Este documento trata sobre los tipos de errores y series de Taylor en los cálculos numéricos. Explica que los resultados de los cálculos numéricos dependen de la precisión de los datos de entrada y de cómo se representan los números en la computadora, lo que puede dar lugar a errores de truncamiento o redondeo. También describe cómo las computadoras representan los números reales usando el sistema de aritmética de punto flotante, el cual introduce aproximaciones que generan imprecisiones.
Este documento resume conceptos clave del cálculo numérico y manejo de errores. Explica que el cálculo numérico utiliza algoritmos y números para simular procesos matemáticos complejos. Describe diferentes tipos de errores como el error absoluto y el error relativo, así como fuentes básicas de errores como el error de truncamiento y redondeo. Finalmente, define conceptos como estabilidad e inestabilidad en el contexto del análisis numérico.
Este documento introduce los métodos numéricos para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica brevemente los métodos de Gauss-Seidel y Gauss-Jordan para encontrar soluciones aproximadas iterativamente. Además, discute conceptos clave como errores, convergencia y cifras significativas en el contexto de los métodos numéricos.
El documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como representación de números en máquina, errores de truncamiento, redondeo, suma y resta, estabilidad e inestabilidad numérica y condicionamiento. Explica que el análisis numérico diseña algoritmos para simular procesos matemáticos complejos mediante números y operaciones simples.
El documento trata sobre el análisis numérico y los métodos numéricos. Explica que el análisis numérico diseña algoritmos para simular procesos matemáticos complejos mediante números y reglas matemáticas simples. También describe los métodos numéricos como técnicas para formular problemas matemáticos de forma que se puedan resolver mediante operaciones aritméticas y obtener soluciones aproximadas de forma eficiente. Finalmente, analiza conceptos como los errores de redondeo, truncamiento y suma/resta, así como la est
El documento trata sobre el análisis numérico, que estudia algoritmos para solucionar problemas matemáticos discretos mediante aproximaciones. Los métodos numéricos permiten formular problemas matemáticos de forma que se puedan resolver con operaciones aritméticas. El análisis numérico diseña métodos para aproximar soluciones de problemas expresados matemáticamente de manera eficiente.
El documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como números en máquina, errores absolutos y relativos, cotas de error, fuentes de error como redondeo y truncamiento, cálculos estables e inestables, y condicionamiento. Explica que el análisis numérico se ocupa de diseñar algoritmos para simular procesos matemáticos complejos mediante cálculos numéricos y aproximaciones, considerando los errores introducidos en los cálculos.
Este documento describe los conceptos básicos de las incertidumbres en mediciones. Explica que debido a limitaciones de los instrumentos, las mediciones siempre tienen un rango de valores posibles en lugar de un valor exacto. Define los tipos de instrumentos y formas de expresar las incertidumbres. También cubre cómo calcular las incertidumbres en mediciones indirectas usando la propagación de incertidumbres.
Este documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como números máquina, errores absolutos y relativos, cotas de error, fuentes de errores como truncamiento y redondeo, errores en suma y resta, cálculos estables e inestables, y condicionamiento. Explica cómo las computadoras representan números y cómo se introducen y propagan errores en cálculos numéricos.
Este documento resume conceptos clave del cálculo numérico y manejo de errores. Explica que el cálculo numérico utiliza algoritmos y números para simular procesos matemáticos complejos. Describe diferentes tipos de errores como el error absoluto y el error relativo, así como fuentes básicas de errores como el error de truncamiento y redondeo. Finalmente, define conceptos como estabilidad e inestabilidad en el contexto del análisis numérico.
Este documento introduce los métodos numéricos para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica brevemente los métodos de Gauss-Seidel y Gauss-Jordan para encontrar soluciones aproximadas iterativamente. Además, discute conceptos clave como errores, convergencia y cifras significativas en el contexto de los métodos numéricos.
El documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como representación de números en máquina, errores de truncamiento, redondeo, suma y resta, estabilidad e inestabilidad numérica y condicionamiento. Explica que el análisis numérico diseña algoritmos para simular procesos matemáticos complejos mediante números y operaciones simples.
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El documento trata sobre el análisis numérico, que estudia algoritmos para solucionar problemas matemáticos discretos mediante aproximaciones. Los métodos numéricos permiten formular problemas matemáticos de forma que se puedan resolver con operaciones aritméticas. El análisis numérico diseña métodos para aproximar soluciones de problemas expresados matemáticamente de manera eficiente.
El documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como números en máquina, errores absolutos y relativos, cotas de error, fuentes de error como redondeo y truncamiento, cálculos estables e inestables, y condicionamiento. Explica que el análisis numérico se ocupa de diseñar algoritmos para simular procesos matemáticos complejos mediante cálculos numéricos y aproximaciones, considerando los errores introducidos en los cálculos.
Este documento describe los conceptos básicos de las incertidumbres en mediciones. Explica que debido a limitaciones de los instrumentos, las mediciones siempre tienen un rango de valores posibles en lugar de un valor exacto. Define los tipos de instrumentos y formas de expresar las incertidumbres. También cubre cómo calcular las incertidumbres en mediciones indirectas usando la propagación de incertidumbres.
Este documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como números máquina, errores absolutos y relativos, cotas de error, fuentes de errores como truncamiento y redondeo, errores en suma y resta, cálculos estables e inestables, y condicionamiento. Explica cómo las computadoras representan números y cómo se introducen y propagan errores en cálculos numéricos.
Este documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como números máquina, errores absolutos y relativos, cotas de error, fuentes de errores como redondeo y truncamiento, errores en suma y resta, y cálculos estables e inestables. También explica el condicionamiento de problemas y cómo pequeños cambios en los datos de entrada pueden dar lugar a grandes cambios en las soluciones.
El documento trata sobre el análisis numérico y los diferentes tipos de errores que pueden ocurrir en los cálculos numéricos, incluyendo errores de redondeo, truncamiento, suma y resta. También explica la diferencia entre cálculos estables e inestables y el concepto de condicionamiento de problemas.
El documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como números máquina, errores absolutos y relativos, cotas de error, fuentes de errores como truncamiento y redondeo, cálculos estables e inestables, y condicionamiento. Explica cómo las computadoras representan números y cómo se propagan los errores en operaciones como suma y resta.
Este documento clasifica y explica diferentes tipos de errores en cálculos numéricos. Describe errores inherentes, de truncamiento y de redondeo. Explica la diferencia entre errores absolutos y relativos, indicando que los errores absolutos miden la imprecisión mientras que los errores relativos indican la calidad de la medida al dividir el error absoluto por el valor verdadero. Proporciona ejemplos para ilustrar cómo los errores absolutos y relativos pueden indicar niveles diferentes de precisión dependiendo de la magnitud de los valores medidos.
Este documento describe conceptos clave del análisis numérico como problemas numéricos, algoritmos y métodos numéricos. Explica que el análisis numérico se encarga de diseñar algoritmos para resolver problemas matemáticos mediante cálculos numéricos en computadoras. También cubre temas como la representación de números en computadoras, fuentes de error numérico como redondeo y truncamiento, y la importancia de la estabilidad de los algoritmos.
El documento habla sobre la teoría de errores en métodos numéricos. Explica que siempre hay errores en las medidas debido a factores múltiples. Describe dos tipos de errores: de truncamiento que ocurren al usar un número finito de términos en lugar de infinitos, y de redondeo que ocurren al representar números en una computadora con precisión finita. Luego define conceptos como el error absoluto verdadero y el error relativo verdadero para cuantificar los errores.
El documento trata sobre el análisis numérico y los errores en los cálculos numéricos. Explica que el análisis numérico diseña algoritmos para simular procesos matemáticos complejos usando números y reglas simples. También describe dos tipos de errores (absoluto y relativo), las fuentes básicas de errores como truncamiento y redondeo, y conceptos como estabilidad, condicionamiento y número de condición para medir la sensibilidad de los problemas a cambios en los datos.
