Basicamente correções textuais e atualizações. Também criei um script para extrair os exercícios do livro

Makefile

@@ -328,35 +328,37 @@ clean:
 
 
 exer-sci:
+	make clean
 	cp config-pdf-sci.knd config.knd
-	python3 extrai_exercicios.py
+	python3 extrai_exercicios.py sci
 	latex main
-	latex exercicios
-	latex exercicios_resolvidos
-	latex exercicios_todos
-	pdflatex exercicios
-	pdflatex exercicios_resolvidos
-	pdflatex exercicios_todos
+	latex exercicios-sci
+	latex exercicios_resolvidos-sci
+	latex exercicios_todos-sci
+	pdflatex exercicios-sci
+	pdflatex exercicios_resolvidos-sci
+	pdflatex exercicios_todos-sci
 
 exer-py:
+	make clean
 	cp config-pdf-py.knd config.knd
-	python3 extrai_exercicios.py
+	python3 extrai_exercicios.py py
 	latex main
-	latex exercicios
-	latex exercicios_resolvidos
-	latex exercicios_todos
-	pdflatex exercicios
-	pdflatex exercicios_resolvidos
-	pdflatex exercicios_todos
+	latex exercicios-py
+	latex exercicios_resolvidos-py
+	latex exercicios_todos-py
+	pdflatex exercicios-py
+	pdflatex exercicios_resolvidos-py
+	pdflatex exercicios_todos-py
 
 exer-oct:
+	make clean
 	cp config-pdf-oct.knd config.knd
-	python3 extrai_exercicios.py
-
+	python3 extrai_exercicios.py oct
 	latex main
-	latex exercicios
-	latex exercicios_resolvidos
-	latex exercicios_todos
-	pdflatex exercicios
-	pdflatex exercicios_resolvidos
-	pdflatex exercicios_todos
+	latex exercicios-oct
+	latex exercicios_resolvidos-oct
+	latex exercicios_todos-oct
+	pdflatex exercicios-oct
+	pdflatex exercicios_resolvidos-oct
+	pdflatex exercicios_todos-oct

cap_ajuste/cap_ajuste.tex

@@ -36,7 +36,6 @@ \chapter{Ajuste de curvas}\index{aproximação!de funções}\index{ajuste!por m
 \ifispython
   Ao longo deste capítulo, assumiremos que as seguintes bibliotecas e módulos \verb+Python+ estão carregadas:
 \begin{verbatim}
->>> from __future__ import division
 >>> import numpy as np
 >>> from numpy import linalg
 >>> import matplotlib.pyplot as plt

cap_aritmetica/cap_aritmetica.tex

@@ -1,5 +1,5 @@
 %Este trabalho está licenciado sob a Licença Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 3.0 Não Adaptada. Para ver uma cópia desta licença, visite https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ ou envie uma carta para Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA.
-
+% !TEX root = ../main.tex
 %\documentclass[main.tex]{subfiles}
 %\begin{document}
 
@@ -13,22 +13,22 @@ \chapter{Representação de números e aritmética de máquina}\index{representa
 % python
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \ifispython
-Ao longo do capítulo, faremos alguns comentários usando códigos em \verb+Python 2.7+. Nestes, assumiremos que os seguintes módulos estão carregados:
+Ao longo do capítulo, faremos alguns comentários usando códigos em \verb+Python+. Nestes, assumiremos que os seguintes módulos estão carregados:
 \begin{verbatim}
->>> from __future__ import division
+
 >>> import numpy as np
 \end{verbatim}
 A primeira instrução garante que divisões de números inteiros sejam computadas em ponto flutuante (\verb+double+) e a segunda carrega a biblioteca de computação científica \href{http://www.numpy.org/}{numpy}.
 \fi
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{Sistema de numeração e mudança de base}\index{mudança de base}\index{sistema de numeração}
-Usualmente, utilizamos o sistema de numeração decimal para representar números. Esse é um sistema de numeração posicional onde a posição do dígito indica a potência de $10$ que o dígito representa.
+Usualmente, utilizamos o sistema de numeração decimal, isto é, base 10, para representar números. Esse é um sistema de numeração em que a posição do algarismo indica a potência de $10$ pela qual seu valor é multiplicado.
 
