cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Análise numérica
Campos relacionados coa análise numérica son a computación científica, que estuda a aplicación de técnicas numéricas e arquitectura de ordenadores a problemas concretos xurdidos nas ciencias e enxeñarías; a teoría da complexidade, que analiza o número de "operacións" e a cantidade de memoria do ordenador necesarias para resolver un problema; e a computación paralela, que concirne coa organización de procedementos computacionais de maneira que sexa posible executar varias partes dos procedementos simultaneamente en diferentes procesadores.
Os problemas que resolve a análise numérica aparecen en moitas disciplinas: ciencias naturais, ciencias sociais, enxeñaría, medicina, e nos negocios. Desde a metade do século XX, o crecemento en potencia e dispoñibilidade dos ordenadores dixitais levou a un incremento no uso de modelos matemáticos realistas en ciencia e enxeñaría; e é necesaria unha análise matemática cada vez máis sofisticada para resolveren aqueles modelos máis detallados do mundo.
A análise numérica continúa esta longa tradición de cálculos matemáticos prácticos. Ao xeito da aproximación babilónica de \sqrt{2}, a análise numérica moderna non busca respostas exactas, xa que asume que estas son imposibles de obter na práctica. No canto disto, a análise numérica preocúpase de obter solucións aproximadas mantendo unhas marxes razoables de erro.
Historia
miniatura|Explicación gráfica animada do método da regula falsi para aproximar solucións dunha ecuación. Os algoritmos numéricos son case tan antigos coma a civilización humana. Os babilonios, vinte séculos antes de Cristo, xa posuían táboas de cadrados de todos os enteiros entre 1 e 60. Un dos primeiros escritos matemáticos, tamén de autoría babilonia, é a taboíña YBC 7289, que dá unha aproximación numérica sesaxesimal de \sqrt{2}, considerándoa coma a lonxitude da diagonal do cadrado de lado a unidade. Esta destreza segue a ter hoxe en día a súa aplicación práctica, por exemplo, en carpintería e construción.
Os exípcios, que xa usaban fraccións, inventaron o chamado método da regula falsi para aproximar solucións dunha ecuación, descrito no papiro de Rhind (c. 1650 a.C.).
Herón de Alexandría ideou no século I un método para calcular un valor aproximado da raíz cadrada dun número a, partindo dunha aproximación inicial x0 e mediante a iteración :
No ano 250, Diofanto consegue un método para a determinación das solucións dunha ecuación cuadrática.
As maiores contribucións durante a Idade Media para o desenvolvemento da matemática algorítmica viñeran principalmente da India e a China. O máis salientable é, sen dúbida, a introdución da chamada numeración hindú-árabe. miniatura|Animación que mostra a interpretación xeométrica do método de Newton para calcular unha solución dunha ecuación. Coa aparición do cálculo e o descubrimento dos logaritmos no século XVII, os novos modelos matemáticos propostos non podían resolverse de forma explícita, facéndose necesario o desenvolvemento de métodos numéricos para obter solucións aproximadas. Por exemplo, Newton desenvolveu varios métodos para a resolución de moitos problemas, métodos que hoxe levan o seu nome. Esta técnica continuou desenvolvéndose nos séculos XVIII e XIX, podéndose destacar na construción de métodos numéricos a Leonhard Euler (1707-1783), Joseph Louis Lagrange (1736-1813) e Carl Friedrich Gauss (1777-1875).
A aparición dos ordenadores contribuíu decisivamente ao desenvolvemento da análise numérica. A pesar de que tanto Pascal coma Leibniz xa construíran no século XVII as primeiras máquinas de calcular e de que Charles Babbage construíu o considerado primeiro ordenador que nunca funcionou, non foi ata a década dos 40 do século XX cando aparece o primeiro ordenador coa construción do ENIAC, ao que seguiron moitos máis que evolucionaron ata chegar aos modernos ordenadores electrónicos.
Antes da chegada das computadoras modernas, os métodos numéricos adoitaban depender de interpolacións manuais en longas táboas impresas. Desde mediados do século XX as computadoras calculan as funcións requiridas. Porén, os algoritmos de interpolación pódense usar coma parte do software para resolver ecuacións diferenciais.
