¿Puede el análisis real ser útil en la ingeniería científica de software?

Si por análisis real solo quiere decir una comprensión clara del cálculo, incluidos los límites, entonces sí, es útil.

Si está hablando de la definición de números reales, cortes de Dedekind, etc., creo que para la mayoría de las aplicaciones la respuesta es “rara vez en el mejor de los casos”.

Probablemente sería más útil comprender las peculiaridades de la representación de punto flotante IEEE que comprender esa parte del análisis real. [Ver formato de punto flotante de doble precisión.] Tiene una serie de ‘características’ inevitablemente extrañas que sorprenderán a cualquiera que no haya intentado realmente romper las reglas matemáticas usando números de punto flotante. Porque puedes, y eso puede ser importante en la práctica.

Además, es genial ser el que no tiene miedo cuando

0.1 + 0.2
-> 0.30000000000000004

¿Se han roto las matemáticas de coma flotante?

Si todo lo que está haciendo es implementar algoritmos que otras personas han ideado y usarán, entonces probablemente pueda escapar sin saber demasiado sobre el análisis. Pero si desea comprender los algoritmos, o evaluar si se están comportando correctamente, entonces el análisis es esencial.

Podría decirse que es necesario, ya que el análisis real es parte de la caja de herramientas cuantitativa que nos permite estimar los límites de error en los algoritmos que implementamos, y puede ayudarnos a diseñar nuevos algoritmos para procedimientos numéricos.

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