Este documento clasifica y explica diferentes tipos de errores en cálculos numéricos, como errores inherentes, de truncamiento y de redondeo. También distingue entre errores absolutos y relativos, indicando que los errores absolutos miden la discrepancia entre un valor verdadero y uno medido, mientras que los errores relativos expresan este error como un porcentaje del valor verdadero. Finalmente, proporciona ejemplos para ilustrar cuándo usar errores absolutos o relativos.
El documento trata sobre los conceptos básicos de análisis numérico como métodos numéricos, errores absolutos y relativos, números binarios, redondeo y truncamiento. Explica cómo los pequeños errores en los cálculos numéricos pueden propagarse y afectar la precisión de los resultados.
El documento trata sobre el análisis numérico y los métodos numéricos. Explica que el análisis numérico permite resolver problemas matemáticos de forma algorítmica utilizando operaciones aritméticas simples en computadoras. También describe algunos tipos de errores como los de redondeo y truncamiento que se producen al realizar cálculos numéricos y define conceptos como estabilidad e inestabilidad de métodos numéricos.
El análisis numérico involucra simular procesos matemáticos complejos a través de números y reglas simples. Requiere conocimientos de cálculo, series, álgebra lineal y trigonometría. Los sistemas numéricos binarios usan los dígitos 0 y 1 y son la base de las computadoras digitales.
Tema i. calculo numerico y manejo de erroresangelomaurera
Este documento trata sobre el análisis numérico y los métodos numéricos. Explica que los métodos numéricos permiten resolver problemas matemáticos en computadoras usando operaciones aritméticas simples. También describe los errores relativos y absolutos asociados con cálculos numéricos y métodos para convertir números decimales a binarios.
Tema i. calculo numerico y manejo de erroresangelomaurera
Este documento trata sobre el análisis numérico y métodos numéricos. Explica la importancia de los métodos numéricos para resolver problemas matemáticos, científicos e ingenieriles en computadoras. También describe conceptos como errores absolutos y relativos, conversiones entre sistemas numéricos como binario, redondeo y truncamiento, y estabilidad de algoritmos.
Este documento trata sobre la solución de sistemas de ecuaciones lineales. Explica conceptos clave como el análisis numérico, los números en máquina, medición de errores absolutos y relativos, redondeo de números irracionales, sumas y restas numéricas, estabilidad e inestabilidad de cálculos, y condicionamiento de problemas.
Este documento trata sobre modelos matemáticos y su uso para resolver problemas de ingeniería. Explica cómo los modelos matemáticos expresan las características esenciales de un sistema físico mediante ecuaciones. Luego presenta ejemplos de modelos matemáticos como la segunda ley de Newton y la ecuación para la caída libre de un objeto, resolviendo problemas numéricos utilizando estos modelos.
El documento contiene información sobre varios temas relacionados con el análisis numérico y los métodos numéricos, incluyendo la definición de análisis numérico, métodos numéricos, números de máquina, cálculo de errores, fuentes de errores, redondeo y truncamiento, condicionamiento y estabilidad.
1. El análisis numérico involucra diseñar algoritmos para simular procesos matemáticos complejos usando números y operaciones simples. Es importante para hacer cálculos complejos en computadoras que usan sistemas binarios.
2. Los errores numéricos surgen de usar aproximaciones para representar números y operaciones matemáticas. Esto incluye errores de truncamiento y redondeo.
