Analisis Numerico Error Relativo
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millón. • Error Relativo Errores que afectan la precisión de tipos de errores en analisis numerico una medición. Ocasiona que los datos se distribuyan más o
Analisis Numerico Burden
menos con simetrías alrededor de un valor promedio. (Se refleja por su grado de analisis numerico burden solucionario precisión). Ejemplo: Cálculo del error absoluto y relativo Obtenemos el error absoluto y relativo al considerar: a) 3,5 m como longitud de un terreno
Analisis Numerico Burden 9 Edicion
que mide realmente 3,59 m. b) 60 m como la distancia entre dos postes que están situados a 59,91 m. a)Ea= |3,59 - 3,5| = 0,09 m Er=|3,59-3,5|3,59=0,025=2,5% b)Ea= |59,91 - 60| = 0,09 m Er=|59,91-60|59,91=0,0015=0,15% Observamos que el error absoluto es el mismo en ambos casos, pero el analisis numerico burden 9 edicion pdf error relativo es considerablemente mayor en el primer caso y, por tanto, la aproximación es menos precisa. Por ejemplo, si redondeamos el número 2,387 a las centésimas: Error absoluto:Ea= |2,387 - 2,39| = 0,003. Error relativo:Er=0,0032,387=0,0013. Es decir, el 0,13%. Publicado por maqz91 en 19:40 Enviar por correo electrónicoEscribe un blogCompartir con TwitterCompartir con FacebookCompartir en Pinterest 1 comentario: Unknown25 de julio de 2016, 17:38Los títulos de las definiciones de errores relativos y absolutos, están cruzados.ResponderEliminarAñadir comentarioCargar más... Entrada más reciente Entrada antigua Página principal Suscribirse a: Enviar comentarios (Atom) Seguidores Archivo del blog ▼ 2012 (14) ► mayo (8) ▼ abril (5) Regla de los Signos de Descartes Tutorial Series de Taylor Error Absoluto y Relativo Exactitud y precisión Serie de Taylor ► febrero (1) Universal Translator ESIME Datos personales maqz91 Ver todo mi perfil Plantilla Simple. Con la tecnología de Blogger.
obtener por medio de los procedimientos tradicionales.Las soluciones que ofrecen los métodos numéricos son aproximaciones de los valores reales y, por
Tipos De Errores Metodos Numericos
tanto se tendrá un cierto grado de error que será conveniente
Error De Redondeo
determinar.Aunque la perfección es una meta digna de alabarse es difícil si no imposible de alcanzarse.Las aproximaciones error verdadero numéricas pueden introducir errores la pregunta es ¿Qué error puede considerarse tolerable?. Cuando se emplea un número en el calculo, debe haber seguridad que pueda usarse con http://maqz91.blogspot.com/2012/04/error-absoluto-y-relativo.html confianzaEl concepto de cifras o digitos significativos se ha desarrollado para designar formalmente la contabilidad de un valor numérico. El numero de cifras significativas es el numero de digitos, más un digito estimado que se pueda usar con confianza; los ceros no siempre son cifras significativas ya que pueden usarse solo para ubicar el punto decimal.1.-Los http://meto2numericos.blogspot.com/2008/02/tipos-de-errores.html métodos numéricos obtienen resultados aproximados. Por lo tanto se debe desarrollar criterios para especificar que tan precisos son los resultados obtenidos. Una manera de hacerlo es en términos de cifras significativas. Por ejemplo se puede decir que la aproximación es aceptable siempre y cuando sea correcta hasta cuatro cifras significativas - esto es, debe existir seguridad que las primeras cuatro cifras son correctas.2.-Aunque ciertas cantidades tales como π, e o √7 representan números específicos, no se puede expresar exactamente con un numero finitos de digitos. Debido a que las computadoras personales solo representan aproximadamente diez cifras significativas (comúnmente varian entre 7 y 14) tales números jamás se podrán representar exactamente. A la omision del resto de cifras significativas se le conoce como error de redondeo.Los errores de redondeo y el uso de cifras significativas tienen mucha importancia en la identificación de exactitud y precisión.EXACTITUD Y PRECISIONLos errores asociados con los cálculos y medidas se pueden caracterizar observando su precisión y exactitud. La precisión se refiere a
/ Julio César Si se buscara el significado de la palabra error, se encontrarían diferentes definiciones, dependiendo del contexto https://blogdelingeniero1.wordpress.com/2013/04/06/calculo-del-error-para-metodos-numericos/ donde se de este "error" o de lo que representa tal, tales como "error de apreciación" ,"error de medición", "error de aproximación", "error experimental" etc. En este blog, debido a que principalmente nos enfocaremos en la programación y el desarrollo de algunos métodos numéricos nos concentraremos el error que comprende la diferencia entre la cantidad exacta y la cantidad obtenida por analisis numerico nuestro algoritmo en cada ejecución o comando ya sea error verdadero, error relativo fráccional o error relativo porcentual entre otros. como sabemos, los métodos numéricos son empleados para realizar aproximaciones de problemas que pueden ser resueltos (o aproximados) mediante ciertos algoritmos definidos, dichos métodos nos permiten resolver problemas tales como sistemas de ecuaciones lineales y no lineales, problemas geométricos de calculo infinitesimal, analisis numerico burden ecuaciones diferenciales etc, que a menudo serían difíciles de resolver analíticamente. como es de notar, cualquier valor que sea tan solo una aproximación, sea por el método que sea, conlleva consigo un margen de error con respecto al valor real de la solución o la variable que se intenta resolver, en esta oportunidad, se desarrollará el calculo respectivo a los tres últimos tipos de error mencionados. a pesar que dichos algoritmos se pueden implementar en cualquier lenguaje de programación c, c++, phyton, etc. Se utilizará en esta y otras oportunidades el compilador de Matlab, y en entradas posteriores los problemas pueden ser presentados tanto en Matlab como lenguaje C o C++. Causas del Error. Sea X el valor resultante de un procedimiento matemático y Xa su aproximación entonces la diferencia entre X y Xa se explica por: Error de truncamiento: Que es el resultado de usar una aproximación o serie de aproximaciones, en lugar de un procedimiento matemático exacto, tales como serie de Taylor, serie de Mclaury entre otros ejemplos. Error de redondeo: Los errore
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