Ejercicios · Bloque 2: Estructuras de Control y Listas

El potencial Zeta (|zeta|) determina la magnitud de la repulsión electrostática entre nanocoloides. Según el modelo DLVO, si |zeta| < 15 mV, las partículas coagulan rápidamente por predominio de las fuerzas atractivas de van der Waals; si 15 mV <= |zeta| < 30 mV, la dispersión posee estabilidad moderada con tendencia a aglomerar a largo plazo; si |zeta| >= 30 mV, la suspensión presenta alta estabilidad electrostática. Para implementar el algoritmo, extraemos la magnitud absoluta con abs(), evaluamos la cadena condicional con if-elif-else y emitimos el diagnóstico junto con una recomendación técnica.

En un microscopio de efecto túnel (STM), la corriente de túnel I_t depende exponencialmente de la distancia punta-muestra. Para evitar colisiones catastróficas de la sonda atómica, el lazo de control calcula la desviación relativa respecto a la consigna I_set: error = (I_t - I_set) / I_set. Si el error supera +50%, la punta está peligrosamente cerca y debe retraerse a máxima velocidad (modo emergencia); si el error está entre -10% y +10%, el sistema se encuentra en seguimiento estable; si es menor a -50%, la punta está alejada y avanza a velocidad rápida. Programamos la toma de decisiones con condiciones encadenadas.

En pozos cuánticos tridimensionales (quantum dots), el régimen físico de confinamiento depende del radio R del nanocristal frente a las dimensiones cuánticas características del material: el radio de Bohr del electrón a_e (3.0 nm), del hueco a_h (1.0 nm) y del excitón a_exc = a_e + a_h (4.0 nm). Si R < a_h y R < a_e, rige el confinamiento fuerte (ambos portadores confinados independientemente); si a_h <= R < a_exc, se tiene confinamiento intermedio; si R >= a_exc pero R < 10*a_exc, confinamiento débil; y para radios mayores, el comportamiento es de material masivo (bulk). Programamos la clasificación mediante condiciones relacionales encadenadas.

En la separación magnética de nanovehículos de magnetita para aplicaciones biomédicas, la eficiencia de separación depende del pH (que condiciona el potencial de superficie) y del tiempo de aplicación del campo magnético. Si el pH se encuentra entre 6.0 y 8.0 (cercano al punto isoeléctrico, favoreciendo la agregación reversible) y el tiempo con el imán supera los 120 segundos, la turbidez final debe descender por debajo de 5.0 NTU para considerar completado el proceso. Si la turbidez no baja pero el pH fue ácido (pH < 4), se requiere añadir surfactante antes de reintentar. Implementamos la lógica con operadores lógicos compuestos.

Las transferencias criogénicas de nitrógeno líquido (LN2) conllevan riesgos graves de sobrepresión si las válvulas de venteo se bloquean por congelación de humedad ambiental. El sistema de monitorización evalúa tres sensores: presión manométrica P (bar), temperatura de la línea T (K) y el sensor inductivo de apertura de venteo. Para autorizar la transferencia, P debe situarse entre 0.8 y 1.5 bar, T debe ser menor de 120 K (línea preenfriada) y el venteo debe estar operativo (True). Si la presión supera 2.0 bar, se activa la parada de emergencia y apertura de válvula de alivio.

En la física de semiconductores nanométricos, la relación no lineal entre el nivel de Fermi E_F y la densidad de estados se resuelve mediante aproximaciones sucesivas. Simplificamos el problema resolviendo la ecuación f(x) = exp(x) - 5*x = 0 mediante Newton-Raphson: x_{k+1} = x_k - f(x_k)/f'(x_k). Empleamos un bucle while con control de convergencia dual: parada por tolerancia relativa (|delta_x / x| < 1e-6) o por límite de seguridad en el número de iteraciones (50 ciclos) para evitar bucles infinitos en caso de divergencia.

En la adquisición de micrografías SPM (Scanning Probe Microscopy), la sonda piezoeléctrica barre la muestra fila a fila (eje X rápido) avanzando secuencialmente en el eje lento (eje Y). Para modelar esta trayectoria de muestreo espacial, empleamos dos bucles for anidados coordinados con range(). El bucle externo itera sobre las filas (coordenadas Y) y el interno sobre las columnas (coordenadas X). Calculamos las coordenadas nanométricas multiplicando los índices de la malla por el paso de discretización espacial: paso = tamano_ventana / (num_puntos - 1).

