Matemática
medium

Matemática Question #019f69c6

Question Statement
Matemática
#PRF
#Equações Diferenciais
#Policial
#Função Logística
#2021
#Taxa de Variação
#Cebraspe
#Derivadas
Medium

(Q28) Foi modelado que o espalhamento de uma notícia em uma população — entendido como o percentual de indivíduos dessa população que recebe essa notícia por unidade de tempo — é diretamente proporcional ao percentual de indivíduos da população que já conhecem a notícia multiplicado pelo percentual de indivíduos dessa população que ainda não a conhecem até aquele instante. A constante k de proporcionalidade depende, entre outros fatores, do impacto da notícia na vida dos envolvidos e de propriedades dos meios de comunicação disponíveis.

Se, em determinado instante, 30% da população já conhece a notícia, então, nesse instante, o seu espalhamento estaria em patamar superior a 20% por unidade de tempo.

A

Certo

B

Errado

Correct

Official Explanation / Community Explanations

Para analisar a afirmação, devemos determinar a taxa de espalhamento (velocidade de propagação) da notícia em relação à proporção da população que a conhece.

Seja a fração (ou proporção) da população que conhece a notícia no instante . A função dada é:

Portanto, a proporção é:

Diferenciando em relação ao tempo para encontrar a taxa de espalhamento por unidade de tempo (velocidade de propagação da fração da população):
p'(t) = \frac{k(N-1)e^{-kt}}{\left(1 + (N-1)e^{-kt}\right)^2}

Podemos expressar p'(t) em termos de utilizando a relação da função logística:
p'(t) = k \cdot p(t) \cdot (1 - p(t))

O enunciado afirma que, em um determinado instante, da população conhece a notícia, ou seja, . Substituindo esse valor na equação da taxa de espalhamento:
p'(t) = k \cdot 0,3 \cdot (1 - 0,3) = k \cdot 0,3 \cdot 0,7 = 0,21k

Para que o espalhamento esteja em um patamar superior a por unidade de tempo (ou seja, p'(t) > 0,20), teríamos que ter:
0,21k > 0,20 \implies k > \frac{0,20}{0,21} \approx 0,952

Como é uma constante positiva qualquer que depende de fatores externos de propagação e não foi especificada no problema, não podemos garantir que k > 0,952. Por exemplo, se , a taxa de espalhamento seria de apenas ().

Portanto, a afirmação de que o espalhamento estaria necessariamente em patamar superior a 20% é incorreta (Errada).