Proximo a Realizar Interacción GeoGebra - Arduino


https://www.geogebra.org/m/aD3QQsCN#material/up8EpN32




Interacció GeoGebra - Arduino

Descripció del procés
Fem una construcció i la pogem a GeoGebraTube. Accedim a descarregar la construcció. Marquem els termes de llicència. Cliquem a Descarrega construcció interactiva per treballar fora de línia (zip). Tal i com es veu a la imatge següent:
Descomprimim el fitxer zip dins una carpeta en local. Editem el fitxer html, per exemple amb Notepad++. Busquem el codi que identifica el nostre applet. Hem de trobar alguna cosa semblant a applet_3842641. Ens interessa en número, en aquest cas 3842641. Localitzem una línia de codi semblant a aquesta (canviarà el número que identifica l'applet): Serà abans d'aquest codi que inserirem el nostre codi que ens permetrà comunicar Arduino amb GeoGebra.
Per comunicar-nos farem referència a l'applet amb el nom ggbApplet3842641 (amb el número que hem trobat i identifica l'applet). Per exemple: ggbApplet3842641.evalCommand("A = (1,1)"); Aquesta comanda crearia el punt A en la posició (1,1).

jueves, 29 de septiembre de 2016

Excelente Canción de Musica Clasica SONATA AL CLARO DE LUNA de Beethoven, Musica Triste Piano Beethoven - Moonlight sonata (Claro de luna)

 Excelente Canción de Musica Clasica


SONATA AL CLARO DE LUNA de Beethoven, Musica Triste Piano


Beethoven - Moonlight sonata (Claro de luna)

 

https://www.youtube.com/watch?v=W2N5iyQuFWI

 

 




martes, 27 de septiembre de 2016

Mi primer dia sin ti - Enanitos Verdes: Como Tocar (Tutorial Acordes Guitarra)

 https://www.youtube.com/watch?v=d73_hadYels

Mi primer dia sin ti - Enanitos Verdes: Como Tocar (Tutorial Acordes Guitarra)


Estrofas: La, do#min, simin, Mi - Mi7. (Yo no estoy acost..)
Pre-Coro: fa#min, do#min, Re - simin, Mi - Mi7, Mi - Mi7. (Que pronto te march..)
Coro: La - do#min, fa#min, Re - simin, Mi - Mi7. (Porque este es mi prim..)

