计算方法 第一章
计算方法-刘师少版第一章课后习题完整答案
9000 m=1
9000.00
解 （1）∵ 2.0004＝0.20004×10 ,
x − x ∗ = x − 0.20004 ≤ 0.000049 ≤ 0.5 × 10 −4
m-n=-4,m=1 则 n=5,故 x=2.0004 有 5 位有效数字
x1 =2，相对误差限 ε r =
1 1 × 10 −( n −1) = × 101−5 = 0.000025 2 × x1 2× 2
-2
（2）∵ －0.00200= -0.2×10 ,
m=-2
x − x ∗ = x − (−0.00200) ≤ 0.0000049 ≤ 0.5 × 10 −5
m-n=-5, m=-2 则 n=3,故 x=-0.00200 有 3 位有效数字
x1 =2，相对误差限 ε r =
4
1 × 101−3 =0.0025 2× 2
4 3 4 πR − π ( R * ) 3 3 ε r* (V ) = 3 4 3 πR 3 R 3 − (R* )3 ( R − R * )( R 2 + RR * + R * ) = = R3 R3 R − R * R 2 + RR * + R * R − R * R 2 + RR * + RR * = ⋅ ≈ ⋅ R R R2 R2
可以得到计算积分的递推公式：
I n = 1 − nI n −1
1 0
n = 1,2, L
1 0
I 0 = ∫ e x −1 dx = e x −1
则准确的理论递推式 实际运算的递推式 两式相减有
* *
= 1 − e −1
I n = 1 − nI n −1
* * In = 1 − nI n −1 * * * In − In = −n( I n −1 − I n −1 ) = − ne( I n −1 ) *
计算方法
计算方法第一章绪论1.1计算方法的任务与特点计算方法（又称数值计算方法，数值方法）定义：研究数学问题数值解法及其理论的一门学科1.2误差知识误差来源：模型误差、观测误差、截断误差、舍入误差绝对误差：|e（x*）|=|x－x*|相对误差：e r=e（x*）/x*x*=±10m（a1×10－1＋a2×10－2+…+an×10-n）n为有效数字|x-x*|≤（1/2）×10m-n1.3选用算法时应遵循的原则要尽量简化计算步骤以减少运算次数、要防止大数“吃掉”小数、尽量避免相近的数相减、除法运算中应尽量避免除数的绝对值远远小于被除数的绝对值选用数值稳定性好的公式，以控制舍入误差的传播第二章方程的近似解法方程f（x）=a0+a1x+…+a m-1x m-1+a m的根的模小于u+1大于1/|1+v| （u=max｛|a m-1|,…,|a1|,|a0|｝v=1/|a0|max｛1,||a m-1|,…,|a1|｝）2.1二分法解法步骤：第一步利用（b-a）/2n+1≤1/2×10-m解得n+1≥~得最小对分次数2.2迭代法解法步骤：第一步画图求的隔根区间第二步建立迭代公示并判别收敛性第三步令初始值计算2.3牛顿迭代法迭代公式：x n+1= x n -f（x n）/f’（x n）解法步骤：第一步列出迭代公式第二步判断收敛性3.1解线性方程组的直接法高斯消去法、列主元素消去法、总体选主元素消去法暂不介绍矩阵三角分解法Ly=b Ux=y以三行三列为例介绍u11=a11u12=a12u13=a13l21=a21/u11l31=a31/u11u22=a22-l21×u12u23=a23-l21×u13l32=(a32-l31u12)/u22u33=a33-l31×u13-l32×u233.2解线性方程组的迭代法简单迭代法（雅可比迭代法）x=Bx+g收敛性判断|E入-B T B|=0 max入＜1赛德尔迭代法x(k+1)=B1x(k+1)+B2x(k)+g收敛性判断|E入-C T C|=0 max入＜1 C=(E-B1)-1B2第五章插值法余项R n（x）=f（n+1）（~）∏（x-x i）5.1拉格朗日插值法l k（x）=[（x-x0）…（x-x k-1）（x-x k+1）…（x-x n）]/[（x k-x0）…（x k-x k-1）（x k-x k+1）…（x k-x n）] L n(x)=∑l k(x)y k第六章最小二乘法与曲线拟合A T Ax=A T