Aritmética finita y análisis de error
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- Raquel Montes Cordero
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1 Aritmética finita y análisis de error Escuela de Ingeniería Informática de Oviedo (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 1 / 47
2 Contenidos 1 Sistemas decimal y binario 2 Representación de números: la norma IEEE Valores especiales 4 Exactitud 5 Redondeo 6 Error (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 2 / 47
3 Tratamiento matemático de un problema físico En este curso presentaremos los métodos numéricos básicos que resuelven un conjunto de problemas matemáticos clásicos. Los ordenadores son una herramienta necesaria en el uso eficiente de los métodos numéricos. Por lo tanto, veremos como los números, que pueden tener infinitos dígitos, se almacenan en el ordenador, que es un dispositivo finito. Esto nos lleva a tener en cuenta los errores, como definirlos y medirlos. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 3 / 47
4 Sistemas decimal y binario Contenido 1 Sistemas decimal y binario 2 Representación de números: la norma IEEE Valores especiales 4 Exactitud 5 Redondeo 6 Error (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 4 / 47
5 Sistemas decimal y binario Almacenamiento de números Los números se almacenan en los ordenadores en los siguientes formatos Entero Permite el almacenamiento exacto de un conjunto de números enteros En punto flotante Permite el almacenamiento exacto de un conjunto de números enteros un conjunto de números no enteros El formato usado más habitualmente es formato IEEE 754 (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 5 / 47
6 Sistemas decimal y binario Representación en punto flotante: decimal La representación en punto flotante en base 10 de un número real x 0 es donde σ = ±1, el signo, 1 x < 10, la mantisa, e Z, el exponente x = σ x 10 e, El número de dígitos en x es la precisión de la representación. Ejemplo: Para la representación exacta en punto flotante decimal podemos escribir x = = , y entonces que tiene una precisión de 5 dígitos. σ = +1, x = , e = 2. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 6 / 47
7 Sistemas decimal y binario Representación en punto flotante: binaria La representación en punto flotante en base 2 de un número real x 0 es x = σ x 2 e, donde σ = ±1, el signo, (1) 2 x < (10) 2, la mantisa, e Z, el exponente Ejemplo: Si x = ( ) 2 = ( ) entonces σ = +1, x = ( ) 2, e = (4) 10 = (100) 2. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 7 / 47
8 Sistemas decimal y binario Ejemplo Para x = ( ) 2 = ( ) 10 tenemos representación decimal en punto flotante: σ = +1, x = , e = 0, representación binaria en punto flotante: σ = (1) 2, x = (1.0100) 2, e = (2) 10 = (10) 2. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 8 / 47
9 Sistemas decimal y binario Paso del sistema decimal a binario y viceversa En el sistema decimal el número significa: = Los ordenadores usan el sistema binario. Sólo se almacenan 0 y 1. En el sistema binario, los números representan potencias de 2: ( ) 10 = = ( ) 2 Y el paso de binario a decimal es directo: ( ) 2 = = ( ) 10 (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 9 / 47
10 Sistemas decimal y binario Paso del sistema decimal a binario y viceversa Decimal a binario: Parte entera: dividimos sucesivamente por 2. Tomamos el último conciente y los restos, empezando por el último: Cocientes Restos Parte fraccionaria: multiplicamos por 2, restamos la parte entera y repetimos hasta que la parte fraccionaria sea cero. Tomamos las partes enteras: Decimal Entera El resultado es: ( ) 10 = ( ) 2. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 10 / 47
