catedra metodos numericos 2013 - unsch 03 [modo … · los métodos numéricos deber ser: • lo...
TRANSCRIPT
CATEDRA 03
METODOS NUMERICOS
Ingeniería Civil
ING.�CRISTIAN�CASTRO�P.
Facultad de Ingeniería de Minas, Geología y Civil
Departamento académico de ingeniería de minas y civil
Modelo matemáticoMODELO
•Simbólico•Icónico•Analítico/Matemático•Simulación
Representación de la realidad
Aproximaciones y errores deredondeo
Dos errores más comunes en computación numérica:
Errores de redondeo:
se deben a que la computadora sólo puede presentarcantidades con un número finito de dígitos
Errores de truncamiento:representan la diferencia entre una formulaciónmatemática exacta de un problema y la aproximacióndada por un método numérico
Cifras significativas
• El concepto de cifra significativa se ha desarrolladopara designar formalmente la confiabilidad de un valornumérico
• Las cifras significativas de un número son aquellasque pueden ser usadas en forma confiable
Aproximaciones y errores deredondeo
Implicaciones de las cifras significativas en los métodos numéricos
1. Los métodos numéricos obtienen resultados aproximados• Se debe desarrollar criterios para especificar que tan precisos son los
resultados• Una manera de hacerlo es en términos de cifras significativas
2. Ciertas cantidades representan números específicos, , e, √7, pero nose pueden expresar exactamente con un número finito de dígitosEjemplo, = 3.141592653589793238462643… hasta el infinito
• En las computadoras tales números jamás se podrán representar en formaexacta
• A la omisión del resto de cifras significativas se le conoce como error deredondeo
Aproximaciones y errores deredondeo
Exactitud y precisiónEXACTITUD: se refiere a qué tan cercano está un valor calculado o medido
del valor verdadero
PRECISIÓN: se refiere a qué tan cercano está un valor individual calculado omedido con respecto a otros
INEXACTITUD: o sesgo, se define como un alejamiento sistemático de laverdad
IMPRECISIÓN: o incertidumbre, se refiere a la magnitud del esparcimiento delos valores
Exactitud y precisiónLos métodos numéricos deberser:
• Lo suficientemente exactoso sin sesgo para quecumplan con los requisitosde un problema particularde ingeniería
• Lo suficientemente precisospara el diseño en ingeniería
Aumenta la exactitud
Aum
enta
la p
reci
sión
Definiciones de error• Los errores numéricos se generan con el uso de
aproximaciones para representar las operaciones ycantidades matemáticas
• Estos incluyen:
• Errores de redondeo: se producen cuando los númerostienen un limite de cifras significativas que se usanpara representar números exactos
• Errores de truncamiento: que resultan de representaraproximadamente un procedimiento matemáticoexacto
• Error verdadero
Un defecto de esta definición es que no toma en cuenta el orden de magnitud del valor que se esta probando
• Error relativo porcentual
• Error aproximado
• Los signos de las ecuaciones pueden ser positivos o negativos
• No importa el signo, sino que su valor absoluto sea menor que una tolerancia prefijada s
ónaproximaci - aderovalor verdtE
%100aderovalor verd
tt
E
%100aproximadovalor aproximadoError
a %100actualón Aproximaci
anteriorón Aproximaci - actualón Aproximacia
sa
Definiciones de error
• Estos errores pueden ser relacionados con el número decifras significativas en la aproximación
• Puede tenerse la seguridad de que el resultado escorrecto en al menos n cifras significativas, si
• De esta forma se debe especificar el valor del erroresperado
%105.0 2 ns
Definiciones de error
Representación de punto flotante y errores de redondeo
1. Hay un rango limitado para representar cantidades• Hay números grandes positivos y negativos que no pueden ser
representados (overflow)• No pueden representarse números muy pequeños (underflow)
2. Hay sólo un número finito de cantidades que puede serrepresentado dentro de un rango
• El grado de precisión es limitado• Para aquellos que no pueden ser representados exactamente, la
aproximación real se puede lograr: cortando o redondeando
3. El intervalo entre números aumenta tanto como los númeroscrecen en magnitud
• El error cuantificable más grande ocurrirá para aquellos valores quecaigan justo debajo del limite superior de la primera serie deintervalos igualmente espaciados
• IEEE Standard for double precision numbers
• Round-off: eps = 2-52
• Underflow: realmin = 2-1022
• Overflow: realmax = (2-eps) ·21023
Floating point numbers in Matlab
s e f1 2 12 13 64
Ejemplo
2105.0005.0003.0
0244.0123.0003.0
003.012.0~12.0~123.0
x
xxxx
ar
a
Decimales Correctos
t
xx105.0 excede no
~ enerror el si correctos decimales t tiene~
Definiciones• Número de cifras decimales:
cantidad de cifras luego del punto o coma decimal
• Número de dígitos:cantidad de cifras a la derecha del primer númerodistinto de cero
• Ejemplo0.00147 (3 dígitos – 5 decimales)
• Notación de punto flotante
11.010 mZqma q
210147.0
Ejemplo• ERROR absoluto Nro de decimales correctos
• ERROR relativo Nro de cifras significativas correctas
45 105.0106.0
001240.0,001228.0000006.0001234.0
a
xx
23 105.01086.4001234.0000006.0 r
4D
2S
Redondeo• Si la cifra en primer lugar a descartar es menor
que 5, dejar la última cifra como está.
