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I. MEDIDAS, ERRORES E INCERTIDUMBRE 1.1. Medición de Cantidades Físicas La física es una ciencia teórico–experimental que busca dar explicación y solución a los fenómenos naturales y sus consecuencias. Para ello, es necesario cuantificar las variables (magnitudes físicas) que intervienen en el fenómeno estudiado en el laboratorio o en el campo. Medir no es más que el procedimiento con el cual se evalúa o se valora una magnitud física. Esto consiste en establecer la razón numérica entre la magnitud considerada y otra de la misma especie elegida previamente como unidad de medida o patrón. La unidad patrón debe ser establecida previa y convenientemente; esto porque si varias personas realizan una medida de una magnitud, cada una podría dar un valor diferente, dependiendo del tipo de patrón utilizado, y se les dificultaría entender el significado tanto cuantitativo como cualitativo de la magnitud. Igualmente, es importante la facilidad que preste para establecer el mejor valor (precisión) del observable. Al realizar una medición, el resultado se establece por medio de un número y la unidad correspondiente (la cual está asociada a la denominada “patrón”). A esto hay que anexarle una indicación de la incertidumbre con que se ha obtenido el valor de la magnitud. Ejemplo: (2,72 ± 0,02) A, (3,2 ± 0,1) V, (1.275 ± 5) Ω. Cuando se tiene la medida de una magnitud, ésta se pudo haber obtenido por tres procedimientos. Es decir, existen tres tipos o métodos de medición que permiten saber la estimación que se tiene de un observable; éstos son mediciones: directas, indirectas y con instrumentos calibrados. En el primer método, las magnitudes se obtienen al utilizar un instrumento de medición; esto, comparando la cantidad a medir con la unidad elegida (múltiplos o submúltiplos). Por ejemplo: al medir la longitud del ancho de una mesa con una cinta métrica o al determinar la intensidad de corriente eléctrica que circula por un conductor con un amperímetro. En el segundo método, el valor de la variable física se obtiene por medio de una relación analítica entre cantidades conocidas (constantes, etc.) y previamente medidas (en forma directa o

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con instrumentos calibrados). Por ejemplo: cuando se determina la resistencia de un conductor por medio de la relación V= I.R (ley de Ohm), siendo V e I obtenidos previamente con un multímetro; al determinar la cantidad de carga eléctrica que atraviesa un conductor en un tiempo determinado, se mide, para tal fin, la intensidad de corriente eléctrica que circula por el conductor con un multímetro y el tiempo se considera una constante (para cada valor que se le asigne). En la medición con aparatos calibrados, se utilizan instrumentos previamente calibrados. Para ello, se establece una correspondencia biunívoca entre la posición del índice en la escala graduada y el patrón de medida, indicando en la escala dicha relación. De esta manera, las medidas se leerán por la posición del índice en la escala. Por ejemplo: la mayoría de los instrumentos utilizados para medir variables eléctricas entran dentro de esta clasificación; los termómetros son instrumentos que han sido calibrados utilizando la propiedad de dilatación de una columna de mercurio, de manera que la posición de la columna en una escala indica la temperatura. En cualquier caso, se puede observar que la medición es un procedimiento por el cual, se obtiene una estimación o aproximación del verdadero valor o valor real, de una magnitud. La Metrología, es la disciplina científica y tecnológica que se ocupa del estudio sistemático de todo lo relacionado con el proceso de medición.

1.2. Expresión Correcta de las Cantidades Medidas Recordando la definición inicial de medición, se encuentra que ésta no es más que una estimación del valor de una magnitud. Esto quiere decir que cuando se hace una medida, el resultado obtenido no es el valor exacto de la magnitud; lo que es lo mismo que establecer que no es el valor real o verdadero. La causa que genera esta diferencia es asociada a una serie de factores que intervienen al realizar el proceso de medición y desvirtúan el resultado final, éstos están asociados con el: a) observador, b) medio ambiente que rodea la magnitud a medir, c) parámetro en sí, d) instrumento; a estos factores que desvirtúan la obtención del valor obtenido del proceso de medición, suele llamárseles, errores. Se plantea así, la existencia de una duda sobre el valor de la magnitud medida, por lo que garantizar que dicho valor sea lo más próximo al verdadero o real implica que debe estar acompañado de su incertidumbre. Esto permitirá establecer los límites (intervalo) dentro de los cuales se encuentra el verdadero valor; ya que

