak=PDkPTA^k = P D^k P^T onde P=[v1  v2]P = [\mathbf{v}_1 \; \mathbf{v}_2]. Logo tr(Ak)=tr(Dk)=λ1k+λ2k\text{tr}(A^k) = \text{tr}(D^k) = \lambda_1^k + \lambda_2^k (traço é invariante de similaridade).
  20. Ex. 120.20Challenge

    XX tem duas colunas linearmente dependentes. Mostre via SVD que XTXX^T X é singular.

    Show solution
    Se XX tem 2 colunas colineares, então posto(X)<n\text{posto}(X) < n. Logo posto(XTX)=posto(X)<n\text{posto}(X^TX) = \text{posto}(X) < n, o que implica det(XTX)=0\det(X^TX) = 0 — a matriz é singular e não invertível. Os valores singulares de XX na SVD incluem um zero, e a mesma singularidade aparece em XTX=VΣTUTUΣVT=VΣTΣVTX^TX = V \Sigma^T U^T U \Sigma V^T = V \Sigma^T \Sigma V^T, cujos autovalores incluem zero.
  21. Ex. 120.21Application

    5 lançamentos de moeda justa. Calcule P(X=3)P(X = 3) onde XX = número de caras.

    Show solution
    Binomial: XB(5,1/2)X \sim B(5, 1/2). P(X=3)=(53)(1/2)3(1/2)2=10132=1032=516P(X=3) = \binom{5}{3}(1/2)^3(1/2)^2 = 10 \cdot \frac{1}{32} = \frac{10}{32} = \frac{5}{16}.
  22. Ex. 120.22Application

    XN(0,1)X \sim N(0,1). Calcule P(X>2)P(X > 2).

    Show solution
    XN(0,1)X \sim N(0,1). P(X>2)=1P(X2)=1Φ(2)10,9772=0,0228P(X > 2) = 1 - P(X \leq 2) = 1 - \Phi(2) \approx 1 - 0{,}9772 = 0{,}0228.
  23. Ex. 120.23Application

    Cinco pontos: (1,2)(1,2), (2,3)(2,3), (3,5)(3,5), (4,4)(4,4), (5,6)(5,6). Encontre β^0\hat\beta_0 e β^1\hat\beta_1 da reta de regressão y^=β^0+β^1x\hat y = \hat\beta_0 + \hat\beta_1 x.

    Show solution
    Com os pontos (1,2),(2,3),(3,5),(4,4),(5,6)(1,2),(2,3),(3,5),(4,4),(5,6): xˉ=3\bar x=3, yˉ=4\bar y=4. β^1=(xixˉ)(yiyˉ)(xixˉ)2=910=0,9\hat\beta_1 = \frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2} = \frac{9}{10} = 0{,}9. β^0=40,93=1,3\hat\beta_0 = 4 - 0{,}9\cdot 3 = 1{,}3. Reta: y^=1,3+0,9x\hat y = 1{,}3 + 0{,}9x.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Calcule xˉ=(1+2+3+4+5)/5=3\bar x = (1+2+3+4+5)/5 = 3 e yˉ=(2+3+5+4+6)/5=4\bar y = (2+3+5+4+6)/5 = 4.
    2. Tabele (xixˉ)(x_i - \bar x) e (yiyˉ)(y_i - \bar y) para cada ponto.
    3. (xixˉ)2=4+1+0+1+4=10\sum(x_i-\bar x)^2 = 4+1+0+1+4 = 10. (xixˉ)(yiyˉ)=4+1+0+0+4=9\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y) = 4+1+0+0+4 = 9.
    4. β^1=9/10=0,9\hat\beta_1 = 9/10 = 0{,}9; β^0=yˉβ^1xˉ=42,7=1,3\hat\beta_0 = \bar y - \hat\beta_1 \bar x = 4 - 2{,}7 = 1{,}3.
    5. Verificação: a reta sempre passa por (xˉ,yˉ)=(3,4)(\bar x, \bar y) = (3,4). Cheque: 1,3+0,93=41{,}3 + 0{,}9\cdot 3 = 4. Correto.
  24. Ex. 120.24Application

    A/B test: conversão A = 10%, B = 12%, n=1000n = 1000 cada. Realize o teste zz bilateral para diferença de proporções a α=0,05\alpha = 0{,}05.