• Si la cifra en primer lugar a descartar es mayorque 5,sumarle 1 a la última cifra.
• Si la cifra en primer lugar a descartar es igual a5, es indistinto
)0008.0(415.14142.1)0002.0(414.14142.1
Cómo se almacenan los números reales en las computadoras?
Números binarios
iafraccionar parte
22
11
entera parte
01
11
1
2...22
2...22
kk
nn
nn
bbb
bbbbX
Ejemplo
binariacion representa
2
binariaexpansión
2112
01.101
21201202141525.5
Problemas numéricos?Overflow / Underflow:
• Comunicación: sistema decimal• Almacenamiento: sistema binario• Set de números: set infinito• Rangos limitados: Los dispositivos digitales usan
una cadena de bits (palabra)para almacenar un número
Se guarda un bit para el signo de la mantisa, y otropara el signo del exponente
Aritmética de punto flotante
Palabra de longitud finitaExponente: overflow/underflowFracción: errores de redondeo
El conjunto de números reales es infinito. Entonces,No es posible representar TODOS los números con unasola palabra.
110.0 1321 fxxxxffx e
• Overflow: • mensaje de error (infinito)• Si la corrida continúa, se propaga el error
• Underflow:• El numero tiende a cero• La corrida continúa
Limitaciones típicasPrecisión Tamaño
de palabra
Número de cifras signifi-cativas
Rango del exponente
Simple 32 bits 7 10-38- 1038
Doble 64 bits 15 10-307- 10307
Quad 128 bits
Epsilon machine• Es característico de la aritmética de cada máquina
en cuestión• Depende del tamaño de palabra, la base, tipo de
redondeo• Valores típicos:
Precisión Computadora Calculadora
Simple 10-8 10-10
Doble 10-16 10-12
Comparación entre errores de redondeo y de truncado
• Si se suman números positivos con redondeo, loserrores de redondeo serán positivos o negativosal azar y tenderán a cancelarse
• Si se suman números positivos con truncado, loserrores de truncado siempre van en la mismadirección y se refuerzan entre sí.
• Se prefiere ARITMETICA CON REDONDEO
2.152302.052312.5231
4.038564.038564.3856
8.013742.013758.1374
Redondeo Truncado
Análisis de error en punto flotante
1
1
1 1
6.10(3.52 0.116) /1.01
Cálculo exacto
y 6.10(3.636)/1.01 22.1796/1.01 21.960.352 10
0.0116 10------------------
0.3636 10 0.364 10
y
1
1
2 2
21 2
1
6.10(3.52 0.116) /1.01
Cálculo exacto
y 6.10(3.636)/1.01 22.1796/1.01 21.96
0.364 10
0.61 10------------------
0.22204 10 0.222 10
0.222 10 2.198 10 0.220 10 ( )0.101 10
y
X
fl y
ERRORES EN LAS MEDIDAS FÍSICASClasificación:
• Errores sistemáticos defectos intrínsecos
• Errores accidentales causas fortuitas, tratamiento estadístico
Valor verdadero
Valor verdadero
Las distintas medidas de una magnitud afectadas sólo por erroresaccidentales se distribuyen en torno al “valor verdadero” de unaforma estadísticamente predecible.
Cuando los errores en las medidas son accidentales, la mejoraproximación al valor verdadero es la media aritmética de losvalores obtenidos.