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existe, pero no es posible como se ha planteado, precisarlo. Como se estableció en párrafos iniciales, el resultado de una medición se establece al dar el valor de la magnitud, la incertidumbre o error que se tiene sobre el valor obtenido y la unidad correspondiente. Ejemplo: L = (2,25 ± 0,01) cm ; I = (0,042 ± 0,002) mA ; V = 42,4 V con el 0,7%

Donde 2,25 cm, 0,042 mA y 42,4 V representan el valor obtenido por medio del proceso de medición de la magnitud considerada, junto con su unidad. 0,01 cm., 0,002 mA y 0,7% representan la incertidumbre que se tiene sobre el valor de la magnitud correspondiente. Ésta, permite expresar el resultado de la medición como un intervalo dentro del cual, se encuentra el

valor verdadero del parámetro medido, del ejemplo anterior se tiene: [2,24 < L < 2, 26] cm y

[0,040 < I < 0,044] mA.

Como se observa, la incertidumbre se presenta de manera absoluta o estándar (0,01 cm, 0,002 mA) y relativa (0,7%). La forma absoluta viene dada por la apreciación (mínima medida que puede realizarse con un instrumento) del instrumento o equipo de medición, o por la realización de una serie de operaciones que permita su determinación (lo cual será objeto de estudio más adelante). La representación porcentual se tiene de multiplicar el valor relativo (ER) por cien. Usualmente, esta forma se escribe con dos o tres cifras significativas.

ER =

∆x Valor Absoluto = ; Promedio (valor más probable) x

E% = E R ⋅ 100

1.3. Cifras Significativas Con este nombre se denomina a todo dígito que tenga significado físico. Viene dado por el número de cifras, contadas desde la izquierda (a partir de la primera diferente de cero) hasta la primera cifra afectada por el error, inclusive. Analicemos las siguientes cantidades: 2,52 mm; 2,520 mm; 2,5200 mm. ¿Representan físicamente la misma medida? Desde el punto de vista de la física y otras ciencias, no. El porqué radica en el significado

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que toma cada número que conforma el valor de la medida, especialmente si se encuentra más a la derecha de la expresión numérica. De esto, la última cifra del valor tiene un especial significado, ya que está afectada de error y susceptible de aproximarse. Por lo tanto, 2,520 mm y 2,5200 mm. expresan medidas diferentes, puesto que en la primera hay cuatro (4) cifras significativas y en las milésimas es donde puede realizarse la aproximación e indica que está afectada de error en su lectura; mientras que en la segunda, existen cinco (5) cifras significativas y en las diezmilésimas se puede realizar la aproximación y está afectada de error en su lectura. De lo expuesto se puede plantear que: “El número de cifras significativas de una medida es el número de cifras con las cuales se expresa su valor, siempre que la última de ellas sea razonablemente cierta”. Uno de los aspectos que complican el entendimiento de la definición anterior es saber establecer cuándo los ceros son significativos y cuándo no. Este aspecto podrá aclararse considerando la siguiente regla: los ceros a la izquierda de una expresión numérica nunca tiene significado; por ejemplo: 0,041; 0,001234 y 0,25 tienen 2, 4 y 2 cifras significativas respectivamente. Los ceros en estos casos sólo sirven para localizar la coma decimal. Por otra parte, los ceros agregados a la derecha, como en 2,520 mm., sí tienen significado, porque la cifra de las milésimas es razonablemente cierta, ya que está afectada de error y es susceptible de aproximarse. Existen casos de números enteros que terminan en varios ceros, de los cuales algunos de ellos o todos no son significativos. En este caso, hay que expresar dicha cantidad en notación científica (NC). Por ejemplo: el radio medio de la Tierra es de 6.370.000 m. aproximadamente; escrito en NC sería 6,37x106 m., lo que indica que la cifra siete (7) es razonablemente cierta, está afectada de error y es susceptible de ser aproximada. Es importante considerar, por lo expuesto, que una medida es tanto más precisa cuanto mayor es su número de cifras significativas y no de sus cifras decimales.

