数值分析(01) 数值计算与误差分析
第一章数值计算方法与误差分析PPT课件
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29
0 . 4 9 0 . 4 0 0 8 . 0 0 4 1 0 . 0 2 1 3 1 2 1 9 1 5 0 7 1 1 ( 2 1 ) 0
0 . 484
2 4 2 4
我们不能由此推出x*有两位有效数字，这是因为
x-x*=0.4900-0.484=0.0060>0.005
即可知近似值x*并不具有两位有效数字。
例４ 对于绝对值小的 x，可利用泰勒级数
ex–1= x+x2/2+x3/6+…
取前n项来计算。
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23
（二）要防止大数“吃掉“小数，注意保护重要数据
在数值运算中，参加运算的数有时数量级相差很大，而计算 机位数有限，如不注意运算次序就可能出现大数“吃掉”小数的
现 象，影响计算结果的可靠性。
5 .编制源程序并调试
6 .做出算法的误差分析
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2
从工程实际中抽象出来的数学问题往往很复杂，典型的有： 1、数据点的插值 2 、曲线拟和 3、复杂函数的微积分运算 4、非线性方程f(x)=0的根的求解
5、当n很大时线性方程组AX=B的求解 6、常微分方程的求解
minf (x) xX
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3
参考书籍的几种名称： 1、数值分析 2、数值计算原理 3、计算方法 4、算法设计 5、计算机数值计算方法与程序设计
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4
数值计算中的误差
1、误差的种类和来源
① 模型误差
② 观测误差
③ 截断误差
④ 舍入误差
真
2、误差的有关概念：
值
近似值
① 绝对误差： (x)xx
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数值分析1-误差及有效数字
（避免绝对值很大的数为乘数）
x1 1 x1 e e x ex 2 （避免 x2 为很小的数为除数） 1 2 x x x2 2 2
er x1 x2 x1 x2 er x1 er x 2 x1 x2 x1 x2
er x1 x2
这里，主要介绍计算机中浮点数的表示形式及 表示范围（4个参数）：
x s p
其中， s =±0.a1a2a3………at 称为尾数∈[-1,1],
s 中的正负号用一位数字区分；
β为基数，如取2、10、8、16； p为阶数，有上限U和下限L, 由计算机存储字节长度决定。
1.4 误差危害的防止 （1）使用数值稳定的计算公式
数值稳定是指计算过程中舍入误差对计算影响不大的算法， 若第n+1步的误差en+1 与第n步的误差en满足
en 1 1 en
，则称该计算公式是绝对稳定的
例：建立积分In=
1
0
xn dx x5
（n=0,1.........,20）
递推关系式，并分析误差传播影响。
解： I +5I
n
n-1=
x 5x 0 x 5 dx
1 n n -1
1
0
x n-1dx
x n
n
1
0
1 n
I 0=
1 0 x 5dx
1
ln x 5
1 0
=ln6-ln5
1 In -5In -1 n ∴递推式： I 0 ln6 - ln5
2
x1 x 2
2
e x1 e x 2
数值分析误差
I k −1
11 ( k = n, n − 1,…,2,1) = − Ik 5k
(1 − 3)
依式（ 依式（1-3）计算
* 0
的近似值。 I n −1 , I n − 2 ,…, I 1 , I o 的近似值。
* 14
1 1 1 分别取 I = 0.18232155， I = + ≈ 0.01222222 2 6 × 15 5 × 15 按算法1、算法 2的计算结果见下屏表 1 − 1：
逆向递推公式在数学上完全等价，却导致两种完全不同的 逆向递推公式在数学上完全等价， 算法。对于实数序列的递推由于初始误差的存在，可以一 算法。对于实数序列的递推由于初始误差的存在，
种方向的递推会使误差扩大， 种方向的递推会使误差扩大，而另一方向的递推会使得误 差逐步减小。在设计（选用） 差逐步减小。在设计（选用）算法时要用使初始误差不增 长的算法。 长的算法。
1 3 1 5 作近似计算， 取 S = x − x + x ，作近似计算，则 3! 5! 为其截断误差。 为其截断误差。
R = sin x − S
条 件 问 题
计算方法中有一类问题称为条件问题， 公式） 条件问题是一个算法 （公式）由于初始 数据或者中间某些数据微小摄动对计算结 果产生影响的敏感性的问题。舍入误差、 果产生影响的敏感性的问题。舍入误差、 观测误差都属初始数据的摄动。研究坏条 观测误差都属初始数据的摄动。 件问题的计算方法是十分重要的课题， 件问题的计算方法是十分重要的课题，有 的时候，一些问题的条件并不坏， 的时候，一些问题的条件并不坏，但由于 算法不恰当， 算法不恰当，初始数据的微小摄动或舍入 误差在计算过程中不断被放大，而可能导 误差在计算过程中不断被放大， 致计算结果的精度大大降低， 致计算结果的精度大大降低，甚至使计算 失去意义。
数值分析第一讲误差
3.
4. 5. 6.