DISTRIBUCIÓN GAUSSIANA o NORMAL
Medidas
Número de veces que
se presenta una medida
Media
N
iiN x
Nxxx
Nx
121
1)...(1
Media aritmética de N medidas
N
ii xx
N 1
2)(1
Error estándar
La mayoría de las medidas se concentran alrededor de la media, las medidas más alejadas y extremas son
menos frecuentes
Uso de diferencias al cuadrado en los estimadores estadísticos para evitar cancelaciones
DISTRIBUCIÓN GAUSSIANA
2
2
2exp
21
xxy
68.27%2 95.45%3 99.73%
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
-5.0 -2.5 0.0 2.5 5.0
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
-5.0 -2.5 0.0 2.5 5.0
N
xxN
ii
1
2)(
DISTRIBUCIÓN GAUSSIANA
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-4.0 -2.0 0.0 2.0 4.0x
= 0.5
= 1.0
68.27%
Si la distribución es gaussiana, la mejor estimación del valor verdadero es la media aritmética
CUALIDADES DE LOS APARATOS DE MEDIDA
RESOLUCIÓN: Es la mínima división de la escala delaparato
SENSIBILIDAD: Es el número de divisiones de la escalaque recorre el indicador del aparato cuando lamagnitud a medir varía en una unidad.
Ejemplos: 1 mm en una regla milimetrada; 0.01 A en cierto amperímetro
Ejemplos.: 1 mm –1 en la regla milimetrada. 100 A–1 en el amperímetro.
Umbral de sensibilidad: variación mínima de la magnitud que no es apreciada por elaparato (evidentemente es menor que la resolución)
CUALIDADES DE LOS APARATOS DE MEDIDA
FIDELIDAD: Es la cualidad del aparato de dar elmismo resultado siempre que se mide la mismamagnitud física en las mismas condicionesexperimentales y distintas condicionesambientales del aparato (temperatura, tensión dealimentación, ...).
PRECISIÓN: Es la característica que nos indicaglobalmente el error debido al umbral desensibilidad y la falta de fidelidad del aparato.
Se expresa ordinariamente como un tanto por ciento delfondo de escala (F.E.). Por ejemplo: un amperímetro deprecisión 2% del F.E.
PRECISIÓN: es la característica que máscompletamente indica el error de la medidadebido intrínsicamente al aparato, es decir, que nopuede rebajarse salvo que midamos con unaparato más precisoHay otros errores que afectan circunstancialmente a un aparato,pero que pueden corregirse mediante calibrado, es decir,ajustándolos para que den medidas correctas o corrigiendo susescalas tras una confrontación con un patrón o un aparato máspreciso. Debido a esta circunstancia, es necesario definir otracualidad.
EXACTITUD: Es la cualidad de un aparato queindica que es preciso y está bien calibrado. Sóloun aparato exacto permite medidas exactas,pero la exactitud está siempre limitada por laprecisión del aparato.
PRECISIÓN y EXACTITUD
CIFRAS SIGNIFICATIVAS
• El número de cifras significativas deuna medida es el número de dígitosfiables que dicha medida contiene.
scxt 3333333333.3
10310
5
6
?
7 mV
• Los ceros a la izquierda no son significativosindican la colocación del punto decimal; así,0.000345 tiene TRES cifras significativas.
• Los ceros a la derecha y después del puntodecimal si son significativos; como ejemplo,3.4120 tiene CINCO cifras significativas.
• En números enteros terminados en ceros,éstos pueden ser significativos o no; debedistinguirse si sólo sirven para localizar elpunto decimal o son parte de la medida.
El resultado de uncálculo no puede sermás exacto que lacantidad menos exactaque interviene en elmismo.
Glosario• Exactitud (accuracy): error absoluto o relativo
de una determinada cantidad.
• Precisión: es la exactitud con que se realizan lasoperaciones aritméticas básicas (medida por elepsilon machine)
• Si se efectúa una única operación =>precisión=exactitud
• Si se efectúan muchas operaciones =>precisión>>>> exactitud del resultado final
bxA
*
Estabilidad• Algoritmo: método computacional bien definido para resolver
una dada clase de problemas.
• Condicionamiento: mide con cuánta exactitud es posibleresolver un problema empleando una dada precisión enpunto flotante, independientemente del algoritmo que seemplea.
• Estabilidad: mide cuan bien un algoritmo resuelve unproblema tratando de lograr la máxima exactitud asequible,la cual está definida por el condicionamiento del problema.
• Los algoritmos que brindan respuestas innecesariamenteinexactos se denominan inestables.
• Un proceso numérico es inestable si errores pequeños quesurgen en una etapa del proceso se magnifican en etapaposteriores, degradando la exactitud del resultado final
ERRORES EN MEDIDAS DIRECTASLas medidas directas son las realizadas midiendo una magnitudfísica por medio de un instrumento y un procedimiento de medida.
Las medidas indirectas son las que se obtienen a través de lamedida directa de otra u otras magnitudes relacionadas con ellamediante una fórmula conocida.
Error en una medida directa:
En cada medida directa x se comete el error Dx que impone laresolución del aparato.