1.3.1. Operación con Cifras Significativas Cuando se suma, resta o se aplican ambas operaciones, el resultado, debe tener un número de cifras significativas después de la coma decimal, igual al sumando con menos cifras significativas después de la coma decimal; lo que es igual a plantear que la última cifra

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significativa del resultado debe tener un orden igual a la última cifra significativa del operando que posea mayor incertidumbre absoluta. Por ejemplo: A = 132,75 + 23,1 – 46,345 = 109,505 Como el operando con la última cifra significativa con mayor incertidumbre absoluta es 23,1, entonces: A = 109,5 O también, en la operación: 23,37 A + 124,3 mA, el resultado será 23,49 A y no 23.494,3 mA. Si la operación es de multiplicación o de división, o ambas, el resultado debe tener el mismo número de cifras significativas que el operando con menos cifras significativas. Por ejemplo: 37, 430 ⋅ 2,1254 = 24,7 3,22 Esto debido a que el operando 3,22 es el que tiene menos cifras significativas. 37,430 (cinco cifras significativas) 2,1254 (cinco cifras significativas) 3,22 (tres cifras significativas). En el caso que en las operaciones aparezcan una o varias constantes (µ, π, ∈0, etc.), las cuales poseen un número de cifras significativas muy grande o infinito, se establece que éstas no introducen error en el cálculo de la magnitud considerada, ya que en el cálculo de dichos parámetros existen variables medidas que, a lo sumo, pueden obtenerse con cinco cifras significativas o algunos órdenes superiores.

1.3.2. Aproximación o Redondeo Se ha establecido que el resultado de una medición depende del número de cifras significativas de las cantidades que intervienen en su obtención, por lo que es necesario aproximar o redondear el valor inicial de la magnitud determinada.

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Para tal efecto, las operaciones se deben realizar considerando todas las cifras significativas de los operandos y luego aproximar el resultado según los criterios expuestos para operar con cifras significativas. Por ejemplo: A=

3πB + 2C 2 P

Donde: B = 4,75 C = 1,123 P = 2,5 π = 3,14 3 ⋅ 3,14 ⋅ 4,75 + 2(1,123) 2 2,5 44,745 + 2,522258 ⇒ A= 2,5 47,222 ⇒ A= 2,5 Tercera aprox. : A = 9,4 ⇒ A=

44,7 + 2,522 2,5 47,2 Segunda aprox. : A = = 9,44 2,5 Primera aprox. : A =

Al final del capítulo se expondrán varios ejemplos donde se evidencie el procedimiento, tanto para la medida como para la incertidumbre o error.

1.4. Error en una Medida La diferencia entre el valor observado de una cantidad física y su valor verdadero se denomina error de observación. εi = xi – xv

(1)

Siendo: εi el error de observación xi los diferentes valores que toma la magnitud física xv el valor verdadero de la cantidad física medida. También se pueden expresar como error de observación, aquellos aspectos o defectos que desvirtúan la calidad de una medición.

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1.5. Clasificación de los Errores Los errores se clasifican en sistemáticos y aleatorios o casuales.

1.5.1. Errores Sistemáticos Son los que se repiten constantemente en el transcurso de la experiencia, afectando el resultado final en un mismo sentido; es decir, tienden a hacer que los valores medidos sean siempre mayores o menores que el valor verdadero. Contribuyen a que la exactitud sea baja o alta. Pueden ser constantes o variar de forma regular. Por ejemplo, instrumentos mal calibrados, condiciones experimentales inadecuadas, método experimental incorrecto o que no es el más adecuado, la falta de definición (conocimiento) de la magnitud estudiada, etc. Se logra disminuir los errores sistemáticos siendo cuidadosos al montar y ejecutar una experiencia, o, al identificar su naturaleza y corregirla.

1.5.2. Errores Casuales Son aquéllos que aparecen sin aparente causa o fortuitamente y se escapan del control experimental. Tienen un comportamiento aleatorio, varían en magnitud, son desordenados (al azar) y oscilan alrededor de un valor medio. Contribuyen a la imprecisión de las medidas. Por lo general, son inevitables y difíciles de precisar. Entre éstos se encuentran: las pequeñas alteraciones ambientales, descuidos momentáneos del observador. Usualmente, se disminuyen al repetir muchas veces la medida de la magnitud estudiada. Los errores casuales contribuyen a la dispersión.

1.6. Exactitud y Precisión 1.6.1. Exactitud Se refiere a la cercanía de los valores medidos al valor verdadero. Está relacionada con la apreciación de los instrumentos de medición y con los errores sistemáticos.

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Figura 1 1.6.2. Precisión Se refiere a la cercanía de los valores medidos entre sí. Es independiente de los errores sistemáticos y está relacionada con los errores casuales.