数值代数参考书
① ② ① ② ① ② ① ②
微分方程数值解参考书 综合类（数值分析与科学计算、习题、实验等）参考书 其他
数值分析
本门课程的特点
• 既有数学类课程中理论上的抽象性和严谨 性，又有实用性和实验性的技术特征 • 各部分内容相对独立
数值分析
学习要求
• 掌握各种方法的基本原理与构造方法 • 重视各种方法的误差分析 • 掌握经典方法的程序代码
e er x
| x|
相对误差上限 /* relative accuracy */ 定义为 r
实际应用中，精确解往往无法得到！
当 较小时，因两者的差为:
e 实际应用中： er a
r
|a|
思考题1：实际应用中，用a取代x合理吗？为什么？
（提示：当绝对误差限较小时，两者的差为相对误差限的高阶无穷小量，可以忽略）
数值分析
误差的分类（2/4）
一般数学问题包含若干参量，他们的值往往 通过观测得到，而观测难免不带误差，这种 误差称之为观测误差。
4、已经测得在某处海洋不同深度处的水温如下： 深度（M） 466 741 950 1422 水温（oC）7.04 4.28 3.40 2.54 1634 2.13
根据这些数据，希望合理地估计出其它深度（如500米， 600米，1000米…）处的水温
绝对误差 /* absolute error */
e=x-a, 其中x为精确值，a为x的近似值。 |e|的上限记为ε，称为绝对误差限 /* accuracy*/ 工程上常记为x＝a±ε，例如：
1
0
e x dx 0.743 0.006
计算方法与计算 实验一误差分析
% 输出的量--每次迭代次数k和迭代值xk,
%
--每次迭代的绝对误差juecha和相对误差xiangcha，
误差分析
误差问题是数值分析的基础，又是数值分析中一个困难的课题。在实际计算 中，如果选用了不同的算法，由于舍入误差的影响，将会得到截然不同的结果。 因此，选取算法时注重分析舍入误差的影响，在实际计算中是十分重要的。同时， 由于在数值求解过程中用有限的过程代替无限的过程会产生截断误差，因此算法 的好坏会影响到数值结果的精度。 一、实验目的
因为运行后输出结果为： y 1.370 762 168 154 49， yˆ =1.370 744 664 189
38， R 1.750 396 510 491 47e-005， WU= 1.782 679 830 970 664e-005 104 . 所
以， yˆ 的绝对误差为 10 4 ，故 y
③ 运行后输出计算结果列入表 1–1 和表 1-2 中。
④ 将算法 2 的 MATLAB 调用函数程序的函数分别用 y1=15-2*x^2 和
y1=x-(2*x^2+x-15)/(4*x+1)代替，得到算法 1 和算法 3 的调用函数程序，将其保
存，运行后将三种算法的前 8 个迭代值 x1, x2 ,, x8 列在一起（见表 1-1），进行
的精确解 x* 2.5 比较，观察误差的传播.
算法 1 将已知方程化为同解方程 x 15 2x2 .取初值 x0 2 ，按迭代公式
xk1 15 2xk2
第一章有效数字和误差分析
f f
(x ) ( x )
(
x
)
多元函数的情况
当f为多元函数时计算 A f x1, x,2如,果, xn
的近似值为x1*, x2*,,则 xn* 的近A似为
A* f x1*, x2*,, xn*
于是函数值 A的* 误差 e A由* Taylor展开,
得：
x1, x2,, xn
e A* A* A f x1*, x2*,xn* f x1, x2,xn
借助计算机提供切实可行的数学算法. 所提出的算法必须具有：可靠的理论分析;理 想的精确度;收敛且稳定;误差可以分析或估计.
时间复杂性好__指节省时间； 计算复杂性好
空间复杂性好__指节省存储量。
通过数值实验证明算法行之有效.
构造数值算法主要手段
采用“近似替代”方法→逼近 采用“构造性”方法 采用“离散化”方法
f (x) f (x ) f (x )(x x ) f ( ) (x x )2 2!