Por ejemplo: midiendo una longitud de 22 mm con una regla milimetrada,cometemos un error de 1 mm. Esto debe expresarse como (221) mm.
Este es el error absoluto de cada medida. La medida se expresacomo x x
Criterio general para expresar el error absoluto:
Ya que el error representa la incertidumbre en el conocimiento dela medida, en general debe expresarse con UNA sola cifrasignificativa.
ERRORES EN MEDIDAS DIRECTAS
• Error absoluto: sensibilidad
• Error relativo: precisión
Determinación del error absoluto:comparamos el error debido a la sensibilidadcon el error cuadrático medio. Se toma la mayorde ambas cantidades. Se expresa con una solacifra significativa, salvo si esta es 1, en cuyocaso se admiten dos cifras significativas.
x xx
Determinación del error relativo:cociente entre el error absoluto y el valor aceptado.Se expresa en tanto por uno o tanto por ciento.
ERRORES EN MEDIDAS DIRECTAS
• Error del aparato • Serie de medidas: Error cuadrático medio
N
iix
Nxx
Nx
121
1...)(1
)1(
)(1
2
NN
xxx
N
iiN
x Resolución
Cuando sólo se presentan errores accidentales elmejor valor representativo del valor verdadero esel valor medio
s 104 3
s 105 3 RMSx
Medida resultante de un conjunto de medidas directas
ERRORES EN MEDIDAS DIRECTAS
Valor aceptado: media aritmética
N
iiN x
Nxxx
Nx
121
1)...(1
Error absoluto de la serie: la mayor de las dos cantidades siguientes:
* El error estándar de los datos
N
ii xx
N 1
2)(1
* El valor cuadrático medio de los errores (RMS) 222
21 ...1
NRMS xxxN
x
x1 x1
x2 x2
x3 x3
… …
xN xN
(Ti-T)2
4,00E-04
4,93E-32
4,00E-04
1,00E-04
4,93E-32
1,00E-04
Ti2
1,00E-04
1,00E-04
1,00E-04
1,00E-04
1,00E-04
1,00E-04
Ti (s)
1,92
1,94
1,96
1,95
1,94
1,93
Ti
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
Ejemplo: medida del periodo de un péndulo simple
s 94.1T
s 005.0940.1 T
El error absoluto del conjunto será la mayor de las dos cantidades
),( RMSxMAXx
ERRORES EN MEDIDAS INDIRECTAS• La medida indirecta de una magnitud x se determina a través de
la medida de otras con las que mantiene una relación funcional),...,( 21 Nxxxxx
Ley de propagación del error de Gauss
22
22
2
11
...
NN
xxxx
xxx
xxx
La ley de propagación de Gauss nos da el valor medio del errorabsoluto de la magnitud medida en forma indirecta a partir de loserrores absolutos x1, x2,…Ejemplo: cálculo de la energía cinética de un cuerpo de masa M = (2.140.04) kg que se mueve con una velocidad constante v = (4.50.1) m/s.
J 6675.2121 2 MvEc
22
vv
EcMMEcEc 2
22
2vMvMv
J 088.11.05.414.204.0
25.4 2
22
(Sin ajustar decimales)
Expresamos el error con 2 cifras significativas al ser la primera un 1 J 1.1 cE
Ajustamos el resultado al mismo orden decimal que el error: J 1.17.21 cE
ERRORES EN MEDIDAS INDIRECTASValor máximo del error en medidas indirectasSi supusiéramos que de todas las variables que intervienen en la magnitudx sólo una de ellas, xi, influye en el error x por haber sido todas las demásmedidas sin error alguno, la ley de propagación del error nos daría:
ii
ii
xxxx
xxx
2
Pero realmente no hay ninguna variable que sea medida sin error, por loque podemos considerar que el error máximo en la medida indirecta será lasuma de una serie de términos de error individual de la forma expresada enla ecuación anterior:
NN
xxxx
xxx
xxx
...22
11
Salvo que se indique expresamente lo contrario, debe preferirse expresar losresultados de las medidas acompañados de su error máximo, dado por laecuación inmediata anterior en lugar del error medio dado por la fórmula deGauss.
El anterior ejemplo de la energía cinética, si se usa el error máximo, da como resultado(compruébese)
J 5.17.21 cE
• La función consta exclusivamente de productos y/o cocientes
nN
ba xxxx ...21
Derivadas parciales 11 x
xaxx
22 xxb
xx
NN xxn
xx
Error máximo (expresado como error relativo, es decir, comocociente entre el error y la magnitud)
N
Nxxn
xxb
xxa
xx
...