Figura 2

1.7. Clasificación y Cálculo de la Incertidumbre La incertidumbre puede clasificarse en: 1. TIPO A: se debe a la dispersión a posteriori de un conjunto de medidas, efectuadas bajo las mismas condiciones

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2. TIPO B: está asociada a una medida de

dispersión estadística que viene de una

distribución a priori(dada por el fabricante o el operador) y no necesariamente se realiza bajo las mismas condiciones 3. TIPO COMBINADA (A, B): se plantea cuando la magnitud a medir depende de otra o varias magnitudes (medidas indirectas), por lo que la incertidumbre de la variable a medir depende de la de otro parámetro ya medido de forma directa o indirecta Para que sea aplicable la teoría que va a exponerse, es necesario que todas las medidas se realicen con las mismas condiciones, por lo que debe utilizarse el mismo instrumento y escala para medir una magnitud dentro de todo el proceso experimental, igualmente en lo posible mantener las condiciones ambientales estables, así como, cualquier otro factor que pueda afectar la medición.

1.7.1. Para Medidas Directas (Incertidumbre Tipo A) Se sabe que, para minimizar los errores casuales, se debe repetir muchas veces la medida de la magnitud en cuestión. De aquí que los cálculos a plantearse se encuentren dentro de un proceso estadístico. Al no poderse conocer el valor verdadero de una magnitud A, se debe considerar el valor más probable de éste, el cual será una medida de posición o de tendencia central (moda, mediana y media aritmética), ya que indica hacia dónde los datos tienden a agruparse (esto, dentro de un análisis estadístico, es decir, con muchas medidas o valores de A) y éstos deben tender a agruparse alrededor del valor que se aproxima o es igual a xv (verdadero valor de la magnitud A). Para una relación simétrica, las tres medidas de tendencia central coinciden, pero si la relación es asimétrica, la diferencia es sustancial. Para una distribución gaussiana(ver Figura 3), se tiene que:

f ( x) = Donde: h =

1 µ 2

1 µ 2

1  x− x  −   e 2 µ 

2

=

h π

2 2 e −h ( x − x )

(2)

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Mientras mayor sea h, los valores medidos serán más próximos entre sí, garantizando que la medida de tendencia central esté más cerca del valor verdadero; esto, debido a que, del universo de medidas, las de tendencia central son las que arrojan resultados más cercanos al valor verdadero o iguales a él. De una muestra del universo de valores de A, las medias aritméticas ( x ) de las muestras se agrupan con mayor densidad alrededor de la media del universo; es decir, la media aritmética está más próxima del valor verdadero. De aquí que, mientras más medidas se realicen, x y xv estarán más próximos. La justificación para considerar a x como el valor más cercano o igual a xv se debe al siguiente planteamiento: Si una cantidad xv (valor verdadero) es medida n veces y denotada como x1, x2, x3......xn, se puede, entonces, escribir xi = xv + Ei, donde Ei es el error de observación de la medida xi. El valor medio, promedio o media aritmética x de las n mediciones se define como: n

x=

∑ xi i =1

=

n

x1 + x 2 + x3 + .... + x n n

Por lo tanto: x=

(xv + E1 ) + (xv + E 2 ) + (xv + E3 ) + ... + (xv + E n ) = x n

⇒ x = xv +

v

E1 + E2 + E3 + .... + E n n

+

E1 + E 2 + E3 + ... + E n n

(a)

Siendo el error en x la desviación estándar o el promedio de los valores absolutos de las desviaciones de cada medida respecto a x . Como algunos errores pueden ser positivos y otros negativos, el valor medio de los errores E + E2 + E3 + .... + En ( 1 ) debe ser muy pequeño; para cualquier caso, siempre será menor que el n valor absoluto mayor de los errores (Em): E1 + E2 + E3 + .... + En ≤ Em n De esto y de (a) se tiene: x − xv ≤ Em

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De esta última relación se concluye que el valor medio

x

estará cerca del

valor verdadero xv y, por lo tanto, se puede considerar como el mejor valor de la cantidad medida. Este razonamiento y la definición de error de observación son intuitivamente correctos (no son rigurosamente exactos), ya que es imposible determinar E1, E2, E3....En porque xv es desconocido. Por esta razón, es usual estudiar la dispersión de las medidas alrededor del valor medio o más probable x y no del verdadero valor xv. A continuación, se presenta la manera de determinar la incertidumbre estándar para diferentes casos. De lo anteriormente planteado se tiene que la media aritmética de una serie de medidas se definió como: n

