Si mide el agua de un cilindro graduado y encuentra que es 23, ¿lo escribiría como 23 ml o 23,0 ml?

Eso depende totalmente de la precisión de su medición (y las unidades), pero probablemente no escribiría ninguna. Supongo que está midiendo en ml (en lugar de algún otro sistema de unidades) y solo me centraré en cifras significativas.

La historia de las cifras significativas es que son una abreviatura para un análisis más sofisticado de errores. Si escribe 23, significa que la medida real podría ser 23.2 o incluso 22.7. Básicamente, aproximadamente 23 [matemáticas] \ pm [/ matemáticas] 0.5 mL. Si escribe 23.0, la respuesta debe ser precisa hasta 0.05 mL. El que use depende de la precisión de la escala.

Todo esto es aproximado, por supuesto. Lo que realmente debe hacer es, suponiendo que el error sigue la “distribución normal” y no es sistemático, es escribir (23 [math] \ pm [/ math] error) mL, donde “error” es el error estándar de la distribución de tu medida. Ese error estándar es la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del número de veces independientes que realizó una medición y le dice que, aproximadamente, hay una probabilidad de 2/3 de que su respuesta se encuentre dentro del rango citado. Su análisis de errores puede volverse aún más sofisticado que esto, por supuesto, pero lo que se supone que deben hacer las cifras significativas es darle una pequeña mano para pensar en la precisión de sus mediciones.

Lo que no desea hacer es un cálculo para un número que solo conoce hasta 0.5 ml con 153 dígitos. Eso es solo desperdiciar esfuerzo y posiblemente introducir un nuevo potencial de errores. Por eso enseñamos cifras significativas. Pero, en cambio, debe realizar una medición varias veces, promediar y calcular la distribución real, verificando que sea una distribución normal, calculando cuántas mediciones independientes realmente realizó (dos mediciones en la misma muestra en cuestión de segundos entre sí pueden no ser independiente), y citando el error estándar. Luego, cuando sumas y manipulas números, hay un cálculo de cómo propagar tus errores desde la medición hasta la respuesta final.

escribir 23.0 implica que puede discernir diferencias o graduaciones de 0.1 ml. Eso implica una cierta precisión.

Si es un cilindro grande parcialmente lleno o un cilindro mediano con una marca de graduación de 1 ml, no pondría 0.0 en el extremo. Porque su resolución no es mejor que 1 ml.

Si es un cilindro pequeño y tiene marcas de graduación de .1 ml, usaría el punto decimal.
Por ejemplo este cilindro

solo tiene marcas graduadas cada 1 ml y números cada 10. Dado que las graduaciones son solo 1 ml, no puede indicar más precisión que 23 ml.

Si mide el agua de un cilindro graduado y encuentra que es 23, ¿lo escribiría como 23 ml o 23,0 ml?

Depende de la precisión que haya usado. Si el nivel estuviera más cerca de 23 que 22 o 24, lo registraría como 23. Si tuviera graduaciones por décimas de mililitro y estuviera más cerca de 23 que 22.9 o 23.1, usaría 23.0. El dígito más a la derecha es el dígito de la incertidumbre.

Muchas personas usan todos los dígitos disponibles de los cálculos. Por ejemplo, hace unas décadas, leí un artículo de un estudio de recuperación de vegetación después de la construcción de un oleoducto enterrado en el desierto que daba las dimensiones de la excavación como “1.2192 metros por 1.8288 metros” (en realidad, el autor usó 6 u 8 decimales). lugares). Debería haber usado “1.2 metros por 1.3 metros (4 pies por 6 pies)” ya que ese era el tamaño nominal de la zanja. ¿Te imaginas cavar una zanja con la precisión implícita de profundidad y ancho de 0.1 milímetros?

Si lo mide (lo que puede incluir una interpolación estimada entre dos marcas consecutivas separadas por 1 ml) de manera que realmente cree que es 0 décimas, entonces escribe el “.0”

Si en realidad no mide las décimas, entonces no escribe el “.0”.

En matemáticas 23.0 = 23 y típicamente uno escribiría 23. En ciencias experimentales, 23.0 ≠ 23 porque son medidas diferentes. Una medición no es simplemente el valor de la cantidad medida, sino también la cantidad de incertidumbre en ese valor. La incertidumbre puede ser explícita como en (23.0 ± 0.2) mL o puede estar implícita en el número de dígitos expresados, con 23.0 teniendo menos incertidumbre que 23. Una diferencia en la incertidumbre de la medición hace que las mediciones sean diferentes, aunque Los valores de 23 y 23.0 son matemáticamente equivalentes.

Todas las otras respuestas hasta ahora coinciden bastante en que “depende”. De lo que realmente depende es de la precisión del aparato utilizado para medir el volumen. El cilindro graduado más pequeño que podría usar para medir nominalmente 23 ml es un cilindro graduado de 25 ml. Si usaste uno y se parecía a esto (escala-división-sabio) …

puede ver que hay cinco divisiones entre 23 y 24 ml, por lo que cada una representa 0.2 ml. Sería bastante fácil interpolar y estar seguro de que el volumen estaba más cerca de 25 que de 25.1, por lo que escribiría 25.0 mL.

Pero si estuviera usando, por ejemplo, un cilindro graduado de 100 ml, con divisiones solo cada 1 ml, sería imposible decir si el volumen indicado estaba más cerca de 25 o 25.1, por lo que debería llamarlo 25 ml.

Escribe con precisión las unidades marcadas y estima de cerca el número final para agregar uno más. Por ejemplo, si su cilindro graduado es preciso para el ml, diría: “Cae entre 23 y 24 … más cerca de 24 que 23, yo diría que es aproximadamente 23.7 mL”. Si su cilindro graduado es preciso para los diez mL, solo tendrías dos cifras significativas. 20 y un estimado de 3 para 23. La idea aquí es que puede ver razonablemente bien cómo la medición se ubica entre dos números, y la cifra adicional significativa podría hacer que su respuesta general sea mucho más precisa. En su caso, si su cilindro es preciso para el ml, el agua aparentemente cae en la marca de 23, por lo que es 23.0 para que pueda cosechar los beneficios del sig fig extra.

Si no hay ninguna unidad mencionada o calibrada en el cilindro graduado, escribiré 23 unidades .

Significa que puedes elegir cualquier unidad.