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Figuri geometrice
Quiz by Felicia Chirila
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Figuri geometrice.GUESS THE GEOMETRIC FIGURECiao ragazzi in questo video parleremo di integrali vedremo innanzitutto in maniera un po informale di che cosa si tratta poi cercheremo di darne una definizione un po più rigorosa e infine vedremo concretamente come fare a calcolarli supponevo quindi che ci vengano assegnate una certa funzione f dx e un certo intervallo ab sull'asse hicks allora potete pensare all'integrale della funzione f dx sull'intervallo abili come all'area della regione di piano che vi ho colorato qui in giallo e che vedete è sostanzialmente l'area sottesa dal grafico della funzione f dx all'interno dell'inter vallino ap né altre parole l'integrale definito tra e b della funzione f dx integrata index che si indica con questa notazione ci fornisce l'area consegna della regione di piano compresa tra il grafico di f dx l'asse hicks e le rette verticali hicks uguale a da edx uguale sa.ba perché dico aria con il segno ragazzi perché quello che accade è che se il grafico della funzione f dx che io ho preso qui al di sopra della sx fosse invece al di sotto quindi se volete se la funzione f dx fosse negativa nell'inter vallino abi che ci interessa allora avremo che il risultato dell'integrale coinciderebbe con un numero che è l'area cambiata però disegno queste considerazioni sull'interpretazione geometrica dell'integrale ed in particolare sulle eventuali segno da dare all'area riprenderemo meglio in uno dei video successivi e vi saranno più chiare tra un attimo quando ci occuperemo della definizione formale dell'integrale prima però cerchiamo di capire come si chiamano le varie parti che compongono questa notazione l'intervallo avente come estremi a e b lungo qui svolgiamo l'operazione di integrazione prende il nome di intervallo o se volete anche zona di integrazione mentre la funzione f dx che stiamo integrando quindi quella di cui ci interessa l'area del sotto grafico prendendo a me di funzione integrando mentre dell'ics che ci compare qui in fondo a chiusura della notazione ci ricorda che stiamo integrando rispetto alla variabile cerchiamo a questo punto di capire come si fa a definire ha vigorosamente ed integrale e nel fare questo cominciamo considerando il caso di una funzione costante che valga sempre k e che abbia quindi come grafico una retta orizzontale per funzioni di questo tipo quindi funzioni che assumano sempre lo stesso valore all'interno dell'intervallo che ci interessa integrale viene definito dal prodotto della lunghezza dell'intervallo quindi p meno a x il valore costante che la funzione assume all'interno dell'intervallo quindi k e coincide quindi con l'area con segno del rettangolino che si viene a costruire tra il grafico della funzione l'asse hicks e le rette verticali hicks uguale ad a ed hicks uguale a b e capiti anche perché l'area col segno x che vedete b meno a che rappresenta la lunghezza della base viene sicuramente positivo infatti bit è più grande di a mentre il valore k costante che assume la funzione potrebbe anche essere negativo se questa retta orizzontale stesse al di sotto capite dell'asse delle ascisse e quindi quello che accade che il prodotto di queste due quantità ci fornisce l'area del rettangolino se k e maggiore di zero mentre ci fornirebbe l'area del rettangolino cambiata disegno se k fosse una quantità negativa abbiamo quindi visto che definire l'integrale risulta abbastanza semplice se la nostra funzione è costante e risulta un'operazione poco più complicata se la nostra funzione invece di essere costante è costante a tratti le funzioni costanti a tratti dette anche funzioni a scala non sono altro che funzioni come quella che vi ho riportato qui che assumano un certo valore per esempio k con uno in un primo intervallo poi assumono un nuovo valore per esempio k con due in un secondo intervallo e così via per un certo numero di intervalli che io che ho chiamato genericamente n quindi nell'ennesimo intervallino la funzione assumerà il valore k con n capite che a questo punto il nostro intervallo ab illo possiamo pensare come suddiviso in tanti intervalli più piccoli e vedete che ho chiamato hicks con 0 ed hicks con uno gli estremi qui del primo intervallino poi avremo hicks con uno e di xco gli estremi del secondo e così via finché a questo punto l'ultima sarebbe hicks con n e il precedente hicks con è nemmeno uno e naturalmente avremo che hicks con zero coincide con all'inizio ed hicks con n coinciderebbe quindi con b per una funzione di questo tipo quindi per una funzione a scala l'integrale viene definito come la somma algebrica delle aree prese naturalmente consegna dei vari rettangolini che si vengono a creare vedete in corrispondenza di ciascuno dei tratti in cui la funzione risulta costante vedete che i due termini che compaiono moltiplicati all'interno della sommatoria non sono altro che la base è l'altezza presa col segno del jesi mo rettangolino della nostra