En el tratamiento de espectros de emisión por fluorescencia de nanoclusters metálicos, los detectores CCD generan lecturas con ruido térmico en las líneas base. Para calcular la intensidad integrada de forma precisa sin sumar ruido de fondo, evaluamos cada canal con un bucle for. Si la relación señal/ruido (SNR) de un punto es inferior al umbral estándar de Rose (SNR < 3.0), ejecutamos continue para saltar el cómputo y pasar directamente al siguiente canal. Solo sumamos los puntos que superan el umbral estadístico.

En biosensores plasmónicos basados en prismas de Kretschmann, la resonancia de plasmón superficial (SPR) se manifiesta como un mínimo pronunciado en la curva de reflectancia en función del ángulo o del potencial químico de superficie. Recorremos secuencialmente los datos experimentales con un bucle for. Cuando la reflectancia cae por debajo del umbral de acoplamiento (R < 0.10), guardamos el punto y salimos de inmediato con break. Si el bucle concluye todas las iteraciones sin activar el break, la cláusula else asociada al for emite una notificación de fallo de acoplamiento.

La difusión superficial de adátomos y moléculas sobre cristales metálicos sigue un modelo de paseo aleatorio (random walk). En cada paso discreto de tiempo, la molécula salta hacia la izquierda (x = x - 1) o hacia la derecha (x = x + 1) con idéntica probabilidad del 50%. La simulación inicia en x = 0 y prosigue en un bucle while hasta que la molécula alcanza cualquiera de los dos bordes de terraza situados en x = +L o x = -L (barreras absorbentes). Contabilizamos el número total de saltos estocásticos necesarios para alcanzar el borde.

En el tratamiento de espectros XRD, las fluctuaciones estadísticas de conteo de fotones se reducen mediante un filtro de media móvil (moving average). Para cada punto interior i (desde 1 hasta N-2), la intensidad suavizada es la media aritmética de su vecino izquierdo, el punto central y su vecino derecho: y_suavizado[i] = (y[i-1] + y[i] + y[i+1]) / 3. 0. Implementamos el filtro recorriendo los índices interiores con un bucle for y la función range(1, len(y) - 1), calculando la media local y añadiendo el resultado a una nueva lista con append(), preservando intacta la lista original.

Para comparar la eficiencia cuántica de emisión entre muestras sintetizadas en distintos lotes, es necesario normalizar las curvas espectrales eliminando desviaciones de la línea base del detector: I_norm = (I - I_min) / (I_max - I_min). En Python, utilizamos las funciones nativas min() y max() sobre la lista de intensidades para obtener los extremos globales en O(N). Posteriormente, construimos la lista normalizada aplicando una comprensión de listas (list comprehension), que proporciona una sintaxis canónica, compacta y de óptimo rendimiento.

En una instalación científica multiusuario de microscopía electrónica, las rejillas de muestras se gestionan mediante una cola de trabajo FIFO. Una muestra estándar se añade al final de la cola mediante el método append(). Si un investigador ingresa una muestra de emergencia o degradable, se inserta en la cabecera (índice 0) mediante insert(0, muestra). El despacho hacia la cámara de vacío se realiza extrayendo el primer elemento disponible mediante pop(0). Implementamos las operaciones controlando el tamaño residual de la cola con len().

En experimentos criogénicos de superconductividad a temperaturas de helio líquido, los transitorios de ruido electromagnético provocan lecturas centinela negativas (-999.0) o nulas que distorsionan el análisis. Para depurar la serie sin alterar la cronología de los puntos válidos, creamos una lista limpia descartando las mediciones espurias mediante una comprensión condicional de listas: [x for x in datos if x > 0.0]. Contrastamos la longitud antes y después de la purga y calculamos la resistividad residual mínima.

La regla del trapecio compuesta aproxima la integral definida de una curva discretizada sumando las áreas de los trapecios formados por puntos adyacentes: Integral = Suma [ (x_{i+1} - x_i) * (y_i + y_{i+1}) / 2 ]. Dadas dos listas de idéntica longitud N, iteramos sobre los índices i desde 0 hasta N- 2. En cada subintervalo evaluamos el ancho delta_x y la altura media (y_i + y_{i+1})/ 2. Acumulamos el área total para obtener la carga transferida en microculombios (µC).