Sistemas em ponto flutuante e erros de arredondamento

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  • čas přidán 28. 08. 2024
  • Esta é a complementação da segunda aula sobre representação da informação. Os tópicos abordados são: sistemas em ponto flutuante e aritmética em ponto flutuante

Komentáře • 60

  • @alinebraga5085
    @alinebraga5085 Před 5 lety +1

    Excelente canal, excelente professor, excelente didática, conteúdo aprofundado sem enrolação ou superficialidade. Meus parabéns, estou realmente agradecida. Deus lhe abençoe!

  • @emilianojunior1957
    @emilianojunior1957 Před 7 lety +2

    Muito objetiva e direta as explicações, muito obrigado, continue nesse caminho que você vai longe.

  • @izaiasluis
    @izaiasluis Před 2 lety

    Parabéns pela didática, consegui aprender em menos de 45 min, o assunto que já vinha estudando a alguns dias.

  • @Alaniobuneco
    @Alaniobuneco Před 8 lety +4

    Parabéns, continue fazendo mais vídeo aulas de computação numérica!

  • @emillymariaholandamota4175

    OBRIGADA DMS
    Fazia tempos que estava com dúvidas, vc solucionou várias delas

  • @LorenzoFernandezKniss
    @LorenzoFernandezKniss Před 8 lety +2

    Muito bom o vídeo. Bem explicativo.
    Abraços

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 8 lety

      Obrigado, Lorenzo. Caso tenha alguma crítica e/ou sugestão, ficaria feliz de recebê-las. Abraço!

  • @elianenascimento2742
    @elianenascimento2742 Před 8 lety +1

    Ótima aula, vale cada minuto. Obrigado Professo.

  • @caiotoscanomedeiros8745

    Ótima aula,tenho prova amanhã obg tiro muito das minhas duvidas

  • @eng.joaopereira
    @eng.joaopereira Před 7 lety +5

    excelente Professor.... provinha amanha vai ser tranquilo...

  • @LuaneCarolineAquinoCavalcanti

    Muito obrigado pela aula!

  • @gleubersonoliveira2957

    me ajudou muito professor, parabéns e continue fazendo os videos!!!

  • @evertonmartins649
    @evertonmartins649 Před 7 lety +2

    Excelente aula! Parabéns!

  • @MARCIOROOOTS
    @MARCIOROOOTS Před 3 lety

    Excelente, Obrigado por compartilhar!

  • @biro531
    @biro531 Před 7 lety

    Professor e este exercício que estou com duvida
    Realize as seguintes operações aritméticas no sistema F(2, 16, -6, 6) e calcule o erro absoluto e o erro
    relativo, caso existam:
    A primeira tarefa é calcular os limites mínimos e máximos de representação do sistema. Para o limite mínimo
    consideramos o menor valor da mantissa e o expoente negativo. Temos então:
    - Valor mínimo do sistema binário (base 2), dezesseis dígitos decimais (mantissa) e menor expoente -6:
    0,0000000000000001(2) x 2-6 = 0,0000000000000000000001(2)
    - Na base 10 (decimal):
    0,0000152587890625 x 0,015625 = 0,000000238418579101562
    Ou: 0,238418579101562 x 10-8
    - Valor máximo do sistema binário (base 2), dezesseis dígitos decimais (mantissa) e maior expoente 6:
    0,1111111111111111(2) x 26 = 111111,1111111111(2)
    - Na base 10 (decimal):
    0,9990234375 x 64 = 63,9375
    Ou: 0,639375 x 102

  • @robsonalves9376
    @robsonalves9376 Před 7 lety +1

    Muito bom Prof. estava com muita duvida, obrigado

  • @fssantdev5278
    @fssantdev5278 Před 5 lety +1

    E esse -? No ponto flutuante negativo não se normaliza com 1,0XXXXXX? e no positivo 0.1XXXXXX?

  • @gleubersonoliveira2957

    Professor o senho tem algum material de diferenciação? e mais uma vez parabéns pela aula!!!