version de "Mi primer dia sin ti" de los Enanitos Verdes

Valores Caracteristicos Factorización QR Eigenvalues Gram Schmitd process

Valores Caracteristicos
Factorización QR

http://www.real-statistics.com/linear-algebra-matrix-topics/qr-factorization/

QR Factorization

Definition 1: A QR factorization (or QR decomposition) of a square matrix A consists of an orthogonal matrix Q and an upper triangular matrix R such that A = QR.
Property 1 (QR Factorization): For any n × n invertible matrix A, we can construct a QR factorization.
Proof: Let A1, …, An represent the columns of A. Since A is invertible, we know that A1, …, An are independent and forms a basis for the set of all n × 1 column vectors. We can therefore we can use the Gram-Schmidt process to construct an orthonormal basis Q1, …, Qn for the set of all n × 1 column vectors. Let Q be the n × n matrix whose columns are Q1, …, Qn. By Property 4 of Orthogonal Vectors and Matrices, Q is an orthogonal matrix, and so by Property 6 of Orthogonal Vectors and Matrices, QTQ = I.
We seek a matrix R such that A = QR. Since QTQ = I, it follows that QTA = QTQR = R, and so we conclude that R = QTA is the required matrix. Let R = [rij], and so rij = Qi · Aj. As we saw in the proof of Theorem 1 of Orthogonal Vectors and Matrices, each Qi can be expressed as a linear combination of A1, …, Ai, which means that rij = 0 for i > j, which shows that R is an upper triangular matrix. It is also easy to show by induction that rij > 0 for each i.
Observation: We can extend Property 1 to certain non-square matrices. The proof is similar and Q and R are constructed in the same way.
Property 2 (QR Factorization): For any m × n matrix A with rank (A) = n ≤ m , we can construct an m × n orthonormal matrix Q and an n × n upper triangular matrix R such that A = QR.
Example 1: Find a QR Factorization for the matrix A that is formed from the columns in Example 1 of Orthogonal Vectors and Matrices.
As can be seen in Figure 1 of Orthogonal Vectors and Matrices, A is a 4 × 3 matrix. The supplemental array formula =ELIM(A4:E7) produces a 4 × 3 matrix with only one zero row showing that rank(A) = 3 (see Appendices Determinants and Linear Equations and Linear Independent Vectors for details). Since rank(A) = 3 ≤ 4, we can apply Property 2.
The orthonormal matrix Q is calculated in Example 1 of Orthogonal Vectors and Matrices. The matrix R = QTA is shown in range M4:O6 of Figure 1 of Orthogonal Vectors and Matrices, as calculated using the array formula =MMULT(TRANSPOSE(I4:K7),A4:C7). Note that R is indeed an upper triangular matrix.
Observation: Shortly we will show how to use the QR Factorization to calculate eigenvalues and eigenvectors, and in fact we will show a better way to produce such a QR Factorization, which is less prone to rounding errors.
For now we show how to use QR factorization to find the solution to AX = C, the problem studied in Determinants and Linear Equations. First we note that since A = QR and Q is orthogonal, if AX = C, then C = AX = QRX and so QTC = QTQRX = RX. Thus RX = QTC. But since R is an upper triangular matrix all of whose diagonal elements are non-zero (actually they are positive), we can use backwards substitution to find the solution for X. In fact if R =[rij], X = [xj] and QTC = [bi], then we will have a series of equations of the form (looking from the bottom up):
The first equation can be used to find the value of x1. Substituting this value for x1 in the second equation enables you find x2. Continuing in this manner you can find xn-1. Substituting these values in the last equation enables you to find xn.
Example 2: Solve the following system of linear equations using QR Factorization
image9323
We could solve this problem using Gaussian elimination, as can be seen from Figure 2 where the array formula =ELIM(U4:X7) in range U10:X13 produces the solution x = -0.34944, y = 0.176822 and z = 0.792727.
Linear equations QR factorization
Figure 1 – Solving AX = C using QR Factorization
We now show how to find a solution using QR factorization. First we calculate QTC (range Z4:Z6) as =MMULT(TRANSPOSE(I4:K7),X4:X7) using the values for Q shown in Figure 1 of Orthogonal Vectors and Matrices. We next calculate the values for X (range AB4:AB6) via backwards substitution using the formulas in Figure 2.
QR linear equations formulas
Figure 2 – Formulas in Figure 1
Definition 2: A Householder matrix A is a square matrix for which there exists a vector V such that VTV = I and A = I – 2VVT.
Property 3: A Householder matrix is orthogonal
Proof: Let A be a Householder matrix. First we show that A is symmetric, as follows:
image9325
We next show that A2 = I, from which it follows that AAT = A2 = I, which by definition means that A is orthogonal.
image9326image9327
Observation: We already showed how to generate a QR factorization for any matrix using the Gram-Schmidt procedure.  Unfortunately, for practical purposes this procedure is unstable, in the sense that as it is applied on a computer, round off errors accumulate and so while theoretically a valid QR factorization is obtained, in practice the results can sometimes be wrong.
We now present a procedure for constructing a QR factorization, using Householder matrices, which is more stable. As we did previously, we start with the case of a square matrix.
Property 4: Every invertible square matrix A has a QR factorization. Furthermore there is an efficient algorithm for finding this QR factorization.
image9328
Define Vk = [vi] by
vi = 0 for i < k
image9331 image9332
Define Pk = I – 2VkVkT, Qk = PkQk-1 and Rk+1 = PkRk.
Now define R = Rn and Q = Qn-1T.
Definition 3: The QR factorization procedure for finding the eigenvalues/vectors of a square matrix is as follows:
Let Q and R be defined as above. Let A0= A,  Q0Q and R0R. Define Ak+1 = RkQk. Since Ak+1 is also invertible it has a QR decomposition Ak+1 = Qk+1Rk+1.
Property 5: If the eigenvalues of A are distinct and non-zero then Ak converges to an upper triangular matrix with the same eigenvalues as A. If A is symmetric then Ak converges to a diagonal matrix with the same eigenvalues as A.
