Propagação de incertezas em eletromagnetismo

• Main Author: Costa Júnior, Edson Alves da
• Other Authors: Menezes, Leonardo Rodrigues Araújo Xavier de
• Language: Portuguese
• Published: 2010
• Subjects: Eletromagnetismo; Variáveis aleatórias
• Online Access: http://repositorio.unb.br/handle/10482/4041

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. === Submitted by Allan Wanick Motta ([e-mail]) on 2010-03-12T18:41:32Z No. of bitstreams: 1 2009_EdsonAlvesdaCostaJunior.pdf: 589785 bytes, checksum: aef23f91b7453067b64c3f94c1f8d155 (MD5) === Approved for entry into archive by Lucila Saraiva([e-mail]) on 2010-04-02T01:07:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_EdsonAlvesdaCostaJunior.pdf: 589785 bytes, checksum: aef23f91b7453067b64c3f94c1f8d155 (MD5) === Made available in DSpace on 2010-04-02T01:07:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_EdsonAlvesdaCostaJunior.pdf: 589785 bytes, checksum: aef23f91b7453067b64c3f94c1f8d155 (MD5) Previous issue date: 2009 === Este trabalho tem como objetivo o estudo da propagação de incertezas em eletromagnetismo. Entretanto, os resultados e conceitos apresentados aqui são aplicáveis em outros problemas de ordem prática que envolvam erros de medição, variáveis aleatórias e incertezas diversas. Após a introdução, são apresentados os conceitos elementares de probabilidade que fornecem o embasamento teórico do trabalho. Em seguida, o problema de se calcular a esperança de uma variável aleatória é abordado em duas frentes: através do uso de aproximações polinomiais de funções e através do paralelo com o problema de quadraturas. Por fim, são estudados os métodos para a determinação da função de densidade de probabilidade e proposto um método numérico para tal. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT === The goal of this work is study the uncertaint’s propagation problem in electromagnetism, but the developed results and concepts can be applied in general pratical problems involving measure errors, random variables and several others uncertaints. Following the introduction we will begin with the basic concepts of probability theory, the foundation of this work. After it we will take the estimation of expected value by two routes: using Taylor’s series and using Gaussian quadrature. Finally, we will study methods to find the probability density function of a random variable and propose a numeric approach to this problem.