sequenza di n rettangolini complessivi e quindi fare la sommatoria per i che va da 1 fino ad n significa proprio poi sommare tutti questi contributi tra di loro fin qui quindi è tutto abbastanza easy l'unica differenza tra il primo caso il secondo caso se volete è che invece di avere un unico rettangolino abbiamo di sotto più rettangolini ma si tratta comunque di fare delle aree di rettangoli eventualmente prese e consegnò la faccenda diventa invece molto meno banale quando la nostra funzione non è costante perché a questo punto il sotto grafico vedete è diventato un trappeto ed è già una figura che assomiglia a un trapezio vedete a due lati paralleli ma al posto di avere un lato obliquo cern passatemi il termine un lato storto e questo naturalmente complica la cosa perché non abbiamo più una formula comoda come l'area del rettangolo da poter utilizzare come fare quindi a cavarsela in questo caso l'idea è fondamentalmente quella di andare a considerare delle funzioni a scala che siano sempre maggiori uguali della nostra funzione f dx vedete io qui viene disegnata una che ho chiamato hdx e vedete che sta sempre al di sopra o al limite eventualmente coincide con la nostra funzione f dx e quello che possiamo fare sostanzialmente approssimare il valore dell'area che vogliamo calcolare con l'integrale della funzione a scala verde e questo integrale della funzione a scala verde l'abbiamo definito prima non è altro che la somma delle aree di questi rettangolini prese con il proprio segno più precisamente possiamo dire che l'area del sotto grafico che ci riproponiamo di calcolare deve essere minore o uguale dell'integrale tra i big della funzione a scala hdx ed è anche chiaro che di funzione a scala hdx che siano sempre maggiori uguali della funzione f all'interno dell'intervallo ab non c'è solo questa ce ne sono naturalmente infinite e di queste infinite funzioni come potete notare dando un occhiata questa animazione ce ne sono alcune che approssimano meglio di altre l'area gialla che ci riproponiamo di calcolare e di conseguenza se noi considerassimo l'insieme di queste infinite funzioni e più precisamente l'insieme dei loro integrali ci aspettiamo che l'estremo inferiore di questo insieme coincide sostanzialmente con l'area che vogliamo calcolare e questo perché i ragazzi perché funzioni a scala di questo tipo sostanzialmente approssimano per eccesso la funzione viola e quindi il loro integrale ci fornirà una sovrastima dell'area e quindi se immaginassimo di prendere vi avviate le funzioni a scala che approssimano sempre meglio il comportamento della f ci aspettiamo in tutta risposta che i loro integrale diventino sempre più piccoli cioè sempre più vicini al valore vero dell'area che stiamo cercando di calcolare e quindi capite che il valore dell'area diventa proprio qui il numero a cui questi integrali tendono a mano a mano che miglioriamo l'approssimazione e quindi capite diventa l'estremo inferiore del loro insieme naturalmente lo stesso giochino che noi abbiamo appena fatto con le funzioni hdx che sovrastimano la funzione f1 lo potrebbe fare con delle funzioni a scala tipo la gdx che vi ho disegnato qui che invece sottostimano il valore di f cioè sono delle funzioni a scala che sono sempre minori uguali dalla effe dx è chiaro che similmente a quanto accadeva prima di funzioni gdx di questo tipo ce ne sono infinite e naturalmente alcune approssimeranno meglio di altre l'andamento della funzione f e dunque se consideriamo gli insieme dei loro integrali possiamo pensare al valore dell'area che vogliamo calcolare come all'estremo sud di ore di questo insieme se quindi come spesso accade l'estremo superiori di un insieme coincide con l'estremo inferiore dell'altro allora si dice che la funzione arimany integrabile sull'intervallo a b ed il valore comune è proprio l'integrale della funzione f calcolato sull'intervallo ab cosa che geometricamente possiamo interpretare come la misura nell'area o perché ho detto se come spesso accade questi due valori coincidono perché in realtà potrebbe sembrare scontato che debbano coincidere nel senso che ci si immagina che si all'estremo superiore di questo insieme che l'estremo inferiore di quest'altro insieme sostanzialmente debbano restituire l'area in realtà però ci sono dei casi di funzioni anche limitate ma molto particolari in cui questo non accade se siete curiosi e guardate che sono funzioni comunque molto poco frequenti vi lascio un link nella descrizione qui sotto dove potete approfondire la cosa capito questo vediamo adesso come si fa concretamente a calcolare un integrale e in maniera se volete in un certo senso analoga a quanto accadeva per le derivate per fare il calcolo degli integrali non si sfrutta direttamente la definizione che abbiamo appena dato un po come quando dovete calcolare una derivata e non vi sporcate le mani direttamente con il limite del rapporto incrementale che sarebbe proprio la definizione della derivata ci sono delle strategie più efficaci più rapide se volete per fare questo calcolo ecco qualcosa di simile