A análise numérica atopa aplicacións en tódolos campos da enxeñaría e as ciencias naturais, mais no século XXI, as ciencias sociais e incluso as artes adoptaron elementos do cálculo científico. As ecuacións diferenciais ordinarias aparecen nos movementos dos corpos celestes (planetas, estrelas e galaxias); a optimización ten lugar na xestión de catálogos; a álxebra lineal numérica é importante para a análise de datos  ; as ecuacións diferenciais estocásticas e as cadeas de Markov son esenciais na simulación de células vivas na medicina e a bioloxía.
Problemas que trata e tipos de erros
Os problemas desta disciplina pódense dividir en dous grupos fundamentais :
En todos estes problemas, a análise numérica debe proporcionar algoritmos que permitan o cálculo exacto ou aproximado da solución.
A análise numérica debe ocuparse da aproximación dun problema deste segundo tipo por outros do primeiro, de maneira que serán estes últimos os que se resolvan coa axuda dos ordenadores. O proceso de aproximación dun problema en dimensión infinita polo paso a dimensión finita coñécese como discretización e realízase principalmente coa axuda da teoría da interpolación e aproximación de funcións. En xeral, a discretización será boa cando a solución do problema aproximado converxa á do problema inicial, cando a dimensión tenda a infinito.
Neste problema de convexencia é importante a estimación do erro cometido ao substituír a solución exacta pola aproximada, isto é, o chamado erro de discretización. Unha vez reducido o problema en dimensión infinita a un en dimensión finita, hai que describir e analizar os algoritmos numéricos que se van utilizar na súa resolución. Con frecuencia preséntanse problemas que non poden resolverse mediante métodos directos (aqueles que nun número finito de operacións chégase á solución exacta), sendo necesario o uso de métodos iterativos: constrúese unha sucesión infinita de iterantes que no límite converxe á solución exacta, aínda que na práctica só se poderán calcular un número finito de iterantes. O erro que se comete ao deter o proceso infinito nun paso determinado, chamado erro de truncamento, ou erro de converxencia, debe considerarse cuidadosamente.
De especial importancia no cálculo a gran escale é un terceiro tipo de erro, o erro de arredondamento, debido á imposibilidade de representar exactamente nun ordenador todas as cifras dun número, tanto real coma complexo. Se a isto engadimos que a aritmética utilizada polo ordenador é diferente á que manexamos habitualmente, comprenderase a importancia deste erro cando se realizan un número elevado de cálculos.
Un algoritmo numericamente inestable, é dicir, aquel que é moi sensible aos erros de arredondamento, debe ser desbotado, xa que os resultados que proporcione poden diferir totalmente da solución real do problema. Para estudar a propagación dos erros precísase coñecer o condicionamento do problema, é dicir, a sesibilidade dos resultados do problema fronte a pequenos cambios nos datos de partida. A resolución dun problema mal condicionado leva a un funcionamento incerto dos algoritmos. Nestes casos haberá que mellorar o condicionamento, dalgunha maneira equilibrar o problema. Todas estas razóns fan necesaria a busca de algoritmos co menor número posible de operacións, ou algoritmos de baixo custo.
Tendo en conta estas consideracións, pódense distinguir tres tipos de problemas nos que intervén a análise numérica :
Áreas de estudo
A análise numérica divídese en diferentes disciplinas segundo o problema que hai que resolver. Algunhas das principais son:
Cálculo dos valores dunha función
Un dos problemas máis sinxelos é a avaliación dunha función para un valor dado. O enfoque máis sinxelo, de substituír o número na fórmula da función, non é, ás veces, moi eficiente polo alto número de operacións a realizar. Neste caso, para as funcións polinómicas, conséguese unha boa aproximación usando o algoritmo de Horner, xa que reduce o número necesario de multiplicacións e sumas a realizar. Xeralmente, é importante estimar e controlar os erros de arredondamento derivados do uso da coma flotante aritmética.
Interpolación, extrapolación, e regresión
A interpolación consiste en estimar o valor dunha función descoñecida en puntos comprendidos entre outros puntos nos que se coñece o valor da función.
A extrapolación é moi similar á interpolación, só que agora o valor da función quérese estimar en puntos fóra do intervalo no que están os puntos nos que se coñece o valor.
