Relatório

1) Manipulação de dados

Inclusão do dataset Titanic:


data("Titanic")


Ordenação da coluna Freq do dataset em ordem decresce com arrange():


titanic_df <- as.data.frame(Titanic)
titanic_df %>% arrange(desc(Freq))
##    Class    Sex   Age Survived Freq
## 1   Crew   Male Adult       No  670
## 2    3rd   Male Adult       No  387
## 3   Crew   Male Adult      Yes  192
## 4    2nd   Male Adult       No  154
## 5    1st Female Adult      Yes  140
## 6    1st   Male Adult       No  118
## 7    3rd Female Adult       No   89
## 8    2nd Female Adult      Yes   80
## 9    3rd Female Adult      Yes   76
## 10   3rd   Male Adult      Yes   75
## 11   1st   Male Adult      Yes   57
## 12   3rd   Male Child       No   35
## 13  Crew Female Adult      Yes   20
## 14   3rd Female Child       No   17
## 15   3rd Female Child      Yes   14
## 16   2nd   Male Adult      Yes   14
## 17   2nd Female Adult       No   13
## 18   3rd   Male Child      Yes   13
## 19   2nd Female Child      Yes   13
## 20   2nd   Male Child      Yes   11
## 21   1st   Male Child      Yes    5
## 22   1st Female Adult       No    4
## 23  Crew Female Adult       No    3
## 24   1st Female Child      Yes    1
## 25   1st   Male Child       No    0
## 26   2nd   Male Child       No    0
## 27  Crew   Male Child       No    0
## 28   1st Female Child       No    0
## 29   2nd Female Child       No    0
## 30  Crew Female Child       No    0
## 31  Crew   Male Child      Yes    0
## 32  Crew Female Child      Yes    0


Filtragem do dataset em com filter(), para mulheres que sobreviveram:


titanic_df <- as.data.frame(Titanic)
titanic_df %>% filter(Sex =='Female', Survived == 'Yes')
##   Class    Sex   Age Survived Freq
## 1   1st Female Child      Yes    1
## 2   2nd Female Child      Yes   13
## 3   3rd Female Child      Yes   14
## 4  Crew Female Child      Yes    0
## 5   1st Female Adult      Yes  140
## 6   2nd Female Adult      Yes   80
## 7   3rd Female Adult      Yes   76
## 8  Crew Female Adult      Yes   20

2) Criar uma tabela interativa com DT

3) Equações complexas

Equação de Schrödinger (forma independente do tempo):

\[ -\frac{\hbar^2}{2m} \nabla^2 \psi(\mathbf{r}) + V(\mathbf{r}) \psi(\mathbf{r}) = E \psi(\mathbf{r}) \] Ela descreve o comportamento quântico de uma partícula em um potencial fixo. A equação determina como a função de onda 𝜓(𝑟), que contém toda a informação sobre o sistema quântico, evolui no espaço para um sistema com energia constante. Ela é fundamental na mecânica quântica e permite calcular probabilidades de encontrar partículas em determinados estados.


Equação de continuidade (para conservação de massa):

\[ \frac{\partial \rho}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{u}) = 0 \] Esta equação afirma que a taxa de variação da densidade ρ em um volume é igual ao fluxo de massa que entra ou sai desse volume, expressando a conservação de massa em um sistema dinâmico. Ela é usada em dinâmica de fluidos e outros sistemas físicos para garantir que a massa é conservada ao longo do tempo.


Teorema da divergência (Teorema de Gauss):

\[ \oint_{\partial V} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{A} = \int_V (\nabla \cdot \mathbf{F}) \, dV \] Relaciona o fluxo de um campo vetorial através de uma superfície fechada ao comportamento do campo dentro do volume. Este teorema é essencial em eletromagnetismo, fluido-dinâmica e outras áreas da física. Ele permite converter integrais de superfície em integrais de volume, facilitando a resolução de problemas envolvendo fluxos.


Equação de Onda em uma dimensão:

\[ \frac{\partial^2 u(x,t)}{\partial t^2} = c^2 \frac{\partial^2 u(x,t)}{\partial x^2} \] A equação modela como uma onda (como som ou vibrações), representada pela função u(x,t), se propaga em uma dimensão ao longo do tempo ao longo de uma linha. Ela é crucial em estudos de acústica, mecânica e eletromagnetismo.


Fórmula de integração por partes:

\[ \int_a^b u(x) v'(x) \, dx = \left[ u(x) v(x) \right]_a^b - \int_a^b u'(x) v(x) \, dx \]

Utilizada amplamente em cálculo e considerada uma técnica para resolver integrais complexas, esta fórmula é derivada da regra do produto da diferenciação e é útil para encontrar integrais de produtos de funções que não são facilmente integráveis diretamente, transferindo parte da integral para uma forma mais simples.

4) Adicionar 2 figuras

Imagem 1.

Imagem 2.

5) Referências bibliográficas

Patterson, Gibson, and Katz (1988) Lima et al. (2021) Fiedler, Rodrigues, and Medeiros (2006) Lowry et al. (1951) Rosenblatt (1997)

Fiedler, Nilton César, Thiago Oliveira Rodrigues, and Marcelo Brilhante de Medeiros. 2006. “Avaliação Das Condições de Trabalho, Treinamento, Saúde e Segurança de Brigadistas de Combate a Incêndios Florestais Em Unidades de Conservação Do Distrito Federal: Estudo de Caso.” Revista Árvore 30 (February): 55–63. https://doi.org/10.1590/s0100-67622006000100008.
Lima, Beatriz Camilo, Marilei de, Alessandra, Silva, Lilia Marques, and Elisangêla do. 2021. “Dilemas e Desafios No Aleitamento Materno Exclusivo – Estudo Reflexivo.” Revista Pró-UniverSUS 12 (July): 58–61. https://doi.org/10.21727/rpu.v12i2.2668.
Lowry, Oliver H., Nira J. Rosebrough, A. Lewis Farr, and Rose J. Randall. 1951. “Protein Measurement with the Folin Phenol Reagent.” Journal of Biological Chemistry 193 (November): 265–75. https://doi.org/10.1016/s0021-9258(19)52451-6.
Patterson, David A., Garth Gibson, and Randy H. Katz. 1988. “A Case for Redundant Arrays of Inexpensive Disks (RAID).” ACM SIGMOD Record 17 (June): 109–16. https://doi.org/10.1145/971701.50214.
Rosenblatt, Julio K. 1997. “DAMN: A Distributed Architecture for Mobile Navigation.” Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence 9 (April): 339–60. https://doi.org/10.1080/095281397147167.