Programacioncurricularanualdecta5

Nuevo Tris Tras 5 UNIDAD 1 AUTONOMÍA PERSONAL Objetivos didácticos · Descubrir la propia acción corporal y su utilidad en la resolución de tareas de diversa índole. · Desarrollar los aspectos cognitivos, afectivos y relacionales implicados en la vida cotidiana. · Contribuir a la construcción de la propia identidad. · Reconocer las partes de la cabeza. · Expresarse libremente con movimientos.

PROGRAMACION PARA EL CURSO DE CIENCIAS PARA 5TO GRADO

El impacto de la nueva visión de los fenómenos escolares se manifiesta a través de dos razones:

La programación lineal es una técnica matemática relativamente reciente (siglo XX), que consiste en una serie de métodos y procedimientos que permiten resolver problemas de optimización. Típicamente trata del problema de asignar recursos limitados entre actividades competidoras en la mejor forma posible, es decir, óptimas. En un problema de programación lineal se trata de optimizar (hacer máxima o mínima, según los casos) una función (llamada función objetivo) sujeta a una serie de restricciones dadas mediante un sistema de ecuaciones y/o inecuaciones lineales. El adjetivo "lineal" significa que se requiere que todas las funciones matemáticas en este modelo sean funciones lineales. La programación lineal es una herramienta determinística, es decir, todos los parámetros del modelo se suponen conocidos con certeza. Si bien en la realidad, es raro encontrar un problema donde prevalezca la certeza, esta deficiencia es compensada proporcionando un análisis pos-óptimo que permite al tomador de decisiones probar la sensibilidad de la solución óptima estática respecto a cambios en los parámetros del modelo. Se dice que un problema de programación lineal consiste en encontrar el óptimo (máximo o mínimo) de una función lineal en un conjunto que puede expresarse como la intersección de un número finito de hiperplanos y semiespacios en IR n. Los problemas de programación lineal (PL) son un tipo de problemas de programación convexa, donde la función objetivo es convexa y las restricciones lineales forman una región convexa. También exhiben la característica especial que la solución óptima de los problemas debe descansar sobre alguna restricción o en la intersección de muchas restricciones y no en el interior de la región convexa donde las restricciones de desigualdad pueden ser satisfechas. Los puntos del plano que cumplen el sistema de desigualdades forman un recinto convexo acotado (poligonal) o no acotado, llamado región factible del problema. Todos los puntos de dicha región cumplen el sistema de desigualdades. Se trata de buscar, entre todos esos puntos, aquel o aquellos que hagan el valor de la función máximo o mínimo, según sea el problema. Los puntos de la región factible se denominan soluciones factibles. El conjunto de los vértices del recinto se denomina conjunto de soluciones factibles básicas y el vértice donde se presenta la solución óptima (máxima o mínima) se llama solución óptima. Esta situación de que el óptimo descanse en la intersección de restricciones sirve como la base de los algoritmos de programación lineal. En general, un problema de programación lineal puede tener una, infinitas o ninguna solución. Si hay una única solución óptima, ésta se encuentra en un vértice de la región factible, y si hay infinitas soluciones óptimas, se encontraran en un lado de la región factible. Es posible que no haya solución óptima, pues cuando el recinto es no acotado, la función objetivo puede crecer o decrecer indefinidamente. El procedimiento a seguir para resolver un problema de programación lineal de dos variables será: 1. Elegir las incógnitas. 2. Escribir la función objetivo en función de los datos del problema. 3. Escribir las restricciones en forma de sistema de inecuaciones.

En este tema introducimos problemas lineales en los que algunas o todas las variables est´an restringidas a tomar valores enteros. Para resolver este tipo de pro-blemas se han desarrollado las t´ecnicas de programacioné ntera que, como vere-mos, requieren resolver varios problemas de programacioníineal para obtener la solucionóptima´solucionóptima´del problema entero. El m´etodo simplex para resolver modelos lineales en los que las variables no est´an restringidas a tomar valores enteros, se basa en que el conjunto de soluciones es convexo, con un numero´finitonumero´finito de puntos extremos y en que la solucion´sesolucion´se encuentra en uno de los puntos extremos. La restriccion´derestriccion´de que las variables tomen valores enteros simplifica mucho el conjunto de soluci ones pero dificulta la obtencion´deobtencion´de la solucion´delsolucion´del problema porque el conjunt o de soluciones no es convexo. Teniendo en cuenta los valores de las variables se tienen 3 tipos de modelos lineales enteros: • Los modelos de programacionéntera mixta son aquellos en los que algunas variables toman valores enteros y otras valores continuos. • Los modelos de programacionéntera pura son aquellos en los que todas las variables toman valores enteros. • Los modelos de programacionéntera 0-1 son aquellos en los que todas las variables son binarias. 143

1. En trabajos de laboratorio se desea llevar a cabo comprobaciones cuidadosas de la variabilidad de los resultados que producen muestras estándar. En un estudio de la cantidad de calcio en el agua potable que se efectúa como parte del control de calidad del agua, se analizó seis veces la misma muestra en el laboratorio en intervalos aleatorios. Los seis resultados, en partes por millón fueron 9.54, 9.61, 9.32, 9.48, 9.70, 9.26. Si se sabe que la cantidad de calcio en el agua tiene una distribución normal, estimar la varianza de los resultados de la población para este estándar, usando un intervalo de confianza de 95%.