舍去右边第二项得到 f (x) f (x ) f (x )(x x )
即 f (x ) 的绝对误差 e( f (x )) f (x )e(x )
可以得到 f (x ) 的相对误差
er ( f (x ))
例6 已知近似数x*的相对误差限为0.3%，问x*
有几位有效数字？
解：由
得 er *
1
10 (n1)
2(x1 1)
3 1 10 (n1) 1000 2(x1 1)
ⅰ当x1=1时,310-3=1/410-(n-1)1210-3=10-(n-1) 上式两边取以10为底的对数得
lg22+lg3+(-3)=-n+1 ∵lg2=0.3010 lg3=0.4771
数值分析第一章实验 误差分析
1. 计算11n x nI ex e dx -=⎰(n=0,1,2,……)并估计误差。
由分部积分可得计算n I 的递推公式111101,1,2,e 1.nn x I nI n I e dx e ---=-=⎧⎪⎨==-⎪⎩⎰……. （1） 若计算出0I ，代入（1）式，可逐次求出 12,,I I …的值。
要算出0I 就要先算出1e -，若用泰勒多项式展开部分和21(1)(1)1(1),2!!ke k ---≈+-+++…并取k=7,用4位小数计算，则得10.3679e -≈，截断误差14711|0.3679|108!4R e --=-≤<⨯.计算过程中小数点后第5位的数字按四舍五入原则舍入，由此产生的舍入误差这里先不讨论。
当初值取为000.6321I I ≈= 时，用（1）式递推的计算公式为 010.6321A 1nn I I nI -⎧=⎨=-⎩ （），n=1,2，…。
计算结果见表1的n I 列。
用0I 近似0I 产生的误差000E I I =- 就是初值误差，它对后面计算结果是有影响的.表1 计算结果从表1中看到8I 出现负值，这与一切0n I >相矛盾。
实际上，由积分估值得111110001011(im )(max)11x n n n x x e e m e x dx I e x dx n n ---≤≤≤≤=<<=++⎰⎰ （2） 因此，当n 较大时，用n I 近似n I 显然是不正确的。
这里计算公式与每步计算都是正确的，那么是什么原因合计算结果出现错误呢？主要就是初值0I 有误差000E I I =- ，由此引起以后各步计算的误差n n nE I I =- 满足关系1,1,2,n n E nE n -=-=….由此容易推得0(1)!n n E n E =-，这说明0I 有误差0E ，则n I 就是0E 的n!倍误差。
例如，n=8，若401||102E -=⨯，则80||8!||2E E =⨯>。
课件-数值分析(第五版)1-3章
x x
f ( x) f ( x* ) f ( x)
x x
xf ( x) f ( x)
C p 10 即认为是病态
f ( x) x n
9 第1章 数值分析与科学计算引论
研究对象 作用特点
数值计算 误差
误差分析 避免危害
数值计算 算法设计
数学软件
2. 算法的数值稳定性 定义3 一个算法如果输入数据有误差，而在计算过程中舍入误 差不增长，则称此算法是数值稳定的，否则称此算法为不稳定 的。 例1.1：P.９ I n e
x 0.003
y 1
2017/3/12
1000
1.00314 , y * 1.003
6 第1章 数值分析与科学计算引论
研究对象 作用特点
数值计算 误差
误差分析 避免危害
数值计算 算法设计
数学软件
注: 有效位数与小数点后有多少位无关； m相同情况下，有效位数越多，误差限越小； 相对误差及相对误差限是无量纲的，绝对误差及误差限是有量纲的。
数值计算 算法设计
数学软件
1.1 数值分析的对象、作用与特点
1 研究对象
用计算机求解数学问题的数值计算方法、理论及软件实现
实际问题 数学模型 数值计算方法 程序设计（数学软件） 上机计算求出结果
应用数学
计算数学即数值分析
数值分析（计算方法） 插值与函数逼近（2、3）数值微分与数值积分（4） 的研究对象
第一章习题
1, 5,７,12,1４
谢
谢 !
2017/3/12
14 第1章 数值分析与科学计算引论
第2章 插值法
引言
拉格朗日（Lagrange）插值 均差与牛顿（Newton）插值 埃尔米特（Hermite）插值 分段低次插值 三次样条插值
第一章数值计算中的误差
用 x ± ε 表示一个近似值，这在实际计算中很不方便。当在实际运算中遇到的数的位数 很多时，如π ， e 等，常常采用四舍五入的原则得到近似值，为此引进有效数字的概念。
定义 3：当近似值 x* 的误差限是其某一位上的半个单位时，我们就称其“准确”到这一位，
xn n!
&1+
x
+
x2 2!
+"+
xn n!
近似代替
ex
，这时的截断误差为
Rn
(x)
=
eξ (n +1)!
x n +1
,
ξ 介于 0 与 x 之间。
这种误差就是截断误差。
sin x = x − x3 + x5 − ...... , 用近似计算公式 sin x ≈ x - x3 + x5 截断误差估计