  • @tomasmeneses9292
    @tomasmeneses9292 Před 7 lety +1

    Ótimo material! Queria eu ser teu aluno !

  • @katrielaraujo5090
    @katrielaraujo5090 Před 2 lety

    ótima aula professor

  • @franciscorodrigo5840
    @franciscorodrigo5840 Před 7 lety

    Boa tarde, sou discente do BICT - UFMA! Professor você pode compartilhar esses arquivos do SIGAA da turma virtual?
    Desde já grato pela atenção e o parabenizo pela boa aula.

  • @matheusvieira9306
    @matheusvieira9306 Před 7 lety

    no caso do erro de arredondamento,no primeiro passo, converte-se 2,8 para a base decimal ou binária?

  • @paulomarrocos484
    @paulomarrocos484 Před 6 lety +2

    Caraca, eu procurando conteúdo para estudo UNP e encontro da UF.

  • @michelrodrigo3283
    @michelrodrigo3283 Před 8 lety +1

    Professor, tem duas dúvidas quanto ao conteúdo do vídeo:
    1 - na faixa dos 15 min de vídeo, o senhor diz que o menor número que pode ser representado por aquele sistema dado é o 0,0625 que corresponde a 0,100 x 2^-3, mas esse não seria o menor POSITIVO possível? O menor valor não seria o -7 correspondente a -0,111x2^3?
    2 - O senhor diz que o Epsilon do sistema é calculado por Epsilon = base^(1-precisão), porém, num material que obtive na ECT diz que Epsilon = (base^(1-precisão)) / 2. Qual seria o correto?
    Agradeço desde já. Ótimo vídeo!

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 8 lety

      Você tem razão, Michel ... trata-se de saber quais são os valores máximo e mínimo "em módulo" . Por volta do minuto 13:30 eu falo rapidamente, mas vou editar o vídeo para deixar isso bem claro nesse ponto. Obrigado por ajudar a melhorar o vídeo.

  • @AlessandroSetragniAlmeida

    Como assim, Menor que -7? sendo que neste sistema F(2,3,-3,3) não podemos representar um Real < que 0,0625 ou > 7?

  • @joaovitorlopes4905
    @joaovitorlopes4905 Před 3 lety +1

    áudio tá só em um lado do fone

  • @lucascosta-dy2nz
    @lucascosta-dy2nz Před 7 lety

    Aula maravilhosa. Mas faltou dizer como que faz pra achar quantos são os positivos representáveis

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 7 lety

      Verdade, Lucas. Obrigado pelo comentário. Vou reformatar essas aulas em um futuro breve e levarei em conta sua observação.

  • @leonardogabrielsoccoldecar667

    otimo

  • @matheusvianna3067
    @matheusvianna3067 Před 7 lety

    Professor preciso de uma ajuda sua!
    Olha eu vi sobre o PADRÃO IEEE 754
    e vi que esse padrão é diferente! Poderia me dizer qual é esse?

  • @biro531
    @biro531 Před 7 lety +1

    Professor o valor minimo sera sempre com o numero depois da virgula diferente de zero nas aulas que estou assistindo o professor sempre representa assim f[2,16,-6,6] menor valor 0,000000000000001 x 2^-6 e maior 1,1111111111111111 x 2~^6

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 7 lety

      Nesses cursos introdutórios, geralmente adotamos uma simplificação de padrões mais complexos que são usados na prática, para facilitar a aprendizagem. É isso que faço. De fato, representações como o padrão IEEE 754 (en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754) permitem números do tipo 0,000...1x2^e. Porém, eles são chamados de números subnormais e são usados também para representar notações como +infinito, -infinito, NaN (not a number), além de números reais como no exemplo que vc trouxe. O uso de números subnormais nos computadores fazem com que haja queda de desempenho e frequentemente eles são "desabilitados". Veja uma introdução aqui: en.wikipedia.org/wiki/Denormal_number
      Bom estudo.

