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La forma estándar (también conocida como forma de índice estándar) te permite representar números muy grandes y muy pequeños utilizando un sistema de notación numérica. Es similar al uso de los prefijos del SI.
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Enviar comentariosPor ejemplo, cien metros pueden expresarse como 100 m, pero también pueden expresarse como \(1 \cdot 10^3\) metros utilizando la forma estándar. El principio de esta equivalencia es sencillo y consiste en multiplicar la cantidad por diez y elevarla a una potencia que te dé el número correcto. Mira los dos ejemplos siguientes:
\(1000 \space gramos = 1 \space kilogramo = 1 \cdot 10^3 \space g\)
\(0,0000023 \space metros = 2,3 \space micrómetros = 2,3 \cdot 10^{-6} m\)
Los últimos números son el factor. Así, por ejemplo, si multiplicamos \(1 \cdot 10^3\) g, obtendremos 1000 gramos. La forma estándar también nos ayuda a reducir números grandes a una notación más pequeña, como en los ejemplos siguientes.
\(1.530.000 vatios espaciales = 1,53 en 10^6 vatios espaciales)
\(45.500.000 calorías espaciales = 45,5 en 10^6 calorías espaciales)
\(120.000 kilogramos espaciales = 12 kilogramos espaciales)
La forma estándar se utiliza de forma diferente, según el tamaño del número. Si el número es menor que la unidad, el exponente es negativo. Si el número es mayor que la unidad, el exponente es positivo.
Aquí tienes una explicación de cómo utilizar la forma estándar para números pequeños.
Primero, comprueba cuántos decimales tiene tu número por debajo de la unidad. Utilicemos el ejemplo 0,0003.
Para que el número 3 aparezca antes de la coma decimal, tienes que desplazar la coma decimal 4 posiciones a la derecha.
Luego multiplicas 3 por 10. Tu exponente es -4, lo que te da \(3 \cdot 10^{-4}\).
Y aquí tienes una explicación de cómo utilizar la forma estándar para números grandes.
Primero, comprueba cuántos decimales tiene tu número por encima de la unidad. Utilicemos el ejemplo \(32476,0\).
Para que el número 3 aparezca inmediatamente antes del punto decimal, tienes que mover el punto decimal 4 posiciones a la izquierda.
Luego multiplicas 3 por 10. El exponente esta vez es 4, lo que te da \(3,2476 \cdot 10^4\).
El sistema SI te permite cambiar los prefijos y la forma estándar a los símbolos cuando sea necesario. Los símbolos normalizados son símbolos que se utilizan para sustituir las formas factoriales y los prefijos.
Por ejemplo, 2,3 micrómetros (prefijo micro) es igual tanto a 2,3μm (símbolo) como a \(2,3 \cdot 10^{-6}\) m (forma estándar).
A continuación encontrarás una tabla con los prefijos, factores y símbolos utilizados para todas las unidades.
| Tabla 3. Símbolos, forma estándar y representación de grandes cantidades. | |||
|---|---|---|---|
| Símbolo | Forma estándar | Representación | Nombre |
| Y | \(10 ^ {24}\) | 1,000,000,000,000,000,000,000,000 | Septillón |
| Z | \(10 ^ {21}\) | 1,000,000,000,000,000,000,000 | Sextillón |
| E | \(10 ^ {18}\) | 1,000,000,000,000,000,000 | Quintillón |
| P | \(10 ^ {15}\) | 1,000,000,000,000,000 | Cuatrillón |
| T | \(10 ^ {12}\) | 1,000,000,000,000 | Trillón |
| G | \(10 ^ 9\) | 1,000,000,000 | Mil millones |
| M | \(10 ^ 6\) | 1,000,000 | millones |
| k | \(10 ^ 3\) | 1,000 | Mil |
| H | \(10 ^ 2\) | 100 | Cien |
| allí | \(10 ^ 1\) | 10 | Diez |
| Tabla 4. Símbolos, forma estándar, representación de pequeñas cantidades. | |||
|---|---|---|---|
| Símbolo | Forma estándar | Representación | Nombre |
| y | \(10 ^ {-24}\) | 0,000,000,000,000,000,000,000,001 | septillonésima |
| z | \(10 ^ {-21}\) | 0,000,000,000,000,000,000,001 | sextillonésima |
| a | \(10 ^ {-18}\) | 0,000,000,000,000,000,001 | quintillonésima |
| f | \(10 ^ {-15}\) | 0,000,000,000,000,001 | cuatrillonésima |
| p | \(10 ^ {-12}\) | 0,000,000,000,001 | trillonésima |
| n | \(10 ^ {-9}\) | 0,000,000,001 | billonésima |
| μ | \(10 ^ {-6}\) | 0.000.001 | millonésima |
| m | \(10 ^ {-3}\) | 0.0001 | milésima |
| c | \(10 ^ {-2}\) | 0.01 | centésima |
| d | \(10 ^ {-1}\) | 0.1 | décima |
La forma estándar es muy útil cuando se trata de unidades y cálculos en física, matemáticas o ingeniería. Muchas cantidades son muy pequeñas, como la carga de un electrón, su masa o incluso la presión en pascales. Mira los siguientes ejemplos de utilización de la forma estándar.
Calcula la carga total en culombios de una partícula alfa y expresa el resultado utilizando la forma estándar.
Una partícula alfa está formada por dos protones y dos neutrones. Las únicas partículas cargadas son los protones, que tienen una carga de \(1,602176634 \cdot 10^{-19}\) C.
La carga total es la carga del protón multiplicada por dos.
\text{Carga total} = (1,602 \cdot 10^{-19} C) \cdot 2 = 3,204 \cdot 10 ^{-19} C\)
Expresa la presión atmosférica a nivel del mar de pascales a gramos por metro cuadrado utilizando la forma estándar.
El valor aceptado para la presión atmosférica a nivel del mar es 101325 Pa, y un pascal equivale a un newton aplicado sobre un metro cuadrado.
\(101325 \space Pa = 101325 \space N/m^2\)
También sabemos que un newton equivale a un kilogramo por metro sobre un segundo cuadrado.
\(101325 \space N/m^2 = 101325 (kg \cdot m)/s^2m^2 = 101325 kg/s^2m\)
Y sabemos que un kilogramo son 1000 gramos.
\(101325 kg/s^2 m = 101325000 g/s^2 m\)
Esta cantidad es muy grande, así que podemos expresarla utilizando la forma estándar.
\(101325000 g/s^2m = 1,01 \cdot 10^8 g/s^2m\)
Esta es una forma mucho más corta y mejor de expresar la presión si utilizas gramos.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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