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Lección 8 — Crecimiento exponencial, polinomial y logarítmico

Comparación de tasas de crecimiento: exponencial domina polinomio que domina logaritmo. Modelos: lineal, exponencial, logístico (sigmoide). Aplicaciones: bacterias, intereses compuestos vs simples, Ley de Moore, vida media, modelo SIR.

Used in: 1.º año de Bachillerato (15 años) · Equiv. Math I japonés cap. 4 · Equiv. Klasse 10 alemana — Funktionen

N(t)=N0ektN(t) = N_0 \cdot e^{kt}
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Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Definición rigurosa

Comparación de tasas de crecimiento

"Existe una jerarquía de funciones basada en la rapidez del crecimiento. Las exponenciales crecen más rápido que las potencias, que crecen más rápido que los logaritmos." — OpenStax College Algebra 2e §6.2

xyln xx2x02468

Comparación de crecimiento: lnx\ln x (azul) versus xx (verde) versus 2x2^x (dorado). Para xx grande, 2x2^x se dispara por encima de todo.

El modelo exponencial fundamental

dNdt=kN\frac{dN}{dt} = kN
what this means · EDO de variables separables: la tasa de variación de N es proporcional al propio N. Esta ecuación es central en el Trimestre 10 — la justificación rigurosa del modelo aparece cuando aprendas derivadas y EDOs.
FenómenoEcuaciónParámetro
Crecimiento poblacionalP(t)=P0ertP(t) = P_0 e^{rt}r>0r > 0 tasa intrínseca
Intereses compuestos continuosS(t)=S0eitS(t) = S_0 e^{it}ii tasa nominal
Descomposición radiactivaN(t)=N0eλtN(t) = N_0 e^{-\lambda t}λ>0\lambda > 0 constante de decaimiento
Enfriamiento (Newton)T(t)Ta=(T0Ta)ektT(t) - T_a = (T_0 - T_a) e^{-kt}k>0k > 0 depende del material

Vida media y tiempo de duplicación

τ1/2=ln2k0,693k\tau_{1/2} = \frac{\ln 2}{|k|} \approx \frac{0{,}693}{|k|}
what this means · Vida media: tiempo para reducir a la mitad (cuando k negativo). Tiempo de duplicación: tiempo para doblar (cuando k positivo). La relación es simétrica.

Modelo logístico

El crecimiento exponencial puro es físicamente insostenible: implica NN \to \infty. El modelo logístico incorpora saturación en una capacidad KK:

N˙=rN ⁣(1NK),N(t)=K1+Aert\dot N = r N \!\left(1 - \frac{N}{K}\right), \qquad N(t) = \frac{K}{1 + A e^{-rt}}
what this means · Cuando N es pequeño comparado a K, el factor (1 - N/K) ≈ 1 y el crecimiento es casi exponencial. Cuando N se aproxima a K, el crecimiento se desacelera y satura en K. La curva resultante tiene forma de S (sigmoide).

"El modelo logístico se usa comúnmente para modelar el crecimiento de poblaciones. El crecimiento comienza lentamente, alcanza un máximo, y luego se desacelera a medida que la población se aproxima al límite ambiental." — OpenStax College Algebra 2e §6.7

Linealización vía logaritmo

Representar gráficamente N(t)N(t) vs tt en escala log-y transforma la exponencial en recta:

lnN=lnN0+kt\ln N = \ln N_0 + kt

La pendiente de la recta es kk. Esta es la base de la regresión lineal sobre datos exponenciales.

Ejemplos resueltos

Exercise list

45 exercises · 11 with worked solution (25%)

Application 16Understanding 6Modeling 17Challenge 4Proof 2
  1. Ex. 8.1ApplicationAnswer key

    Una colonia de bacterias comienza con 500 y se dobla cada hora. ¿Cuántas habrá después de 6 horas?

  2. Ex. 8.2Application

    Las bacterias se doblan cada 30 minutos. Inicialmente 100. ¿Cuántas después de 3 horas? Escriba el modelo N(t)N(t) con tt en horas.

  3. Ex. 8.3Application

    La vida media de un isótopo radiactivo es 5 años. ¿Qué fracción de la cantidad original queda después de 25 años?

  4. Ex. 8.4Application

    R$ 5.000 aplicados a 8% a.a. con capitalización continua. ¿Saldo después de 10 años?

  5. Ex. 8.5ApplicationAnswer key

    R$ 2.000 aplicados a 8% a.a. con capitalización anual. ¿Saldo después de 10 años? Use la regla de los 70 para verificar.

  6. Ex. 8.6Application

    Carbono-14 (τ1/2=5.730\tau_{1/2} = 5.730 años). Un hueso contiene 30% del C-14 original. ¿Cuál es la edad del hueso?

  7. Ex. 8.7Application

    Una cantidad se dobla cada 7 años. ¿Cuál es la tasa de crecimiento continuo kk?

  8. Ex. 8.8Application

    Una ciudad crece 2% por año (compuesto anual). ¿En cuántos años se triplica la población?

  9. Ex. 8.9Application

    Constante de crecimiento continua r=0,05r = 0{,}05/año. ¿En cuántos años la población crece 50%?