Observation: Since the eigenvalues of an upper triangular matrix are found on the diagonal, this means that for k sufficiently large the eigenvalues of A are found on the diagonal of Ak.
Example 3: Use the QR decomposition method to find the eigenvalues of \left[\begin{array}{ccc} 2 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 1 \\ 1 & 1 & 2 \end{array}\right]
We begin by finding Q and R.
QR Factorization Householder 1
Figure 3 – QR Factorization using a Householder matrix (step 1)
Thus
image9365
where A  = QR, R is an upper triangular matrix and QTQ = I. Calling A0 = A, R0 = R and Q0 = Q, we now define a new A = RQ (i.e. A1 = R0Q0) and repeat the process.
QR Factorization Householder 2
Figure 4 – QR Factorization using a Householder matrix (step 2)
The result is a new R and Q, which we now call R1 and Q1 such that A1 = Q1R1, R1 is an upper triangular matrix and Q1TQ1 = I. As before we now define a new A, i.e. A2 = R1Q1 and repeat the process. We continue this process until we get an Ak which is sufficiently close to being a diagonal matrix.
We now skip to the 9th iteration where A has now converged to a diagonal matrix:
QR Factorization Householder
Figure 5 – QR Factorization using a Householder matrix (step 9)
Thus
image9366and so
image9367
Thus the eigenvalues of the original matrix A are 4, 1 and 1.
Once you find an eigenvalue you can use the Gaussian Elimination Method to find the corresponding eigenvectors since these are solutions to the homogeneous equation (A – λI) X = 0, which can be solved as described in Definition 5 of Determinants and Linear Equations. The only problem with this approach is when the eigenvalues of a matrix are not all distinct (such as in Example 3). Gaussian elimination can find one such eigenvector, but not a set of orthogonal eigenvectors (one for each instance of the repeated eigenvectors, as is required in Example 3).
A better approach is to use the fact that the corresponding eigenvectors are the columns of the matrix B = Q0Q1Qk (where k is the iteration where Ak is sufficiently close to a diagonal matrix). For Example 3 we define B0 = Q0 and Bn+1 = BnQn (shown as B′Q in K32:M34 of Figure 4 and K214:M216 of Figure 5. Thus we conclude that the eigenvectors corresponding to 4, 1, 1 are the columns in the matrix
image9368
Since the process described above is complicated and tedious to carry out, it is simpler and faster to use the following supplemental functions eVALUES and eVECTORS as described in Eigenvalues and Eigenvectors.
Example 4: Use the eVECTORS supplemental function to find the eigenvalues and eigenvectors for Example 3.
The output from eVECTORS(A6:C8) is shown in Figure 6.
eVectors example
Figure 6 – Calculating eigenvalues/vectors using eVECTORS
which is the same result we obtained previously.
Observation: We can extend Property 4 to certain non-square matrices. The proof is similar and Q and R are constructed in the same way.
Property 6 (QR Factorization): For any m × n matrix A with rank(A) = n ≤ m, we can construct in an efficient way an m × n orthonormal matrix Q and an n x n upper triangular matrix R such that A = QR.
Since the process described above is complicated and tedious to carry out, it is simpler and faster to use the following supplemental functions to create a QR factorization of a matrix.
Real Statistics Functions: The Real Statistics Resource Pack provides the following supplemental array functions, where R1 is a m × n range in Excel
QRFactorR(R1): Produces the n × n array R for which A = QR where A is the matrix in R1. Note that to obtain Q you use the fact that Q = AR-1; i.e. Q is obtained using the formula =MMULT(R1, MINVERSE(R2)) where range R2 contains the formula QRFactorR(R1).
QRFactor(R1): Produces an m+n × n array. The first m rows of the output is Q and the next n rows of the output is R where A = QR and A is the matrix in range R1.
You can optionally specify what is considered zero in the algorithm used to calculate these functions. The default is 0, but it may be acceptable to use some other small value (e.g. 0.00001) as sufficiently small to be considered to be zero. To specify this value you use QRFactorR(R1, prec) and QRFactorQ(R1, prec). If the prec parameter is not used then it defaults to 0, and so QRFactorR(R1) = QRFactorR(R1, 0).
Example 5: Find the QR factorization of the matrix in range A4:D9 of Figure 7
QR factorization Excel
Figure 7 – QR Factorization
R (range F4:I7) is calculated by the array formula =QRFactorR(A4:D9) and Q (range F10:I14) by =MMULT(A4:D9,MINVERSE(F4:I7)). Both Q and R (range K4:N13) can be calculated by =QRFactor(A4:D9).
As you can see from the figure, QTQ = I and so Q is orthogonal and A = QR.
Real Statistics Functions: As we saw in Example 2, QR Factorization can be used to solve a system of linear equations. The approach described above can be extended to invert a matrix. The Real Statistics Resource Pack provides the following two supplemental functions to automate these processes.
QRSolve(R1, R2) – assuming R1 is an m × n range describing matrix A and R2 is an m × 1 range describing the column vector C, QRSolve outputs an n × 1 column vector X containing the solution to AX = C
QRInverse(R1) = inverse of the matrix described by range R1 (assumes that R1 is a square matrix)
Observation: Referring to Figure 1, QRSolve(U4:W7, X4:X7) would output the result described in AB4:AB7.
Example 6: Find the inverse of the matrix in range W18:Y20 of Figure 8 using QRInverse.
Matrix inversion QR factorization
Figure 8 – Matrix inversion using QR Factorization
Using QRInverse(W18:Y20), you obtain the results shown in range AA18:AC20. This is the same result as obtained using MINVERSE(W18:Y20).
Real Statistics Data Analysis Tool: The Matrix data analysis tool contains a QR Factorization option that computes the QR factorization of the matrix in the Input Range. See Figure 3 of Matrix Operations for an example of the use of this tool.

