Los errores asociados a todo cálculo numérico tienen su origen en dos grandes factores:

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Transcripción:

Errores El concepto de error es consustancial con el cálculo numérico. En todos los problemas es fundamental hacer un seguimiento de los errores cometidos a fin de poder estimar el grado de aproximación de la solución que se obtiene. Los errores asociados a todo cálculo numérico tienen su origen en dos grandes factores: Aquellos que son inherentes a la formulación del problema. Los que son consecuencia del método empleado para encontrar la solución del problema. Dentro del grupo de los primeros, se incluyen aquellos en los que la definición matemática del problema es sólo una aproximación a la situación física real. Estos errores son normalmente despreciables; por ejemplo, el que se comete al obviar los efectos relativistas en la solución de un problema de mecánica clásica. En aquellos casos en que estos errores no son realmente despreciables, nuestra solución será poco precisa independientemente de la precisión empleada para encontrar las soluciones numéricas. Otra fuente de este tipo de errores tiene su origen en la imprecisión de los datos físicos: constantes físicas y datos empíricos. En el caso de errores en la medida de los datos empíricos y teniendo en cuenta su carácter generalmente aleatorio, su tratamiento analítico es especialmente complejo pero imprescindible para contrastar el resultado obtenido computacional-mente. En lo que se refiere al segundo tipo de error (error computacional), tres son sus fuentes principales: 1. Equivocaciones en la realización de las operaciones (errores de bulto). Esta fuente de error es bien conocida por cualquiera que haya realizado cálculos manualmente o empleando una calculadora. El empleo de computadores ha reducido enormemente la probabilidad de que este tipo de errores se produzcan. Sin embargo, no es despreciable la probabilidad de que el programador cometa uno de estos errores (calculando correctamente el resultado erróneo). Más aún, la presencia de bugs no detectados en el compilador o en el software del sistema no es inusual. Cuando no resulta posible verificar que la solución calculada es razonablemente correcta, la probabilidad de que se haya cometido un error de bulto no puede ser ignorada. Sin embargo, no es esta la fuente de error que más nos va a preocupar. 2. El error causado por resolver el problema no como se ha formulado, sino mediante algún tipo de aproximación. Generalmente está causado por la sustitución de un infinito (sumatorio o integración) o un infinitesimal (diferenciación) por una aproximación finita. Algunos ejemplos son: a. El cálculo de una función elemental (por ejemplo, Seno x) empleando sólo n términos de los infinitos que constituyen la expansión en serie de Taylor. b. Aproximación de la integral de una función por una suma finita de los valores de la función, como la empleada en la regla del trapezoide.

c. Resolución de una ecuación diferencial reemplazando las derivadas por una aproximación (diferencias finitas). d. Solución de la ecuación f(x) 0 por el método de Newton-Raphson: proceso iterativo que, en general, converge sólo cuando el número de iteraciones tiende a infinito. e. Denominaremos a este error, en todas sus formas, como error por truncamiento, ya que resulta de truncar un proceso infinito para obtener un proceso finito. Obviamente, estamos interesados en estimar, o al menos acotar, este error en cualquier procedimiento numérico. 3. Por último, la otra fuente de error de importancia es aquella que tiene su origen en el hecho de que los cálculos aritméticos no pueden realizarse con precisión ilimitada. Muchos números requieren infinitos decimales para ser representados correctamente, sin embargo, para operar con ellos es necesario redondearlos. Incluso en el caso en que un número pueda representarse exactamente, algunas operaciones aritméticas pueden dar lugar a la aparición de errores (las divisiones pueden producir números que deben ser redondeados y las multiplicaciones dar lugar a más dígitos de los que se pueden almacenar). El error que se introduce al redondear un número se denomina error de redondeo. Ahora que disponemos de una idea correcta de qué es el error y de cual es su origen, podemos formalizar el concepto de error. Generalmente, no conocemos el valor de una cierta magnitud hemos de conformarnos con un valor aproximado x. Para estimar la magnitud de este error necesitamos dos definiciones básicas: y Error absoluto de x: Error relativo de x: En la práctica, se emplea la expresión:

En general, no conocemos el valor de este error, ya que no es habitual disponer del valor exacto de la magnitud, sino sólo de una acotación de su valor, esto es, un número, tal que: o bien: De acuerdo con este formalismo, tenemos que un numero se representará del siguiente modo: Dígitos significativos Sea x un número real que, en general, tiene una representación decimal infinita. Podemos decir que x ha sido adecuadamente redondeado a un número con d decimales, al que denominaremos x (d), si el error de redondeo, es tal que: Ejemplo 1: Exprese el número x35.47846 correctamente redondeado a cuatro (x (4) ) y tres (x (3) ) decimales. Calcular el error cometido. Solución: en el primer caso obtenemos: x (4) 35.4785

En el segundo caso, la aproximación correcta es: x (3) 35.478 y no la siguiente: x (3) 35.479 Es decir, no es correcto redondear por exceso cuando el dígito anterior es 5 y proviene de un acarreo previo. Otra forma de obtener el número de cifras significativas es mediante truncamiento, en donde simplemente se eliminan los dígitos de orden inferior. El error cometido en este caso es: (9) y que, en general, conduce a peores resultados que el método anterior. Ejemplo 2: Exprese el número x35.47846 truncado a cuatro (x (4) ) y tres (x (3) ) decimales. Calcular el error cometido. Solución: x (4) 35.4784 x (3) 35.478