实际问题→数学模型→计算方法→程序设计→上机计算 由实际问题应用有关科学知识和数学理论建立数学模型这一过程，通常作为应用数学的 任务。而根据数学模型提出求解的计算方法直到编出程序上机算出结果，进而对计算结果进 行分析，这一过程则是计算数学的任务，也是数值计算方法的研究对象。 数值计算方法（也称数值分析或计算方法）是计算数学的一个主要部分，它是一门把数 学理论与计算机紧密结合起来进行研究的实用性很强的学科。它主要研究用计算机求解各种 数学问题的数值方法及其相关理论。
的绝对误差限为 0.0005
显然，误差限 ε(x)总是正数，且
ε (x) = x − x* ≤η
(1.3.3)
即
x * −η ≤ x ≤ x * +η
这个不等式，在应用上常常采用如下写法
x = x * ±η
(1.3.4) (1.3.5)
数值分析实验 误差分析
数值分析实验误差分析一、引言数值分析是研究用数值方法处理数学问题的学科。
在数值计算中，由于测量误差、近似误差、截断误差和舍入误差等因素的影响，计算的结果与实际值可能存在一定程度的误差。
因此，在进行数值分析实验时，正确评估误差是非常重要的。
本文将从误差类型、误差分析方法等方面进行详细介绍。
二、误差类型1.测量误差。
由于测量仪器的制造、使用环境等因素的影响，测量结果与实际值之间存在偏差，这就是测量误差。
常见的测量误差有系统误差和随机误差。
其中，系统误差是由测量仪器本身的固有误差造成的偏差，随机误差则是由于测量仪器使用条件的不同而产生的偏差。
2.近似误差。
由于迫于计算机存储空间和运算精度的限制，数值计算中通常采用有限的、近似的算法来求解问题。
因此，近似误差是计算方法本身的误差所引起的。
3.截断误差。
因为在有限步数之内求解无限级数或积分等问题是不可能的，所以在实际计算中只能取一定的计算级数或增量来作为代替。
这样，在运算的过程中，我们总是保留最后一位是四舍五入到一定的位数。
这样，由于省略了无限级数的其余项，计算结果与实际值之间产生的误差就是截断误差。
4.舍入误差。
计算机表示数字的位数是有限的，当我们将一个实数舍入到有限的位数时，就会导致计算结果与实际值之间的差距，这就是舍入误差。
三、误差分析方法误差分析是数值分析实验中最基本的计算过程之一，而误差分析所依据的便是数学中的数值分析的基本原理。
对于数值分析实验中所产生的误差而言，目前主要有以下几种误差分析方法：维恩积分估计法、泰勒展开法、拉格朗日插值法等。
1.维恩积分估计法。
利用维恩积分估计法，可以粗略地估计出误差大小的上下限。
该方法的基本思想是：先根据计算结果求出解析解，然后在得到的解析解处求出其导数或高阶导数，再根据误差项的表达式，得到误差估计表达式，从而计算误差的上下界。
2.泰勒展开法。
利用泰勒展开法，可以把计算值的误差展开成某一阶导数之差的形式。
通过泰勒展开公式对计算结果做二阶近似展开，然后把相应的二阶导数用实际值代替即可。
数值分析基础
数值分析基础数值分析是一门研究利用计算机进行数值计算的学科，它涉及到数学、计算机科学和工程学等多个领域。
数值分析基础是数值计算领域最基本的理论和方法，为实现高精度、高效率的数值计算提供了重要的基础。
一、数值分析的概念数值分析是通过数值方法解决数学问题的过程。
它的基本思想是将连续的数学问题转化为离散的数值问题，并利用计算机进行求解。
数值分析的应用范围非常广泛，包括线性代数方程组的求解、非线性方程求根、插值与逼近、数值微积分、常微分方程的初值问题和边值问题的数值解等。
二、数值计算的误差分析在数值分析中，误差分析是非常重要的一环。
数值计算过程中产生的误差可以分为截断误差和舍入误差。
截断误差是由于在离散化和近似计算中引入的近似误差，而舍入误差是由于计算机在表示实数时的有限精度引起的。
准确估计和控制误差是数值计算的核心问题之一。
三、常用的数值计算方法1. 插值与逼近方法：插值是在给定一组数据点的情况下，通过构造一个函数来近似这组数据点之间未知函数值的方法。
常用的插值方法有拉格朗日插值和牛顿插值。
逼近是通过在给定函数空间中寻找一个尽可能接近原函数的近似函数的方法，常见的逼近方法有最小二乘逼近和Chebyshev逼近。
2. 数值积分方法：数值积分是计算定积分的近似值的方法。
常见的数值积分方法有梯形法则、辛普森法则和复合求积法。
3. 数值微分方法：数值微分是通过差商逼近导数的计算方法。
常见的数值微分方法有中心差商、前向差商和后向差商。
4. 数值求解线性方程组的方法：线性方程组求解是数值计算中的一个重要问题。
常用的求解方法有直接法和迭代法。
5. 常微分方程数值解法：常微分方程数值解法是通过数值方法求解微分方程的方法。
常用的数值解法有欧拉法、龙格-库塔法和变步长方法等。
四、数值计算的应用领域数值分析在各个学科领域都有广泛的应用。
在物理学中，数值分析被用于求解天体运动、弹道问题等。
在工程学中，数值分析被用于优化设计、结构力学分析等。
数值分析总复习提纲
数值分析总复习提纲数值分析课程学习的内容看上去比较庞杂，不同的教程也给出了不同的概 括，但总的来说无非是误差分析与算法分析、基本计算与基本算法、数值计算 与数值分析三个基本内容。
在实际的分析计算中，所采用的方法也无非是递推 与迭代、泰勒展开、待定系数法、基函数法等几个基本方法。