accade con gli integrali e cerchiamo di capire concretamente come si fa la prima cosa che devo fare se voglio calcolare l'integrale di una certa funzione f dx sull'intervallo ab è quella di trovare un'altra funzione che nell'intervallo ab abbia la nostra fbx come derivata cioè dove trovare una cosiddetta primitiva della funzione f dx una volta trovata e di solito la si indica con f grande se la funzione di partenza la effe piccolo si va a calcolarla nei due estremi di integrazione è una volta che siano questi due valori c'è una volta che abbiamo f grande di b ed f grandi di a è sufficiente sottrarli per trovare proprio il valore dell'integrale quindi fondamentalmente la procedura è basata tre passaggi provo una primitiva la calcolo nei due estremi di integrazione e sottraggo questi due numeri il risultato è proprio il valore dell'integrale per capire meglio la cosa consideriamo subito un esempio e supponiamo quindi di dover calcolare l'integrale tra 0 e 5 d3x quadro index allora per prima cosa dobbiamo trovare una funzione che abbia 3x quadro come derivata nell'intervallo 05 e se ci pensate bene qual è una funzione che a 3x quadro come derivata per esempio la funzione hicks al cubo che noi dobbiamo andare a calcolare negli estremi di integrazione che sono hicks uguale a 5 ed hicks uguale a zero e vedete che per indicare che la dobbiamo calcolare proprio nei due estremi 5 è 0 si utilizza questa notazione con due parentesi quadrate e si riportano gli estremi 1 qui in alto e l'altro qui in basso quindi questa notazione sottende che adesso questo hicks al cubo lo dovremmo calcolare prima i knicks uguale a 5 e poi i knicks uguale a zero e poi dovremmo sottrarre i due valori che otteniamo se quindi lo facciamo concretamente vedete che otteniamo 5 elevato alla terza che non è altro che la primitiva hicks alla terza calcolata mettendo al posto della x5 e gli dobbiamo poi sottrarre sempre la primitiva hicks alla terza calcolata però i knicks uguale a zero cioè mettendo 0 al posto della ics e Figury geometryczneGEOMETRIA - FigureGeometrinių figūrų elementaiFigure 18-11 represents the amount of energy stored as organic material in each trophic level in an ecosystem. The pyramid shape of the diagram indicates the low percentage of energy transfer from one level to the next. On average, 10 percent of the total energy consumed in one trophic level is incor- porated into the organisms in the next. Why is the percentage of energy transfer so low? One reason is that some of the organisms in a trophic level escape being eaten. They eventually die and become food for decomposers, but the energy contained in their bodies does not pass to a higher trophic level. Even when an organism is eaten, some of the molecules in its body will be in a form that the consumer cannot break down and use. For example, a cougar cannot extract energy from the antlers, hooves, and hair of a deer. Also, the energy used by prey for cellu- lar respiration cannot be used by predators to synthesize new bio- mass. Finally, no transformation or transfer of energy is 100 percent efficient. Every time energy is transformed, such as during the reactions of metabolism, some energy is lost as heat. Limitations of Trophic Levels The low rate of energy transfer between trophic levels explains why ecosystems rarely contain more than a few trophic levels. Because only about 10 percent of the energy available at one trophic level is transferred to the next trophic level, there is not enough energy in the top trophic level to support more levels. Organisms at the lowest trophic level are usually much more abundant than organisms at the highest level. In Africa, for exam- ple, you will see about 1,000 zebras, gazelles, and other herbivores for every lion or leopard you see, and there are far more grasses and shrubs than there are herbivores. Higher trophic levels con- tain less energy, so, they can support fewer individuals.A population is a group of organisms that belong to the same species and live in a particular place at the same time. All of the bass living in a pond during a certain period of time make up a pop- ulation because they are isolated in the pond and do not interact with bass living in other ponds. The boundaries of a population may be imposed by a feature of the environment, such as a lake shore, or they can be arbitrarily chosen to simplify a study of the population. The humans shown in Figure 19-1 are part of the pop- ulation of a city. The properties of populations differ from those of individuals. An individual may be born, it may reproduce, or it may die. A population study focuses on a population as a whole—how many individuals are born, how many die, and so on. Population Size A population’s size is the number of individuals that the population contains. Size is a fundamental and important population property but can be difficult to measure directly. If a population is small and composed of immobile organisms, such as plants, its size can be determined simply by counting individuals. Often, though, individ- uals