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viernes, 23 de septiembre de 2016

Tutorial Geogebra

 Tutorial Geogebra
http://123proed.blogspot.com.co/2014/04/descargar-geogebra-sofware-educativo-matematicas-geometria.html

A. LA SERIE TUTORIAL GeoGebra Series Esencial (10 tutoriales, todos los tutoriales ahora en la versión 4.2)
GeoGebra básica geométrica Serie Construcción (10 tutoriales, todos los tutoriales ahora la versión 4.2)
GeoGebra Intermedio Series (33 tutoriales para principiantes y usuarios intermedios, primero 14 tutoriales actualizados a la versión 4.2)
GeoGebra avanzada (10 tutoriales para usuarios avanzados)
GeoGebra 4.2 Sneak Peek Serie ( ¡Nuevo! )

B. MISCELÁNEA nuevas características de GeoGebra 4.0 desde la versión 3.2.
GeoGebra 4.0 Desconectado Instaladores, GeoGebra 4.2 Beta, y GeoGebra 5.0 Beta
GeoGebra Tutorial: Gráficos y Sliders Parte 2
Funciones gráficas usando GeoGebra: GeoGebra Tutorial
¿Podemos graficar desigualdades en GeoGebra?
Nueva GeoGebra Tutoriales


Nota: En los vídeos de youtube recuerda darle al botón subtítulos (abajo a la derecha del video), luego al (aunque ponga inglés). Después despliega la pestañita que hay al lado de inglés, y entonces ya te aparecerá traducir subtítulos. Eliges el idioma y listo!!!

GeoGebra Video Tutorial 1 - Construcción de un triángulo equilátero
GeoGebra Video Tutorial 2 - La construcción de una plaza
GeoGebra Video Tutorial 3 - Localizar el centroide
GeoGebra Video Tutorial 4 - Creación de un triángulo isósceles
GeoGebra Video Tutorial 5 - Cómo ubicar el circuncentro
GeoGebra Tutoriales en vídeo 



Free Downloadable GeoGebra Tutoriales en PDF
¡Por fin! GeoGebra Applets en los blogs de WordPress!
¿Qué es GeoGebra Tube?
¿Cuáles son GeoGebraists?
15 Razones por las cuales GeoGebra tiene éxito
GeoGebra adicionales: Propiedades de los objetos matemáticos
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D. QUÉ HAY DE NUEVO
Introducción a GeoGebra Prim Beta
GeoGebra 4.2


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Arduino Sonido Vúmetro LCD Envolvente con diodos y transistor

http://avelino.atlantes.org/blog/index.php?m=06&y=14&entry=entry140611-173115

Vúmetro LCD 
La posibilidad de redefinir una parte del juego de caracteres en los displays LCD alfanuméricos, en combinación con el uso de una de las entradas analógicas del AVR y un pequeño circuito analógico, nos va a permitir la implementación de un sencillo vúmetro en el Arduino.