A regresión é tamén similar, mais tendo en conta que os datos son imprecisos. Dados algúns puntos e unha medida, cun certo erro, do valor dunha función neses puntos, pódese encontrar unha aproximación á función descoñecida, máis ou menos precisa dependendo do tipo de función e do método usado. Uns destes métodos son os métodos numéricos dos mínimos cadrados.
Resolución de ecuacións e sistemas de ecuacións
Outro problema fundamental é calcular a solución dunha ecuación dada. Distínguense dous casos dependendo de se a ecuación é linear ou non. Por exemplo, a ecuación 2x+5=3 é linear, mentres que a ecuación de segundo grao 2x^2+5=3 non o é.
Bertrand Tavernier
Bertrand Tavernier, nado en Lión o 25 de abril de 1941 e finado o 25 de marzo de 2021 en Sainte-Maxime (Var), foi un director, escritor, actor, e produtor francés.
Análise numérica
Resolución de ecuacións e sistemas de ecuacións
Fíxose un grande esforzo en desenvolver métodos para resolver sistemas de ecuacións lineares. Os métodos directos estándar, isto é, aqueles que usan algunha descomposición matricial, son a eliminación gaussiana, a descomposición LU, a factorización de Cholesky para matrices simétricas (ou hermitianas no campo complexo) e definidas positivas, e a descomposición OR para matrices non cadradas. Os métodos iterativos coma o de Jacobi, o de Gauss-Seidel, o da sobrerrelaxación sucesiva (SOR), e o do gradiente conxugado, son os preferidos normalmente para sistemas grandes. Os métodos iterativos xerais poden ser desenvolvidos usando a descomposición de matrices como suma ou diferenza doutras.
Bertrand Tavernier
Traxectoria
Tavernier naceu en Lión, fillo de Geneviève (de solteira Dumond) e René Tavernier, publicista e escritora, presidente varios anos do PEN Club francés. Dixo que a publicación polo seu pai dun xornal de resitencia en tempos de guerra e a axuda a intelectuais antinazis formou a súa opinión moral como artista. Segundo Tavernier, o seu pai cría que as palabras eran "tan importante e letal como as balas". Tavernier quería converterse en cineasta dende os 13 ou 14 anos. As súas influencias cinematográficas inclúen John Ford, William Wellman, Jean Renoir, Jean Vigo e Jacques Becker. Tavernier viuse influído pola folga xeral de Francia de 1968. Asociouse coa Organización Comunista Internacional entre 1973 e 1975, e foi golpeado en particular pola literatura de Lev Trotski. O primeiro director co que traballou foi Jean-Pierre Melville. Posteriormente, o seu primeiro filme (O reloxeiro de Saint Paul, 1974) gañou o Prix Louis Delluc e o Oso de Prata no 24.º Festival de Cinema de Berlín.
Análise numérica
Resolución de ecuacións e sistemas de ecuacións
Os algoritmos de procura dun cero úsanse para resolveren ecuacións non lineares (chámanse así pois unha raíz ou cero dunha función é un valor para o que a función vale cero). Algúns dos métodos máis coñecidos son os de bisección, da secante e da regula falsi. Se a función é ademais derivable e a derivada é coñecida, emprégase moito o método de Newton, que é un método de iteración de punto fixo. A linearización é outro método empregado para resolveren ecuacións non lineares.
Bertrand Tavernier
Traxectoria
En 1995, o seu filme L'Appât gañou o Oso de Ouro no 45.º Festival Internacional de Cinema de Berlín. Catro anos despois, Ça commence aujourd'hui gañou unha mención de honra no 49.º Festival Internacional de Cinema de Berlín.
O seu filme The Princess of Montpensier competiu pola Palma de Ouro no Festival de Cannes de 2010.
Análise numérica
Optimización
O problema de maximizar (ou minimizar)unha función dada nun punto, coñécese como problema de optimización. Con frecuencia, o valor buscado está suxeito a unha serie de restricións.