2
2
1
1
ERRORES EN MEDIDAS INDIRECTAS
Caso particular que se presenta con frecuencia:
Ejemplo: error cometido en el cálculo de una fuerza centrípeta
RvMF
2 R
Rvv
MM
FF
2
ERRORES EN MEDIDAS INDIRECTASCálculo del error en la media empleando la ley de propagación de GaussConsideramos x1, x2,... xN (las N medidas realizadas deuna magnitud, cada una afectada de un errorindividual x1, x2,...xN), como medidas directas apartir de las cuales se obtendrá la media comomedida indirecta, siendo la relación funcional entreellas
N
iix
Nx
1
1
Valor medio del error:
22
2
2
1 Δ1Δ1Δ1Δ
Nx
N...x
Nx
Nx 22
22
1 ΔΔΔ1Nx...xx
N
N
xN
x...xxN
RMSN ΔΔΔΔ1 222
21
Valor máximo del error:
NN
xxxx
xxx
xxx
...22
11
NxxxN
...121
Nx
xx i
i
Obsérvese que
22
22
2
11
...
NN
xxxx
xxx
xxx
EJEMPLO 1: Medida de una longitud
Sensibilidad:
Error cuadrático medio:
101.0 mm101622777.3 2L
mm107610149.4 2L
mm)05.064.635( LL
Media aritmética:
mm6400.635L
L (mm)635.7 635.9635.8 635.5635.5 635.4635.6 635.7635.6 635.7
Valor aceptado:
ERRORES EN MEDIDAS INDIRECTAS• Magnitud x que se determina a través de la med
ida de otras con las que mantiene una relación funcional
),...,( 21 Nxxxxx Ley de propagación del error de Gauss
22
22
2
11
...
N
Nx
xxx
xxx
xxx
• La ley de propagación de Gauss nos da el valor medio del error absoluto de la magnitud medida en forma indirecta
El error máximo cometido se puede determinar sumando los valores absolutos de los errores individuales
Ejemplo 2. Valor promedio del error
• Determinación de la focal de una lente por el método de Bessel.
LdLf
4'
22
d
Imagen
Posición 1
Posición 2
L
Objeto
Ejemplo 2 (cont.)
22
2
222
2441'''
d
LdL
Ldd
dfL
Lff
LdLf
4'
22
L (cm) d (cm) f’ (cm) f’ (cm)100 79.0 9.40 0.1190.0 68.9 9.31 0.1180.0 58.7 9.23 0.1170.0 47.7 9.37 0.1060.0 36.8 9.36 0.0955.0 31.1 9.35 0.0850.0 25.1 9.35 0.0845.0 18.2 9.41 0.07
VALOR MÁXIMO ERROR (INDIRECTAS)
• Si supusiéramos que cada variable xi es la única que influye en el error
ii
ii
xxxx
xxx
2
El error máximo en la medida indirecta será lasuma de los términos de error individual
NN
Máximo xxxx
xxx
xxx
...2
21
1
CASO PARTICULAR 1: productos• La función consta exclusivamente de productos
y/o cocientesnN
ba xxxx ...21
Derivadas parciales
11 xxa
xx
22 xxb
xx
NN xxn
xx
Error máximo (expresado como error relativo)
N
Nxxn
xxb
xxa
xx ...
2
2
1
1
CASO PARTICULAR 1: productos
• Fórmula de los logaritmos neperianos
NxLnnxLnbxLnaxLn ...21
N
Nx
dxnx
dxbx
dxax
dx ...2
2
1
1
N
Nxxn
xxb
xxa
xx ...
2
2
1
1
CASO PARTICULAR 2: error en la media
• Cálculo del error en la media empleando la leyde propagación de Gauss.
Consideramos x1, x2,... xN (las N medidas realizadas deuna magnitud, cada una afectada con error individualx1, x2,...xN), como medidas directas a partir de lascuales se obtendrá la media como medida indirecta,siendo la relación funcional entre ellas
N
iix
Nx
1
1
CASO PARTICULAR 2: error en la media
• Propagación de Gauss: valor medio del error
22
2
2
11...11
NxN
xN
xN
x
222
21 ...1
NxxxN
N
xN
xxxN
RMSN
222
21 ...1
xRMS Root Mean Square
CASO PARTICULAR 2: error en la media
• Propagación de Gauss: valor máximo del error
N
Nx
xxx
xxx
xxx ...2
21
1máx
NxxxN
...121
Error máximo: igual al promedio de los errores
Propagación de errores: SumasEn la suma, las cotas para el error absoluto están dadas por lasuma de las cotas para los errores absolutos de los operandos.