11 Sistemas decimal y binario Ejemplo: representación de enteros con 4 bits Representación Enteros Enteros Enteros Enteros binaria sin signo con signo con signo con signo (Expo.) (m = 4 bits) (signo en 1 er bit) sesgo = 2 m 1 sesgo = 2 m Reservado Reservado (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 11 / 47
12 Contenido Representación de números: la norma IEEE Sistemas decimal y binario 2 Representación de números: la norma IEEE Valores especiales 4 Exactitud 5 Redondeo 6 Error (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 12 / 47
13 Representación de números: la norma IEEE 754 La norma IEEE 754 IEEE significa Institute of Electrical and Electronics Engineers. El estandar IEEE 754 es el de la representación en punto flotante de los numeros en los ordenadores y es el usado por casi todos los procesadores. Formatos básicos Formatos binarios (b = 2) Formatos decimales (b = 10) parámetro binary32 binary64 binary128 decimal64 decimal128 precisión (p) e max e min = 1 e max Además de los formatos básicos exiten los formatos de precisión extendida y de precisión extensible. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 13 / 47
14 Representación de números: la norma IEEE 754 La norma IEEE 754:precision simple PRECISIÓN SIMPLE (32 bits) signo exponente (8 bits) mantisa (23 bits) x = σ (1.a 1 a 2... a 23 ) 2 e Utiliza 32 bits (4 bytes) distribuídos: 1 bit para el signo. 8 bits para el exponente. 23 bits para la mantisa. Tiene una precisión de 24 dígitos binarios. El exponente toma valores en [ 126, 127] con sesgo 127. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 14 / 47
15 Representación de números: la norma IEEE 754 La norma IEEE 754: precision doble PRECISIÓN DOBLE (64 bits) signo exponente (11 bits) mantisa (52 bits) x = σ (1.a 1 a 2... a 52 ) 2 e Utiliza 64 bits (8 bytes) distribuídos: 1 bit para el signo. 11 bits para el exponente. 52 bits para la mantisa. Tiene una precisión de 53 dígitos binarios. El exponente toma valores en [ 1022, 1023] con sesgo (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 15 / 47
16 Representación de números: la norma IEEE 754 IEEE 754. Precisión simple El número x = σ (1.a 1 a 2... a 23 ) 2 e, con e [ 126, 127] se almacena usando 32 bits (4 bytes): b 1 b 2... b 9 b b 32 Aquí { 0 si σ = +1, b 1 = 1 si σ = 1. b 2... b 9 para almacenar E = e + 127(> 0), b b 32 para almacenar la parte decimal, m de la mantisa x. El entero parte de x es 1 siempre que x 0 o un número no normalizado. E = 0 0 < E < (255) 10 E = (255) 10 m = 0 0 ( 1) σ 2 E 127 ± m 0 números no normalizados NaN (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 16 / 47
17 Representación de números: la norma IEEE 754 IEEE 754. Doble precisión El número x = σ (1.a 1 a 2... a 52 ) 2 e, with e [ 1022, 1023] se almacena usando 64 bits (8 bytes): b 1 b 2... b 12 b b 64 Aquí { 0 si σ = +1, b 1 = 1 si σ = 1. b 2... b 12 para almacenar E = e (> 0), b b 64 para almacenar la parte decimal, m de la mantisa x. La parte entera de x es 1 siempre que x 0 o un número no normalizado. E = 0 0 < E < (2047) 10 E = (2047) 10 m = 0 0 ( 1) σ 2 E 1023 ± m 0 números no normalizados NaN (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 17 / 47
18 Representación de números: la norma IEEE 754 Ejemplo. De base 10 a binario IEEE 754 Vamos a convertir en base 10 a binario IEEE 754 en precisión simple. Los pasos son: 1 Convertimos la parte entera a base 2: (10) 10 = (1010) 2. 2 Convertimos la parte fraccionaria a base 2: (.25) 10 = (.01) 2. 3 Los sumamos: = Lo escribimos en binario normalizado: Convertimos el 3 añadiéndole el sesgo correspondiente. En este caso 127. Por lo tanto tenemos = 130, que convertimos a binario Escribimos el número en el orden (signo exponente mantisa) Fijarse que el bit escondido 1 no está representado. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 18 / 47