Bertrand Tavernier
Traxectoria
Tavernier estivo casado coa guionista Claudine (Colo) O'Hagen entre 1965 e 1980. Tiveron dous fillos. O seu fillo, Nils Tavernier (nado o 1 de setembro de 1965), foi director e actor. A súa filla, Tiffany Tavernier (nada en 1967), é novelista, guionista e axudante de dirección.
Análise numérica
Optimización
O campo da optimización divídese en varios subcampos, dependendo da forma da función obxectivo e das restricións. Por exemplo, na programación linear tanto a función obxectivo como as restricións son lineares. Un método célebre de programación linear é o método do simplex.
Étimo
Concepto
Palabra dunha lingua orixinaria doutra palabra noutra lingua. Os étimos no galego son na súa maioría ben coñecidos, pois unha boa parte do léxico galego procede do latín. Porén, isto non evita que haxa palabras procedentes das linguas xermánicas, do árabe, do castelán ou mesmo do éuscaro (abur ou chapeu).
A subdisciplina lingüística que se centra en buscar os étimos das palabras é a etimoloxía e na Península Ibérica son ben coñecidos o Padre Frei Martín Sarmiento, Joan Corominas e Ramón Menéndez Pidal polo seu inicio das investigacións científicas neste campo.
Análise numérica
Optimización
O método dos multiplicadores de Lagrange pode usarse para reducir un problema de optimización con restricións, a un que non as teña.
Integración numérica
A integración numérica, ás veces chamada cuadratura numérica, úsase para estimar o valor dunha integral definida. Os métodos máis populares empregan algunha das fórmulas de Newton–Cotes, como a regra de Simpson, ou o método da cuadratura gaussiana. Estes métodos baséanse nunha estratexia de "divide e vencerás", consistente en dividir o intervalo de integración en subintervalos máis pequenos para facilitar o cálculo da integral e sumando despois todas estas integrais para calcular a inicial.
Étimo
Listado de palabras galegas co seu étimo latino
Abadesa < ABBATĬSSA
Abadía < ABBATIA
Análise numérica
Integración numérica
En dimensións superiores, onde os métodos anteriores fanse prohibitivos en termos de esforzo computacional, úsase a integración de Montecarlo, baseada nos métodos de Montecarlo e quasi-Montecarlo ; ou, para grandes dimensións máis modestas o método da cuadrícula dispersa.
Étimo
Listado de palabras galegas co seu étimo latino
Aberración < ABERRATIONEM
Abril < APRĪLE
Absoluto < ABSOLŪTUS
Absolver < ABSOLVĚRE
Análise numérica
Ecuacións diferenciais numéricas
A análise numérica tamén pode calcular solucións aproximadas de ecuacións diferenciais, tanto ordinarias como en derivadas parciais.
Étimo
Listado de palabras galegas co seu étimo latino
Abster < ABSTINĒRE
Acender < ACCENDĚRE
Aceptación < ACCEPTATIONEM
Análise numérica
Ecuacións diferenciais numéricas
Os métodos empregados adoitan basearse en discretizar primeiramente a ecuación correspondente, traéndoa a un subespazo de dimensión finita. Isto pode facerse cun método dos elementos finitos , un método de diferenzas finitas ou, particularmente en enxeñaría, un método dos volumes finitos. A xustificación teórica destes métodos adoita implicar teoremas da análise funcional, co cal se reduce o problema á solución dunha ecuación alxébrica.
Étimo
Listado de palabras galegas co seu étimo latino
Aclarar < ACCLARARE
aclararen (fut) < ACCLARA(VĚ)RINT
Acorrer < ACCŬRRĚRE
Acusar < ACCUSARE
Aderezar < *DIRECTIARE
admitir < ADMITTĚRE
aduce < ADDŪCIT
Agudo < ACUTU
Aguia < AQUĬLA
Aixada < *ASCIATA
Alegre < ALACREM
alentardes (fut) < l.v. ALENITA(VĚ)RITIS
Allo < ALIU
amara < AM-A(VĚ)RAT
amaras < AM-A(VĚ)RAS
Amargo < AMĀRĬCU
Ameaza < MINACIA
andarmos (fut) < *AMBITA(VĚ)RIMŬS
Arado < ARATRU
Arame < AERAMĬNE
Arboredo < ARBORETU
Arxila < ARGILLA
Asno < ASĬNU
atribuír < ATTRIBŬĚRE
Avoa < *AVŎLA< AVIŌLA
batido < BATTŪTO
bebido < BIBITU
Bicho < BĒSTIU
Bispo < EPISCOPU
Boca < BUCCA
Bondade < BONITATE
Brazo < BRACCHIU (n.)