3. Los problemas de análisis numérico incluyen problemas de dimensión finita como ecuaciones algebraicas, y problemas de dimensión
Este documento presenta una introducción al cálculo numérico y el manejo de errores. Explica que el análisis numérico involucra formular problemas matemáticos de manera que se puedan resolver mediante operaciones aritméticas simples con la ayuda de una computadora. También describe los métodos numéricos, los números de máquina, los errores absolutos y relativos, y las fuentes básicas de errores como el redondeo y el truncamiento. Finalmente, define la estabilidad, inestabilidad, condicionamiento y números de condic
El documento trata sobre los conceptos de métodos numéricos, teoría de errores, punto flotante y cifras significativas. Explica que los métodos numéricos se usan para aproximar soluciones a problemas que no se pueden resolver analíticamente y que siempre habrá errores en los cálculos debido a redondeos y truncamientos. También define la notación de punto flotante para representar números no enteros y la importancia de expresar resultados con el número apropiado de cifras significativas.
El documento trata sobre el análisis numérico. Explica que el análisis numérico involucra métodos para resolver problemas y realizar cálculos utilizando instrumentos de cálculo como computadoras. También describe los conceptos de número máquina, errores absolutos y relativos, fuentes de errores como truncamiento y redondeo, y la estabilidad e inestabilidad de los métodos numéricos.
Este documento presenta una tesis para optar el título de Ingeniero de Sistemas y Cómputo. El objetivo
principal de la tesis es desarrollar una aplicación web para mejorar la gestión del almacén de suministros
en San Fernando S.A.C. Actualmente, el proceso de gestión de almacén utiliza un kardex en hoja de
cálculo que no controla la información de manera óptima, causando errores y demoras. La metodología
utilizada para el desarrollo de la aplicación web es RUP (
Este documento presenta los requisitos para el desarrollo de un sistema de emisión de boletas para un colegio. Identifica los stakeholders internos y externos, y 5 requisitos no funcionales como eficiencia, seguridad, usabilidad y dependabilidad. Explica brevemente 4 sistemas de facturación de SUNAT y justifica la elección del sistema Facturador. Finalmente, identifica los atributos de las boletas y facturas en formato XML, y los atributos iniciales de los productos/servicios de matrícula y pensión de la empresa
Este documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como números máquina, errores absolutos y relativos, cotas de error, fuentes de errores como redondeo y truncamiento, errores en suma y resta, y cálculos estables e inestables. También explica el condicionamiento de problemas y cómo pequeños cambios en los datos de entrada pueden dar lugar a grandes cambios en las soluciones.
El documento trata sobre el análisis numérico y los diferentes tipos de errores que pueden ocurrir en los cálculos numéricos, incluyendo errores de redondeo, truncamiento, suma y resta. También explica la diferencia entre cálculos estables e inestables y el concepto de condicionamiento de problemas.
El documento trata sobre conceptos básicos de análisis numérico como números máquina, errores absolutos y relativos, cotas de error, fuentes de errores como truncamiento y redondeo, cálculos estables e inestables, y condicionamiento. Explica cómo las computadoras representan números y cómo se propagan los errores en operaciones como suma y resta.
Este documento clasifica y explica diferentes tipos de errores en cálculos numéricos. Describe errores inherentes, de truncamiento y de redondeo. Explica la diferencia entre errores absolutos y relativos, indicando que los errores absolutos miden la imprecisión mientras que los errores relativos indican la calidad de la medida al dividir el error absoluto por el valor verdadero. Proporciona ejemplos para ilustrar cómo los errores absolutos y relativos pueden indicar niveles diferentes de precisión dependiendo de la magnitud de los valores medidos.
Este documento describe conceptos clave del análisis numérico como problemas numéricos, algoritmos y métodos numéricos. Explica que el análisis numérico se encarga de diseñar algoritmos para resolver problemas matemáticos mediante cálculos numéricos en computadoras. También cubre temas como la representación de números en computadoras, fuentes de error numérico como redondeo y truncamiento, y la importancia de la estabilidad de los algoritmos.
El documento habla sobre la teoría de errores en métodos numéricos. Explica que siempre hay errores en las medidas debido a factores múltiples. Describe dos tipos de errores: de truncamiento que ocurren al usar un número finito de términos en lugar de infinitos, y de redondeo que ocurren al representar números en una computadora con precisión finita. Luego define conceptos como el error absoluto verdadero y el error relativo verdadero para cuantificar los errores.