一、误差分析与算法分析误差分析与算法设计包括这样几个方面: (一) 误差计算1截断误差的计算绝对误差、相对误 差和误差限的计算直接利用公式即可 基本的计算公式是:① e(x)= x * — x A x = dx② e r (x)超竝他x xx③ e( f (x)) f (x)dx f (x)e(x) ④ e r (f (x)) d(lnf (x))e( f *, X 2)) f x 1 (为,X 2)dx 1 f x 2(X 1, X 2)dx 2 f x 1 (为,x ?)e(xj f x 2 区,x ? )e(x 2)⑥(f(x 1,X 2))(f(x1,x2))f (X 1,X 2)截断误差根据泰勒余项进行计算。
E)/ \(x) n 1 基本的冋题是(n 1)!例1. 1 :计算e 的近似值，使其误差不超过10解：令 f(x)=e (0 1)，已知&求n 。
e x 1 xx 2 x"2 当x=1时, ,而 f (k)(x)=e x ,f n x n! 1(n故 R n (1)L 2! n!3。
(n 1)! (k) (0)=e 0=1。
xen 1x (0 1)! 1 e-6。
由麦克劳林公式，可知1) (0 1)(n 1)!当n = 9时，R(1)v10 -6,符合要求。
此时, e ~ 2.718 285。
2、绝对误差、相对误差及误差限计算注意：求和差积商或函数的相对误差和相对误差限一般不是根据 误差的关系 而是直接从定义计算，即求出绝对误差或绝对误差限，求出近似值，直接套用定 义式e r (x)葩或—，xx这样计算简单。
数值分析中的误差分析
E ( x) = x − X
*
*
x*
| E ( x) |=| x − x* |<= η
此时，称为近似值的绝对误差限，简称误差限或精度
• 相对误差与相对误差限 E ( x) x − x* Er( x) = = 绝对误差与精度值之比，即称 x X * X 的相对误差．在实际中，由于精确值x一般无 为近似值 x − x* * 法知道，因此往往取 Er ( x) = 作为近似值的相对误差．
x*
类似于绝对误差的情况，若存在 δ ＞０ ，使得 x − x* * | Er ( x) |=| * |<= δ 则称 δ 为近似值 X 的相对误差限， x 相对误差是无量刚的数，通常用百分比表示，称为百分误 差．
• 有效大小，又能表示其精确程度，于是需要引 进有效数字的概念．再实际计算中，当准 确值x有很多位时，我们常按四舍五入得到 的近似值． ｜若近似值的绝对误差限
数值分析中的误差分析
误差与数值计算的误差估计
误差可以分为以下四种 • • • • 模型误差 观测误差 截断误差 舍如误差
误差与有效数字
• 绝对误差与绝对误差限 设某一量的精确值为x，其近似值为 X * ，则称 为近似值 X 的绝对误差，简称误差 当E（x）>0时,称为弱近似值或亏近似值，当E(x)<0时，称 X *为强近似值或盈近似值． 一般的，某一量的精确值x是不知道的，因而E(x)也无法求 出，但往往可以估计出E(x)的上界，即存在，使得
第一章 误差分析与数据分析
(a)
(b )
23.5m的近似值，其绝对误差限等于该近似 值末位的半个单位。
截断误差求解数学模型所用的数值计算方法如果是近似的方法那么只能得到数学模型的近似解由此产生的误差称为截断误差或方法误差
第一章
误差分析与数据分析
第一节 误差分析 1.1 误差的来源和分析 1 模型误差
反映实际问题有关量之间的计算公式，即 数学模型，通常只是近似的。由此产生的 数学模型的解与实际问题的解之间的误差， 称为模型误差。
a
称为近似值 a 的相对误差限和相对误差界，有er r 。
例 1 用最小刻度为毫米的卡尺测量直杆甲和直杆乙，分别读出长度 r ( a) 、 r (b) 各是多少？两杆的实 a=312mm 和 b=24mm，问 (a) 、 (b) 、 际长度 x 和 y 的范围？
解： (a) = (b) =0.5mm
5 尽量减少运算次数
定义 设 a 是数 x 的近似值，如果 a 的绝对误差限是它的某一位的半个 单位，并且从该位到它的第一位非零数字共有 n 位，则称用 a 近似 x 时具有 n 位有效数字。
数 a 可以写成如下形式： 0.a1a2…ak × a= 10m a 其中 m 是整数，ai 是 0 到 9 中的一个数字， 1 0。 如果 a 作为 x 的近似值，且
如，由Taylor(泰勒)公式，函数f(x)可表示为，
为简化计算，当误差不大时，去掉上式 右端的最后一项，得近似公式：
此近似公式的误差就是截断误差。
4 舍入误差 由于计算机的字长有限，参加运算的数据 以及运算结果在计算机上存放会产生误差， 这种误差称为舍入误差或计算误差。 如 1/3=0.333333333 (1.000002)2-1.000004=0 在数值分析中，主要研究截断误差和舍入误 差对计算结果的影响，而一般不考虑模型误 差和观测误差。
《数值分析》第一章 数值计算中的误差
值，其绝对误差限等于该近似值末位的半个单位。
14
§2 舍入方法与有效数字
2.2 舍入方法
2.2.2四舍五入法
• 例：设a=-2.18和b=2.1200是分别由准确值x和y 经过四舍五入而得到的近似值，问: a、b的绝 对误差限、相对误差限各是多少？
解： (a) 0.005 0.5 102
(b) 0.00005 0.5104
n位
≤ 0 . 0 … 0 999... < 0 . 0 … 0 1=1×10－n
n位
n-1位
• 截断法产生的绝对误差限不超过近似数a最末位 的1个单位。