Cabana < CAPANNA
Cabido < CAPITULU
Cabo < CAPUT
Cadea < CATENA
Cajon (med.) < OCCASĬŌNE
Calza < CALCEA
Elaine Showalter
Elaine Showalter, nada en Boston, Massachusetts o 21 de xaneiro de 1941, é unha activista, escritora, xornalista, feminista e académica estadounidense; famosa por ser unha das “nais fundadoras”da crítica literaria feminista, e por desenvolver o concepto e a práctica da xinocrítica, entre outros. Pertence á denominada segunda onda do feminismo e é contemporánea de autoras como Simone de Beauvoir, Betty Friedan, Kate Millet e Germaine Greer, entre outras. Entre as súas principais influencias atópanse autores como Doris Lessing, Michel Foucault e Virginia Woolf.
Étimo
Listado de palabras galegas co seu étimo latino
cansaramos < CAMPS-A(VĚ)RĀMŬS
Cargar < CARRICARE
Cascar < *QUASSICARE
Elaine Showalter
Traxectoria
Estudou unha licenciatura no Bryn Mawr College no estado de Pensilvania, graduándose en 1962; obtén un mestrado outorgado pola Universidade Brandeis en 1964, e un PhD por parte da Universidade de California en Davisen 1970 cunha tese de doutoramento titulada The Double Standard: Criticism of Women Writers in Victorian Periodicals 1845-1880 (mesma que serve como base para o seu primeiro libro, A literature of their own: British women novelists from Brontë to Lessing). É especialista en literatura vitoriana e literatura de Fin de siècle. A partir de 1970 imparte clases de inglés como asistente de profesor no colexio de mulleres da Universidade Rutgers, o Douglass College; en 1974 convértese en profesora asociada, e en 1978 profesora de tempo completo. A partir de 1984 dá clases de inglés na Universidade de Princeton, e en 1987 é nomeada profesora emérita da Fundación Avalon na póla das humanidades, retirándose de ambos os postos en 2003. En 2012 recibe o doutoramento en letras honoris causa outorgado pola Universidade de Saint Andrews. Ademais, foi presidenta da Modern Language Association of America. Actualmente está casada con English Showalter, profesor de literatura francesa do século XVIII, con quen ten dous fillos: o actor Michael Showalter, e a redactora profesional de discursos Vinca Showalter LaFleur. Elaine Showalter é autora de máis de 10 libros, algúns dos cales son considerados como “obras seminais” da crítica literaria feminista. Tamén escribiu máis de 100 artigos académicos, 250 recensións, e deu máis de 300 conferencias como profesora convidada; ademais foi xornalista, editora, comentarista tanto en radio como televisión por parte da British Broadcasting Corporation (BBC), crítica televisiva na revista People, e xuíza de premios literarios, entre os que se atopan o National Book Awards, o Premio Orange, os Premios PEN, e parte do xurado do Premio Booker en 2007.
Étimo
Listado de palabras galegas co seu étimo latino
Cedo < CITO
Cela < CELLA
Cella < CILIA
Cerrar < SERARE
Cesta < CISTA
Chamar < CLAMARE
Chorar < PLORARE
Choupo < *POPPLU < PŌPULUS
Chover < l.v. PLOVERE
Cimento < CAEMENTU
Cinta < CĬNCTA
Cóbado < CŬBĬTU
Cobra < CŌLŎBRA
Coidar < COGITARE
comerás < COMĚDĚRE + *AS
compararan < COMPAR-A(VĚ)RANT
comunico < COMMŪNICŌ
Concello < CONCILIU
conduce < CONDŪCIT
confundir < CONFŬNDĚRE
Consello < CONSĬLĬU
Copa < CŬPPA
Coroa < CORONA
Correa < CORRIGIA
corremos < CĚCIDĪMUS > *curríimus
correron < CĚCIDERUNT > *curríerunt
correu < CĚCIDĪT > *curríit
corriches < CĚCIDĪSTI > *curríisti
corrín < CĚCIDĪ > *curríi
Cortiza < CORTICEA
Cosa < CAUSA
coubeches < CAPUISTI
coubemos < CAPUIMUS
couben < CAPUI
couberon < CAPUERUNT
coubestes < CAPUISTIS
coubo < CAPUIT
Couce < CALCE
crido < CRĒDITU
Cruel < CRŪDĒLE
Cruz < CRŬCEM (semic.)
