Artículo de revista
Software de aplicación en Python 3 para el cálculo de la estadística de tensores de segundo orden de Jelinek en datos de anisotropía de susceptibilidad magnética
Fecha
2018-07-01Registro en:
ISSN: 2357-3740
Autor
Montoya-Araque, Exneyder A.
Suarez-Burgoa, Ludger O.
Institución
Resumen
En este artículo se aborda la estadística aplicada a tensores de segundo orden, específicamente los de Anisotropía de Susceptibilidad Magnética bajo la metodología propuesta por Jelínek en [1] sobre estadística tensorial. Para poder comprender totalmente la matemática implícita en este cálculo, dicha metodología fue desarrollada en un código computacional escrito en el lenguaje de programación Python 3 que se encuentra disponible en repositorio de programas GitHub con el nombre de jelinekstat; desde allí puede ser adquirido, estudiado, modificado, mejorado o ampliado. Dicho código fue validado con los resultados presentados en el estudio de [2], donde se interpreta y analiza eventos deformacionales y depositacionales en el Miembro Superior de la Formación Amagá en el departamento de Antioquia (Colombia). Por ser de código abierto y por su practicidad, puede ser usado en la academia, investigación y en la industria. In this paper, the statistics applied to second-order tensors is dealt, specifically the Anisotropy of Magnetic Susceptibility tensors under the methodology proposed by Jelínek in [1] on tensorial statistic. For understanding the mathematics implicit in the calculi totally, that methodology was developed in a computational code written in the language Python 3 which is available in the software repositorium GitHub whit the name of jelinekstat; from there, it can be acquired, studied, modified, improved or extended. The code was validated with the outcomes presented in the study of [2], where deformational and depositional events in the Upper Member of the Amagá formation in the department of Antioquia (Colombia) were interpreted and analyzed. Since it is an open-source and practical tool, the code can be used in the academy, research and industry.