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Segurança e Estados Limites Ações nas Estruturas de Concreto Armado

As combinações últimas normais e as combinações últimas de construção ou especiais se diferem apenas pelo coeficiente ψ, que é ψ0 para as combinações normais últimas e pode ser ψ0 ou ψ2 para as combinações últimas de construção ou especiais, dependendo da duração da ação variável principal.

Nas combinações últimas excepcionais, a ação excepcional é considerada em seu valor característico, isto é, não majorada.

As ações variáveis são consideradas com seus valores quase permanentes pela multiplicação pelo fator de redução ψ2.

Nas combinações frequentes de serviço, existe uma ação variável principal considerada no seu valor frequente pela multiplicação pelo fator ψ1, e as demais consideradas em seus quase permanentes, pela multiplicação por ψ2.

Já, nas combinações raras de serviço, a variável principal se encontra em seu valor característico, ao passo que as demais ações variáveis são consideradas em seus valores frequentes, pela multiplicação por ψ1.

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Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como gerar vetores e matrizes com números inteiros aleatórios usando a função random.randint() da biblioteca NumPy para - Machine Learning com Python

Quantidade de visualizações: 1321 vezes
Veremos nessa dica como podemos usar o método random.randint() da biblioteca NumPy para gerar vetores e matrizes já preenchidos com números inteiros aleatórios.

Note que a criação de vetores e matrizes preenchidos com números randômicos é uma parte importante para o desenvolvimento de modelos de teste (test models) em Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e outras áreas de estudo que envolvem Data Science.

Vamos começar com a forma mais simples do uso da função random.randint() para gerar um vetor de 10 elementos contendo números aleatórios de 0 até 10 (não incluído):

# importamos o módulo random da bibliteca NumPy
from numpy import random

def main():
  # vamos gerar um vetor de números inteiros aleatórios
  #  de 0 (incluído) à 10 (não incluído) 
  valores = random.randint(10, size=10)
  print("O vetor gerado foi: ", valores)  

if __name__== "__main__":
  main()


Ao executar este código teremos um resultado parecido com:

O vetor gerado foi: [0 3 2 3 8 9 3 9 6 4]

Aqui nós informamos o limite alto do valor aleatório a ser gerado (mas ele não é incluído). Se quisermos limitar a faixa inferior, podemos tirar proveito dos parâmetros low e high da função randint(). Veja:

# importamos o módulo random da bibliteca NumPy
from numpy import random

def main():
  # vamos gerar um vetor de números inteiros aleatórios
  #  de 50 (incluído) à 101 (não incluído) 
  valores = random.randint(50, 101, 10)
  print("O vetor gerado foi: ", valores)  

if __name__== "__main__":
  main()

Agora o resultado será parecido com:

O vetor gerado foi: [92 89 66 52 61 77 55 58 72 55]

Para gerarmos uma matriz, por exemplo, de 2 linhas e 4 colunas, só precisamos gerar o vetor de números aleatórios e em seguida usar o método reshape(), também da biblioteca NumPy para converter a matriz de uma dimensão (vetor) em uma matriz de duas dimensões. Veja:

from numpy import random

def main():
  # vamos gerar um vetor de números inteiros aleatórios
  #  de 1 (incluído) à 21 (não incluído) 
  valores = random.randint(1, 21, 8)
  
  # agora vamos converter o vetor para uma matriz
  # de 2 linhas e 4 colunas 
  valores = valores.reshape(2, 4)

  print("A matriz gerada foi: ", valores)  

if __name__== "__main__":
  main()

Quando executamos este código nós temos um resultado parecido com:

A matriz gerada foi:  [[17  5  2  9]
 [14 10 10 19]]

A partir da versão 1.19 da NumPy, os desenvolvedores da biblioteca recomendam o uso do método integers() do módulo default_rng().


Java ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Exercícios Resolvidos de Java - Criando dois vetores de inteiros de forma que a soma dos elementos individuais de cada vetor seja igual a 30

Quantidade de visualizações: 12025 vezes
Pergunta/Tarefa:

Considere os seguintes vetores:

// dois vetores de 5 inteiros cada
int a[] = {50, -2, 9, 5, 17};
int b[] = new int[5];
Escreva um programa Java que preencha o segundo vetor de forma que a soma dos respectivos elementos individuais de cada vetor seja igual a 30.

Sua saída deverá ser parecida com:

Valores no vetor a: 50   -2   9   5   17   
Valores no vetor b: -20   32   21   25   13
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Java:

package estudos;

public class Estudos {
  public static void main(String[] args) {
    // dois vetores de 5 inteiros cada
    int a[] = {50, -2, 9, 5, 17};
    int b[] = new int[5];
    
    // vamos preencher o segundo vetor de forma que a soma dos
    // valores de seus elementos seja 30
    for(int i = 0; i < b.length; i++){
      b[i] = 30 - a[i];  
    }
    
    // vamos mostrar o resultado
    System.out.print("Valores no vetor a: ");
    for(int i = 0; i < a.length; i++){
      System.out.print(a[i] + "   ");  
    }
    
    System.out.print("\nValores no vetor b: ");
    for(int i = 0; i < b.length; i++){
      System.out.print(b[i] + "   ");  
    }
    
    System.out.println();
  }
}



Python ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora

Como formatar a data e hora atual em Python usando a função strftime() da classe datetime

Quantidade de visualizações: 10555 vezes
Nesta dica eu vou mostrar como é possível usar o método strftime() da classe datetime para formatar e mostrar a data e hora atual no Python.