Un vúmetro no es más que un medidor gráfico de intensidad de señal de audio. En este caso vamos a abordar una implementación muy sencilla y lineal (no logarítmica).



Entrada analógica

La entrada analógica del microcontrolador AVR en el Arduino permite medir entre 0 y 5 voltios con una precisión de 10 bits, de 0 a 1023. 0 se corresponde con 0 voltios y 1023 se corresponde con 5 voltios. Para obtener la intensidad de señal en una de las entradas analógicas, realizamos los siguientes pasos:

1. Amplificación
2. Detección de envolvente

La amplificación se ha implementado construyendo una sencilla etapa estándar de amplificación basada en un transistor NPN con configuración de emisor común:



La señal de entrada es una señal de audio en alterna (en este caso la he conectado a la salida de auriculares de mi móvil). Dicha señal, al pasar por el circuito de amplificación se invierte en fase (no nos importa) y, lo más importante, se amplifica. La señal de salida es también en alterna (el condensador de salida elimina la componente de continua) y pasa la siguiente parte del circuito: el detector de envolvente.



Un detector de envolvente es un circuito que, a partir de una señal de entrada, determina su envolvente:



(imagen extraida de Wikimedia Commons)

El circuito detector de envolvente es muy sencillo: La señal alterna, al hacerla pasar por un diodo, se rectifica y sólo deja pasar los semiciclos positivos. En cada uno de los semiciclos positivos de la señal se carga el condensador y, durante las pausas entre semiciclos, en ausencia de corriente que pase por el diodo, el condensador se descarga lentamente a través de la resistencia, así hasta el siguiente ciclo, que se repite el proceso. El resultado en la salida es una señal que “sigue” de forma aproximada a los picos de la señal de audio que hay en la entrada.

Hay que elegir correctamente los valores del condensador y la resistencia: Un valor de condensador muy bajo hará que se descargue rápidamente mientras que un valor de condensador muy alto hará que tarde excesivamente en cargarse. En el caso de la resistencia de descarga del condensador un valor muy alto hará que el condensador apenas se descargue en las pausas entre ciclos (lo que puede provocar que los ciclos se “sumen” a medida que llegan) y un valor muy bajo hará que el condensador se descargue muy rápido, perdiendo el efecto de seguimiento de envolvente.

Display LCD

En post anteriores de este blog publiqué varias clases C++ para la gestión de displays LCD. En este caso he reutilizado la clase “Lcd20x4” de proyectos anteriores, redefiniendo de forma estática 5 de los caracteres definibles por el usuario.

Para implementar una barra horizontal hay que tener en cuenta que tenemos 20 columnas y que cada carácter tiene 5 columnas de puntos: En total tenemos 100 pixels en horizontal para un display LCD de 20x4. Si definimos los caracteres de la siguiente forma:
* . . . .
* . . . .
* . . . .
* . . . .  --> 1
* . . . .
* . . . .
* . . . .

* * . . .
* * . . .
* * . . .
* * . . . --> 2
* * . . .
* * . . .
* * . . .

...

* * * * *
* * * * *
* * * * *
* * * * * --> 5
* * * * *
* * * * *
* * * * *

Utilizando este método de visualización, la barra LCD podrá adoptar valores entre 0 y 100. El pseudocódigo para visualizar un valor “v” será:

procedimiento mostrar_valor(v)     // 0 <= v <= 100
    numCaracteresTotalmenteLlenos := parte entera de (v / 5)
    valorCaracterParcial := (v mod 5)
    ir_coordenada(0, 0)
    para x := 1 hasta numCaracteresTotalmenteLlenos hacer
        escribir_carácter(5)
    fin para
    escribir_carácter(valorCaracterParcial)
    para x := (numCaracteresTotalmenteLlenos + 2) hasta 20 hacer
        escribir_carácter(0)
    fin para
fin procedimiento

Como se puede ver, para cada valor “v” que se quiera visualizar en la barra, se escribe toda una fila horizontal del display LCD. La visualización puede optimizarse si partimos de la base de que la diferencia entre un valor “v” enviado en un instante “t” y el valor “v” enviado al display en un instante “t + d” no va a variar mucho si “d” es lo suficientemente pequeño. En nuestro caso vamos a hacer un muestreo de la entrada analógica cada 50ms por lo que la “v” no va a variar excesivamente entre un instante de muestreo y el siguiente.