11
§2 舍入方法与有效数字
2.2 舍入方法
2.2.2四舍五入法
• 四舍情况，
A=a0 a1 … am . am+1 … am+n
• 当am+n+1 =0,1,2,3,4时，
4
§2 舍入方法与有效数字
5
§2 舍入方法与有效数字
2.1 绝对误差与相对误差
• 近似数a的绝对误差 ， 简称误差 设a是精确值A的近似值，
=a－A
• 绝对误差限 ||=|a－A|<(上界)
• 由上式可推知 a－ <A<a+，也可表示为A=aAFra biblioteka-a
a+
6
§2 舍入方法与有效数字
2.1 绝对误差与相对误差
• 相对误差 ： 绝对误差与精确值之比 =/A。 • 实际计算/a。
代替后误差
a A 1 2
A a Aa
Aa
• 相对误差限 ||=|/a |< /|a|＝ (上界)
• 绝对误差是有量纲的量，相对误差没有量纲,有时 亦用百分比、千分比表示。
数值分析中的误差分析方法
数值分析中的误差分析方法数值分析是一门研究离散数据逼近和连续函数求解的学科，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
在数值计算过程中，误差是不可避免的，因此准确评估和分析误差是至关重要的。
本文将介绍数值分析中常用的误差分析方法，以帮助读者更好地理解误差来源和影响，从而提高数值计算的准确性和可靠性。
一、绝对误差和相对误差绝对误差是指数值计算结果与真实值之间的差异。
在数值分析中，我们往往无法得知真实值，因此无法直接计算绝对误差。
相对误差则是相对于近似值的误差，它可以更好地反映计算结果的准确性。
二、截断误差截断误差是由于采用有限的计算步骤或取舍了一些无限级数的项而引入的误差。
在数值计算中，我们通常使用近似方法，如级数展开和数值积分等。
由于截断误差的存在，我们得到的结果与真实值之间会有一定的差距。
截断误差的大小取决于所采用的数值方法和步长，可以通过逐步减小步长来减小截断误差。
三、舍入误差舍入误差是由于对无限精度数进行有限舍入导致的误差。
计算机中的数值表示是有限的，而真实数值通常是无限的。
因此，在计算机中进行数值计算时，会存在一定程度的舍入误差。
舍入误差可以通过采用更高精度的数据类型或者使用舍入误差分析技术来减小。
四、传播误差传播误差是由于输入数据的不确定性或测量误差在数值计算过程中扩散而引入的误差。
在实际问题中，输入数据通常带有不确定性，例如测量误差或近似值。
这些不确定性会随着计算的进行而传播，影响到计算结果的准确性。
传播误差需要通过敏感性分析等方法来进行评估和控制。
五、误差估计误差估计是通过数值分析方法来评估近似解与真实解之间的误差。
常用的误差估计方法包括残差估计、收敛性分析和算例分析等。
残差估计法通过计算数值解与原方程的残差来估计误差的大小。
收敛性分析则通过逐步减小步长和比较不同精度下的数值解来判断数值方法是否收敛。
算例分析是通过计算实际问题的已知解或近似解来评估数值方法的误差。
六、误差限制和误差控制误差限制和误差控制是保证数值计算结果准确性和可靠性的重要手段。
第一章数值分析(误差分析)
* e x x * e r * * x x x x* er 则称η 为 x* 的相对误差限。 x
如果
这时 x=10,
x*=10±1;
2019/3/13
第一章 绪论与误差分析
2
本章内容安排
1. 目的意义：了解计算数学的背景知识；掌握误 差的基本知识 2.重 点：误差来源、误差表示、误差传播 及算法设计原则 3.难 点：有效数字 4.内容分配： 第 1 次：§1 计算数学研究的对象和内容 第
§2 误差的来源和分类 2 次：§3 误差的表示 §4 误差的传播 §5 算法设计的若干原则
由于计算机的字长有限，参加运算的数据以及计算结 果在计算机上存放时，计算机会按舍入原则舍去每个数据 字长之外的数字，从而产生误差，这种误差称为舍入误差 或计算误差。 例如，在十进制十位的限制下，会出现 (1.000002)2-1.000004=0
这个结果是不准确的，准确的结果应是 (1.000002)2-1.000004 =1.000004000004-1.000004=4×10-12 这里所产生的误差就是计算舍入误差。 在数值分析中，一般总假定数学模型是准确的，因而 不考虑模型误差和观测误差，主要研究截断误差和舍入误 差对计算结果的影响。
则有误差限 |x-x*|≤1= εx ,
虽然εy是εx 的3倍，但在1000内差3显然比10内差1更精确 些。这说明一个近似值的精确程度除了与绝对误差有关 外，还与精确值的大小有关，所以这时可以用相对误差 来比较这两个近似数的准确度。
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第一章 绪论与误差分析
e x x 定义1 .2 记 er x x 则称其为近似值 x *的相对误差。 由于 x 未知， 实际使用时总是将 x * 的相对误差取为
数值分析误差及分析
数值分析误差及分析数值分析是一种通过数学方法和计算机模拟来处理和解决实际问题的方法。
然而，由于计算机的运算能力和存储能力有限，以及问题本身的复杂性，数值分析往往会引入一定的误差。
误差是指数值计算结果与真实值之间的差异，它分为截断误差和舍入误差两种类型。
