1. Verificación a través del cálculo independiente:
* Cálculo manual (para casos simples): Para conjuntos de datos pequeños o cálculos simples, realice manualmente el cálculo y compare los resultados. Este es el método más directo, aunque tedioso para la verificación.
* Software/herramienta alternativa: Use un paquete de software diferente o una calculadora/herramienta dedicada para realizar el mismo cálculo en los mismos datos. Las discrepancias justifican la investigación. Considere usar el software de código abierto donde el código está disponible públicamente para el escrutinio.
* Solución analítica (si corresponde): Si el problema tiene una solución analítica conocida (por ejemplo, resolver una ecuación cuadrática), compare el resultado numérico del software con el resultado analítico exacto.
2. Prueba con entradas conocidas y salidas esperadas:
* Prueba unitaria: Si tiene acceso al código fuente del software, escriba pruebas unitarias que verifiquen la corrección de las funciones o módulos individuales involucrados en el cálculo. Esto es particularmente valioso para los algoritmos complejos.
* Casos de prueba con resultados conocidos: Cree un conjunto de casos de prueba con entradas conocidas y sus salidas esperadas correspondientes. Estos casos de prueba deben cubrir una variedad de escenarios, incluidos los casos de borde (por ejemplo, valores cero, números muy grandes o muy pequeños, condiciones de contorno). Compare los resultados del software con los resultados esperados para cada caso de prueba.
3. Verificaciones de consistencia interna:
* Análisis dimensional: Si el cálculo implica cantidades físicas, verifique que las unidades sean consistentes durante todo el cálculo y el resultado final.
* Leyes de conservación: Si corresponde (por ejemplo, en simulaciones físicas), verifique si las cantidades conservadas (energía, impulso, masa) se conservan en tolerancias aceptables.
* verificaciones de la cordura: Realizar controles de razonabilidad. ¿Están los resultados dentro del rango de valores esperado? ¿Tienen sentido en el contexto del problema? Los resultados extremos o inesperados deberían desencadenar una mayor investigación.
* Resultados intermedios: Examine los resultados intermedios para identificar dónde pueden haber ocurrido errores. El problema podría no ser con el resultado final, sino con un paso en el camino.
4. Análisis de sensibilidad:
* varía las entradas ligeramente: Cambie ligeramente los datos de entrada y observe cómo cambia la salida. La sensibilidad poco realista a las variaciones de entrada menores sugiere un problema con el cálculo.
5. Revisión del código (si corresponde):
* Haga que otro programador revise el código para verificar los errores o defectos lógicos en el algoritmo. Esto es particularmente beneficioso para los cálculos complejos o críticos.
6. Documentación y trazabilidad:
* La documentación exhaustiva del método de cálculo, el software utilizado, los datos de entrada y los resultados obtenidos es crucial para la reproducibilidad y la depuración.
Consideraciones importantes:
* Precisión numérica: Tenga en cuenta las limitaciones debido a la aritmética de punto flotante. Pequeñas discrepancias pueden ser aceptables debido a errores de redondeo, particularmente para cálculos complejos que involucran muchos pasos.
* Propagación de errores: Comprenda cómo los errores en los datos de entrada se propagan a través del cálculo y afectan el resultado final.
* Significación estadística: Para los cálculos que involucran análisis estadísticos, verifique la importancia estadística de los resultados.
Al usar una combinación de estos métodos, puede aumentar significativamente su confianza en la corrección de los cálculos realizados por un paquete de software. Ninguna técnica única ofrece certeza absoluta, pero un enfoque completo minimiza el riesgo de que los errores no se detecten.