1 1 1 1 1 1 1 1
2 2 2 2 2 2 2 2
1 1 2 2 1 2 1 1 2 2
1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
1 2 1 2 1 2
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
x x x x xx x x x xx x x x x xx x x x x x
x x x x
Propagación de errores: RestasEn la resta, las cotas para el error absoluto están dadas por lasuma de las cotas para los errores absolutos de los operandos.
1 1 1 1 1 1 1 1
2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2
1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
1 2 1 2 1 2
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
x x x x xx x x x x
x x xx x x x x x
x x x x
Propagación de errores: Productos y CocientesEn la multiplicación y la división, las cotas para loserrores relativos están dadas por la suma de las cotaspara los errores relativos en los operandos.
2121
1r1r
:si ledespreciab2121
212121
1
2121221121
2
1
1)1)(1(1
)1)(1()1()1(~~~
)1(~~
rrrrr
rrrrrrrrrrrr
rrxxrxrxxxp
rxxrxxx
xxr
p
p
p
rp p
Cocientes
2121
21
22
21
2
21
2
1
1
2
1
2
1
2
1
1 si 1
)1(111
)1()1(
)1()1(
~~~
rrrrrrrr
rrrrr
rrr
rrr
rr
xx
xxc
c
c
c
c
rc c
La propiedad asociativa NO se cumple para la adición en punto flotante
3S) :(exactitud 100000123.0))((1000000000123.0
1000004711325.0- 1045674711448.0
1045674711448.0
1000004711325.0 1045670000123.0
101234567.0))((0))(())((
104711325.0101234567.07S :Precisión
4
4
4
4
4
)(
4
4
0
40
cbaflfl
acbflaflcbcbaflflcbflafl
bcba
bafl
Resolución de ecuaciones cuadráticas
acxx
abx
xx
acbxx
bacb
aacbbx
21
21
211,2
5
5
5
22
2
2
2
2,1
x
S) 4 de más (conservar 0.09092 : verdaderaraíz
01102
110110x
numerador elen n Cancelació10961209.0
10040000.0 - 10001210.0
120964121001.1.4)110(401110
4
:ntediscrimina elen Error 2
4
Ejemplo de inestabilidad numérica
311 10 xxxi
11 34
313
kkk xxx
k
kx
31
Resultado exacto:
Generar la sucesión:
11
111
~34~
313~
~~
nnn
nnn
nnn
xxx
xxxx
111
11
111
111
34
313~
34
313
34
313
34
313~
34
313~
nnnn
nnn
nnnnn
nnnnn
xx
xxx
xxx
xxx
Fórmula general para propagación del error
h
xxxfxfxf
xfxxxfxxxfxf
~)~()~()(
...)~()~(21)~()~()~()(
iónamplificacevaluaciónla enerror
2
Fórmula general para propagación del error
xxxfxfxf
xfxxxfxxxfxf
~)~()~()(
...)~()~(21)~()~()~()( 2
ix
n
i i
ix
n
i i
iiiT
n
xxyy
xxyy
xxxxxxx
)~(1
)~(1
)0(21
~]~~~[~
Condicionamiento de un problema• Un problema está mal condicionado si pequeños cambios en los
datos provocan grandes cambios en los resultados
( ) ( ) ( )( ) ( )
f x f x f x x xf x f x x
( )( )
f x xK
f x
Errores en la evaluación de funciones
K
xarcsen
xxarcsenx
xxf
xfxK
xarcsenxf
2
11)(
)()(
2
Condicionamiento
raíz? nueva la está dónde
:sPerturbemo. de simple raíz es
de vecindadlaen funciones dos y Sean
gfF
frrgf
0mS
0
bS
N
ii
N
ii yxbaN
11
N
iii mxbyS
1
2)(
CRITERIO: Minimizar S
Ajuste lineal
N
iii
N
ii
N
ii yxxbxa
11
2
1
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS
),( ii yx
ii mxby
mxby
X
Y
Sistema de ecuaciones a resolver
22 xNx
xyNyxm 22
2
xNxxyxyxb
Nx
x
N
yy
222
xy m
22
2
xxNNm
22
22
xxNxb
DESVIACIONES (ERRORES EN LOS DATOS)
Coeficiente de correlación
2222 11 y
Nyx
Nx
Nyxxy
r
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS
1r 1r
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
0 200 400 600 800 1000 1200
X
Y
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOSEjemplo: ajuste lineal de datos x, y
x x y y
134 10 5 2
178 10 6 2
317 10 12 2
440 10 16 2
523 10 19 2
589 10 21 2
694 10 25 2
759 10 28 2
934 10 34 2
1115 10 41 2
5683 100 207 20
xy x^2 y^2
670,0 17956,0 25,0
1068,0 31684,0 36,0
3804,0 100489,0 144,0
7040,0 193600,0 256,0
9937,0 273529,0 361,0
12369,0 346921,0 441,0
17350,0 481636,0 625,0
21252,0 576081,0 784,0
31756,0 872356,0 1156,0
45715,0 1243225,0 1681,0
150961 4137477 5509
r = 0,99961
* Ordenada en el origen
* Pendiente
* Barras de error
mxby
22 xNx
xyNyxm 22
2
xNxxyxyxb
22
2
xxNNm
22
22
xxNxb
2222 11 y
Nyx
Nx
Nyxxy
r
m = 0,037
m = 0,002
b = -0,2
b = 1,4
Hay que incluir las unidades
correspondientes en cada caso!