El documento trata sobre el análisis numérico y los errores en los cálculos numéricos. Explica que el análisis numérico diseña algoritmos para simular procesos matemáticos complejos usando números y reglas simples. También describe dos tipos de errores (absoluto y relativo), las fuentes básicas de errores como truncamiento y redondeo, y conceptos como estabilidad, condicionamiento y número de condición para medir la sensibilidad de los problemas a cambios en los datos.
Este documento clasifica y explica diferentes tipos de errores en cálculos numéricos, como errores inherentes, de truncamiento y de redondeo. También distingue entre errores absolutos y relativos, indicando que los errores absolutos miden la discrepancia entre un valor verdadero y uno medido, mientras que los errores relativos expresan este error como un porcentaje del valor verdadero. Finalmente, proporciona ejemplos para ilustrar cuándo usar errores absolutos o relativos.
El documento trata sobre los conceptos básicos de análisis numérico como métodos numéricos, errores absolutos y relativos, números binarios, redondeo y truncamiento. Explica cómo los pequeños errores en los cálculos numéricos pueden propagarse y afectar la precisión de los resultados.
El documento trata sobre el análisis numérico y los métodos numéricos. Explica que el análisis numérico permite resolver problemas matemáticos de forma algorítmica utilizando operaciones aritméticas simples en computadoras. También describe algunos tipos de errores como los de redondeo y truncamiento que se producen al realizar cálculos numéricos y define conceptos como estabilidad e inestabilidad de métodos numéricos.
El análisis numérico involucra simular procesos matemáticos complejos a través de números y reglas simples. Requiere conocimientos de cálculo, series, álgebra lineal y trigonometría. Los sistemas numéricos binarios usan los dígitos 0 y 1 y son la base de las computadoras digitales.
Tema i. calculo numerico y manejo de erroresangelomaurera
Este documento trata sobre el análisis numérico y los métodos numéricos. Explica que los métodos numéricos permiten resolver problemas matemáticos en computadoras usando operaciones aritméticas simples. También describe los errores relativos y absolutos asociados con cálculos numéricos y métodos para convertir números decimales a binarios.
Tema i. calculo numerico y manejo de erroresangelomaurera
Este documento trata sobre el análisis numérico y métodos numéricos. Explica la importancia de los métodos numéricos para resolver problemas matemáticos, científicos e ingenieriles en computadoras. También describe conceptos como errores absolutos y relativos, conversiones entre sistemas numéricos como binario, redondeo y truncamiento, y estabilidad de algoritmos.
Este documento trata sobre la solución de sistemas de ecuaciones lineales. Explica conceptos clave como el análisis numérico, los números en máquina, medición de errores absolutos y relativos, redondeo de números irracionales, sumas y restas numéricas, estabilidad e inestabilidad de cálculos, y condicionamiento de problemas.
Este documento trata sobre modelos matemáticos y su uso para resolver problemas de ingeniería. Explica cómo los modelos matemáticos expresan las características esenciales de un sistema físico mediante ecuaciones. Luego presenta ejemplos de modelos matemáticos como la segunda ley de Newton y la ecuación para la caída libre de un objeto, resolviendo problemas numéricos utilizando estos modelos.
El documento contiene información sobre varios temas relacionados con el análisis numérico y los métodos numéricos, incluyendo la definición de análisis numérico, métodos numéricos, números de máquina, cálculo de errores, fuentes de errores, redondeo y truncamiento, condicionamiento y estabilidad.
1. El análisis numérico involucra diseñar algoritmos para simular procesos matemáticos complejos usando números y operaciones simples. Es importante para hacer cálculos complejos en computadoras que usan sistemas binarios.
2. Los errores numéricos surgen de usar aproximaciones para representar números y operaciones matemáticas. Esto incluye errores de truncamiento y redondeo.