∑ xi i =1

x=

(3)

n

La diferencia entre este valor y cualquiera de las n medidas, se denomina valor aparente ei de una medida xi con respecto al valor promedio x . ei → valor aparente

ei = xi – x

(4)

Una medida de dispersión, la cual muestra cómo se reparten los datos alrededor de la medida de posición ( x → promedio), es la desviación estándar, la cual se define como: n

S=

∑ ei2 i =1

n

(5)

Para un conjunto de medidas (muestreo) reales, la mejor estimación de la desviación estándar es: n

µ=

∑ ei2 i =1

n −1

(6)

La cual se denomina valor cuadrático medio. Éste define la proximidad de los valores medidos al valor de tendencia central (dispersión alrededor del valor central).

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Sin embargo, al considerar que las medias de las muestras se agrupan con mayor densidad alrededor de la media del universo (valor próximo o igual al valor verdadero), la dispersión de las medias de las muestras se representa como la desviación estándar de la distribución de medias de las muestras y se denomina desviación estándar de la media, siendo su valor: µ σ= n

(7)

Como la incertidumbre tipo A se define como un parámetro que caracteriza la dispersión de los resultados de la medición, diremos que σ representa la mejor estimación, ya que es la que genera menor dispersión y se denomina incertidumbre estándar o absoluta.

Procedimiento a seguir en el laboratorio: Como se planteó anteriormente, para medidas directas (realizadas con el mismo instrumento y apreciación) se hace un análisis estadístico en el cual se deben efectuar muchas medidas, pero limitaciones de tiempo impiden realizar grandes cantidades de medidas en el laboratorio; por esto, en este laboratorio se considerará diez (10) como el mínimo número de medidas para poder aplicar el método estadístico. El procedimiento consiste en tomar un conjunto de medidas ligeramente superior al mínimo, alrededor de quince (15) medidas; esto dentro de lo posible. Si las condiciones lo permiten, se tomará un número mayor de medidas. Una vez que se tiene el número de medidas hechas, se calcula el valor promedio ( x ) y el valor cuadrático medio (µ). Luego, se halla el intervalo [ x – 3µ, x + 3µ] y se desprecian todas aquellas medidas que queden fuera del intervalo. Este procedimiento se repite hasta que todas las medidas queden dentro del intervalo definido, o hasta que el número de medidas se haga inferior a diez (10). Después del procedimiento anterior, se tiene que: a) cuando el número de medidas que quedan es mayor o igual a diez (n ≥ 10) se determina σ de la forma establecida y el resultado se expresa como x ± 3σ; b) si el número de medidas es menor que diez (n < 10), se tomará como incertidumbre de la magnitud medida el valor de ½ (valor máximo de x – valor mínimo de x), denominado mínima incertidumbre; c) si n = 1, la incertidumbre será igual

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a la apreciación del instrumento. Es importante tener presente que, para aplicar el criterio anterior, se deben tomar en cuenta las siguientes consideraciones: 1. Todas las medidas deben realizarse con la misma apreciación. 2. Aun teniendo un número muy grande de medidas, la incertidumbre nunca puede ser nula. 4. En el caso en que 3σ sea menor que la apreciación, se tomará ésta última como la incertidumbre que se tiene sobre la medida. Nota: El hecho de usar 3µ y 3σ en los procedimientos anteriores se debe a que µ es una medida del ancho de la curva normal y, por lo tanto, de la incertidumbre que se tiene al efectuar la medida. Se ha comprobado que cuando se tiene un conjunto muy grande de medidas, el 68,3% de las medidas estarán comprendidas entre x – µ y x + µ; el 95,45% entre x – 2µ y x + 2µ; alcanzándose el 99,73% entre x – 3µ y x + 3µ. Como µ no se utiliza como incertidumbre, sino el parámetro σ, entonces se considera 3σ como la incertidumbre en la medida de la magnitud estudiada. A este criterio establecido se le conoce como el criterio de las tres sigmas y determina el intervalo de confiabilidad, el cual indica la probabilidad de que el valor de una magnitud medida se encuentre dentro de los límites del intervalo de incertidumbre. A menudo, los fabricantes suministran la información bajo este concepto.