    Show solution
    Teste zz para diferença de proporções. p^A=0,10\hat p_A = 0{,}10, p^B=0,12\hat p_B = 0{,}12, n=1000n=1000. Proporção pooled: p^=(100+120)/2000=0,11\hat p = (100+120)/2000 = 0{,}11. SE=p^(1p^)(1/nA+1/nB)=0,110,890,0020,014SE = \sqrt{\hat p(1-\hat p)(1/n_A + 1/n_B)} = \sqrt{0{,}11\cdot 0{,}89 \cdot 0{,}002} \approx 0{,}014. z=(0,120,10)/0,0141,43z = (0{,}12-0{,}10)/0{,}014 \approx 1{,}43. Como z<1,96|z| < 1{,}96, não rejeitamos H0H_0 a 5%.
  25. Ex. 120.25Understanding

    Qual a diferença correta entre IC frequentista 95% e credible interval bayesiano 95%?

    Select the correct option
    Select an option first
    Show solution
    IC frequentista 95%: em 95% das amostras de mesmo tamanho, o intervalo calculado contém o verdadeiro parâmetro — o parâmetro é fixo, o intervalo é aleatório. Credible interval bayesiano 95%: dado os dados, há 95% de probabilidade (posterior) de o parâmetro estar no intervalo — o parâmetro é tratado como variável aleatória.
  26. Ex. 120.26ApplicationAnswer key

    Prove que Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)\operatorname{Var}(X + Y) = \operatorname{Var}(X) + \operatorname{Var}(Y) + 2\operatorname{Cov}(X, Y).

    Show solution
    Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)\text{Var}(X+Y) = \text{Var}(X) + \text{Var}(Y) + 2\text{Cov}(X,Y). Prova: Var(X+Y)=E[(X+YE[X+Y])2]=E[(XμX+YμY)2]\text{Var}(X+Y) = E[(X+Y-E[X+Y])^2] = E[(X-\mu_X+Y-\mu_Y)^2]. Expandindo o quadrado e usando linearidade do valor esperado.
  27. Ex. 120.27ApplicationAnswer key

    Prior μN(0,1)\mu \sim \mathcal{N}(0,1), observações xiN(μ,1)x_i \sim \mathcal{N}(\mu, 1) com xˉ=2\bar x = 2, n=4n = 4. Calcule a distribuição posterior de μ\mu.

    Show solution
    Prior μN(0,1)\mu \sim N(0,1), verossimilhança xˉN(μ,1/n)\bar x \sim N(\mu, 1/n) com xˉ=2\bar x = 2, n=4n=4. Posterior: μxˉN(xˉ/σ02+μ0/σ2/n1/σ02+n/σ2,11/σ02+n/σ2)=N(244+1,14+1)=N(8/5,1/5)\mu \mid \bar x \sim N\left(\frac{\bar x / \sigma_0^2 + \mu_0 / \sigma^2/n}{1/\sigma_0^2 + n/\sigma^2}, \frac{1}{1/\sigma_0^2 + n/\sigma^2}\right) = N\left(\frac{2\cdot 4}{4+1}, \frac{1}{4+1}\right) = N(8/5,\, 1/5).
  28. Ex. 120.28Application

    Enuncie o Teorema Central do Limite e explique intuitivamente por que ele funciona.

    Show solution
    TCL: para X1,,XnX_1, \ldots, X_n iid com E[Xi]=μE[X_i]=\mu, Var(Xi)=σ2\text{Var}(X_i)=\sigma^2 finita, n(Xˉμ)/σdN(0,1)\sqrt{n}(\bar X - \mu)/\sigma \xrightarrow{d} N(0,1) quando nn \to \infty. Justificativa intuitiva: a soma de muitas variáveis iid independentes se aproxima da normal por conta da estrutura aditiva da variância.
  29. Ex. 120.29Challenge

    Prove que ex2/2dx=2π\displaystyle\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2/2}\,dx = \sqrt{2\pi} usando coordenadas polares.