19 Valores especiales Contenido 1 Sistemas decimal y binario 2 Representación de números: la norma IEEE Valores especiales 4 Exactitud 5 Redondeo 6 Error (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 19 / 47
20 Valores especiales Valores especiales Infinito. Aparece cuando se produce un overflow. Valor signo exponente mantisa NaN (Not a Number). Aparece cuando se realiza una operación no válida (por ejemplo 0/0). Valor signo exponente mantisa SNaN QNaN (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 20 / 47
21 Valores especiales Valores especiales Cero. Como se asume que el bit escondido tiene valor 1, no es posible representar el cero con los valores normalizados. Valor signo exponente mantisa Números desnormalizados. El exponente contiene todo ceros. Se asume que el bit escondido es cero y que el valor del exponente es el mínimo posible, es decir (que equivale a 126 en precisión sencilla). Valor signo exponente mantisa n o desnorm n o desnorm (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 21 / 47
22 Valores especiales Ejemplo: número desnormalizado signo exponente mantisa El exponente es el mínimo de precisión sencilla, 126, y su bit escondido es 0. ( ) Este número se corresponde con el número en base 10 ( ) Su precisión es p = 20 Es menor que el R min = (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 22 / 47
23 Exactitud Contenido 1 Sistemas decimal y binario 2 Representación de números: la norma IEEE Valores especiales 4 Exactitud 5 Redondeo 6 Error (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 23 / 47
24 Exactitud Exactitud en punto flotante Queremos medir la exactitud del almacenamiento en punto flotante. Las medidas habituales son: El epsilon de la máquina: Es la diferencia entre 1 y el número siguiente x > 1 que se puede almacenar de forma exacta. El entero más grande: Es el entero más grande M tal que todos los enteros x, donde 0 x M, se almacenan de la misma forma. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 24 / 47
25 Exactitud El epsilon de la máquina: precisión simple El número 1, en formato normalizado en precisión simple, sería σ (1.a 1 a 2... a 22 a 23 ) 2 e +1 ( ) 2 0 cómo hace falta alinear los números para sumarlos, el número ɛ más pequeño que le podemos sumar usando este tipo de almacenamiento es que si escribimos normalizado es es decir, 1 = +1 ( ) 2 0 ɛ = +1 ( ) ɛ = +1 ( ) 2 0 ɛ = +1 ( ) 2 23 ɛ = (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 25 / 47
26 Exactitud El epsilon de la máquina: precisión doble El número 1, en formato normalizado en precisión simple, sería σ (1.a 1 a 2... a 51 a 52 ) 2 e +1 ( ) 2 0 cómo hace falta alinear los números para sumarlos, el número ɛ más pequeño que le podemos sumar usando este tipo de almacenamiento es que si escribimos normalizado es es decir, 1 = +1 ( ) 2 0 ɛ = +1 ( ) ɛ = +1 ( ) 2 0 ɛ = +1 ( ) 2 52 ɛ = (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 26 / 47
27 Exactitud Exactitud en punto flotante: el entero más grande Si n es el número de dígitos binarios en la mantisa, entonce, el entero más grande es M = 2 n porque Todos los enteros x con 0 x (11 }{{}... 1) 2 2 n 1 = 2 n 1 +2 n = 2n = 2n 1, n 1 se pueden almacenar de forma exacta. x = (10 }{{}... 0) 2 2 n = 2 n se puede almacenar de forma exacta. n 1 x = (10 }{{}... 0) 2 2 n + 1 no se puede almacenar de forma exacta. n 1 (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 27 / 47
28 Exactitud El entero más grande: precisión simple Decimal Binario Mantisa Exp Representación almacenado 25 dígitos bits Exacta Exacta Exacta Exacta Exacta M = Exacta Redondeada Exacta Redondeada Exacta (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 28 / 47