Si asumimos que la “v” no va a variar mucho podemos enviar al LCD sólo los cambios:

barraLogica[20]
barraFisica[20]

procedimiento mostrar_valor(v)
    numCaracteresTotalmenteLlenos := parte entera de (v / 5)
    valorCaracterParcial := (v mod 5)
    j := 0
    para x := 1 hasta numCaracteresTotalmenteLlenos hacer
        barraLogica[j] := 5
        j := j + 1
    fin para
    barraLogica[j] := valorCaracterParcial
    j := j + 1
    para x := (numCaracteresTotalmenteLlenos + 2) hasta 20 hacer
        barraLogica[j] := 0
        j := j + 1
    fin para
fin procedimiento

procedimiento actualiza
    dentroCambio := NO
    inicioCambio := -1
    para j := 0 hasta 19 hacer
        si (dentroCambio) entonces
            si (barraFisica[j] = barraLogica[j]) entonces
                escribir_barra_fisica(inicioCambio, j)
                dentroCambio := NO
            fin si
        en otro caso
            si (barraFisica[j] <> barraLogica[j]) entonces
                inicioCambio := j
                dentroCambio := SI
            fin si
        fin si
        barraFisica[j] := barraLogica[j]
    fin para
    si (dentroCambio) entonces
        escribir_barra_fisica(inicioCambio, 19)
    fin si
fin procedimiento

El procedimiento “actualiza” se ejecutará de forma periódica y, como se puede ver, sólo envía al display LCD los caracteres que cambien. Esta forma de refresco del display LCD es más eficiente y nos permite tasas de muestreo mayores.

En el siguiente vídeo puede verse el circuito en acción:



El código en C++ puede descargarse de la sección soft.

lunes, 19 de septiembre de 2016

Algoritmo QR y proceso de Gram-Schmit esto sirve para hallar raices de polinomios y vectores propios de una matriz

Algoritmo QR y proceso de Gram-Schmit esto sirve para hallar raices de polinomios y vectores propios de una matriz

https://www.tel.uva.es/descargar.htm;jsessionid=2FEBCAD0F86260B0DC4FD09D6609FDD4?id=13068

function [q,r]=gramscb(a)
[m n]=size(a);
r=zeros(n);
q=zeros(m,n);
r(1,1)=norm(a(:,1));
q(:,1)=a(:,1)/r(1,1);
for k=2:n
    r(1:k-1,k)=q(:,1:k-1)'*a(:,k);
    q(:,k)=a(:,k)-q(:,1:k-1)*r(1:k-1,k);
    r(k,k)=norm(q(:,k));
    q(:,k)=q(:,k)/r(k,k);
end

octave:1> A=[-2 3 1;1 -1 1;2 -1 4; -2 2 1]
A =

  -2   3   1
   1  -1   1
   2  -1   4
  -2   2   1
 
 
octave:2> [q r]=gramscb(A)
q =

  -0.55470   0.70711  -0.34158
   0.27735   0.00000   0.28765
   0.55470   0.70711   0.34158
  -0.55470   0.00000   0.82699

r =

   3.60555  -3.60555   1.38675
   0.00000   1.41421   3.53553
   0.00000   0.00000   2.13937
 

Ejemplos numericos con formulas en Video

https://www.youtube.com/watch?v=c_QCR20nTDY

https://www.youtube.com/watch?v=qmRC8mTPGI8

Ejemplo numerico en pdf
http://www.cs.nthu.edu.tw/~cherung/teaching/2008cs3331/chap4%20example.pdf


Proceso de Gram-Schmit
http://web.mit.edu/18.06/www/Essays/gramschmidtmat.pdf

Proyectos de innovación para trabajar en soluciones tecnológicas para la transformación rural




This is website for sharing information about appropriate technologies for rural application developed by core supported organizations. These groups are S & T based voluntary organizations across the country supported by Science for Equity, Empowerment and Development (SEED) Division, Department of Science and Technology (DST) (www.scienceandsociety-dst.org) to work on innovative and scalable technological solutions for rural transformation. It is a platform for people and grassroots agencies to interact with core supported technology organizations working on emerging challenges/problems of rural and difficult areas. We welcome visitors to contact us for any specific information, suggestions, feedback and inputs for societal benefits.


