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Planilha de Dimensionamento de Tubulações Hidráulicas Água Fria e Água Quente Completa
Nossa planilha automática de dimensionamento de tubulações de água fria e quente é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar engenheiros e projetistas no cálculo rápido e preciso das redes hidráulicas de edificaçoes. Por meio da inserçao de dados como vazao, diâmetro da tubulaçao, comprimento da rede, material do tubo e coeficientes hidráulicos, a planilha realiza automaticamente os cálculos necessários para verificar velocidade da água, perda de carga e dimensionamento adequado das tubulaçoes.

Java ::: Fundamentos da Linguagem ::: Modificadores

Como usar o modificador synchronized da linguagem Java

Quantidade de visualizações: 24364 vezes
O modificador synchronized tem seu uso e importância destacados quando várias threads (fluxos de execução) estão sendo executadas em um programa. Tais threads podem tentar acessar métodos de uma ou mais classes ao mesmo tempo. No entanto, pode ser necessário planejarmos o sistema de forma que determinados métodos possam ser acessados por somente uma thread de cada vez, talvez para garantir a integridade de valores das diversas variáveis envolvidas no processo. É aqui que o modificador synchronized é usado.

Ao marcarmos um método como synchronized, o sistema de execução Java garantirá que apenas uma thread de cada vez acesse tal método. Se outras threads tentarem fazer o mesmo, elas serão colocadas em espera até que a thread atual finalize seu trabalho e libere o método.

Um exemplo de aplicação do modificador synchronized pode ser visto em uma classe Pilha. Como sabemos, esta estrutura de dados possui métodos para inserir um novo item no topo da pilha e para removê-lo do topo (lembra? LIFO: Last In First Out). Ora, para evitar que uma thread remova o elemento do topo ao mesmo tempo em que outra está tentando inserir, tais métodos devem ser marcados como synchronized. Isso evitará que os dados sejam corrompidos.


Python ::: Python para Engenharia ::: Geometria Analítica e Álgebra Linear

Como converter Coordenadas Cartesianas para Coordenadas Polares usando Python

Quantidade de visualizações: 6410 vezes
Nesta nossa série de Python para Geometria Analítica e Álgebra Linear, mostrarei um código 100% funcional para fazer a conversão entre coordenadas cartesianas e coordenadas polares. Esta operação é muito frequente em computação gráfica e é parte integrante das disciplinas dos cursos de Engenharia (com maior ênfase na Engenharia Civil).

Na matemática, principalmente em Geometria e Trigonometria, o sistema de Coordenadas no Plano Cartesiano, ou Espaço Cartesiano, é um sistema que define cada ponto em um plano associando-o, unicamente, a um conjuntos de pontos numéricos.

Dessa forma, no plano cartesiano, um ponto é representado pelas coordenadas (x, y), com o x indicando o eixo horizontal (eixo das abscissas) e o y indicando o eixo vertical (eixo das ordenadas). Quando saímos do plano (espaço 2D ou R2) para o espaço (espaço 3D ou R3), temos a inclusão do eixo z (que indica profundidade).

Já o sistema de Coordenadas Polares é um sistema de coordenadas em duas dimensões no qual cada ponto no plano é determinado por sua distância a partir de um ponto de referência conhecido como raio (r) e um ângulo a partir de uma direção de referência. Este ângulo é normalmente chamado de theta (__$\theta__$). Assim, um ponto em Coordenadas Polares é conhecido por sua posição (r, __$\theta__$).

Antes de prosseguirmos, veja uma imagem demonstrando os dois sistemas de coordenadas:



A fórmula para conversão de Coordenadas Cartesianas para Coordenadas Polares é:

__$r = \sqrt{x^2+y2}__$
__$\theta = \\arctan\left(\frac{y}{x}\right)__$

E aqui está o código Python completo que recebe as coordenadas cartesianas (x, y) e retorna as coordenadas polares (r, __$\theta__$):

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
import math as math
  
def main():
  # vamos ler as coordenadas cartesianas
  x = float(input("Valor de x: "))
  y = float(input("Valor de y: "))

  # vamos calcular o raio
  raio = math.sqrt(math.pow(x, 2) + math.pow(y, 2))  

  # agora calculamos o theta (ângulo) em radianos 
  theta = np.arctan2(y, x)

  # queremos o ângulo em graus também
  angulo_graus = 180 * (theta / math.pi) 

  # e exibimos o resultado
  print("As Coordenadas Polares são:")
  print("raio = %0.4f, theta = %0.4f, ângulo em graus = %0.2f" 
    % (raio, theta, angulo_graus))

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

Valor de x: -1
Valor de y: 1
As Coordenadas Polares são:
raio = 1.4142, theta = 2.3562, ângulo em graus = 135.00

Veja que as coordenadas polares equivalentes são (__$\sqrt{2}__$, __$\frac{3\pi}{4}__$), com o theta em radianos. Sim, os professores das disciplinas de Geometria Analítica e Álgebra Linear, Física e outras gostam de escrever os resultados usando raízes e frações em vez de valores reais.


Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

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

Quantidade de visualizações: 5402 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 Python completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores:

# precisamos importar o módulo Math
import math

# função principal do programa
def main():
  # conjunto dos dados
  conjunto = [10, 30, 90, 30]
  soma = 0.0 # soma dos elementos
  desvio_padrao = 0.0 # desvio padrão
  tam = len(conjunto) # tamanho dos dados

  # vamos somar todos os elementos
  for i in range(0, tam):
    soma = soma + conjunto[i]
  
  # agora obtemos a média do conjunto de dados    
  media = soma / tam

  # e finalmente obtemos o desvio padrão
  for i in range(0, tam):
    desvio_padrao = desvio_padrao + math.pow(conjunto[i] - media, 2)
    
  # mostramos o resultado
  print("Desvio Padrão Populacional: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / tam)))
  print("Desvio Padrão Amostral: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / (tam - 1))))
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python 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).


Python ::: Dicas & Truques ::: Ordenação e Pesquisa (Busca)

Como usar a busca binária em Python - Pesquisa binária na linguagem Python

Quantidade de visualizações: 938 vezes
A busca binária, ou pesquisa binária, é um algoritmo eficiente para encontrar um item em uma lista (vetor ou array) ordenada. Sim, os itens devem, obrigatoriamente, estar ordenados.

O processo é bem simples. A busca binária começa a partir do meio da lista e compara o item nesta posição com o valor sendo pesquisado. Se o valor não for encontrado e for menor que o item no meio da lista, o algoritmo passa para a porção à esquerda da lista, eliminando, assim, metade dos elementos do vetor ou array (a porção maior que o valor pesquisado).

Se o valor não for encontrado e for maior que o item no meio da lista, então a busca reinicia a partir da metade da sub-lista à direita (os itens maiores que o valor pesquisado). Essa divisão continua até que o valor seja encontrado ou não seja mais possível dividir a lista pela metade.

Se um array ou vetor possuir 100 elementos e usarmos a busca binária nele, precisaremos efetuar no máximo 7 tentativas para encontrar o valor desejado. Se a lista possuir 4 bilhões de itens nós teremos que fazer no máximo 32 tentativas.

Isso acontece porque a pesquisa binária é executada em tempo logarítmico, ou seja, log2 n, onde n é a quantidade de itens no vetor. Dessa forma, se tivemos 1.000 itens em um array, log2 1000 = 10 tentativas. Lembre-se de que, na programação log e log2 retornam resultados diferentes: log(10) = 2.302585092994046 enquanto log2(10) = 3.321928094887362. Na análise da busca binária nós usamos sempre log2.

Vamos agora ver como podemos codificar a busca binária em Python. Veja o código a seguir:

# função principal do programa
def main():
  # vamos criar uma lista ordenada de inteiros
  valores = [3, 5, 7, 8, 9, 12, 43, 50, 52, 60]
  print("Os valores da lista são: {0}".format(valores))

  # vamos pedir o item a ser pesquisado
  numero = int(input("Informe o número a ser pesquisado: "))

  # agora vamos pesquisar o número no array usando a pesquisa
  # binária
  # a variável esquerda aponta para o primeiro elemento do vetor
  esquerda = 0
  # a variável direita aponta para o último elemento do vetor
  direita = len(valores) - 1
  # para indicar se o valor foi encontrado
  encontrado = False

  # enquanto houver mais de um elemento a ser comparado
  while esquerda <= direita:
    # obtemos o elemento na metade da lista
    meio = (esquerda + direita) // 2
    
    # fazemos a comparação
    if numero == valores[meio]:
      print("O número foi encontrado no índice {0}".format(
        meio))
      encontrado = True
      break # sai do laço  

    # o item atual é maior que o valor pesquisado?
    if valores[meio] > numero:
      direita = meio - 1
    # o item atual é menor que o valor pesquisado?
    else:
      esquerda = meio + 1

  # o valor foi encontrado?
  if not encontrado:
    print("O valor pesquisado não foi encontrado")  

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Os valores da lista são: [3, 5, 7, 8, 9, 12, 43, 50, 52, 60]
Informe o número a ser pesquisado: 9
O número foi encontrado no índice 4


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