UNIVERSIDAD FERMIN TOROVICERECTORADO ACADEMICO

FACULTAD DE INGENIERIAESCUELA MECANICA

ENSAYO DE LA IMPORTANCIA DE LAS

INTEGRALES EN LA INGENIERIA

Alumno:Ederson galvan C.I : 22.190.900

ENSAYO

 El cálculo integral en la ingeniería ha sido de gran importancia en los distintos ámbitos en los que se desarrolla esta ingeniería, ya sea en lo que se refiere al, al manejo de datos o de señales. En fin, son muchas y muy variadas las aplicaciones que tiene el cálculo integral, el cual ha sido base de distintos procesos y avances tecnológicos actuales tanto en la ingeniería en computación como en las demás ingenierías. Un ejemplo claro acerca de la trascendencia del cálculo integral en lo que respecta de una computadora, o de mantenimiento de mecánica ,también en la eléctrica de cualquier área de la ingeniería es en el análisis de circuitos, en el cual podemos ver aplicaciones directas de integrales, como es el caso del cálculo de la energía disipada a partir de la potencia que tenga el circuito, asimismo, es importante al observar el comportamiento de un condensador debido a que la tensión de éste, no solo depende de la corriente que circula por él, sino que también de la suma de las corrientes que atravesaron con anterioridad, es decir, la carga acumulada, lo cual es posible calcular mediante integrales y con esto se podría afirmar que dicho dispositivo tiene memoria de corrientes, como es el caso también de las bobinas; esto nos lleva al análisis de circuitos RLC debido a que muchos de los elementos que están presentes en estos casos tienen en sus ecuaciones algunas integrales, las cuales tienen que ser derivadas y para lograrlo es necesario utilizar el Teorema Fundamental del Cálculo. En este sentido, no solamente el cálculo integral es enfocado a las operaciones con aparatos físicos, sino también está presente en fenómenos como son las señales, especialmente las sinusoidales. Para estas señales, es posible determinar el valor medio de una señal genérica en cierto intervalo de tiempo, así como su valor eficaz e inclusive determinar otra señal sinusoidal de la misma frecuencia, gracias a las integrales definidas. Es importante señalar que el cálculo integral no solamente nos permite ver las características de las señales, sino también nos permiten expandirlas trigonométricamente mediante las series de Fourier, lo cual nos puede ser útil si queremos conocer las frecuencias de los componentes que forman la señal, lo cual podría llevarnos a poder eliminar los ruidos de alta frecuencia, lo cual es necesario conocer si se está diseñando algún software de edición de música. Pero no solamente las series de Fourier nos ayudan para el manejo de frecuencias y señales, sino que también se aplica en la compresión de datos, ya que permite identificar ciertos

términos de la expansión trigonométrica necesarios y poder conservarlos. Si lo que queremos es trabajar con imágenes es necesario contar con histograma que represente la relación entre la escala de grises que tenga una imagen con la cantidad de pixeles que posea dicha imagen; al tratar el histograma como una función continua en cierto rango, el cual su tratamiento tiene que ver con el cálculo integral; esto con el fin de modificar la imagen, ya sea para que se vea más nítida o para comprimirla. Todas estas aplicaciones de las integrales guardan una estrecha relación con la ingeniería en computación, de cierta forma esta ingeniería se presta para poder realizar muchas aplicaciones, inclusive en el desarrollo de cierto tipo de software que resuelva problemas matemáticos de diversa índole. Pareciera ser que las aplicaciones del cálculo integral no son directas a la computación, sino que se trabaja en otras áreas que se relacionan; sin embargo, hay una aplicación directa de las integrales al funcionamiento de las computadoras, y por lo tanto a la computación, este es el teorema de Bayes, principalmente en las llamadas redes bayesianas, las cuales nacen de la necesidad de mejorar la calidad de la clasificación de los datos y así evitar confusiones sobre los atributos de la información. También puede ser utilizada para determinar el conocimiento obtenido de un subconjunto de datos cuando las demás variables son observadas, además de ser un modelo de probabilidad que relaciona variables aleatoria con gráficos, lo cual hace que se consigan soluciones a diversos problemas si se tiene cierta incertidumbre y gracias a ellas se han eliminado algunos problemas probabilísticos.