    Show solution
    Prova de ex2/2dx=2π\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2/2}\,dx = \sqrt{2\pi}: Seja I=ex2/2dxI = \int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2/2}\,dx. Então I2=e(x2+y2)/2dxdyI^2 = \int\int e^{-(x^2+y^2)/2}\,dx\,dy. Em polares: I2=02π0er2/2rdrdθ=2π0rer2/2dr=2π[er2/2]0=2πI^2 = \int_0^{2\pi}\int_0^\infty e^{-r^2/2}r\,dr\,d\theta = 2\pi\int_0^\infty r e^{-r^2/2}\,dr = 2\pi [-e^{-r^2/2}]_0^\infty = 2\pi. Logo I=2πI = \sqrt{2\pi}.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Defina I=ex2/2dxI = \int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2/2}\,dx e compute I2I^2 como integral dupla.
    2. Substitua para coordenadas polares: x=rcosθx = r\cos\theta, y=rsinθy = r\sin\theta, jacobiano rr.
    3. Integre em θ[0,2π]\theta \in [0,2\pi]: ganha fator 2π2\pi.
    4. Integre em r[0,)r \in [0,\infty) por substituição u=r2/2u = r^2/2: resultado 1.
    5. Conclua I2=2πI^2 = 2\pi, I=2πI = \sqrt{2\pi}. Curiosidade: esse truque de "multiplicar por si mesmo e ir pra polares" é uma das manobras mais elegantes da análise.
  30. Ex. 120.30Challenge

    Por que regressão múltipla com features colineares produz β^\hat\beta instável? Explique via XTXX^TX.

    Show solution
    Em regressão múltipla, β^=(XTX)1XTy\hat\beta = (X^TX)^{-1}X^Ty. Se duas features são colineares (uma é múltipla escalar da outra), XTXX^TX é singular (posto deficiente), portanto não invertível. Pequenas perturbações em yy podem gerar mudanças enormes em β^\hat\beta — instabilidade numérica. A solução: regularização (ridge: (XTX+λI)1XTy(X^TX + \lambda I)^{-1}X^Ty) ou remoção de features colineares.
  31. Ex. 120.31ModelingAnswer key

    Massa-mola amortecido: m=1m=1, k=4k=4, c=2c=2. Identifique o tipo de amortecimento e escreva a solução geral de x¨+2x˙+4x=0\ddot x + 2\dot x + 4x = 0.

    Show solution
    Equação: mx¨+cx˙+kx=0m\ddot x + c\dot x + kx = 0, m=1m=1, c=2c=2, k=4k=4. Discriminante: c24mk=416=12<0c^2 - 4mk = 4 - 16 = -12 < 0. Amortecimento subcrítico. Raízes: r=1±i3r = -1 \pm i\sqrt{3}. Solução geral: x(t)=et(C1cos(3t)+C2sin(3t))x(t) = e^{-t}(C_1\cos(\sqrt{3}\,t) + C_2\sin(\sqrt{3}\,t)).
  32. Ex. 120.32ModelingAnswer key

    Circuito RC com τ=RC=0,1\tau = RC = 0{,}1 s. Quanto tempo para a tensão cair a 5% do valor inicial?

    Show solution
    Circuito RC: V(t)=V0et/RCV(t) = V_0 e^{-t/RC}. Queremos V(t)/V0=0,05V(t)/V_0 = 0{,}05. et/0,1=0,05t=0,1ln(0,05)0,1×3=0,3e^{-t/0{,}1} = 0{,}05 \Rightarrow t = -0{,}1\ln(0{,}05) \approx 0{,}1 \times 3 = 0{,}3 s.
  33. Ex. 120.33ModelingAnswer key

    Massa-mola: m=1m = 1 kg, k=100k = 100 N/m, força Fcos(ωt)F\cos(\omega t), sem amortecimento. Para qual ω\omega a amplitude diverge (ressonância)?

    Show solution
    Frequência natural: ω0=k/m=100/1=10\omega_0 = \sqrt{k/m} = \sqrt{100/1} = 10 rad/s. Para c=0c=0, a amplitude da resposta forçada F/(m(ω02ω2))F/(m(\omega_0^2-\omega^2)) diverge quando ωω0=10\omega \to \omega_0 = 10 rad/s. Isso é ressonância.
  34. Ex. 120.34Modeling

    População cresce a taxa intrínseca 2% ao ano com capacidade de suporte KK e colheita de 1000 indivíduos/ano. Modele a EDO e identifique os pontos de equilíbrio.