cuberto < COOPĚRTU
Culpa < CŬLPA (semic.)
cumprir < COMPLĒRE
Cumprir < COMPLĒRE
Curar < CURARE
Curto < CŬRTU (semic.)
Curvo < CŬRVU (semic.)
Custar < CONSTARE
Dano < DAMNU
deambularades < DEAMBUL-A(VĚ)RĀTIS
deambulase P1 < DEAMBULA(VI)SEM
debera < DĒB-(Ŭ)ĚRAM
deberades < DĒB-(Ŭ)ĚRĀTIS
deberamos < DĒB-(Ŭ)ĚRĀMŬS
deberan < DĒB-(Ŭ)ĚRANT
deches < DEDISTI
dei < DEDI
Deitar < DE JECTARE
demos < DEDIMUS
deron < DEDERUNT
destes < DEDISTIS
deu < DEDIT
di < DĪCIT
dicir < DĪCĚRE
dictará < DICTARE + *AT
Digno < DĬGNU
din < DICIUNT
dis < DĪCIS
discernir < DISCERNĚRE
discutir < DISCŬTĚRE
discutir < DISCUTĚRE
Disimular < DISSIMULARE
dito < DICTU
dixeches < DIXISTI
dixemos < DIXIMUS
dixen < DIXI
dixeron < DIXERUNT
dixestes < DIXISTIS
dixo < DIXIT
doe < DOLET
dou < DŌ
Durmir < DŎRMIRE
Efecto < EFFECTU
Empuxa < IMPULSAT
enchera < IMPL-Ē(VĚ)RAT
enchera < IMPL-Ē(VĚ)RAM
encheramos < IMPL-Ē(VĚ)RĀMŬS
encheran < IMPL-Ē(VĚ)RANT
encheras < IMPL-Ē(VĚ)RAS
enchiches < IMPLE(VI)STI
Ensaio < EXAGIU
ensalzarían < *EXALTIARE-*EANT
Enteiro < l.v. INTÉGRU
Enxendrar < INGENERARE
Erguer < ERIGĒRE
Ermo < EREMU
es < ĚS
Escoitar < AUSCŬLTARE
Esconder < ABSCŎNDĚRE
escribir < SCRĪBĚRE
escrito < SCRĪPTU
Esmar < AESTĬMARE
Espello < SPECULU
Esperanza < SPĒRANTIA
Esperar < SPERARE
Espeso < SPĬSSU
Espía < Xerm. *SPAIHA
Espiña < SPĪNA
Estar < STARE
estive < analóxico con sive
estou < STŌ
Estraño < EXTRANEU
Estreito < STRICTU
Exercer < EXERCĒRE
fago < FAC(I)Ō ou analóxico de trago
fai < FACiT
fai (imperativo) < FACE
fas < FACIS
Fedor < FOETORE
feito < FACTU
Feixe < FASCE
Fender < FĬNDĚRE
Ferida < FĚRĪTA
Fermoso < FŌRMOSU
Feroz < FĚRŌCE
Ferreiro < FERRARIU
Fiel < FĪDĒLE
Fiel < FIDELE
finxir < FINGĚRE
Fío < FILU
fixeches < FECISTI
fixemos < FECIMUS
fixen < FECI
Fixen < FECĪ
fixeron < FECERUNT
fixestes < FECISTIS