3. Los problemas de análisis numérico incluyen problemas de dimensión finita como ecuaciones algebraicas, y problemas de dimensión
Este documento presenta una introducción al cálculo numérico y el manejo de errores. Explica que el análisis numérico involucra formular problemas matemáticos de manera que se puedan resolver mediante operaciones aritméticas simples con la ayuda de una computadora. También describe los métodos numéricos, los números de máquina, los errores absolutos y relativos, y las fuentes básicas de errores como el redondeo y el truncamiento. Finalmente, define la estabilidad, inestabilidad, condicionamiento y números de condic
El documento trata sobre los conceptos de métodos numéricos, teoría de errores, punto flotante y cifras significativas. Explica que los métodos numéricos se usan para aproximar soluciones a problemas que no se pueden resolver analíticamente y que siempre habrá errores en los cálculos debido a redondeos y truncamientos. También define la notación de punto flotante para representar números no enteros y la importancia de expresar resultados con el número apropiado de cifras significativas.
El documento trata sobre el análisis numérico. Explica que el análisis numérico involucra métodos para resolver problemas y realizar cálculos utilizando instrumentos de cálculo como computadoras. También describe los conceptos de número máquina, errores absolutos y relativos, fuentes de errores como truncamiento y redondeo, y la estabilidad e inestabilidad de los métodos numéricos.
Este documento presenta una tesis para optar el título de Ingeniero de Sistemas y Cómputo. El objetivo
principal de la tesis es desarrollar una aplicación web para mejorar la gestión del almacén de suministros
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cálculo que no controla la información de manera óptima, causando errores y demoras. La metodología
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Este documento presenta una tesis para optar el título de Ingeniero de Sistemas y Cómputo. El objetivo principal fue desarrollar una aplicación web para mejorar la gestión del almacén de suministros en San Fernando S.A.C., debido a que el proceso actual presenta deficiencias al usar una hoja de cálculo. La metodología utilizada fue RUP, la cual guió el desarrollo a través de fases como inicio, requerimientos, elaboración y construcción. Se identificaron actores, casos de uso, modelos de datos
Este documento presenta un proyecto de investigación sobre los aportes de la comunicación participativa en la prevención de incendios forestales en la comunidad de Chuquira, distrito de Kunturkanki, provincia de Canas. El proyecto incluye un cuestionario con 54 preguntas dirigidas a los miembros de la comunidad sobre sus conocimientos, prácticas culturales y participación en actividades relacionadas a la prevención de incendios forestales. El objetivo es evaluar el impacto de la comunicación participativa y generar recomendaciones
El documento presenta un proyecto de investigación sobre los aportes de la comunicación participativa en la prevención de incendios forestales en la comunidad de Chuquira, Perú. El proyecto busca evaluar las prácticas culturales relacionadas con los incendios forestales y las actividades de prevención mediante entrevistas a miembros de la comunidad. El objetivo final es analizar cómo mejorar la comunicación participativa para prevenir futuros incendios.
Este documento presenta 10 ejemplos de funciones en C para realizar diferentes tareas matemáticas y de procesamiento de datos, como calcular factoriales, combinaciones, redondear números, determinar si un número es par, hallar divisores, factores primos, y más. Las funciones utilizan conceptos como paso de parámetros, recursividad, y análisis y diseño de algoritmos.
TIA portal Bloques PLC Siemens______.pdfArmandoSarco
Bloques con Tia Portal, El sistema de automatización proporciona distintos tipos de bloques donde se guardarán tanto el programa como los datos
correspondientes. Dependiendo de la exigencia del proceso el programa estará estructurado en diferentes bloques.
Estilo Arquitectónico Ecléctico e Histórico, Roberto de la Roche.pdfElisaLen4
Un pequeño resumen de lo que fue el estilo arquitectónico Ecléctico, así como el estilo arquitectónico histórico, sus características, arquitectos reconocidos y edificaciones referenciales de dichas épocas.
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
6. Repaso - Ejemplo
Predicción
del clima
Medición diaria de
temperatura, humedad,
precipitación, radiación, etc.