Veja o código completo para o exemplo:

from datetime import datetime
import locale

def main():
  # Configurações do usuário
  locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')
 
  # Obtém um datetime da data e hora atual
  hoje = datetime.today()
 
  # Exibe a data atual formatada
  data = hoje.strftime("Hoje é %A, %d de %B de %Y")
  print(data)
 
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

Hoje é segunda-feira, 08 de março de 2019


C++ ::: C++ para Engenharia ::: Física - Mecânica

Como calcular a Energia Potencial Gravitacional de um corpo dado a sua massa e altura em C++

Quantidade de visualizações: 512 vezes
A Energia Potencial Gravitacional ou Energia Gravitacional é a energia potencial que um objeto massivo tem em relação a outro objeto massivo devido à gravidade. É a energia potencial associada ao campo gravitacional, que é parcialmente convertida em energia cinética quando os objetos caem uns contra os outros. A energia potencial gravitacional aumenta quando dois objetos são separados.

A fórmula para obtenção da Energia Potencial Gravitacional de um corpo em relação à sua massa e distância do chão, ou seja, da superfície terrestre, é:

\[ E_\text{pg} = \text{m} \cdot \text{g} \cdot \text{h} \]

Onde:

Epg ? energia potencial gravitacional (em joule, J).

m ? massa do corpo (em kg).

g ? aceleração da gravidade (m/s2).

h ? altura do objeto em relação ao chão (em metros).

Como podemos ver, a Energia Potencial Gravitacional está diretamente relacionada à distância do corpo em relação à superfície terrestre. Dessa forma, quanto mais distante da terra o objeto estiver, maior a sua energia gravitacional. Isso nós diz também que, um objeto de altura zero possui Energia Potencial Gravitacional nula.

Vamos ver um exemplo agora? Observe o seguinte enunciado:

1) Uma pessoa levanta um tijolo com peso de 2 quilogramas à distância de 1,5 metros do chão. Qual é a Energia Potencial Gravitacional deste corpo?

Como o exercício nos dá a massa do objeto em kg e a distância dele em relação ao chão já está em metros, tudo que temos a fazer é jogar na fórmula. Veja o código C++ completo para o cálculo:

#include <iostream>

using namespace std;

// função principal do programa
int main(int argc, char *argv[]){
  // gravidade terrestre em m/s2
  double gravidade = 9.80665;
  // massa do corpo
  double massa = 2; // em kg
  // altura do corpo em relação ao chão
  double altura = 1.5; // em metros
  
  // vamos calcular a energia potencial gravitacional
  double epg = massa * gravidade * altura;
  
  // mostramos o resultado
  cout << "A Energia Potencial Gravitacional é: " << epg << "J";
		
  cout << "\n" << endl;
  system("PAUSE"); // pausa o programa
  return EXIT_SUCCESS;
}

Ao executar este código C++ nós teremos o seguinte resultado:

A Energia Potencial Gravitacional é: 29.419950J


C ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Como calcular desvio padrão em C - C para Matemática e Estatística

Quantidade de visualizações: 6718 vezes
Em Matemática e Estatística, o Desvio padrão (em inglês: Standard Deviation) é uma medida de dispersão, ou seja, é uma medida que indica o quanto um conjunto de dados é uniforme. Quando o desvio padrão é baixo, isso quer dizer que os dados do conjunto estão mais próximos da média.

Como calcular o desvio padrão de um conjunto de dados? Vamos começar analisando a fórmula mais difundida na matemática e na estatística:

\[\sigma = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^N (x_i -\mu)^2}{N}}\]

Onde:

a) __$\sigma__$ é o desvio;
b) __$x_i__$ é um valor qualquer no conjunto de dados na posição i;
c) __$\mu__$ é a média aritmética dos valores do conjunto de dados;
d) N é a quantidade de valores no conjunto.

O somatório dentro da raiz quadrada nos diz que devemos somar todos os elementos do conjunto, desde a posição 1 até a posição n, subtrair cada valor pela média do conjunto e elevar ao quadrado. Obtida a soma, nós a dividimos pelo tamanho do conjunto.

Veja o código C completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// função principal do programa
int main(int argc, char *argv[]){
  // conjunto dos dados
  float conjunto[] = {10, 30, 90, 30};
  float soma = 0.0; // soma dos elementos
  float desvio_padrao = 0.0; // desvio padrão
  int tam = 4; // tamanho dos dados
  int i;
  float media;

  // vamos somar todos os elementos
  for(i = 0; i < tam; i++){
    soma = soma + conjunto[i];
  }

  // agora obtemos a média do conjunto de dados    
  media = soma / tam;

  // e finalmente obtemos o desvio padrão
  for(i = 0; i < tam; i++){
    desvio_padrao = desvio_padrao + pow(conjunto[i] - media, 2);
  }
    
  // mostramos o resultado
  printf("Desvio Padrão Populacional: %f\n", sqrt(desvio_padrao / tam));
  printf("Desvio Padrão Amostral: %f", sqrt(desvio_padrao / (tam - 1)));
  
  printf("\n\n");
  system("PAUSE");
  return 0;
}

Ao executar este código C nós teremos o seguinte resultado:

Desvio Padrão Populacional: 30.0
Desvio Padrão Amostral: 34.64101615137755

Veja que, para calcular o Desvio Padrão Populacional, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos no conjunto, enquanto, para calcular o Desvio Padrão Amostral, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos - 1 (cuidado com a divisão por zero no caso de um conjunto com apenas um elemento).


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de C

Veja mais Dicas e truques de C

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