    Show solution
    EDO logística com colheita: dPdt=0,02P(1PK)1000\frac{dP}{dt} = 0{,}02P\left(1 - \frac{P}{K}\right) - 1000. Pontos de equilíbrio: resolver 0,02P(1P/K)=10000{,}02P(1-P/K) = 1000. Equilíbrio estável depende de KK: se KK suficientemente grande, há equilíbrio estável acima do limiar de colapso.
  35. Ex. 120.35Modeling

    Use Newton-Raphson para aproximar 2\sqrt{2} partindo de x0=1x_0 = 1. Faça 3 iterações.

    Show solution
    Newton-Raphson para f(x)=x22f(x) = x^2 - 2: xn+1=xnxn222xn=xn+2/xn2x_{n+1} = x_n - \frac{x_n^2 - 2}{2x_n} = \frac{x_n + 2/x_n}{2}. Partindo de x0=1x_0 = 1: x1=1,5x_1 = 1{,}5, x2=1,4167x_2 = 1{,}4167, x3=1,414222x_3 = 1{,}41422 \approx \sqrt{2}. Convergência quadrática.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Identifique: queremos raiz de f(x)=x22f(x) = x^2-2, então f(x)=2xf'(x)=2x.
    2. Iteração: xn+1=xnf(xn)/f(xn)x_{n+1} = x_n - f(x_n)/f'(x_n).
    3. x0=1x_0=1: x1=1(12)/2=1,5x_1 = 1 - (1-2)/2 = 1{,}5.
    4. x1=1,5x_1=1{,}5: x2=1,5(1,522)/(21,5)=1,50,25/31,4167x_2 = 1{,}5 - (1{,}5^2-2)/(2\cdot 1{,}5) = 1{,}5 - 0{,}25/3 \approx 1{,}4167.
    5. Macete: Newton-Raphson converge quadraticamente perto da raiz — cada iteração dobra os dígitos corretos.
  36. Ex. 120.36Modeling

    Carteira Markowitz: 2 ativos com σ1=0,1\sigma_1 = 0{,}1, σ2=0,2\sigma_2 = 0{,}2, ρ=0,3\rho = 0{,}3, pesos iguais. Calcule a volatilidade da carteira.

    Show solution
    Portfolio com 2 ativos: σp2=w12σ12+w22σ22+2w1w2ρσ1σ2\sigma_p^2 = w_1^2\sigma_1^2 + w_2^2\sigma_2^2 + 2w_1 w_2\rho\sigma_1\sigma_2. Com w1=w2=0,5w_1=w_2=0{,}5, σ1=0,1\sigma_1=0{,}1, σ2=0,2\sigma_2=0{,}2, ρ=0,3\rho=0{,}3: σp2=0,25(0,01)+0,25(0,04)+2(0,25)(0,3)(0,1)(0,2)=0,0025+0,01+0,003=0,0155\sigma_p^2 = 0{,}25(0{,}01) + 0{,}25(0{,}04) + 2(0{,}25)(0{,}3)(0{,}1)(0{,}2) = 0{,}0025 + 0{,}01 + 0{,}003 = 0{,}0155. σp12,4%\sigma_p \approx 12{,}4\%.
  37. Ex. 120.37Challenge

    Prove eiπ+1=0e^{i\pi} + 1 = 0 usando séries de Taylor de eze^z, cosθ\cos\theta, sinθ\sin\theta.

    Show solution
    Combine as séries de Taylor: eiθ=cosθ+isinθe^{i\theta} = \cos\theta + i\sin\theta (fórmula de Euler). Com θ=π\theta = \pi: eiπ=cosπ+isinπ=1+0=1e^{i\pi} = \cos\pi + i\sin\pi = -1 + 0 = -1. Logo eiπ+1=0e^{i\pi} + 1 = 0. A fórmula de Euler deriva-se substituindo iθi\theta na série ez=n=0zn/n!e^z = \sum_{n=0}^\infty z^n/n! e separando termos pares e ímpares.
  38. Ex. 120.38Proof

    Prove o Teorema Fundamental do Cálculo (Parte 2): abf(x)dx=F(b)F(a)\int_a^b f(x)\,dx = F(b) - F(a) onde F=fF' = f e ff é contínua em [a,b][a,b].

