Aproximaciones y Errores

CIFRAS SIGNIFICATIVAS Los errores de truncamiento representan la diferencia entre una formulación matemática exacta de un problema y su aproximación obtenida por un método numérico. Cuando se emplea un número para realizar un cálculo, debe haber seguridad de que pueda usarse con confianza.

El concepto de cifras o dígitos significativos se ha desarrollado para designar formalmente la confiabilidad de un valor numérico. Las cifras significativas de un número son aquellas que pueden utilizarse en forma confiable. Se trata del número de dígitos que se ofrecen con certeza, más uno estimado Por ejemplo, los ceros no siempre son cifras significativas, ya que pueden usarse sólo para ubicar el punto decimal: los números 0.00001845, 0.0001845 y 0.001845 tienen cuatro cifras significativas. Asimismo, cuando se incluye ceros en números muy grandes, no queda claro cuántos son significativos. Por ejemplo, el número 45 300 puede tener tres, cuatro o cinco dígitos significativos, dependiendo de si los ceros se conocen o no con exactitud. La incertidumbre se puede eliminar utilizando la notación científica, donde 4.53 × 104, 4.530 × 104, 4.5300 × 104 muestran, respectivamente, que el número tiene tres, cuatro y cinco cifras significativas.

Criterios Se deben desarrollar criterios para especificar qué tan confiables son dichos resultados. Una manera de hacerlo es en términos de cifras significativas. Por ejemplo, es posible afirmar que la aproximación es aceptable siempre y cuando sea correcta con cuatro cifras significativas. 2. Aunque ciertas cantidades tales como 𝜋, e, o 7 representan cantidades específicas, no se pueden expresar exactamente con un número finito de dígitos. Por ejemplo, pi = 3.141592653589793238462643... hasta el infinito. Como las computadoras retienen sólo un número finito de cifras significativas, tales números jamás se podrán representar con exactitud. A la omisión del resto de cifras significativas se le conoce como error de redondeo.

EXACTITUD Y PRECISIÓN Los errores en cálculos y medidas se pueden caracterizar con respecto a su exactitud y su precisión. La exactitud se refiere a qué tan cercano está el valor calculado o medido del valor verdadero. La precisión se refiere a qué tan cercanos se encuentran, unos de otros, diversos valores calculados o medidos. Estos conceptos se ilustran gráficamente utilizando la analogía con una diana en la práctica de tiro. Los agujeros en cada blanco se consideran como las predicciones con una técnica numérica; mientras que el centro del blanco representa la verdad. La inexactitud (conocida también como sesgo) se define como una desviación sistemática del valor verdadero. La imprecisión (también llamada incertidumbre), por otro lado, se refiere a la magnitud en la dispersión de los disparos), la última es más precisa, pues los disparos están agrupados en forma más compacta.

DEFINICIONES DE ERROR Los errores numéricos surgen del uso de aproximaciones para representar operaciones y cantidades matemáticas exactas. Éstas incluyen los errores de truncamiento que resultan del empleo de aproximaciones como un procedimiento matemático exacto, y los errores de redondeo que se producen cuando se usan números que tienen un límite de cifras significativas para representar números exactos. Para ambos tipos de errores, la relación entre el resultado exacto, o verdadero, y el aproximado está dada por Valor verdadero = Valor aproximado + error El error numérico es igual a la diferencia entre el valor verdadero y el valor aproximado Et = valor verdadero – valor aproximado Una desventaja en esta definición es que no toma en consideración el orden de la magnitud del valor que se estima. Por ejemplo, un error de un centímetro es mucho más significativo si se está midiendo un remache en lugar de un puente.

Una manera de tomar en cuenta las magnitudes de las cantidades que se evalúan consiste en normalizar el error respecto al valor verdadero Error relativo fraccional verdadero= 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑣𝑒𝑟𝑑𝑎𝑑𝑒𝑟𝑜 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑣𝑒𝑟𝑑𝑎𝑑𝑒𝑟𝑜 El error relativo también se puede multiplicar por 100% para expresarlo como ε 𝑡 = 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑣𝑒𝑟𝑑𝑎𝑑𝑒𝑟𝑜 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑣𝑒𝑟𝑑𝑎𝑑𝑒𝑟𝑜 100%

Cálculo de errores Suponga que se tiene que medir la longitud de un puente y la de un remache, y se obtiene 9 999 y 9 cm, respectivamente. Si los valores verdaderos son 10 000 y 10 cm, calcule a) el error verdadero y b) el error relativo porcentual verdadero en cada caso.

En los métodos numéricos, el valor verdadero sólo se conocerá cuando se tengan funciones que se resuelvan analíticamente. Éste comúnmente será el caso cuando se estudie el comportamiento teórico de una técnica específica para sistemas simples. Una mejor manera de ver un error es normalizar el error, usando la mejor estimación posible al valor verdadero ε 𝑎 = 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑥𝑖𝑚𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑥𝑖𝑚𝑎𝑑𝑜 100% Los métodos numéricos usan un método iterativo para calcular los resultados. En tales métodos se hace una aproximación. Este proceso se efectúa varias veces, o de forma iterativa, para calcular en forma sucesiva, esperando cada vez mejores aproximaciones. El error a menudo se calcula como la diferencia entre la aproximación previa y la actual. Por lo tanto, el error relativo porcentual está dado por ε 𝑎 = 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑥𝑖𝑚𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 −𝑎𝑝𝑟𝑜𝑥𝑖𝑚𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑥𝑖𝑚𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 100% A menudo, cuando se realizan cálculos, no importa mucho el signo del error, sino más bien que su valor absoluto porcentual sea menor que una tolerancia porcentual prefijada εs.

Es útil emplear el valor absoluto, ya que los cálculos se repiten hasta que 𝜀 𝑎 < 𝜀 𝑠 Es conveniente también relacionar estos errores con el número de cifras significativas en la aproximación. Es posible demostrar (Scarborough, 1966) que si el siguiente criterio se cumple, se tendrá la seguridad que el resultado es correcto en al menos n cifras significativas. 𝜀 𝑠 = 0.5× 10 2−𝑛 %