• Resultados dependen
• Precisión de los
datos de entrada
• Forma de
representar los
datos en la
computadora
• Operaciones
numéricas
efectuadas
6
7. Representación de números en la
computadora
Representación binaria con 6
dígitos significativos (mantisa)
7
8. Representación de números en la
computadora
Representación binaria con 6
dígitos significativos (mantisa)
Representación decimal con 6
dígitos significativos (mantisa)
8
9. Aritmética del punto flotante
Una computadora o calculadora representa un número real en el sistema denominado:
Aritmética de Punto Flotante. En este sistema, el número r será representado de la forma:
9
10. Aritmética del punto flotante
oEn cualquier máquina, sólo un subconjunto de los números reales es representado
exactamente, y por lo tanto, la representación de un número real será realizada a través de
truncamiento o de redondeo.
oEjemplo:
o Considere una máquina que opera en el sistema:
o Los números serán representados de la siguiente forma en ese sistema:
o El menor número, en valor absoluto, representado en esa máquina es:
o Y el mayor número, en valor absoluto, representado en esa máquina es:
10
11. Recuerda!
Truncamiento:
Dejamos el número de decimales deseado, quitando los demás.
Redondeo:
La cifra que redondeamos aumenta en uno si la primera cifra suprimida es
mayor o igual que 5. En otro caso no varía.
Ejemplo:
3,4578 con dos decimales se aproxima como 3,45 mediante truncamiento,
y 3,46 mediante redondeo.
11
12. Aritmética del punto flotante
Dado un número real x tal que , puede ocurrir:
Caso 1 Caso 2 Caso 3
Truncamiento Redondeo
UNDERFLOW
No es posible
representar en
esta máquina
OVERFLOW
No es posible
representar en
esta máquina
12
13. Aritmética del punto flotante
Dado un número real x tal que , puede ocurrir:
Caso 1 Caso 2 Caso 3
Truncamiento Redondeo
UNDERFLOW
No es posible
representar en
esta máquina
OVERFLOW
No es posible
representar en
esta máquina
Algunos lenguajes de programación
permiten que las variables sean
declaradas con precisión doble. En este
caso esta variable será representada en
el sistema de aritmética de punto
flotante de máquina, mas con
aproximadamente el doble de dígitos
disponibles en la mantisa.
Es importante observar que, en este
caso, el tiempo de ejecución y
requerimientos de memoria aumentan
de forma significativa.
13
14. Ejemplo: dar representación para un sistema de aritmética de
punto flotante de 3 dígitos para
x Representación obtenida por
redondeo
Representación obtenida por
truncamiento
1.25
10.053
-238.15
2.71828…
0.000007
718235.82
14
15. El CERO en punto flotante
En general representado con el menor exponente posible de la máquina.
OJO! Representar el CERO por una mantisa nula y un exponente cualquiera para la base β puede
acarrear perdida de dígitos significativos en el resultado de adición de este CERO a otro número.
Ejemplo: En una máquina que opera en la base 10 con 4 dígitos en mantisa
Son perdidos dos dígitos de valor exacto para y
Esto se debe a la forma como es efectuada la adición en punto flotante
15
16. Definiciones importantes
CIFRAS SIGNIFICATIVAS:
◦ Cuando se emplea un número para realizar un cálculo, debe haber seguridad de que pueda usarse con
confianza.
◦ Ejemplo un vehículo que viaja aproximadamente a 49 km/h
◦ El concepto de cifras significativas se usa para designar formalmente confiabilidad de un valor numérico, es
decir las cifras significativas son aquellas que pueden usarse de forma confiable.
◦ Importancia: los métodos numéricos dan resultados aproximados, por tanto el número de cifras significativas
es un criterio para especificar qué tan confiables son dichos resultados.
16
17. Definiciones importantes
EXACTITUD Y PRECISIÓN:
◦ La exactitud se refiere a qué tan cercano está el valor calculado o
medido del valor verdadero.
