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Cálculo Numérico - Versão Scilab
2.5 Tipos de erros
Em geral, os números não são representados de forma exata nos
computadores. Isto nos leva ao chamado erro de arredondamento. Quando
resolvemos problemas com técnicas numéricas, estamos sujeitos a este e outros
tipos de erros. Nesta seção, veremos quais são estes erros e como controlá-los,
quando possível.
Quando fazemos aproximações numéricas, os erros são gerados de várias
formas, sendo as principais delas as seguintes:
1.
Incerteza dos dados são devidos aos erros nos dados de entrada.
Quando o modelo matemático é oriundo de um problema físico,
existe incerteza nas medidas feitas pelos instrumentos de medição,
que possuem acurácia finita.
2.
Erros de Arredondamento são aqueles relacionados com as
limitações existentes na forma de representar números em
máquina.
3.
Erros de Truncamento surgem quando aproximamos um conceito
matemático formado por uma sequência infinita de passos por de um
procedimento finito. Por exemplo, a definição de integral é dada por
um processo de limite de somas. Numericamente, aproximamos por um
soma finita. O erro de truncamento deve ser estudado analiticamente
para cada método empregado e normalmente envolve matemática
mais avançada que a estudado em um curso de graduação.
Uma questão fundamental é a quantificação dos erros imbricados na
computação da solução de um dado problema. Para tanto, precisamos definir
medidas de erros (ou de exatidão). As medidas de erro mais utilizadas são o
erro absoluto e o erro relativo.
Definição 2.5.1 (Erro absoluto e relativo).Sejaum númeroreal e ,sua aproximação. O erro absoluto da aproximaçãoédefinido como
(2.69)
O erro relativo da aproximaçãoédefinido como
(2.70)
Observação 2.5.1.Observe que o erro relativo é adimensional e, muitas vezes,
é expresso em porcentagens. Mais precisamente, o erro relativo em porcentagem da
aproximação
é dado por
(2.71)
Exemplo 2.5.1.Sejam
e sua aproximação .
O erro absoluto é
(2.72)
e o erro relativo é
(2.73)
Exemplo 2.5.2.Sejam
e . O
erro absoluto é
(2.74)
que parece pequeno se compararmos com o exemplo anterior. Entretanto o
erro relativo é
(2.75)
Note que o erro relativo leva em consideração a escala do problema.
Exemplo 2.5.3.Observe os erros absolutos e relativos em cada caso a
seguir:
Erro absoluto
Erro relativo
Outra forma de medir a exatidão de uma aproximação numérica é
contar o número de dígitos significativos corretos em relação ao valor
exato.
A aproximação de
por
tem
dígitos significativos corretos, pois
(2.78)
Considere as aproximações
e
de .
Os erros relativos são
(2.79)
(2.80)
Note que possui
dígitos significativos
corretos e
possui
dígitos significativos (o quarto dígito é o dígito
que não aparece
a direita, i.e, .
Isto também leva a conclusão que
aproxima melhor
o valor de do que
pois está mais
próximo de .
aproxima
com
dígitos significativos corretos, pois
(2.81)
Considere as aproximações
e de
. Da definição,
temos que
aproxima
com um dígito significativo correto (verifique), enquanto
tem zero dígito significativo correto, pois:
(2.82)
Exercícios
E 2.5.1.Calcule os erros absoluto e relativo das aproximações
para
em
cada caso:
a)
e
b)
e
c)
e
Resposta. a) ,
;
b) ,
;
c) ,
.
E 2.5.2.Arredonde os seguintes números para cinco algarismos significativos:
a)
b)
c)
d)
e)
f)
Resposta. a) ;
b) ;
c) ;
d) ;
e) ;
f) .
E 2.5.3.Represente os seguintes números com três dígitos significativos
usando arredondamento por truncamento e arredondamento por proximidade.
a)
.
b)
.
c)
.
Resposta. a) ,
;
b) ,
;
c) ,
.
E 2.5.4.Usando a Definição 2.5.2, verifique quantos
são os dígitos significativos corretos na aproximação de
por
.
a)
e
b)
e
Resposta. a) ;
b) .
E 2.5.5.Resolva a equação
usando arredondamento com três dígitos significativos em cada passo e
compare com o resultado exato.
Resposta.
A resposta exata é .
E 2.5.6.Calcule o erro relativo e absoluto envolvido nas seguintes
aproximações e expresse as respostas com três algarismos significativos
corretos.