    Show solution
    TFC Parte 2: seja G(x)=axf(t)dtG(x) = \int_a^x f(t)\,dt. Pelo TFC Parte 1, G=fG'=f. Se FF é outra antiderivada de ff, então GFG - F é constante (derivada zero). Em x=ax=a: G(a)=0G(a) = 0, portanto G(x)=F(x)F(a)G(x) = F(x) - F(a). Em x=bx=b: abf(t)dt=G(b)=F(b)F(a)\int_a^b f(t)\,dt = G(b) = F(b) - F(a).
  39. Ex. 120.39Proof

    Prove: Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)\operatorname{Var}(X+Y) = \operatorname{Var}(X) + \operatorname{Var}(Y) + 2\operatorname{Cov}(X,Y).

    Show solution
    Prove Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)\text{Var}(X+Y) = \text{Var}(X)+\text{Var}(Y)+2\text{Cov}(X,Y): Var(X+Y)=E[(X+Y)2](E[X+Y])2\text{Var}(X+Y) = E[(X+Y)^2] - (E[X+Y])^2. Expanda: E[X2+2XY+Y2](μX+μY)2=E[X2]+2E[XY]+E[Y2]μX22μXμYμY2E[X^2+2XY+Y^2] - (\mu_X+\mu_Y)^2 = E[X^2] + 2E[XY] + E[Y^2] - \mu_X^2 - 2\mu_X\mu_Y - \mu_Y^2. Reagrupe: (E[X2]μX2)+(E[Y2]μY2)+2(E[XY]μXμY)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)(E[X^2]-\mu_X^2) + (E[Y^2]-\mu_Y^2) + 2(E[XY]-\mu_X\mu_Y) = \text{Var}(X)+\text{Var}(Y)+2\text{Cov}(X,Y).
  40. Ex. 120.40Proof

    Dado x2+xy+y2=12x^2 + xy + y^2 = 12, encontre os pontos da curva onde a tangente é horizontal.

    Show solution
    Usando derivada implícita em x2+xy+y2=12x^2+xy+y^2=12: diferenciando ambos os lados em relação a xx: 2x+y+xdydx+2ydydx=02x + y + x\frac{dy}{dx} + 2y\frac{dy}{dx} = 0. Logo dydx=2x+yx+2y\frac{dy}{dx} = -\frac{2x+y}{x+2y}. Tangente horizontal: dy/dx=02x+y=0y=2xdy/dx = 0 \Rightarrow 2x+y=0 \Rightarrow y = -2x. Substituindo na curva: x2+x(2x)+(2x)2=123x2=12x=±2x^2 + x(-2x) + (-2x)^2 = 12 \Rightarrow 3x^2=12 \Rightarrow x=\pm 2. Pontos: (2,4)(2,-4) e (2,4)(-2,4).
    Show step-by-step (with the why)
    1. Diferencie x2+xy+y2=12x^2+xy+y^2=12 implicitamente em relação a xx.
    2. Use a regra do produto em xyxy: (xy)=y+xy(xy)' = y + xy'.
    3. Isole yy': y=(2x+y)/(x+2y)y' = -(2x+y)/(x+2y).
    4. Tangente horizontal: y=02x+y=0y=2xy'=0 \Rightarrow 2x+y=0 \Rightarrow y=-2x.
    5. Substitua y=2xy=-2x na equação original e resolva para xx. Macete: derivada implícita é aplicada sempre que não dá pra isolar yy explicitamente.

Fontes

  • Active Calculus 2.0 — Matt Boelkins, David Austin, Steve Schlicker · Grand Valley State University · 2024 · CC-BY-NC-SA. Fonte primária para cálculo diferencial, integral e séries (eixo A e parte do eixo D).
  • Linear Algebra Done Right (4ª ed) — Sheldon Axler · 2024 · CC-BY-NC. Fonte primária para diagonalização, SVD, autovetores e espaços vetoriais (eixo B).
  • OpenIntro Statistics (4ª ed) — David Diez, Mine Çetinkaya-Rundel, Christopher Barr · 2019 · CC-BY-SA. Fonte primária para probabilidade, distribuições, IC e regressão (eixo C).
  • Notes on Diffy Qs — Jiří Lebl · CC-BY-SA. Fonte primária para EDOs (massa-mola, osciladores, circuitos RC) no eixo D.
  • OpenStax Calculus Volume 2 — OpenStax · CC-BY-NC-SA. Referência adicional para séries de Taylor e integrais impróprias.

Updated on 2026-05-06 · Author(s): Clube da Matemática

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