In this work, important concepts from Exact Sciences, Computing and Engineering act in an
interdisciplinary way to obtain the best approximate solution for a physical experiment. The
aim of this paper is to show how different theories can be used to solve problems in engineering.
More specifically, the Least Squares method (studied in Linear Algebra), the uncertainties and
interval operations (studied in Interval Mathematics) and the Python language (studied in
computation) will be used to solve an interval system that provides the best approximate
function that adjusts a data set from a physical experiment in which a car was moving at zero
acceleration under a horizontal air track. By doing this type of approach using Interval
Mathematics, we seek to infer how the uncertainties arising from the experiment, as well as the
errors generated by the representations and operations of computer numbers, interfere with the
obtained result. For this, it was necessary to use the Python for Extended Scientific Computing
(Python-XSC) library, which is based on the interval arithmetic structure and provides
functions for the resolution of interval linear systems. The application of this study proved to
be very efficient and easy to use, besides encouraging engineering students to seek innovative
solutions through the interdisciplinarity of the theories studied in the area.Neste trabalho, importantes conceitos das Ciências Exatas, Computação e Engenharias atuam de forma interdisciplinar para obter a melhor solução aproximada para um experimento físico. O objetivo do trabalho é mostrar como diferentes teorias podem ser usadas para solucionar problemas nas Engenharias. Mais especificamente, serão utilizados aqui o método de Mínimos Quadrados (estudado na Álgebra Linear), as incertezas e operações intervalares (estudados na Matemática Intervalar) e a linguagem Python (estudada na computação) para resolver um sistema intervalar que fornece a melhor função aproximada que ajusta um conjunto de dados oriundos de um experimento físico, no qual um carro se deslocava com aceleração nula sob um trilho de ar horizontal. Ao fazer esse tipo de abordagem usando a Matemática Intervalar, busca-se inferir como as incertezas provenientes do experimento, assim como os erros gerados pelas representações e operações dos números em computadores, interferem no resultado obtido. Para isso, se fez necessário a utilização da biblioteca Python for Extended Scientific Computing (Python-XSC), a qual é baseada na estrutura da aritmética intervalar e fornece funções para a resolução de sistemas lineares intervalares. A aplicação do estudo feito se mostrou bastante eficiente e de fácil utilização, além de estimular os estudantes de engenharia a buscarem soluções inovadoras através da interdisciplinaridade das teorias estudadas na áre