29 Exactitud El entero más grande: precisión doble Decimal Binario Mantisa Exp Representación almacenado 54 dígitos bits Exacta Exacta Exacta Exacta Exacta Exacta Redondeada Exacta Redondeada Exacta (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 29 / 47
30 Exactitud Exactitud en punto flotante: el entero más grande Precisión simple IEEE: M = 2 24 = , y podemos almacenar los enteros con 6 dígitos. Precisión doble IEEE: M = , y podemos almacenar todos los enteros con 15 dígitos y casi todos los enteros con 16 dígitos. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 30 / 47
31 Exactitud Exactitud IEEE El mayor número normalizado que puede representar en doble precisión (en valor absoluto) será, en representación binaria En decimal este número será: (±1) ( ) R max = ±( ) ± El menor número normalizado en doble precisión que puede representar será, en representación binaria (±1) ( ) Por lo tanto, en decimal este número será: R min = ± ± (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 31 / 47
32 Exactitud Exactitud IEEE Qué sucede si intentamos almacenar un número mayor en valor absoluto que R max? Error de overflow: Un error de overflow se produce cuando intentamos usar un número demasiado grande. En la mayor parte de los ordenadores se aborta la ejecución. El formato IEEE puede darle soporte asignándole los valores simbólicos ±. A menudo, se debe a errores de programación, que deben ser corregidos. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 32 / 47
33 Exactitud Exactitud IEEE Y qué sucede si intentamos almacenar un número menor en valor absoluto que R min? Error de underflow: Se produce un error de underflow cuando intentamos almacenar un número menor que R min. Desde la inclusión de los números desnormalizados, que se sitúan entre R min y el cero, se utiliza el valor desnormalizado más cercano y se pierde precisión. Es lo que se llama un underflow gradual. Si el número es menor que el menor desnormalizado se sustituye por cero y la ejecución continua. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 33 / 47
34 Redondeo Contenido 1 Sistemas decimal y binario 2 Representación de números: la norma IEEE Valores especiales 4 Exactitud 5 Redondeo 6 Error (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 34 / 47
35 Redondeo Redondeo decimal Escribamos un número x con notación en punto flotante en base 10 como ( ) x = ±d 0.d 1 d n = ± d k 10 k 10 n, donde d 0 0 y 0 d k 9, para k = 1, 2,... k=0 Si la mantisa tiene más de p dígitos decimales, es decir, d k 0 para algunos k > p 1, entonces x no tiene un representación en punto flotante exacta con precisión p. En esta situación, se produce el redondeo. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 35 / 47
36 Redondeo Redondeo decimal Dos formas habituales de redondeo ( ) x = ±d 0.d 1 d n = ± d k 10 k 10 n : k=0 Redondeo a cero o truncado con p + 1 dígitos: x = ±d 0.d 1 d 2... d p 10 p, Redondeo al (par) más cercano con p dígitos: ±d 0.d 1 d 2... d p 1 10 n si 0 d p 4, x = ±(d 0.d 1 d 2... d p p+1 ) 10 n si 5 d p 9, al número acabado en par más cercano si d p = 5 y d p+k = 0. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 36 / 47
37 Redondeo Ejemplos redondeo decimal Ejemplo: Para x = y p = 4 Truncando x = Redondeando x = Ejemplo: Para x = y p = 3 Truncando x = Redondeando x = Ejemplo: Para x = y p = 3 Truncando x = Redondeando x = (Hacia el n o acabado en par más cercano) Ejemplo: Para x = y p = 3 Truncando x = Redondeando x = (Hacia el n o acabado en par más cercano) (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 37 / 47
38 Redondeo Redondeo binario Escribamos un número x en punto flotante en base dos como ( ) x = ±(1.d 1 d 2...) 2 2 e = ± 1 + d k 2 k 2 e, donde 0 d k (1) 2, para k = 1, 2,... k=1 Si la mantisa tiene más de p dígitos binarios, es decir, d k 0 para algunos k > p 1, entonces x no tiene un representación en punto flotante exacta con precisión p. Otra vez, se produce redondeo. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 38 / 47