Figura 3

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Es importante tener presente que el criterio establecido por este laboratorio para n = 1, es considerar la incertidumbre como la apreciación del instrumento, lo cual es válido dentro de ciertas consideraciones estadísticas y metrológicas (no mencionadas, ya que están fuera del nivel del curso). Realmente, cuando se va establecer el intervalo de incertidumbre de una magnitud que se mide con un instrumento, una sola vez, se deben tener en cuenta los siguientes parámetros: la apreciación de éste, su resolución y sensibilidad La apreciación es la distancia entre dos divisiones sucesivas (si se trata de un instrumento analógico) o la mínima lectura que puede obtenerse con un instrumento. La resolución es la capacidad que posee un instrumento para diferenciar dos medidas consecutivas. En el caso de instrumentos analógicos con galvanómetros (como los multímetros analógicos), se tiene el parámetro llamado sensibilidad, el cual es igual a la menor variación de la magnitud que produzca deflexión en la aguja del instrumento. En el caso de los equipos digitales de medición, por lo general, la incertidumbre viene establecida por una serie de factores dados por el fabricante (ver ejemplo en medidas de resistencias, sección 1.4 pág.63).

1.7.2. Incertidumbre tipo B Se desea evaluar la incertidumbre de una magnitud o parámetro, que no ha sido obtenido de una serie de medidas(por la persona que realiza la evaluación), en este caso se debe recoger y considerar toda información relevante sobre la obtención de dicha magnitud, como: conocimiento general del parámetro, propiedades de los materiales y equipos de medición usados en la obtención de la magnitud estudiada, incertidumbres relacionadas con los valores suministrados por el fabricante e inclusive, la experiencia previa del operario sobre el manejo de instrumentos y posibles distribuciones obtenidas de experimentos anteriores, que le permitan establecer un criterio con propiedad para escoger la incertidumbre, también es importante tener presente las especificaciones de los fabricantes sobre certificaciones, incertidumbres relacionadas con datos que provengan de tablas o manuales(estas especificaciones certificaciones y datos, como se expreso anteriormente, son presentados generalmente en intervalos de confiabilidad bajo el criterio de las tres sigmas).

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Ejemplo: el certificado de fabricación de un diodo semiconductor, indica que éste tiene un potencial de conducción de 0,72v, con una incertidumbre de 0,06v, bajo el criterio de las tres 0,06 sigmas, por lo que la incertidumbre estándar es σ = = 0,02 v . 3 Bajo la definición anterior, se podría establecer que, cuando se obtiene una medida a través de una sola medición, la incertidumbre(apreciación) asociada a la magnitud es tipo B, ya que está dada bajo un criterio a priori, dado por la experiencia y habilidad del operador. Esto es válido, porque se puede determinar dentro del intervalo establecido, que una serie de medidas semejantes, caen dentro del rango dado con la apreciación como incertidumbre. Por ejemplo: cuando se mide con un multímetro analógico la resistencia de un conductor(fuera del contexto de la demostración de una ley o fenómeno), se realiza comúnmente una sola medición(caso usual en el laboratorio, para verificar el valor nominal o utilizarlo como dato fiel en un cálculo). En este caso, el usuario utiliza el criterio de establecer como incertidumbre la apreciación del instrumento según la escala escogida, aún más, puede refinar dicho criterio al considerar que la medida se aproxima al valor medio de la apreciación, por lo que está considerando que su experiencia establece que las medidas que puede realizar, se distribuirán alrededor de este último valor. También dentro de este tipo de incertidumbre puede considerarse, el valor obtenido de una gráfica, el cual tiene asociado una incertidumbre.

1.7.3. Medidas Indirectas (Incertidumbre Combinada) Existen muchas magnitudes físicas que no pueden obtenerse a través de una medida directa, por ejemplo: el volumen de una esfera, la frecuencia de una señal eléctrica, el trabajo realizado por una fuerza, la energía almacenada en un condensador, etc. Las magnitudes de este tipo dependen de otras, medidas previamente, que por supuesto, poseen incertidumbre que va a influir en el resultado de la magnitud física requerida. Para el cálculo de este valor de propagación existen diferentes métodos; de ellos, sólo se estudiará el método de las derivadas parciales. Éste se basa en el desarrollo de Taylor de una función.

16 Considérese la función F(x), la cual será evaluada en el punto x0 + ∆x. Si se conoce el valor de la función en x0 e, igualmente, las derivadas de diferentes órdenes en x0, entonces, F(x0 + ∆x) vendrá dada por: 1 d nF dF 1 d 2F 2 (∆x ) n + ... (∆x) + .... + F ( x 0 + ∆x ) = F ( x0 ) + ∆x + 2 n dx x= x0 2! dx n! dx x= x0 x = x0 Si ∆x