Redondeo El redondeo es el proceso mediante el cual se eliminan cifras significativas de un número a partir de su representación decimal, para obtener un valor aproximado. Se simboliza con. Por ejemplo 2,95 3 o 2 1,414. Se utiliza con el fin de facilitar los cálculos. Como desventaja, al calcular con valores aproximados se acumulan errores de redondeo que pueden hacer variar significativamente el valor estimado obtenido respecto del valor real. Método común de redondeo Las reglas del redondeo se aplican al decimal situado en la siguiente posición al número de decimales que se quiere transformar, es decir, si tenemos un número de 3 decimales y queremos redondear a la centésima, se aplicará las reglas de redondeo: Dígito menor que 5: Si el siguiente decimal es menor que 5, el anterior no se modifica. Ejemplo: 12,612. Redondeando a 2 decimales se debe tener en cuenta el tercer decimal: 12,612 12,61. Dígito mayor o igual que 5: Si el siguiente decimal es mayor o igual que 5, el anterior se incrementa en una unidad. Ejemplo: 12,618. Redondeando a 2 decimales se debe tener en cuenta el tercer decimal: 12,618 12,62 Ejemplo: 2,3571 redondeado a la centésima es 2,36, debido a que 2,3571 está más cerca de 2.36 que de 2.35. Método internacional de redondeo a) 4,123 Regla 1: Si el dígito a la derecha del último requerido es menor que 5, se deja el dígito precedente intacto. Respuesta: 4,12 b) 8,627 Regla 2: Si el dígito a la derecha del último requerido es mayor que 5, se aumenta una unidad el dígito precedente. Respuesta: 8,63 c) 9,4252 Regla 3: Si el dígito a la derecha del último requerido es un 5 seguido de cualquier dígito diferente de cero, se aumenta una unidad el dígito precedente. Respuesta: 9,43 d) 7,385 Regla 4: Si el dígito a la derecha del último requerido es un 5 no seguido de dígitos, se deja el dígito precedente sin cambiar si es par... Respuesta: 7,38 e) 6,275 Regla 5: Si el dígito a la derecha del último requerido es un 5 no seguido de dígitos..., se aumenta el dígito precedente una unidad si es impar. Respuesta: 6,28

Operaciones aritméticas En adiciones y sustracciones, el resultado final tiene la misma cantidad de dígitos decimales que el término con menor cantidad de dígitos decimales. Por ejemplo: 4,35 + 0,868 + 0,6 5,818 \approx 5,8 En multiplicaciones, divisiones y potencias, el resultado final tendrá el mismo número de cifras significativas que el factor que menos cifras significativas tenga. Por ejemplo: 84,25 \times 22,3 1.878,775 \approx 1.878,8 Truncamiento En el subcampo matemático del análisis numérico, truncamiento es el término usado para reducir el número de dígitos a la derecha del separador decimal, descartando los menos significativos. Por ejemplo dados los números reales: 3,14159265358979... 32,438191288 6,3444444444444 Para truncar estos números a 4 dígitos decimales, sólo consideramos los 4 dígitos a la derecha de la coma decimal. El resultado es: 3,1415 32,4381 6,3444 Nótese que en algunos casos, el truncamiento dará el mismo resultado que justo en el redondeo, pero el truncamiento redondea hacia abajo los dígitos, cortando en el dígito especificado (salvo cuando los sucesores digitos sean 0, en cuyo caso el truncamiento sera indistinto). El error de truncamiento puede ser hasta el doble del error máximo que se puede tener usando redondeo.

Propagación de errores Cuando se resuelve un problema matemático por métodos numéricos y aunque las operaciones se lleven a cabo exactamente, obtenemos una aproximación numérica del resultado exacto. Es importante tratar de conocer el efecto que sobre el resultado final del problema tiene cada una de las operaciones realizadas. Para estudiar como se propaga en error, veamos cual es el efecto que cada una de las operaciones básicas tiene sobre el error final cuando se aplican sobre dos números y : Cuando el problema consiste en calcular el resultado y f(x)tenemos la siguiente fórmula aproximada de propagación del error: En el caso más general, en que una función depende de más de una variable ( ), la fórmula aproximada de propagación del error maximal es:

Ejemplo 3: Determinar el error máximo cometido en el cálculo y x 1 x 2 2 para y. Solución: El error cometido, de acuerdo con la ecuación, se puede calcular mediante: Sustituyendo valores, obtenemos: Por lo que el resultado final se debe expresar como: Ejemplo 4: Sea el siguiente sistema de ecuaciones lineales: en donde producto xy? ; b 1 / a y d b - a Con qué exactitud podemos determinar el Solución: Primero resolveremos el sistema de ecuaciones por reducción:

Ecuaciones que conducen a la siguiente expresión para el producto: Resolveremos ahora el problema por dos métodos. Primero, calcularemos el error asociado a cada una de las variables y los términos de la expresión anterior: Sustituyendo valores, obtenemos el siguiente resultado: Una forma mucho más adecuada de resolver este problema consiste en sustituir en la expresión (16) los valores de b y d por sus correspondientes expresiones en función de a. Sustituyendo y operando, obtenemos que el producto y el error asociado vienen dados por:

que, sustituyendo valores, conduce al resultado: Si ambos resultados son correctos Por qué el error es mucho menor en el segundo caso que en el primero? La respuesta es simple: en el segundo caso hemos eliminado operaciones intermedias, permitiendo que algunos errores se cancelen mutuamente. En general, cuanto menor sea el número de pasos intermedios que efectuemos para alcanzar la solución, menor será el error cometido.