Nx
x
Ny
y 222
xy m
0,0E+00
5,0E-04
1,0E-03
1,5E-03
2,0E-03
2,5E-03
3,0E-03
3,5E-03
4,0E-03
0 20 40 60 80
x
1/y
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOSEjemplo 2: ajuste de datos x, 1/y (linealización)
mxby
1
2)/1()/1(
yyy
yyy
x x y y
25 2 790 10
30 2 660 10
35 2 580 10
40 2 505 10
45 2 450 10
50 2 390 5
55 2 360 5
60 2 335 5
65 2 305 5
70 2 280 5
475 20 2,39E-02 3,91E-04 1,2399 24625 6,24E-05
r = 0,99915
* Ordenada en el origen
* Pendiente
* Barras de error
22 xNx
xyNyxm
22
2
xxNNm
22
2
xNxxyxyxb 22
22
xxNxb
2222 11 y
Nyx
Nx
Nyxxy
r
m = 0,000051
m = 0,000002
b = -0,00004
b = 0,00012Hay que incluir las unidades
correspondientes en cada caso!
x(1/y) x^2 (1/y)^2
0,0316 625 1,60E-06
0,0455 900 2,30E-06
0,0603 1225 2,97E-06
0,0792 1600 3,92E-06
0,1000 2025 4,94E-06
0,1282 2500 6,57E-06
0,1528 3025 7,72E-06
0,1791 3600 8,91E-06
0,2131 4225 1,07E-05
0,2500 4900 1,28E-05
1/y
1,27E-03
1,52E-03
1,72E-03
1,98E-03
2,22E-03
2,56E-03
2,78E-03
2,99E-03
3,28E-03
3,57E-03
(1/y)
1,60E-05
2,30E-05
2,97E-05
3,92E-05
4,94E-05
3,29E-05
3,86E-05
4,46E-05
5,37E-05
6,38E-05
Nx
x
Ny
y 222
xy m
ProblemaSe quiere medir la resistencia eléctrica de un conductor metálico, para lo cual se llevan a cabo medidas dediferencia de potencial entre sus extremos (voltaje V, unidad SI voltio) en función de la corriente quecircula por él (intensidad I, unidad SI amperio). Se espera que el conductor metálico obedezca la ley deOhm: V = IR, donde R es la resistencia eléctrica, que debe expresarse en ohmios (1 = 1 V/1 A). En latabla se presentan las medidas, con los voltajes medidos en mV y las intensidades en mA. Se acompañanlos errores correspondientes en las mismas unidades. Determine la resistencia eléctrica del conductor.
Para resolver el problema haremos un ajuste de mínimos cuadrados representado la intensidad decorriente en abscisas y el voltaje en ordenadas. Según la ley de Ohm, la pendiente de la recta obtenida hade ser igual a la resistencia eléctrica del conductor.
I (mA) I V (mV) V
x x y y
134 10 5 2
178 10 6 2
317 10 12 2
440 10 16 2
523 10 19 2
589 10 21 2
xy x^2 y^2
670 17956 25
1068 31684 36
3804 100489 144
7040 193600 256
9937 273529 361
12369 346921 441
2181 60 79 12 34888 964179 1263
m = 0,036 b = 0,1 mV
m = 0,005 b = 2,0 mV
0
5
10
15
20
25
0 100 200 300 400 500 600 700
I (mA)
V (m
V)
r = 0,99865
22 xNx
xyNyxm
22
2
xxNNm
22
2
xNxxyxyxb
22
22
xxNxb
Nx
x
Ny
y
222xy m
2222 11 y
Nyx
Nx
Nyxxy
r
Se ha usado un sistema que puede considerarse un péndulo simple con objeto de medir la aceleración de lagravedad. El procedimiento empleado consiste en medir el periodo de oscilación T para varias longitudesdiferentes L, y usar la relación entre el periodo, la longitud del péndulo y la aceleración de la gravedad:
Problema
Utilice el método de mínimos cuadrados, transformando convenientemente la ecuación anterior, para obtenerla aceleración de la gravedad de acuerdo con los datos presentados en la tabla. Las longitudes están medidascon 1 cm y los periodos con 0.02 s.
