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ERROR DE DATOS POR SUS CARACTERISTICA = ( ) βˆ— = ( ) Error absoluto = |βˆ’ βˆ— | Error relativo = = |1βˆ’ βˆ— | Error porcentual % = βˆ— 100% = |1 βˆ’ βˆ— | βˆ— 100% Error relativo aparente = 0.01 Error relativo real = |1 βˆ’ βˆ— | CondiciΓ³n < ERROR DE DATOS POR SU PROCEDENCIA 1. Inherentes.- este tipo de errores se encuentra inicialmente en los datos , puede ser producto de errores humanos, por las limitaciones de los aparatos de mediciΓ³n, producto de resultados de laboratorio, o finalmente producto de un procesamiento de datos 2. Por truncamiento.- este error por truncamiento se produce cuando se van a ejecutar un nΓΊmero de operaciones de orden infinito, lo cual no es posible en calculo numΓ©rico puesto que debe limitarse a un nΓΊmero finito de operaciones Taylor 3. Por redondeo.- este tipo de error se presenta haciendo operaciones de AritmΓ©tica de punto flotante APF, tambiΓ©n se usara el numero cifras que quiere que tenga su resultado final, de la siguiente manera t=n ARITMETICA DE PUNTO FLOTANTE.- En este caso ocuparemos nΓΊmeros reales de base 10. Veamos el siguiente ejemplo = # β†’ 456.371 = () βˆ— 10 β†’ 0.456371 βˆ— 10 3 : = () = 0.456371 = βˆ— 10 = () = 3 = 3.- ERROR POR REDONDEO.- Cuando nos den la condiciΓ³n con la variable β€œt” que representa el nΓΊmero de cifras que debe tener el resultado tendremos dos maneras de redondeo Ejemplo anterior. Suponiendo que t=3 = 0.456 βˆ— 10 3 + 0.000371 βˆ— 10 3 = 0.456 βˆ— 10 3 + 0.371 βˆ— 10 0 = () βˆ— 10 + () βˆ— 10 βˆ’ () βˆ— 10 = βˆ— | () | < 1 Λ„ | () | β‰₯ 0.1 () βˆ— 10 βˆ’ = | () | < 1 Λ„ | () |β‰₯0 1. Redondeo truncado.- Este tipo de redondeo se ocupaba en las computadoras antiguas, donde la segunda parte de la operaciΓ³n () podΓ­a eliminarse sin importar su valor. 2. Redondeo simΓ©trico.- Este tipo de redondeo es la que estΓ‘ ocupando actualmente en las computadoras ya que la segunda parte de la operaciΓ³n () se almacena

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  • ERROR DE DATOS POR SUS CARACTERISTICA

    = ( ) = ( ) Error absoluto

    = | |

    Error relativo

    =

    = |1

    |

    Error porcentual

    % = 100% = |1

    | 100%

    Error relativo aparente

    = 0.01 Error relativo real

    = |1

    | Condicin <

    ERROR DE DATOS POR SU PROCEDENCIA

    1. Inherentes.- este tipo de errores se encuentra inicialmente en los datos , puede ser producto de errores

    humanos, por las limitaciones de los aparatos de medicin, producto de resultados de laboratorio, o

    finalmente producto de un procesamiento de datos

    2. Por truncamiento.- este error por truncamiento se produce cuando se van a ejecutar un nmero de

    operaciones de orden infinito, lo cual no es posible en calculo numrico puesto que debe limitarse a un

    nmero finito de operaciones Taylor

    3. Por redondeo.- este tipo de error se presenta haciendo operaciones de Aritmtica de punto flotante APF,

    tambin se usara el numero cifras que quiere que tenga su resultado final, de la siguiente manera t=n

    ARITMETICA DE PUNTO FLOTANTE.- En este caso ocuparemos nmeros reales de base 10. Veamos el siguiente ejemplo

    = # 456.371

    = () 10 0.456371 103

    : =

    () = 0.456371 =

    10 = ()

    = 3 =

    3.- ERROR POR REDONDEO.- Cuando nos den la condicin con la variable t que representa el nmero de cifras que

    debe tener el resultado tendremos dos maneras de redondeo

    Ejemplo anterior. Suponiendo que t=3

    = 0.456 103 + 0.000371 103

    = 0.456 103 + 0.371 100

    = () 10 + () 10

    () 10 = |()| < 1 |()| 0.1

    () 10 = |()| < 1 |()| 0

    1. Redondeo truncado.- Este tipo de redondeo se ocupaba en las computadoras antiguas, donde la segunda

    parte de la operacin ()poda eliminarse sin importar su valor.

    2. Redondeo simtrico.- Este tipo de redondeo es la que est ocupando actualmente en las computadoras ya

    que la segunda parte de la operacin ()se almacena

  • 2.-ERROR POR TRUNCAMIENTO.- se produce cuando se va ejecutar un nmero infinito de operaciones, lo cual no es

    posible utilizando una calculadora o computadora; por lo tanto el nmero de operaciones se limita a una cantidad finita.

    Dado estos como resultado un error denominado por truncamiento.

    Cuando se trata de evaluar funciones especiales estas pueden representarse mediante polinomicas, con un nmero de

    polinomios que tiende a infinito.

    El teorema de Taylor nos permite evaluar la serie para una cantidad finita y tambin nos permite calcular el error por

    truncamiento.

    () = () + ()

    () =

    () =

    () = , ,

    () = () + () ( )

    1!+ ()

    ( )2

    2!+ ()

    ( )3

    3!+ ()

    ( )

    !

    () = ()+1 ( )

    +1

    ( + 1)!