  10. Ex. 8.10Application

    Droga con vida media de 6 horas; dosis inicial 200 mg. (a) ¿Cuánto queda después de 12 h? (b) ¿Después de 24 h? (c) ¿Cuándo cae por debajo de 10 mg?

  11. Ex. 8.11Understanding

    Discriminación conceptual. ¿Cuál de las afirmaciones describe correctamente la función f(x)=lnxf(x) = \ln x?

  12. Ex. 8.12Understanding

    Discriminación conceptual. ¿Cuál modelo se caracteriza por la propiedad "la tasa relativa de variación N(t)/N(t)N'(t)/N(t) es constante"?

  13. Ex. 8.13Modeling

    Tres modalidades para R$ 5.000 a 8% a.a. en 10 años: (a) intereses simples; (b) capitalización anual; (c) capitalización continua. Calcule y compare los saldos. ¿Cuál modalidad rinde más?

  14. Ex. 8.14Modeling

    La población mundial era 6 mil millones en 2000 y 8 mil millones en 2024. (a) Estime la tasa anual continua rr. (b) Escriba el modelo. (c) ¿En qué año alcanza 10 mil millones (mantenida la tasa)?

  15. Ex. 8.15Modeling

    La población mundial era 7,8 mil millones en 2020 y crece a 1,1% por año. Estime la población en 2050.

  16. Ex. 8.16Modeling

    Isótopo con vida media de 5 años. ¿Cuántos por ciento decayeron después de 25 años? ¿Cuánto queda?

  17. Ex. 8.17Modeling

    Carbono-14 (τ1/2=5.730\tau_{1/2} = 5.730 años). En un tejido orgánico, ¿cuánto tiempo hasta que 90% del C-14 original haya decaído?

  18. Ex. 8.18ModelingAnswer key

    Depreciación en saldo decreciente: V(t)=50.000(0,85)tV(t) = 50.000 \cdot (0{,}85)^t. (a) ¿Valor después de 5 años? (b) ¿Depreciación total en 10 años?

  19. Ex. 8.19Application

    Un cultivo de bacterias crece de 1.000 a 8.000 en 6 horas. Determine el tiempo de duplicación.

  20. Ex. 8.20ApplicationAnswer key

    Brasil creció de 190 millones (2010) a 215 millones (2024). Estime la tasa anual continua de crecimiento.

  21. Ex. 8.21ApplicationAnswer key

    Regla de los 72: Tdupl72/r%T_\text{dupl} \approx 72/r\%. Compare con la fórmula exacta T=ln2/ln(1+r)T = \ln 2/\ln(1+r) para r=5%r = 5\%, 10%10\%, 20%20\%. ¿La regla es buena?

  22. Ex. 8.22ApplicationAnswer key

    Producto nuevo crece 8% por mes. ¿En cuántos meses se dobla?

  23. Ex. 8.23ApplicationAnswer key

    Inflación anual de 4% (compuesta). ¿En cuántos años se doblan los precios?

  24. Ex. 8.24Application

    R$ 1.000 a 6% a.a.: (a) capitalización continua; (b) capitalización anual. ¿Cuánto rinde más en 10 años? ¿Por qué?

  25. Ex. 8.25Understanding

    Muestre que si N(t)=N0ektN(t) = N_0 e^{kt}, entonces lnN\ln N vs tt es una recta con pendiente kk. ¿Por qué esto es útil para identificar crecimiento exponencial en datos?

  26. Ex. 8.26UnderstandingAnswer key

    Ley de Moore: Intel 4004 (1971) — 2.300 transistores; Apple M2 Ultra (2023) — 2×1010\sim 2 \times 10^{10} transistores. ¿Cuántos dobleces ocurrieron? ¿En cuántos años por doblez?

  27. Ex. 8.27Understanding

    Discriminación conceptual. ¿Cuál es la diferencia fundamental entre crecimiento logístico N˙=rN(1N/K)\dot N = rN(1-N/K) y exponencial N˙=rN\dot N = rN?

  28. Ex. 8.28Understanding

    Muestre que vida media τ1/2=ln2/k\tau_{1/2} = \ln 2/|k| y tiempo de duplicación Tdupl=ln2/kT_\text{dupl} = \ln 2/k son análogos — misma fórmula, sentido opuesto.

  29. Ex. 8.29Proof

    Demostración. Muestre que si N(t)N(t) satisface N˙=kN\dot N = kN con kk constante y N>0N > 0, entonces N(t)=N(0)ektN(t) = N(0)\,e^{kt}. (Use separación de variables; esto se formalizará en el Trimestre 10.)

  30. Ex. 8.30Modeling

    Crecimiento logístico: N(t)=K/(1+Aert)N(t) = K/(1 + A e^{-rt}) con K=1.000K = 1.000, A=9A = 9, r=0,1r = 0{,}1/año. Calcule N(20)N(20).

  31. Ex. 8.31Modeling

    Café a 90°C90\,°C se enfría en sala de 20°C20\,°C. Después de 5 min está a 70°C70\,°C. Modele T(t)T(t). Calcule T(15)T(15).