TARA


Technological Advancement for Rural Areas 
This scheme under SEED programmes is essentially to provide long term core support to Science based Voluntary Organizations/field institutions to promote and nurture them as “S&T Incubators” / “Active Field Laboratories” in rural and other disadvantaged areas to work and provide technological solutions and effective delivery of technologies for livelihood generation & societal benefits. Read More »


Innovations for social enterprises


As social entrepreneurs, these core support groups’ acts as the change makers for addressing society’s most pressing problems through appropriate technological interventions, seizing opportunities to improve technology delivery systems, invent new approaches for technology adoption at the users’ level, and provide innovative and affordable technological solutions with strong social engineering component for societal benefits. Improved Watermill by HESCO for lighting and multiple usage in non-grid mountain areas, Energy Efficient Cooking Device by TIDE, Bangalore with benefit of reduced carbon footprints are some of the innovative technology products and services for improving quality of life and livelihoods of rural and marginal communities. In this process, Core groups build capacities and engage rural youth to innovate and provide such need based services by opening opportunities in the social enterprise domain.

lunes, 12 de septiembre de 2016

PRISMA app para retocar fotos al estilo de Pintores artistas famosos como Van Gogh, Picasso y Levitán


http://vivavideodownload.com/prisma-for-pc-download-app-quickly/

How to install Prisma on PC?

Now, to install Prisma on PC, you need to follow some very simple steps and procedure. These steps are given below. As mentioned, we are not going to use Bluestacks since Bluestacks as an Android simulator is very demanding on user resources. It not only needs a good amount of RAM but also needs a good CPU to be able to work properly. We will use KOPLAYER in our tutorial. It is much more versatile and much easier to use as compared to Bluestacks. It takes fewer resources and you can run apps much faster on KOPLAYER as compared to Bluestacks. Let us take a look at the procedure.
Installing KOPLAYER
  • Follow the link we are giving here to download KOPLAYER
  • Download the stable version for Windows and then make sure you have saved the setup in a safe place.
  • Now access the setup EXE file and double-click on it to run the setup.
  • You will now see that the setup has started. Accept the terms and condition as notified by them.
  • Read the terms and conditions and then follow the setup by choosing where to install the files of KOPLAYER.
Now, once the installation is finished, just click the Finish button. Congratulations as you have installed KOPLAYER on your PC.Prisma for PC on KOPLAYER

Installing Prisma on PC using KOPLAYER

We have installed KOPLAYER on PC. You can now move forward with installing Prisma for PC using KOPLAYER. For that, we need the Prisma APK. Follow the steps we have listed below and you will be able to install Prisma on your PC in no time.
Start KOPLAYER, when you are running it for the first time, it will take some time and you will notice that it is similar to setting up your Android phone for the first time.
  • Now just like any other Android device’s setup, you will need to add your Google Account.
  • You can choose to add a new account or you can make a new one directly from KOPLAYER.
  • Adding your Google account is useful as it will allow you to download apps from the Google Play Store.
Since Prisma for pc is soon coming to Google Play Store, you will be able to download it easily from Play Store using KOPLAYER and installing it will be very easy.
Since you installed it on KOPLAYER, the Prisma for PC download app will run perfectly fine on your PC as well. You will be able to edit photos, you will also be able to use it freely just like you would use on an Android device. Stay connect with us on VivaVideoDownload Blog for more such amazing updates.

sábado, 10 de septiembre de 2016

Dibujar una Función y la integral con Rectángulos de tamaño 1 en Geogebra


http://webspace.ship.edu/msrenault/tutorial/Tutorial%207%20-%20Incorporating%20JavaScript.html

In this tutorial we'll discuss augmenting an applet by adding some JavaScript control.  This will be very basic, but it helps if you have some familiarity with editing html documents and doing a little JavaScript programming.

Open the GeoGebra file Tutorial-7.ggb.
Our goal is to make the online applet here.