截断误差是由于在数值分析过程中对无限小量和无限级数的截取而产生的误差。
无限小量是指小到可以忽略不计的量，无限级数是指由无限多个项相加的数列。
在实际计算过程中，为了获得可计算的结果，人们往往只考虑有限项的计算，这就导致了截断误差的出现。
截断误差的大小与问题本身的性质以及截止条件的选择有关。
舍入误差是由于计算机内部的浮点数表示方式而引入的误差。
计算机内部使用有限的位数来表示实数，这就不可避免地导致了浮点数的精度问题。
当计算结果需要表示的位数超过了计算机所能表示的范围时，就会发生舍入误差。
舍入误差的大小与计算机的表示精度以及计算过程中的计算次数有关。
为了减小误差，提高数值分析的精度，可以采取以下方法：1.增加计算机的位数：增加计算机的位数可以扩大浮点数的表示范围，从而减小舍入误差的发生概率。
2.使用更高精度的数据类型：在一些特殊情况下，为了提高计算结果的精度，可以使用更高精度的数据类型，如使用双精度浮点数代替单精度浮点数。
3.改进算法：优化算法可以减小截断误差的影响，例如使用数值积分的自适应算法、迭代法等。
4.选择合适的截止条件：在数值分析过程中，需要选择适当的截止条件。
截止条件的选择既不应过于严格，以免造成大的截断误差，也不应过于宽松，以免在计算机内部引入较大的舍入误差。
5.进行误差分析：在数值分析过程中，应该对误差进行分析和估计。
可以通过理论方法、数值试验和统计方法等途径来估计误差的上界或下界，从而评估计算结果的可靠性。
总而言之，数值分析误差是不可避免的，但可以通过增加计算机位数、改进算法、选择合适的截止条件、使用高精度数据类型和进行误差分析等方法来减小误差，提高数值分析的精度和可靠性。
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克莱姆算法步骤
1. 2.
D for 2.1. 2.2.
( j1 jn )
t ( 1 ) a1 j1 a 2 j2 a nj n
i 1 n Di
( i1 i n ) t ( 1 ) a i1 1 bi2 j a in n
Di xi D
N=[(n2-1)n!+n]flop
每周有课外练习，两周交一次作业， 一学期完成 3 个综合程序课题设计。 考试评分： 平时作业+程序占总成绩的30%，
期末考试占总成绩的70%，开卷考试。
Matlab_zm@ 密码 123456
数值分析
数值分析
第二节 数值问题与数值算法
求数学问题的数值解称为数值问题.
数值方法：适合在计算机上，按确定顺序依次进行计算 的计算公式，也就是通常所说的数值计算方法。 数值算法：从给定的已知量出发，经过有限次四则运算
有递推公式
注意
计算量 N n flop
Pn ( x) x( x( x( x(an x an1 ) an2 ) a1 ) a0
数值分析
sn an sk xsk 1 ak P n ( x) s0
k n 1,,2,1,0
数值分析
例3 矩阵乘积AB的计算量分析
第一节 数值分析的研究对象和特点
我们把在电子计算机上进行的科学工作称为科学计算。 科学研究的方法: 科学理论,科学实验,科学计算 科学计算的核心内容是以现代化的计算机及数学软件 为工具，以数学模型为基础进行模拟研究。
数值分析
数值分析
第一节 数值分析的研究对象和特点
科学计算的步骤:实际问题→数学模型→数值方法 →程序设计→上机计算→分析结果。 1、建立数学模型（实际问题数学化） 2、设计计算方案（数学问题数值化）
数值分析
数值分析
一、误差的来源与分类
例1 记Lt 是金属棒在温度t的长度，L0是t0度时金 属棒的长度，求在任何温度下金属棒的长度。
根据热胀冷缩原理和物理实验，可建立如下 数学模型： l t L0 (1 t t )
2
这里L0是金属棒在t 0时的长度，、 为物理参数 并有如下估计：
有递推公式
sn an sk xsk 1 ak P n ( x) s0
k n 1,,2,1,0
需乘法n次，加法n次，存储单元n+3个。
数值分析
数值分析
算法A (输入a(i)(i=0,1，…,n),x;输出y）
t 1 u a (0) for i 1 : n t x*t u u a(i ) * t end
Ax=b A可逆
由线性方程组的克莱姆(Cramer)规则可知,如果方程组 (1)的系数矩阵A的行列式(一般记为D=|A|)不等于零,那末,这 个方程组有唯一解,而且它们可以表示为 xi=Di/D (i=1,…,n)
这里,Di是指D中第i列元素用右端（b1,… bn）代替构成的行列 式。
数值分析
数值分析
a a a …a a a a …a ...... … ... a a a …a
11 12 13
1n
21
22
23
2n
m1
m2
m3
mn
b b b … b b b b … b ...... … ... b b b … b
11 12 13 21 22 23 n1 n2 n3
1s 2s
=[cij]ms
ns
A
数值分析
数值分析
学习重点:
1. 构造数值方法的原理（支撑理论） 迭代法,以直代曲,化整为零,外推法
2. 评价数值方法的好坏 （研究数值方法的性态、可靠性、效率） 3. 数值方法的计算机实现（计算机实习） 要掌握高级编程语言: FORTRAN, C ， Matlab