fluír < FLŬĚRE
foi < FŬIT
folgar < l.v. FOLLICARE
Folgar < FŎLLĬCARE
fomos < *FŬMŬS
Fonda < FŬNDA
for < FŬĚRŌ
foras < FŬĚRAS
Forca < FŬRCA
foron < *FŬRŬNT
Forte < FORTEM 'valente'
Fortuna < FORTŪNA
fostes < *FŬSTIS
Fouce < FALCE
Freixo < FRAXINU
Fresco < xerm. FRĬSK
Frío < FRIGĬDU
frito < FRĪCTU
fuches < FŬISTĪ
Fume < FŪMU
fun < FŬĪ
Galgo < (CANE) GALLICU
gardar < x. WARDAN
Grea < GREGE
Gritar < QUIRĪTARE
Groso < GROSSU
Guerra < WERRA
ha < *HAT
habedes < HABĒTIS
habemos < HABĒMŬS
habido < HABITUS
han < *HANT
Harpa < HARPA
has < *HAS
haxamos < HA(B)EAMŬS
hei < *HAIO
Hóspede < HOSPITE
houbeches < HABUISTI
houbemos < HABUIMUS
houben < HABUI
houbestes < HABUISTIS
houbo < HABUIT
Ichó < OSTIOLU
Idade < AETATE
ides < ĪTIS
ilumino < ILLŪMINŌ
imbuír < IMBŬĚRE
imos < ĪMŬS
Inchar < INFLARE
indo < ĚŬNDŬM
Íngoa < l.tar. ĬNGUĬNA < *ĬNGUĬNE
Inverno < HIBERNU
Irto < *ERCTU < ERECTU
Labio < LABIU
Lado < LATU
lambemos < LAMBIMŬS
lambemos < LAMBIMUS
lamber < LAMBĚRE
Lamer < LAMBERE
Lección < LECTIONE
Legere < LER
ledes < LĚGĚMŬS
Leite < LACTE
lemos < LEGIMUS
len < LĚGUNT
Lento < LĚNTU
ler < LĚGĚRE
leron < LEGERUNT
lestes < LEGISTIS
Letra < LITTERA
Levar < LĚVĀRE
Leve < LĚVEM
lía < LĚGĒBAM
Librar < LIBERARE
liches < LEGISTI
Lide < LĪTE
lin < LEGI
Lindar < LIMITARE
Lixeiro < *LĚVĬĀRIU
Lombo < LŬMBU
lucir < LŪCĒRE
luiremos < LŪDĚRE + *EMUS
Lume < *LŪMĬNE
Luz < LŪCE
Madeira < MATĒRIA
Maduro < MATURU
magoariamos < MACŬLĀRE-*EAMŬS
Maio < MAIU
Marzo < MARTIU
Mazá < (MALA) MATTIANA
Medir < *MĒTIRE < METIRI
Meixela < MAXILLA
Mercé < MERCĒDE
Mermar < MINIMARE
metido < MISSUS
Mil < MILLE
Militar < MĪLĬTARE
Minguar < MĬNŬARE
minguasemos < l.v. MINUA(VI)SSĒMŬS
miniarei < MINIARE-*AIO
Mistura < MĬXTŪRA
Moer < MŎLĚRE
Mondar < MŬNDARE
Mosca < MŬSCA
Mudo < MUTU
Mundo < MŬNDU (semic.)