224
TgL
gLT 2
La transformación necesaria para resolver el problema es linealizar la ecuación del periodo del péndulo:Realizando un ajuste de L frente a T2 obtendremos una recta cuya pendiente es g/42, de la cual obtendremos un valor para g.Los errores cometidos en L son conocidos directamente; para determinar los errores en T2 aplicamos la
propagación de errores:
TTTT
TT
22
2T (s) T L (m) L
1,97 0,02 0,85 0,01
2,14 0,02 1,20 0,01
2,39 0,02 1,46 0,01
2,70 0,02 1,78 0,01
2,91 0,02 2,05 0,01
T2(s) (T2) L (m) L
x x y y
3,88 0,08 0,85 0,01
4,58 0,09 1,20 0,01
5,71 0,10 1,46 0,01
7,29 0,11 1,78 0,01
8,47 0,12 2,05 0,01
xy x^2 y^2
3,30 15,1 0,72
5,47 21,0 1,43
8,34 32,6 2,13
12,94 53,1 3,15
17,36 71,7 4,20
29,93 0,48 7,33 0,05 47,4 193,5 11,6
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
0 2 4 6 8 10
T^2 ( s^2)
L(m
)
22 xNx
xyNyxm
22
2
xxNNm
Nx
x
Ny
y
222xy m
2222 11 yN
yxN
x
Nyxxy
r
22
2
xNxxyxyxb
22
22
xxNxb
m = 0,246 m/s2
m = 0,007 m/s2
b =-
0,008 m
b = 0,042 m
g = 9,7 m/s2
g = 0,3 m/s2
r = 0,98877
-5,0E+04
0,0E+00
5,0E+04
1,0E+05
1,5E+05
2,0E+05
2,5E+05
3,0E+05
0 200 400 600 800 1000 1200
1/V (1/m3)P
(Pa)
En un experimento sobre gases se toman los datos de presión P y volumen V registrados en la tabla T1.10 yque corresponden a una muestra n = (0.1000.001) moles de gas. Los errores en P y V están en las mismasunidades que las magnitudes respectivas. Suponiendo que la muestra cumple la ley de los gases ideales,realice un ajuste de mínimos cuadrados para determinar la temperatura absoluta T del gas.
Problema
nRTPV Ley de los gases ideales: Constante universal de los gases R = 8,314 J/K.mol
P (Pa) P V (m3) V
2,5E+05 5,0E+03 1,0E-03 5,0E-05
1,7E+05 5,0E+03 1,5E-03 5,0E-05
1,3E+05 5,0E+03 1,8E-03 5,0E-05
9,5E+04 1,0E+03 2,4E-03 5,0E-05
8,0E+04 1,0E+03 3,1E-03 5,0E-05
7,4E+04 1,0E+03 3,4E-03 5,0E-05
VnRTP A partir de la ecuación de los gases ideales vemos que
Por tanto, si representamos P en ordenadas frente a 1/V en abscisas, la pendiente de la recta resultante será proporcional a la temperatura absoluta m = nRT
Error en 1/V 2)/1()/1(
VVV
VVV
1/V(m-3) (1/V) P (Pa) P
x x y y
1,0E+03 5,0E+01 2,5E+05 5,0E+03
6,7E+02 2,2E+01 1,7E+05 5,0E+03
5,6E+02 1,5E+01 1,3E+05 5,0E+03
4,2E+02 8,7E+00 9,5E+04 1,0E+03
3,2E+02 5,2E+00 8,0E+04 1,0E+03
2,9E+02 4,3E+00 7,4E+04 1,0E+03
xy x^2 y^2
2,5E+08 1,0E+06 6,3E+10
1,1E+08 4,4E+05 2,9E+10
7,2E+07 3,1E+05 1,7E+10
4,0E+07 1,7E+05 9,0E+09
2,6E+07 1,0E+05 6,4E+09
2,2E+07 8,7E+04 5,5E+09
3,3E+03 1,1E+02 8,0E+05 1,8E+04 5,2E+08 2,1E+06 1,3E+11
m = 254 J
m = 9 J
b = -4,8E+03 Pa
b = 5,4E+03 Pa
r = 0,99711
22 xNx
xyNyxm
22
2
xxNNm
22
2
xNxxyxyxb
22
22
xxNxb
Nx
x
Ny
y
222xy m
2222 11 yN
yxN
x
Nyxxy
r
nRmT
2
1m
nnm
RT
T = 306 K
T = 11 K