Buenas, tengo problemas con una parte de este ejercicio en el que hay que calcular que operación arrastra más error, si v=a+a ó w=3a. En la ecuación de rn2 hay ε1n1/n1+a y después pasa a 2/3 ε1 cosa que no logro entender como. Además me cuesta entender en las expresiones de rv y rw de donde salen los números que acompañan a ra y u.
Hola Facundo, ¿Podrías subir una foto de como encaraste el ejercicio? No me queda muy claro a que te referís con la ecuación de rn2. ¿Estás usando la grafica de procesos? ¿Cómo te quedó?
Hola Juan, había intentado subir la foto pero por algún motivo no se logró. Yo me estaba guiando por como estaba el resuelto en el campus. Ahora lo adjunto, espero se vea

Facundo, propongo ir a un ejemplo más simple: $$\eta_{1}=a+b$$. Si consideramos los errores, por redondeo (suponiendo una unidad de máquina $\mu$) y error de entrada ($$\Delta a$$ y $$\Delta b$$), de esta expresión: $$\eta_{1} \Delta\eta_{1}=a+\Delta a+b+\Delta b+\mu \eta_{1}$$. Es posible ver que el error relativo de esta expresión es $$r_{\eta_{1}}=\frac{\Delta a}{\eta_1}+\frac{\Delta b}{\eta_{1}}+\mu$$.
En este caso, nos interesa que la expresión sea $$r_{\eta}=\sum f_{i}r_{i}+\sum g_{i}\mu_{i}$$. Para esto, se puede considerar que $r_{a}=\frac{\Delta a}{a}$. Entonces: $$r_{\eta_{1}}=\frac{r_{a} a}{\eta_1}+\frac{r_{b} b}{\eta_{1}}+\mu$$. En ese caso r_{a} es amplificado por el coeficiente $$f_{a}=\frac{a}{\eta_{1}}$$, lo mismo sucede para $$r_{b}$$.
Finalmente, se puede acotar la expresión de $$r_{\eta_{1}}$$ considerando $$R=max(r_{a},r_{b})$$ y aplicando la desigualdad triangular. Esto da la siguiente cota:
$$R_{\eta_{1}}=R(|\frac{a}{a+b}|+|\frac{b}{a+b}|)+\mu$$
Obviamente hacer este desarrollo para operaciones más extensas se vuelve más complejo. En estos casos es útil usar la gráfica de procesos utilizando los factores de amplificación conocidos que están en la tabla. Por ejemplo, si definimos una nueva operación $$\eta_{2}=\eta_{1}+c$$ entonces el error relativo se vuelve $$r_{\eta_{2}}=r_{\eta_{1}}\frac{\eta_{1}}{\eta_{2}}+r_{c}\frac{c}{\eta_{2}}+\mu_{2}=(\frac{r_{a} a}{a+b}+\frac{r_{b} b}{a+b}+\mu_{1})\frac{a+b}{a+b+c}+r_{c}\frac{c}{a+b+c}+\mu_{2}$$ ¿Cómo podrías acotar esta expresión?¿Qué pasaría si a=b=c?
En este caso, nos interesa que la expresión sea $$r_{\eta}=\sum f_{i}r_{i}+\sum g_{i}\mu_{i}$$. Para esto, se puede considerar que $r_{a}=\frac{\Delta a}{a}$. Entonces: $$r_{\eta_{1}}=\frac{r_{a} a}{\eta_1}+\frac{r_{b} b}{\eta_{1}}+\mu$$. En ese caso r_{a} es amplificado por el coeficiente $$f_{a}=\frac{a}{\eta_{1}}$$, lo mismo sucede para $$r_{b}$$.
Finalmente, se puede acotar la expresión de $$r_{\eta_{1}}$$ considerando $$R=max(r_{a},r_{b})$$ y aplicando la desigualdad triangular. Esto da la siguiente cota:
$$R_{\eta_{1}}=R(|\frac{a}{a+b}|+|\frac{b}{a+b}|)+\mu$$
Obviamente hacer este desarrollo para operaciones más extensas se vuelve más complejo. En estos casos es útil usar la gráfica de procesos utilizando los factores de amplificación conocidos que están en la tabla. Por ejemplo, si definimos una nueva operación $$\eta_{2}=\eta_{1}+c$$ entonces el error relativo se vuelve $$r_{\eta_{2}}=r_{\eta_{1}}\frac{\eta_{1}}{\eta_{2}}+r_{c}\frac{c}{\eta_{2}}+\mu_{2}=(\frac{r_{a} a}{a+b}+\frac{r_{b} b}{a+b}+\mu_{1})\frac{a+b}{a+b+c}+r_{c}\frac{c}{a+b+c}+\mu_{2}$$ ¿Cómo podrías acotar esta expresión?¿Qué pasaría si a=b=c?