39 Redondeo Redondeo binario Dos formas de redondear ( ) x = ±(1.d 1 d 2...) 2 2 e = ± 1 + d k 2 k 2 e : k=1 Redondeo a cero o truncado con p dígitos: x = ±(1.d 1 d 2... d p 1 ) 2 2 e, Redondeo al (par) más cercano con p dígitos: ±(1.d 1 d 2... d p 1 ) 2 2 e si d p = 0, x = ±((1.d 1 d 2... d p 1 ) p+1 ) 2 e si d p = 1, al número acabado en cero más cercano si d p = 1 y d p+k = 0. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 39 / 47
40 Redondeo Ejemplos redondeo binario Ejemplo: Para x = y p = 3 Truncando x = Redondeando x = Ejemplo: Para x = y p = 3 Truncando x = Redondeando x = Ejemplo: Para x = y p = 3 Truncando x = Redondeando x = (Hacia el n o acabado en cero más cercano) Ejemplo: Para x = y p = 3 Truncando x = Redondeando x = (Hacia el n o acabado en cero más cercano) (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 40 / 47
41 Redondeo Comparación entre truncado y redondeo en binario La representación en punto flotante con precisión p de x puede expresarse como { [ x 2 = x(1 + γ), donde γ = p+1, 0 ] [ si truncamos, 2 p, 2 p] si redondeamos. Consecuencias: El mayor error de truncamiento es el doble que el mayor error de redondeo. El error de truncamiento es siempre no positivo, mientras que el error de redondeo puede cambiar de signo. Por lo tanto, lo errores se amplifican menos si usamos redondeo. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 41 / 47
42 Redondeo Ejemplos Si x = ( ) 2 = ( ) 10 lo aproximamos con truncamiento a 5 dígitos binarios, x = (1.1001) 2 = (1.5625) 10 y entonces γ = x x = [ 2 4, 0 ]. x redondeo a 5 dígitos binarios, x = (1.1010) 2 = (1.625) 10 y entonces γ = x x x = [ 2 5, 2 5]. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 42 / 47
43 Error Contenido 1 Sistemas decimal y binario 2 Representación de números: la norma IEEE Valores especiales 4 Exactitud 5 Redondeo 6 Error (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 43 / 47
44 Inestabilidad numérica Error Errores de redondeo que se deben a que la aritmética de la computación es finita son pequeños en cada operación, pero pueden acumularse y propagarse si un algoritmo tiene muchas operaciones o iteraciones, resultando en una diferencia grande entre la solución exacta y la solución calculada numéricamente. Este efecto se conoce como inestabilidad numérica del algoritmo. (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 44 / 47
45 Error Ejemplo Para la sucesión s k = k, for k = 1, 2,..., calcular cuyo resultado es x k = 1 s k + 2 s k k s k, x k = 1 para todos los k = 1, 2,... Sin embargo, en precisión simple obtenemos k xk x k xk (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 45 / 47
46 Error Error absoluto y relativo Hay dos medidas principales del error cometido cuando aproximamos un número x con x : Error absoluto: e a = x x. Error relativo: e r = x x. x El error relativo es independiente de la escala y por tanto es más significativo que el error absoluto, como podemos ver en el siguiente Ejemplo: x x e a e r (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 46 / 47
47 Error Dígitos significativos Decimos que x aproxima a x con p dígitos significativos si p es el mayor entero no negativo tal que el error relativo satisface x x x 5 10 p. Ejemplos: x = aproxima x = con p = 2 dígitos significativos: x x x = = = x = aproxima x = con p = 2 dígitos significativos: x x x = = = x = aproxima x = 1000 con p = 4 dígitos significativos: x x x = = = (Dpto. de Matemáticas-UniOvi) Computación Numérica Aritmética finita y análisis de error 47 / 47
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