 \begin{ex}
   O número $293$ é decomposto como
   \begin{equation}
     \begin{split}
-      293 &= 2\ \text{centenas}+9\ \text{dezenas}+3\ \text{unidades}\\
+      293 &= 2\ \text{centenas} + 9\ \text{dezenas }+ 3\ \text{unidades}\\
       &= 2\cdot 10^2+9\cdot 10^1+3\cdot 10^0.
     \end{split}
   \end{equation}
@@ -182,15 +182,26 @@ \section{Sistema de numeração e mudança de base}\index{mudança de base}\inde
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \ifispython
 \begin{obs}
-  \verb+Python+ tem algumas sintaxes para representar números em algumas bases. Por exemplo, temos:
+  O \verb+Python+ tem preficos para representar números nas bases 2, 8 e 10. Por exemplo, temos:
 \begin{verbatim}
->>> print(0b1001) #bin -> dec
+>>> print(0b1001)  # bin
 9
->>> print(0o157) #oct -> dec
+>>> print(0o157)  # oct
 111
->>> print(0xbeba) #hex -> dec
+>>> print(0xbeba)  # hex
 48826
 \end{verbatim}
+Também é possível usar a função int() para interpretar a representação de um inteiro em uma base com b entre 2 e 36. Por exemplo, temos:
+\begin{verbatim}
+>>> print(int('1001', 2))  # Base 2
+9
+>>> print(int('1001', 5))  # Base 5
+126
+>>> print(int('ABCD', 20))  # Base 20
+84653
+>>> print(int('zz', 36))  # Base 36
+1295
+\end{verbatim}
 \end{obs}
 \fi
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
@@ -301,13 +312,13 @@ \section{Sistema de numeração e mudança de base}\index{mudança de base}\inde
 Em \verb+Python+, podemos usar os comandos \verb+int+ (truncamento) e a operação \verb+%+ (resto da divisão) para computar esta conversão da seguinte forma
 \begin{verbatim}
 >>> x = 9
->>> d0 = x%2; x = int(x/2); print("d0 = %d, x = %d" % (d0,x))
+>>> d0 = x%2; x = int(x/2); print(f"d0 = {d0}, x = {x}")
 d0 = 1, x = 4
->>> d1 = x%2; x = int(x/2); print("d1 = %d, x = %d" % (d1,x))
+>>> d1 = x%2; x = int(x/2); print(f"d1 = {d1}, x = {x}")
 d1 = 0, x = 2
->>> d2 = x%2; x = int(x/2); print("d2 = %d, x = %d" % (d2,x))
+>>> d2 = x%2; x = int(x/2); print(f"d2 = {d2}, x = {x}")
 d2 = 0, x = 1
->>> d3 = x%2; x = int(x/2); print("d3 = %d, x = %d" % (d3,x))
+>>> d3 = x%2; x = int(x/2); print(f"d3 = {d3}, x = {x}")
 d3 = 1, x = 0
 \end{verbatim}
 \fi
@@ -433,7 +444,7 @@ \section{Sistema de numeração e mudança de base}\index{mudança de base}\inde
 \begin{verbatim}
 >>> print(bin(9))
 0b1001
->>> print(oct(111)) #a saída será "0o157", no Python 3 ou superior
+>>> print(oct(111))
 0157
 >>> print(hex(48826))
 0xbeba
@@ -755,9 +766,9 @@ \section{Notação científica e notação normalizada}\index{sistema numérico!
 \begin{obs}
 Em $\verb+Python+$, podemos controlar a impressão de números usando o comando \verb+print+. Por exemplo:
 \begin{verbatim}
->>> print("%1.5f" % -np.pi)
+>>> print(f"{-np.pi:1.5f}")
 -3.14159
->>> print("%1.5e" % -np.pi)
+>>> print(f"{-np.pi:1.5e}")
 -3.14159e+00
 \end{verbatim}
 No primeiro caso, obtemos a representação em ponto flutuante decimal com $6$ dígitos do número $-\pi$. No segundo caso, obtemos a representação em notação científica normalizada com $6$ dígitos.
@@ -1014,7 +1025,7 @@ \subsection{Arredondamento de números}\index{arredondamento de números}
 \end{verbatim}
 e, em notação normalizada, temos:
 \begin{verbatim}
->>> print("%1.1e" % (int(-0.675*1e2)/1e2))
+>>> print("{:1.1e}".format(int(-0.675*1e2)/1e2))
 -6.7e-01
 \end{verbatim}
 \fi
@@ -1065,12 +1076,12 @@ \subsection{Arredondamento de números}\index{arredondamento de números}
 \ifispython
 Em \verb+Python+, a representação de números por arredondamento é o padrão. Assim, para obtermos a representação desejada de $x_3 = 0,675$ fazemos:
 \begin{verbatim}
->>> print("%1.2f" % (-0.675))
+>>> print("{:1.2f}".format(-0.675))
 -0.68
 \end{verbatim}
 e, em notação normalizada:
 \begin{verbatim}
->>> print("%1.1e" % (-0.675))
+>>> print("{:1.1e}".format(-0.675))
 -6.8e-01
 \end{verbatim}
 \fi
@@ -1167,12 +1178,12 @@ \subsection*{Exercícios}
   O \verb+Python+ usa arredondamento por proximidade com desempate par
   como padrão. Assim sendo, por exemplo
 \begin{verbatim}
->>> print('%1.1e\n' % 1.25)
+>>> print('{:1.1e}'.format(1.25))
 1.2e+00
 \end{verbatim}
   Agora:
 \begin{verbatim}
->>> print('%1.1e\n' % 2.45)
+>>> print('{:1.1e}'.format(2.45)
 2.5e+00
 \end{verbatim}
   Não deveria ser $2.4$? Explique o que está ocorrendo.
@@ -1803,9 +1814,9 @@ \subsection*{Exercícios}
 \ifisscilab
 \begin{exer}Considere a seguinte rotina escrita para ser usada no Scilab:
  \begin{verbatim}
-     x=1
-     while x+1>x
-         x=x+1
+     x = 1
+     while x + 1 > x
+         x = x + 1
      end
  \end{verbatim}
  Explique se esta rotina finaliza em tempo finito, em caso afirmativo calcule a ordem de grandeza do tempo de execução supondo que cada passo do laço demore $10^{-7}s$. Justifique sua reposta.
@@ -1844,9 +1855,9 @@ \subsection*{Exercícios}
 \ifispython
 \begin{exer}Considere a seguinte rotina escrita para ser usada no \verb+Python+:
  \begin{verbatim}
-     x=1.0
-     while x+1>x:
-         x=x+1
+     x = 1.0
+     while x + 1 > x:
+         x = x + 1
  \end{verbatim}
  Explique se esta rotina finaliza em tempo finito, em caso afirmativo calcule a ordem de grandeza do tempo de execução supondo que cada passo do laço demore $10^{-7}s$. Justifique sua reposta.
  \end{exer}
@@ -2038,17 +2049,17 @@ \subsection*{Exercícios}
 
