# data[].attributes.body
Revisado

# data[].attributes.body
Revisado

# data[].attributes.body
*Revisa como estableciste el sistema de ecuaciones a la matriz está incorrecto

# data[].attributes.body
https://colab.research.google.com/drive/1l778ugjaruoNp9183pPR247yDAiZ86BV#scrollTo=rTurZ8sxCVOc

# data[].attributes.body
Notebook EDO´s: https://colab.research.google.com/drive/1GEOoTXAYG-eOGngx526UE3Wv2Di9Rs5p#scrollTo=oMd9JMiV3p0N

Notebook ecuaciones lineales:

https://colab.research.google.com/drive/16-xsU24s1fvN94lz8J8wIH4_fKZaoNpB#scrollTo=yXefaZavuVto

# data[].attributes.body
No entregado

# data[].attributes.body
*Aunque se realizan las actividades para calcular las raices no se cumple con el objetivo del reto de crear una función que reciba como parametros los coeficientes del polinomio y retorne una lista con las raices del mismo
*Aunque se realizaron las activiades para ordenar una lista no se cumple con el objetivo del reto que es crear una función que tome como argumento una lista de valores y retorne la lista organizada

# data[].attributes.body
link notebook: https://colab.research.google.com/drive/1cifsTbDC9QWZ6YXINFaGMTVGF5qaqvlr?usp=sharing

Ejercicio aplicado 1

import pandas as pd

import math

a=float(input("ingrese el valor de a : "))

b=float(input("Ingrese el valor de b :"))

c=float(input("Ingrese el valor de c :"))

d=(b**2)-4*a*c

if d<0:

print("número imaginario, I")

elif a==0:

x=(-c/b)

print("La ecuación no es cuadrática, pero la linea recta da: ", x)

else:

x1=(-b- math.sqrt(d))/((2*a))

x2=(-b + math.sqrt(d))/((2*a))

print("la solución 1 es ", x1)

print("la solución 2 es ", x2)

Ejercicio aplicado 2

lista=[9, 3, 26, 18, 92, 1, 19, 23, 14, 21, 7, 17]

condición=False

while condición==False:

condición=True

for i in range(len(lista)-1):

if lista[i]>lista[i+1]:

aux=lista[i]

lista[i]=lista[i+1]

lista[i+1]=aux

condición=False

print(lista)

# data[].attributes.body
*Recuerda poner los rotulos de los ejes de las gráficas 3D con las respectivas unidades, ademas de incluir la barra de colores en la superficie de respuesta y de ajustar los valores de temperatura para que se muestre en las unidades correctas

# data[].attributes.headline
Primera gráfica 3D. Juan Esteban Sadovnik

# data[].attributes.subject
Primera gráfica 3D. Juan Esteban Sadovnik

# data[].attributes.body
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

T = np.linspace(273.15, 373.15, 10)

n = np.linspace(1, 50, 10)

Tc = 190.6

R = 0.0835

Pc = 45.99

V = 100

V_m = (V / n)

a = ((27 * (R ** 2) * (Tc ** 2)) / (64 * Pc))

b = (R * Tc) / (8 * Pc)

# Definir la función P usando numpy.vectorize

P=lambda T,n: ((R*T)/(V_m-b))-(a/(V_m**2))

T_mesh, n_mesh = np.meshgrid(T, n)

P_mesh = P(T_mesh, n_mesh)

# Plot

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(projection='3d')

surface=ax.plot_surface(P_mesh, n_mesh, T_mesh)

# data[].attributes.headline
Primer trabajo del curso. Juan Esteban Sadovnik

# data[].attributes.subject
Primer trabajo del curso. Juan Esteban Sadovnik

# data[].attributes.body
link Notebook: https://colab.research.google.com/drive/1B3oltAKGw8YTsMNLiX3McW9ITELXeN3y?usp=sharing

Se está produciendo metano a partir de un reactor de biogas, el biogas es principalmente metano el cual es purificado antes de ser almacenado en un cilindro de 100 L a temperatura ambiente. Usando la ecuación de Van der Waals, muestre el comportamiento de la presión del recipiente en la medida que aumenta la masa almacenada hasta alcanzar 50 moles.

1)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Tc=190.6
Pc=45.99
R=0.08315
T=298.15
a=(27*(R**2)*(Tc**2))/(64*Pc)
b=(R*Tc)/(8*Pc)
V=100
n=np.linspace(1,50,100)
V_m= (V/n)
P=((R*T)/(V_m-b))-(a/(V_m**2))
print(P)

[ 0.24778816  0.3703394   0.49283018  0.61526052  0.73763048  0.85994006
  0.98218932  1.10437829  1.22650699  1.34857546  1.47058374  1.59253186
  1.71441985  1.83624774  1.95801558  2.0797234   2.20137122  2.32295908
  2.44448702  2.56595508  2.68736327  2.80871165  2.93000024  3.05122907
  3.17239819  3.29350762  3.4145574   3.53554757  3.65647815  3.77734919
  3.89816071  4.01891276  4.13960536  4.26023855  4.38081236  4.50132684
  4.62178201  4.7421779   4.86251456  4.98279202  5.10301031  5.22316946
  5.34326952  5.46331051  5.58329248  5.70321545  5.82307946  5.94288454
  6.06263074  6.18231808  6.3019466   6.42151634  6.54102733  6.6604796
  6.77987319  6.89920814  7.01848448  7.13770224  7.25686146  7.37596218
  7.49500444  7.61398825  7.73291368  7.85178073  7.97058946  8.0893399
  8.20803208  8.32666604  8.44524182  8.56375944  8.68221896  8.80062039
  8.91896378  9.03724916  9.15547656  9.27364604  9.39175761  9.50981132
  9.62780719  9.74574528  9.86362561  9.98144821 10.09921313 10.21692041
 10.33457006 10.45216214 10.56969668 10.68717372 10.80459328 10.92195541
 11.03926015 11.15650752 11.27369757 11.39083033 11.50790584 11.62492414
 11.74188525 11.85878922 11.97563609 12.09242589]

2)

Adicionalmente, usando la misma información realice una representación gráfica (curvas de nivel y superficie de respuesta) para la misma variación cambiando la temperatura de almacenamiento entre 0 y 100 °C

[ ]

T=np.linspace(273.15,373.15,10)

n=np.linspace(1,50,10)

R=0.0835

V=100

V_m=(V/n)

a=(27*(R*2)*(T**2))/(64*Pc)

b=(R*Tc)/(8*Pc)

P=lambda T, n: ((R*T)/(V_m-b))-(a/(V_m**2))

T_mesh, n_mesh=np.meshgrid(T, n)

P_mesh=P(T_mesh,n_mesh)

fig, ax=plt.subplots()

im=ax.imshow(P_mesh)

plt.xticks(np.linspace(0,100,1000), np.linspace(273.15, 373.15, 1000))

plt.yticks(np.linspace(0,100,50), np.linspace(1,50,50))

plt.contourf(T_mesh, n_mesh, P_mesh)

colorbar = plt.colorbar()