  32. Ex. 8.32Modeling

    Ley de Newton: T(t)Ta=(T0Ta)ektT(t) - T_a = (T_0 - T_a) e^{-kt}. Muestre que la "vida media de la diferencia" D(t)=TTaD(t) = T - T_a es ln2/k\ln 2/k. Calcule para el café del ejercicio 8.31.

  33. Ex. 8.33Modeling

    Modelo SIR en fase inicial (INI \ll N): I(t)I0e(βNγ)tI(t) \approx I_0 e^{(\beta N - \gamma)t}. Para R0=βN/γ=2,5R_0 = \beta N/\gamma = 2{,}5 y γ=1/5\gamma = 1/5 día, calcule el tiempo de duplicación de infectados.

  34. Ex. 8.34ChallengeAnswer key

    Desafío. Muestre que ex/x100e^x / x^{100} \to \infty cuando xx \to \infty. (Aplique L'Hôpital 100 veces o estime numéricamente para x=1.000x = 1.000.)

  35. Ex. 8.35Challenge

    Comparación financiera. Banco A: 12% a.a. capitalización anual. Banco B: 11,5% a.a. capitalización continua. ¿Cuál rinde más en 5 años? Calcule para R$ 10.000.

  36. Ex. 8.36Modeling

    Capacitor: V(t)=V0et/τV(t) = V_0 e^{-t/\tau}, τ=RC\tau = RC. Para R=1kΩR = 1\,\text{k}\Omega, C=100μC = 100\,\muF, V0=12V_0 = 12 V: (a) ¿τ\tau? (b) ¿V(0,1s)V(0{,}1\,\text{s})? (c) ¿Cuándo V=1V = 1 V?

  37. Ex. 8.37Modeling

    Circuito RL: I(t)=(V/R)(1eRt/L)I(t) = (V/R)(1 - e^{-Rt/L}). Para V=12V = 12 V, R=4ΩR = 4\,\Omega, L=2L = 2 H: (a) ¿constante de tiempo? (b) ¿I(0,5)I(0{,}5)? (c) ¿Cuándo I=90%I = 90\% del máximo?

  38. Ex. 8.38Modeling

    Reactor nuclear: potencia residual P(t)=P0eλtP(t) = P_0 e^{-\lambda t}, λ=0,05\lambda = 0{,}05/h. ¿Cuánto tiempo hasta que la potencia caiga a 1%?

  39. Ex. 8.39ModelingAnswer key

    Una muestra orgánica contiene 80% del carbono-14 original. ¿Cuál es la edad? (τ1/2=5.730\tau_{1/2} = 5.730 años.)

  40. Ex. 8.40Modeling

    Tc-99m: vida media de 6 horas, dosis inicial 25 mCi. ¿Cuánto queda después de 24 horas?

  41. Ex. 8.41Modeling

    Datación por uranio-238 (τ1/2=4,5\tau_{1/2} = 4{,}5 mil millones de años). Roca de circón con 80% del U-238 original. ¿Cuál es la edad?

  42. Ex. 8.42Modeling

    Después del pico epidémico, infectados decaen: I(t)=I0eγtI(t) = I_0 e^{-\gamma t}, γ=0,1\gamma = 0{,}1/día. ¿Cuánto tiempo hasta caer 90%?

  43. Ex. 8.43Challenge

    Datación por potasio-argón: vida media K-40 = 1,25 mil millones de años. Roca con razón Ar/K = 0,3. ¿Cuál es la edad aproximada?

  44. Ex. 8.44Challenge

    Desafío. Para el modelo logístico N˙=rN(1N/K)\dot N = rN(1-N/K) con K=1.000K = 1.000, r=0,1r = 0{,}1/año: (a) ¿Cuál es el punto de inflexión NN^* donde el crecimiento es máximo? (b) ¿Cuál es la tasa de crecimiento máxima \dot N_\max?

  45. Ex. 8.45ProofAnswer key

    Demostración. Pruebe que lnx/xp0\ln x / x^p \to 0 cuando xx \to \infty, para cualquier p>0p > 0. (Use L'Hôpital o sustituya u=xpu = x^p.) Concluya que lnx\ln x crece más lentamente que cualquier potencia positiva.

Fuentes

Solo libros que alimentaron directamente el texto y los ejercicios. Catálogo general en /libros.

  • Yoshiwara — Modeling, Functions, and Graphs — Katherine Yoshiwara · 2020 · EN · licencia abierta · caps. 5–6. Fuente primaria del bloque de modelado y comparación de tasas.
  • OpenStax — College Algebra 2e — OpenStax · 2022, 2.ª ed · EN · CC-BY 4.0 · §6.1–6.2, §6.7 (intereses, decaimiento, datación, Newton, jerarquía de crecimiento).
  • Notes on Diffy Qs — Jiří Lebl · 2024, v6.6 · EN · CC-BY-SA · §1.4 (modelos exponenciales, logístico, SIR), §1.5 (circuitos RL).
  • Active Calculus — Matt Boelkins · 2024, ed. 2.0 · EN · CC-BY-NC-SA · §3.1 (caracterización del crecimiento exponencial, linealización vía logaritmo).

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

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