 
 \section{Erros nas operações elementares}
-O erro relativo presente nas operações elementares de adição, subtração, multiplicação e divisão é da ordem do épsilon de máquina. Se estivermos usando uma máquina com 64 bits, temos que $\epsilon = 2^{-52} \approx 2,22E-16$.
+O erro relativo presente nas operações elementares de adição, subtração, multiplicação e divisão é da ordem do épsilon de máquina. Se estivermos usando o sistema de numeração {\it binary64} ou {\it double}, temos $\epsilon = 2^{-52} \approx 2,22\cdot 10^{-16}$.
 
-Este erro é bem pequeno para a maioria das aplicações! Assumindo que $x$ e $y$ são representados com todos dígitos corretos, temos aproximadamente 15 dígitos significativos corretos quando fazemos uma das operações $x+y$, $x-y$, $x\times y$ ou $x/y$.
+Este erro é bem pequeno para a maioria das aplicações! Assumindo que $x$ e $y$ são representados com todos dígitos corretos, esperamos ter aproximadamente 15 dígitos significativos corretos quando fazemos uma das operações $x+y$, $x-y$, $x\times y$ ou $x/y$.
 
 %%
 %% fornecer exemplo para +,-,*,/
 %%
 
 Mesmo que fizéssemos, por exemplo, $1000$ operações elementares sucessivas em ponto flutuante, teríamos, no pior dos casos, acumulado todos esses erros e perdido $3$ casas decimais ($1000\times 10^{-15} \approx 10^{-12})$.
 