  • @biro531
    @biro531 Před 7 lety

    Professor ainda nao entendi qual o metodo certo 0,0000000000000001 x 2^-6 ou 0,1000000000000000 x 2^-6

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 7 lety

      Não está incorreto afirmar que k = 0,000..1x2^-6 pode ser o menor real representável. Depende se o sistema computacional no qual F será aplicado aceita números em representação subnormal, ou seja, números que não estejam na forma normalizada. O que não dá para dizer é que k é o menor real positivo normalizado que pode ser representado em F. O menor real positivo normalizado teria que ser 0,1000...0x2^-6 (ou 1,000...0x2^-6, depende do padrão adotado para normalizar um número). Lembrando que um sistema computacional (um smartphone, por exemplo) pode "trabalhar" com um sistema F que aceite números subnormais. Porém, o desempenho desse smartphone será reduzido quando tiver que fazer operações matemáticas com números subnormais, pois essas operações serão mais complicadas e exigirão maior "tempo" para serem processadas.

  • @biro531
    @biro531 Před 7 lety

    professor nao entendi como passa para decimal 0,110 x 2² (2¹+2²)=2+1=3

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 7 lety +1

      A lógica é a mesma de quando vc está na base 10. Por exemplo, seja x = 0,904x10^3 (que é igual a 904). O valor de x é: x = (9x10^-1 + 0x10^-2 + 4x10^-3)x10^3. Fazendo a distributividade: x = 9x10^2 + 0x10^1 + 4x10^0 = 904. A lógica é a mesma, trocando a base 10 pela base 2. Qualquer dúvida tou à disposição!

  • @brendalima4415
    @brendalima4415 Před 7 lety

    olá! onde está o primeiro vídeo? ainda não sei fazer na base 2

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 7 lety

      Olá, boa tarde. Por enquanto não tenho esse vídeo, pois a conversão decimal/binário é estudada em outra disciplina anterior a CN. Fico à disposição caso vc precise de ajuda.

  • @rodrigomoraes2029
    @rodrigomoraes2029 Před 7 lety

    Boa tarde, gostaria de uma ajuda para fazer e entender o as esquações de Newton Cotes

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 7 lety

      Bom dia, Rodrigo. Tenho duas videoaulas sobre o tema:
      czcams.com/video/XUeANCkj4e8/video.html
      czcams.com/video/I9KpfcO_Jjk/video.html
      Bom estudo!

    • @rodrigomoraes2029
      @rodrigomoraes2029 Před 7 lety +1

      Muito obrigado!

  • @victorialeite8500
    @victorialeite8500 Před 7 lety

    Por que alguns ensinam "sinal, expoente, mantissa" e outros "sinal, mantissa, expoente"? Tá me deixando muito confusa..

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 7 lety +1

      Victoria Leite Essas representações que vc fala são uma forma didática de apresentar o conteúdo. Então, a ordem depende do livro que o seu professor adota. Nos computadores e nas linguagens modernas, geralmente o padrão IEEE 754 é usado. O importante é vc entender os conceitos fundamentais.

    • @victorialeite8500
      @victorialeite8500 Před 7 lety

      Obrigada professor. É que no material do meu professor, o padrão utilizado está como IEEE 754, porém dessa forma que lhe falei, "sinal, expoente, mantissa". Foi o que me deixou confusa. Então, independente da ordem, o computador entende?

    • @RexMedeirosUFRN
      @RexMedeirosUFRN  Před 7 lety +4

      O computador (ou a linguagem de programação) entende a representação para a qual ele foi projetado. Assim, computadores de 64 bits, por exemplo, trabalham nativamente com sequências de 64 bits. O que cada um dos 64 bits de uma palavra representa, depende do padrão adotado na hora de construir a chamada ULA (Unidade de Lógica e Aritmética) do processador. Uma vez esse padrão definido, o sistema operacional sempre terá que "dialogar" com o hardware enviando e recebendo dados numéricos naquele determinado padrão.

    • @victorialeite8500
      @victorialeite8500 Před 7 lety +1

      Obrigada professor =D

  • @delsonagle5862
    @delsonagle5862 Před 6 lety +1

    Muito obrigado pela aula.