This is a simple demonstration of a right-endpoint Riemann sum.  The following commands were entered in the Input Bar:
  • f(x) = sin(2 x) - (1/10) x² + 3
  • a = 1
  • b = 7
  • n = 12
  • dx = (b - a)/n
  • rightpoints = Sequence[ f(a + i dx), i, 1, n ]
  • rightsum = BarChart[ a, b, rightpoints ]
Next, I hid the algebra view and exported the worksheet to an applet.
Browse to Tutorial_7.html and view the page source (this is a right-click option in most browsers).  You'll see three main sections: applet, form, and script.

Curso Geogebra Scripts y animaciones

Curso Geogebra Scripts y animaciones

https://www.youtube.com/watch?v=vO50n1LKyHo

Novena entrega del Curso práctico de Geogebra en donde daré una pequeña introducción a lo que son los guiones (o scripts) de Geogebra, además veremos como hacer una sencilla animación.

Archivo de ejemplo:
https://onedrive.live.com/redir?resid...

Visita mi página web:
http://cursos-para-educar.me/

Búcame en facebook:
https://www.facebook.com/CursosParaEd...

lunes, 5 de septiembre de 2016

Análisis Numérico Programación Visual Basic (VBA) para Excel

https://tecdigital.tec.ac.cr/revistamatematica/cursos-linea/NUMERICO/excel/

Programación Visual Basic (VBA) para Excel y Análisis Numérico


M.Sc. Walter Mora F., M.Sc. José Luis Espinoza B.
Escuela de Matemática
Instituto Tecnológico de Costa Rica



Implementar una función matematica en excel con VB Macros

https://tecdigital.tec.ac.cr/revistamatematica/cursos-linea/NUMERICO/excel/node15.html

Ejemplo 1: implementar una función.


Vamos a implementar como una macro la función con la que se trabajó previamente:

\begin{displaymath}f(x) = 2 x^3+\ln (x) - \frac{\cos (x) }{e^x } + \mbox{sen} (x) \end{displaymath}

Para su definición y utilización, se siguen los pasos:

  1. Ingresamos al menú y en la opción Herramientas seleccionamos Macros. Luego se elige Editor de Visual Basic:
     Figura 7. Primeros pasos para la definición de una macro.
    También puede usar Alt - F11


  2. Nuevamente, en el menú de la ventana que se abre, se elige Insertar, para luego seleccionar Módulo:

    Figura 8.  Se inserta un módulo en el que se escribirá el código de las macros.


  3. Ahora en la pantalla de edición del módulo, escribimos el siguiente código:

      Function f(x)
        f = 2 * x ^ 3 + Log(x) - Cos(x) / Exp(x) + Sin(x)
      End Function



    Figura 9. Escritura del código de una macro.



  4. Una vez que ha sido editado el código del macro, se salva y salimos del ambiente de programación en Visual Basic para volver a la hoja electrónica de donde partimos. Esto se hace en el menú Archivo, seleccionando Cerrar y Volver a Excel.
  5. Para evaluar la función $f(x)$ en algunos valores que se localicen, por ejemplo, desde la fila 3 hasta la fila 6 de la columna B, nos situamos en una celda en la que nos interese dejar el resultado de dicha evaluación y se digita +f(B3). Luego se arrastra hasta C6 para copiar la fórmula, quedando:

    Figura 10.Evaluación de una función definida por el usuario.


Nota:
Para conocer con detalle la sintaxis de las funciones matemáticas estándar que se pueden evaluar en Visual Basic, puede usarse la Ayuda del Editor de Visual Basic. Esta sintaxis es un poco diferente a la que maneja Excel para las mismas funciones. Como ya vimos, para implementar la función

\begin{displaymath}f(x) = 2 x^3+\ln (x) - \frac{\cos (x) }{e^x } + \mbox{sen} (x) \end{displaymath}



$\bullet \;$ en Excel la sintaxis es: 2*B3^3+LN(B3)-COS(B3)/EXP(B3)+SENO(B3)

$\bullet \;$ en VBA la sintaxis es 2 * x ^ 3 + Log(x) - Cos(x) / Exp(x) + Sin(x)

Observe, por ejemplo, que la función logaritmo natural $\ln(x)$, en Excel se escribe LN mientras que en VBA se escribe Log.