-Entretanto, quando subtraímos números muito próximos, o erro pode se propagar de forma catastrófica.
+Entretanto, existem situações em que o erro se propaga de forma muito catastrófica, me especial, quando subtraímos números positivos muito próximos.
 
 \section{Cancelamento catastrófico}\index{cancelamento catastrófico}
 
@@ -2602,20 +2613,20 @@ \section{Exemplos selecionados de cancelamento catastrófico}
 \ifispython
 Para entendermos isso melhor, vejamos o que acontece no \verb+Python+ quando $n=7\times 10^{13}$:
 \begin{verbatim}
->>> n=7e13; print("%1.15e" % n)
+>>> n = 7e13; print(f"{n:1.15e}")
 7.000000000000000e+13
->>> n=7e13; print("%1.20e" % n)
+>>> n = 7e13; print(f"{n:1.20e}")
 7.00000000000000000000e+13
->>> print("%1.20e" % (1/n))
+>>> print(f"{1/n:1.20e}")
 1.42857142857142843451e-14
->>> y=1+1/n; print("%1.20e" % y)
+>>> y = 1 + 1/n; print(f"{y:1.20e}")
 1.00000000000001421085e+00
 \end{verbatim}
 Observe a perda de informação ao deslocar a mantissa de $1/n$. Para evidenciar o fenômenos, observamos o que acontece quando tentamos recalcular $n$ subtraindo $1$ de $1+1/n$ e invertendo o resultado:
 \begin{verbatim}
->>> print("%1.20e" % (y-1))
+>>> print(f"{(y-1):1.20e}")
 1.42108547152020037174e-14
->>> print("%1.20e" % (1/(y-1)))
+>>> print(f"{(1/(y-1)):1.20e}")
 7.03687441776640000000e+13
 \end{verbatim}
 \fi

cap_derivacao/cap_derivacao.tex

@@ -10,7 +10,6 @@ \chapter{Derivação numérica}\index{derivação}
 \ifispython
 Ao longo deste capítulo, assumiremos que as seguintes bibliotecas e módulos \verb+Python+ estão importados:
 \begin{verbatim}
-from __future__ import division
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 \end{verbatim}

cap_equacao1d/cap_equacao1d.tex

@@ -15,10 +15,9 @@ \chapter{Solução de equações de uma variável}\index{equações!de uma vari
 \ifispython
 Ao longo do capítulo, apresentamos algumas computações com \verb+Python+. Nestas, assumiremos o que os seguintes módulos estão carregados:
 \begin{verbatim}
->>> from __future__ import division
 >>> import numpy as np
 >>> import matplotlib.pyplot as plt
->>> import scipy as sci
+>>> import scipy as sp
 >>> from scipy import optimize
 \end{verbatim}
 A segunda instrução carrega a biblioteca de computação científica \href{http://www.numpy.org/}{numpy} e a terceira carrega a biblioteca gráfica \href{https://matplotlib.org/}{matplotlib}.
@@ -970,7 +969,7 @@ \subsection{Teorema do ponto fixo}\index{Teorema do!ponto fixo}
     return np.cos(x)
 
 #est. da solucao
-xe = sci.optimize.fixed_point(g, 0.7)
+xe = sp.optimize.fixed_point(g, 0.7)
 
 #aprox. inicial
 x0 = 0.7

cap_integracao/cap_integracao.tex

@@ -80,7 +80,6 @@ \chapter{Integração numérica}\index{integração} \label{cap:integracao}
 \ifispython
 Nos códigos \verb+Python+ apresentados ao longo deste capítulo, assumiremos o seguinte:
 \begin{verbatim}
->>> from __future__ import division
 >>> import numpy as np
 \end{verbatim}
 \fi

cap_interp/cap_interp.tex

@@ -42,9 +42,8 @@ \chapter{Interpolação}\index{aproximação!de funções}\label{cap:interp}
 % python
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \ifispython
-Ao longo do capítulo, faremos alguns comentários usando códigos em \verb+Python 2.7+. Nestes, assumiremos que os seguintes módulos estão carregados:
+Ao longo do capítulo, faremos alguns comentários usando códigos em \verb+Python+. Nestes, assumiremos que os seguintes módulos estão carregados:
 \begin{verbatim}
-from __future__ import division
 import numpy as np
 from numpy import linalg
 from numpy.polynomial import polynomial as poly