A student reading a book over a background of equations

Reglas de los dígitos significativos

Números en blanco y negro; numbers in a black board
Números en blanco y negro; numbers in a black board en Unsplash por Markus Krisetya en https://unsplash.com/photos/person-in-white-shirt-and-blue-denim-shorts-standing-on-black-and-white-floor-Vkp9wg-VAsQ

Objetivos:

Terminada la lección podrás:

  • Explicar los conceptos fundamentales de las reglas de las cifras significativas.

Home » Laboratorio » Matemática » Dígitos » Reglas de los dígitos significativos

Reglas de las cifras significativas:

Las cifras significativas de un número son los dígitos que aportan información no ambigua ni redundante sobre una medida experimental. Representan la precisión de un valor medido o calculado. En otras palabras, son los dígitos de los que estamos seguros en una medición, más un dígito estimado (el último).

Es crucial entender las cifras significativas porque nos indican la confiabilidad de una medición y nos ayudan a evitar errores al realizar cálculos con valores medidos.

Ejemplos

Aquí te presento las reglas para determinar cuántas cifras significativas tiene un número:

  • Los dígitos distintos de cero siempre son significativos.  

                 Ejemplos:         123,456             =           6 c.s.

                                           0.5295             =           4 c.s

                                           19.892 432       =           8 c.s.
  • Todo cero al final y a la derecha del punto decimal es significativo.

                 Ejemplos:           0.789000          = 6 c.s.

                                           19.451000        = 8 c.s.

                                         5.9300               =  5 c.s.
  • Los ceros entre dos dígitos significativos son también significativos.

                 Ejemplos:         10,203,040,506  =        11 c.s.

                                       2.03060409         =          9 c.s.
  • Los ceros usados sólo para localizar el punto decimal no son significativos.

                 Ejemplos:         0.000 789         =           3 c.s.

                                         0.0000029        =           2 c.s.

     
  • Los números que no están expresados en notación científica y terminan en cero (900 o 100,000, ej.) son ambigüos porque no se puede determinar el grado de precisión usado.
    • Si se expresan como:
      • 9.00 x 10² => 3 c.s.
      • 1.0 x 105 =>2 c.s.
  • Hay que ser muy cuidadoso con estos números y la decisión debe ser en base a la precisión de la medida.  En otras palabras la precisión en la medida depende del instrumento utilizado.

Importancia de las cifras significativas:

El uso correcto de las cifras significativas es fundamental en la ciencia y la ingeniería porque:

  • Refleja la precisión de las mediciones: Indica la incertidumbre asociada a una medida.
  • Evita la sobreestimación de la precisión: Previene la presentación de resultados con una precisión que no está justificada por la calidad de las mediciones.
  • Facilita la comunicación de resultados: Permite comunicar los resultados de forma clara y concisa, indicando la confiabilidad de los datos.

En resumen, las cifras significativas son una herramienta esencial para expresar la precisión de las mediciones y realizar cálculos científicos de manera correcta. Dominar su uso es crucial para cualquier persona que trabaje con datos experimentales.

Más ejemplos y presentación

Accede al ejemplo o a las reglas de dígitos significativos. La siguiente presentación ofrece información adicional.

Páginas recientes


Más páginas para explorar

  • Energía Hidroeléctrica: Potencia del Agua

    La energía hidroeléctrica es una fuente de energía renovable que aprovecha la fuerza del agua en movimiento para generar electricidad

  • Sir William Herschel y las Galaxias

    Sir William Herschel fue un astrónomo británico de origen alemán, famoso por sus descubrimientos en el campo de la astronomía.

  • Avances Tecnológicos e Investigación

    La investigación avanza por ejemplo en inteligencia artificial, aprendizaje automático, energía renovable, exploración espacial y biotecnología.