◦ La inexactitud (conocida también como sesgo) se define como
una desviación sistemática del valor verdadero.
◦ La precisión se refiere a qué tan cercanos se encuentran, unos de
otros, diversos valores calculados o medidos.
◦ La imprecisión (también llamada incertidumbre), por otro
lado, se refiere a la magnitud en la dispersión de los disparos.
◦ Los métodos numéricos deben ser lo suficientemente exactos o
sin sesgo para satisfacer los requisitos de un problema particular.
◦ También deben ser suficientemente precisos para ser adecuados
en el diseño.
◦ El término error se usa para representar tanto la inexactitud
como la imprecisión en las predicciones
17
18. Errores de redondeo y truncamiento
Los errores numéricos surgen del uso de aproximaciones para representar operaciones y
cantidades matemáticas exactas
ERRORES DE REDONDEO:
◦ Se deben a que la computadora tan sólo representa cantidades con un número finito de dígitos.
◦ Es la omisión del resto de cifras significativas cuando las computadoras no pueden representar con
exactitud un número. Ejemplo: π = 3.141592653589793238462643...
ERRORES DE TRUNCAMIENTO:
◦ Resultan de que los métodos numéricos emplean aproximaciones para representar operaciones y
cantidades matemáticas exactas.
18
19. Errores absoluto y relativo
ERROR ABSOLUTO:
◦ Diferencia entre el valor exacto de un número x y su valor aproximado
◦ En general, solo el valor de se conoce, y en este caso es imposible obtener el valor exacto del error
absoluto. Lo que se hace es obtener la limitante superior o una estimación para el módulo del error
absoluto.
◦ Ejemplo:
◦ Sabiendo que π ϵ (3.14, 3.5) tomaremos para π um valor dentro de este intervalo, entonces tendríamos
◦ Sea um número x representado por de tal forma que osea
◦ Y sea um número y representado por de tal forma que osea
◦ Los limitantes superiores para los errores absolutos son los mismos
◦ Podemos decir quye ambos números están representados com la misma precisión?
19
20. Errores absoluto y relativo
ERROR ABSOLUTO:
◦ Diferencia entre el valor exacto de un número x y su valor aproximado
◦ En general, solo el valor de se conoce, y en este caso es imposible obtener el valor exacto del error
absoluto. Lo que se hace es obtener la limitante superior o una estimación para el módulo del error
absoluto.
◦ Ejemplo:
◦ Sabiendo que π ϵ (3.14, 3.5) tomaremos para π um valor dentro de este intervalo, entonces tendríamos
◦ Sea um número x representado por de tal forma que osea
◦ Y sea um número y representado por de tal forma que osea
◦ Los limitantes superiores para los errores absolutos son los mismos
◦ Podemos decir que ambos números están representados com la misma precisión?
◦ Necesitamos comparar el orden de magnitud de x y y. Hecho esto es fácil concluir que el primer resultado es más
preciso que el segundo, pues x es de mayor orden de grandeza que y.
20
21. Errores absoluto y relativo
ERROR RELATIVO
◦ Es definido como el error absoluto dividido por el valor aproximado:
◦ Para el ejemplo anterior tenemos:
21
22. Errores absoluto y relativo
ERROR RELATIVO
◦ Es definido como el error absoluto dividido por el valor aproximado:
◦ Para el ejemplo anterior tenemos:
◦ Entonces: el número x es representado con mayor precisión que el número y.
22
OJO! Un número exactamente
representados si su error relativo es cero.
23. Actividad
1. Cómo es la representación en la máquina de los números (Signo, Mantisa, Magnitud)?
Coloque 2 ejemplos para números decimales.
2. Qué es el épsilon de la máquina y cuál es su efectividad para caracterizar los errores en un
sistema numérico?
Realizar los ejercicio A MANO en una hoja de papel y subir una foto en el formulario:
https://forms.gle/qRa4a1VwaJ6D75647
23