nado < NATU
Navío < NAVĬGĬU
Negar < NEGARE
Negra < NIGRA
Nó < NŌDU
Nogueira < NUCARIA
Noivo < NOVIU
Nome < *NŌMĬNE
Nomear < NŌMĬNARE
Novelo < GLOBĚLLU
Ocasión < OCCASĬŌNE
Oír < AUDĪRE
Oíron < AUDĪ(VĚ)RŬNT
Oíu < AUDĪ(VI)T
Omage (arc.) < ĬMAGĬNE
Ombro < UMERU
Oso/óso < URSUS / ŎSSUM
Pacer < PASCERE
pairo < PARĪO
palparedes < PALPARE + *EDES
Pan < PĀNE
Pano < PANNU
partiades < PARTIĒBĀTIS
Paxaro < L.v. PASSARE
Peitear < PECTINARE
Peixe < PISCE
Pena < POENA
Pena < PINNA
perdoe < PĚRDŌNET
Peza < *PETTIA
Pingar < *PĚNDĬCARE
Po < *PŬLU < PULVU
podedes < *POTĒTIS
podemos < *POTĒMŬS
poden < *POTĒNT
poder < *POTĒRE
podo < *POTŬM
poida < analóxica
Pomba < PALŬMBA
poña < *PŌNĚAM
poñen < *PŌNENT
poñen < PONĚUNT
poño < *PŌNĚŌ
pór < PŌNĚRE
Porco < PORCU
pos < PŌNIS
Posar < PAUSARE
posto < POSITU
posuír < POSSIDĒRE
Praia < PLAGIA
Praza < PLATEA
Pregón < PRAECŌNE
Preguiza < PIGRITIA
Premio < PRAEMIU
Prenda < PIGNŎRA
prendería < *PREHENDĚRE + EAM
Proba < PRŎBA
Procurar < PRŌCŪRARE
prohibir < PROHIBĚRE
prougeches < PLACUISTI
prougemos < PLACUIMUS
prougeron < PLACUERUNT
prougestes < PLACUISTIS
prougo < PLACUIT
Proveito < PROFECTU
puidemos < POTUIMUS
puiden < POTŬĪ
puiden < POTUI
puideramos < POTŬĚRAMUS
puideron < POTUERUNT
puidestes < POTUISTIS
puido < POTUIT
puña < PŌNĒBAM
Puño < PUGNU
puxeches < POSŬISTĪ
puxeches < POSUISTI
puxemos < POSŬIMŬS
puxemos < POSUIMUS
puxen < POSUI
puxen < POSŬĪ
puxeramos < POSŬĚRĀMŬS
puxeron < POSUERUNT
puxestes < POSUISTIS
puxo < POSUIT
puxo < POSŬIT
Quebrar < CREPĀRE
quebrariades < CRĚPĀRE-*EATIS
queira < *QUAERIAM
queren < *QUAERENT
Quince < QUĪNDĚCIM
Quiñentos < QUINGENTOS
quixeches < QUAESIV-ISTĪ > QUĒSISTI
quixemos < QUAESIV-IMŬS > QUĒSIMUS
quixen < QUAESIV-Ī > QUĒSĪ
quixeron < QUAESIV-ĚRŬNT > QUĒSĚRŬNT
quixestes < QUAESIV-ISTIS > QUĒSISTIS
quixo < QUAESIV-IT > QUĒSIT
Rabia < RABIA
Raiar < RADIARE
Raíña < REGINA
Xunta da cabeza
250px|miniatura|dereita|A xunta da cabeza pousada sobre o bloque dun motor de catro cilindros A xunta da cabeza, sitúase entre o bloque dos cilindros do motor e a respectiva cabeza.
Étimo
Listado de palabras galegas co seu étimo latino
Raio < RADIU
recibir < RECIPĚRE
Candidatura de Madrid aos Xogos Olímpicos de 2016
250px|miniatura|Palacio de comunicacións de Madrid. A candidatura olímpica de Madrid 2016 foi o intento por parte da cidade de Madrid para ser elixida polo Comité Olímpico Internacional (COI) como cidade anfitrioa dos Xogos Olímpicos de 2016. Madrid é unha das grandes cidades europeas que nunca albergaron uns Xogos, e esta candidatura converteuse na terceira vez, e segunda consecutiva, que Madrid se postulába como candidata a organizar unha olimpíada.
Xunta da cabeza
Finalidade
A xunta da cabeza visa asegurar a estanquidade de cada unha das cámaras de combustión, ben como a continuidade dos circuítos de agua de refrixeración do motor e dos circuítos de pasaxe do óleo lubrificante do motor.
Candidatura de Madrid aos Xogos Olímpicos de 2016
O alcalde de Madrid, Alberto Ruiz-Gallardón, situou os Xogos Olímpicos para a capital española no primeiro lugar en importancia durante as súas dúas lexislaturas desde 2003. Madrid 2016 contaba cun alto apoio en Madrid e España e coa segunda mellor valoración técnica do COI, só avantaxada por Toquio, pero, malia iso, non figuraba entre as favoritas por celebrarse en Londres os Xogos Olímpicos de 2012, dada a rotación de continentes entre cada olimpíada que se leva cumprindo desde 1956. Finalmente foi derrotada pola candidatura de Río de Xaneiro na rolda final de votacións por 66-32, quedando por diante das outras dúas cidades contendentes, Toquio e Chicago.