数值分析
数值分析
Matlab几个显著特点:
Cij aik bkj
k 1 n
B
i 1,, m; j 1,, s
A B 的计算量为N= (m n s )flop
数值分析
数值分析
例4 ：求解n元线性方程组 a11x1+a12x2+ … +a1nxn=b1 ……………… an1+an2x2+ … +annxn=bn
(1)
数值分析
数值分析
例5 下面给出矩阵-向量乘法的几个基本算法
设 A R
mn
, x R , y R ，计算 Ax y ,
n m
存Hale Waihona Puke 在 y 中。即yi aij x j yi ,
j 1
n
i 1, , m
算法 A（行型）: 算法 B（列型）: for i = 1 : m for j = 1 : n for i = 1 : m for j = 1 : n y(i) =A(i,j)* x(j ) + y(i) y(i) =A(i,j)* x(j ) + y(i) end end end end
数值分析
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4、舍入误差 用计算机计算，由于计算机字长有限而在 数值运算的每一步所产生的误差称为舍入误差。在例2 中的用4位浮点机计算 1 所产生的误差
6 1 0.1667 0.0000334 就是舍入误差。 6
数值分析
数值分析
二、截断误差分析
例1：(截断误差)
x
1 2 1 3 1 n 已知e 1 x x x x , 2! 3! n! 求e 1的近似值，并估计误差。
0.001253 10 6 , 0.000068 10 6
1 、模型误差 数学模型与实际问题之间出现的这种误 差称为模型误差。在例1中， Lt lt 就是模型误差。
数值分析
数值分析
一、误差的来源与分类
2、观测误差 通过仪器观测，确定数学模型中的参数所 引起这种的误差称为观测误差。在例1中的106 就是观测 误差。 例2 求e x的近似值。 1 2 1 3 1 n x e 1 x x x x , 2! 3! n! 1 2 1 3 S3 ( x ) 1 x x x 2! 3! 3、截断误差 模型的准确解与某种数值方法的准确解之 间的误差称为截断误差或方法误差。在例2中， 1 4 x e S3 ( x ) x 就是截断误差。 4!
数值分析
主 讲：张 明 EMAIL: math2@ OFFICE：基础楼201 PHONE(H)：89741231
PHONE(O)：89731281
matlab_zm@ 密码 123456
数值分析
数值分析
第一章 绪 论
第一节 数值分析的研究对象和特点
数值分析实际上就是介绍在计算机上解决数学问 题的数值计算方法及其理论.这门课程又称为数值计算 方法.
需乘法3次，加法3次，存储单元6个。
数值分析
一般地，计算n次多项式的值
数值分析
P n ( x) an x an1 x
n
n1
a1x a0
算法A、需乘法2n-1次，加法n次，存储单元n+4个。 算法B、秦九韶算法1247 (又称为Horner算法1819)
Pn ( x) x( x( x( x(an x an1 ) an2 ) a1 ) a0
。
(输入x, 输出y）
计算量 N 14 flop
存储量=3
数值分析
数值分析
例2：计算多项式p( x) 3 x 3 4 x 2 2 x 6的值。
算法A：由x计算出x 2 , x 3后再算。
需乘法5次，加法3次，存储单元7个。
算法B：p( x ) x[ x(3 x 4) 2] 6
1 用Matlab处理矩阵——容易 2 用Matlab绘图——轻松 3 用Matlab编程——简洁 4 Matlab具有丰富的工具箱 本课程的基本目的，是使学生通过学习和实验，初 步建立并理解数值计算，特别是科学与工程计算的基本 概念，为进一步深入的学习打下坚实的基础。
数值分析
数值分析
基本要求
作业要求：
数值逼近: 函数插值，函数逼近，数值积分，数值微分，
常微分方程的数值解法.
数值分析
数值分析
数值分析的特点： 1、要根据计算机的特点设计有效算法。即算法只能包括 加、减、乘、除运算和逻辑运算。因此“归纳”成了不容 忽视的思维方法。 2、要有可靠的理论分析。即近似解能任意达到精度要求， 近似算法要保证收敛性和稳定性。因此讨论的核心问题是 “误差”。 3、要有好的计算复杂性。计算复杂性包括时间复杂性 和空间复杂性。时间复杂性好是指节省时间，空间复杂 性好是指节省存储量。因此这是在算法设计和程序设计 中要研究的问题。 4、要有数值实验。即任何一个算法都要通过数值试验证 明是行之有效的。
n
注意
计算量 N 2n flop
Pn ( x) an x an1 x
n1
a1 x a0
数值分析
数值分析
算法B （秦九韶算法） (输入a(i)(i=0,1，…,n),x;输出y）
p a ( n) for k n 1 : 1 : 0 p x * p a( k ) end
概率积分
2
t
0
e
x2
dx
t [0, )
数值分析
数值分析
第一章 绪 论
第一节 数值分析的研究对象和特点
硬件 计算机 软件 核心算法 数值算法 非数值算法 功能 算术与逻辑运算
计算机硬件的特点是快.软件就是利用计算机高速的 简单运算去实现各种复杂的功能。