are too abundant, too widespread, or too mobile to be counted easily, and scientists must estimate the number of individuals in the population. Suppose that a scientist wants to know how many oak trees live in a 10 km2 patch of forest. Instead of searching the entire patch of forest and counting all the oak trees, the scientist could count the trees in a smaller section of the forest, such as a 1 km2 area. The scientist could then use this value to estimate the population of the larger area. SECTION 1 OBJECTIVES ● Describe the main properties that scientists measure when they study populations. ● Compare the three general patterns of population dispersion. ● Identify the measurements used to describe changing populations. ● Compare the three general types of survivorship curves. VOCABULARY population population density dispersion birth rate death rate life expectancy age structure survivorship curve FIGURE 19-1 A population can be widely distributed, as Earth’s human population is, or confined to a small area, as species of fish in a lake are. Copyright © by Holt, Rinehart and Winston. All rights reserved. 382 CHAPTER 19 If the small patch contains 25 oaks, an area 10 times larger would likely contain 10 times as many oak trees. A similar kind of sampling technique might be used to estimate the size of the pop- ulation shown in Figure 19-2. To use this kind of estimate, the sci- entist must assume that the distribution of individuals in the entire population is the same as that in the sampled group. Estimates of population size are based on many such assumptions, so all esti- mates have the potential for error. Population Density Population density measures how crowded a population is. This measurement is always expressed as the number of individuals per unit of area or volume. For example, the population density of humans in the United States is about 30 people per square kilome- ter. Table 19-1 shows the population sizes and densities of humans in several countries in 2003. These estimates are calculated for the total land area. Some areas of a country may be sparsely popu- lated, while other areas are very densely populated. Dispersion A third population property is dispersion (di-SPUHR-zhuhn). Dispersion is the spatial distribution of individuals within the popu- lation. In a clumped distribution, individuals are clustered together. In a uniform distribution, individuals are separated by a fairly con- sistent distance. In a random distribution, each individual’s location is independent of the locations of other individuals in the popula- tion. Figure 19-3 illustrates the three possible patterns of dispersion. Clumped distributions often occur when resources such as food or living space are clumped. Clumped distributions may also occur because of a species’ social behavior, such as when animals gather into herds or flocks. Uniform distributions may result from social behavior in which individuals within the same habitat stay as far away from each other as possible. For example, a bird may locate its nest so as to maximize the distance from the nests of other birds. These migrating wildebeests in East Africa are too numerous and mobile to be counted. Scientists must use sampling methods at several locations to monitor changes in the population size of the animals. FIGURE 19-2 TABLE 19-1 Population Size and Density of Some Countries Population size Population density Country (in millions) (in individuals/km2) China 1,289 135 India 1,069 325 United States 292 30 Russia 146 8 Japan 128 337 Mexico 105 54 Kenya 32 54 Australia 20 3 dispersion from the Latin dis-, meaning “out,” and spargere, meaning “to scatter” Word Roots and Origins Copyright © by Holt, Rinehart and Winston. All rights reserved. POPULATIONS 383 The social interactions of birds called gannets, which are shown in Figure 19-3b, result in a uniform distribution. Each gannet chooses a small nesting area on the coast and defends it from other gannets. In this way, each gannet tries to maximize its distance from all of its neighbors, which causes a uniform distribution of individuals. Few populations are truly randomly dispersed. Rather, they show degrees of clumping or uniformity. The dispersion pattern of a population sometimes depends on the scale at which the popu- lation is observed. The gannets shown in Figure 19-3b are uni- formly distributed on a scale of a few meters. However, if the entire island on which the gannets live is observed, the distribution appears clumped because the birds live only near the shore. POPULATION DYNAMICS All populations are dynamic—they change in size and composition over time. To understand these changes, scientists must know more than the population’s size, density, and dispersion. One important measure is the birth rate, the number of births occur- ring in a period of time. In the United States, for example, there are about 4 million births per year. A second important measure is the death rate, or mortality rate, which is the number of deaths in aFigure me out!