b第七章数值积分与数值微分梯形公式∫f（x）dx=(b-a)/2[f(a)+f(b)]Rn=-(b-a)3/12f’’(m) (m∈(a,b))复化梯形公式Rn=-(b-a)h2/12f’’(m) (m∈(a,b))辛浦生公式∫f（x）dx=(b-a)/6[f(a)+f((a+b)/2)+f(b)]Rn=- (b-a)5/2880f’(4)(m) (m∈(a,b))Rn=- (b-a)h4/2880f’(4)(m) (m∈(a,b))柯特斯公式∫f（x）dx=(b-a)/90[7f(x0)+32f(x1)+12f(x2)+32f(x3)+7f(x4)]Rn=-8(b-a)/945((b-a)/4)7f(6)(m) (m∈(a,b))Rn=-2(b-a)（h/4）6/945((b-a)/4)7f(6)(m) (m∈(a,b))龙贝格求积公式S N=(4T2N-T N)/(4-1)C N=(42S2N-S N)/(42-1)R N=(43C2N-C N)/(43-1)T梯形S辛浦生C柯特斯第八章常微分方程初值问题的数值解法欧拉法y n+1=y n+hf(x n,y n)梯形法y n+1=y n+h/2[f(x n,y n)+f(x n+1,y n+1)]欧拉预估-校正公式y n(0)=y n+hf(x n,y n) y n+1=h/2[f(x n,y n)+f(x n+1,y n+1(0))]。
计算方法 第1章 预备知识与误差分析
1． 误差的来源及误差类型 一般使用计算机解决实际问题须经过如下几个过程： 实际问题 数学模型 数值算法 程序设计 计算结果
根据实际问题建立数学模型的过程中通常会忽略某些次要因素而对问题进行简化， 由此 产生的误差称为模型误差； 很多数学模型都含有若干个参数， 而有些参数往往又是观测得到 的近似值， 如此取得的近似参数与真实参数值之间的误差称为参数误差或观测误差。 例如自 由落体运动规律的公式
nn
(1.2)
其矩阵形式可以表示为 Ax b, A R
, x, b R n ，由线性代数知识我们知道，当其系数
授课对象：北京工业大学计算机学院本科生
杨中华
2
编者：杨中华
计算方法讲稿
第一章 预备知识与误差分析
矩阵对应的行列式不等于零时，即 D 法则，有：
A 0 ，该线性方程组有唯一一组解，根据克莱姆
这个耗时数还不包括求解过程中的加减运算以及更耗时的读写内存数据操作所需要的时间。 但是如果用 Gauss 消去法求解此规模的线性方程组，其乘除法次数约仅为：
n3 n n 2 3060 3 3
(1.4)
从(1.3)与(1.4)式的巨大差距可以看出求解线性方程组用 Gauss 消去法非常有效， 因此对于稍 微大一点规模的线性方程组没有任何理由选择克莱姆法则解决此类问题。 对程序员的忠告：千万不要以为计算机的速度不是问题，选择数学方法不当可能让你 永远等不到最后的计算结果！ 我们再看一个实例， 从中可以发现， 有时直接使用高等数学中给出的很简单明了的数学 表达式进行计算并不一定能够得到我们预期的结果。 例1.2 考虑导数的近似计算问题，根据导数的定义
计算方法讲稿
第一章 预备知识与误差分析
计算方法的课后答案
《计算方法》习题答案第一章 数值计算中的误差1．什么是计算方法？（狭义解释）答：计算方法就是将所求的的数学问题简化为一系列的算术运算和逻辑运算，以便在计算机上编程上机，求出问题的数值解，并对算法的收敛性、稳定性和误差进行分析、计算。
2．一个实际问题利用计算机解决所采取的五个步骤是什么？答：一个实际问题当利用计算机来解决时，应采取以下五个步骤： 实际问题→建立数学模型→构造数值算法→编程上机→获得近似结果 4．利用秦九韶算法计算多项式4)(53-+-=x x x x P 在3-=x 处的值，并编程获得解。
解：400)(2345-+⋅+-⋅+=x x x x x x P ，从而 1 0 -1 0 1 -4 -3 -3 9 -24 72 -2191-38-2473-223所以，多项式4)(53-+-=x x x x P 在3-=x 处的值223)3(-=-P 。
5．叙述误差的种类及来源。
答：误差的种类及来源有如下四个方面：（1）模型误差：数学模型是对实际问题进行抽象，忽略一些次要因素简化得到的，它是原始问题的近似，即使数学模型能求出准确解，也与实际问题的真解不同，我们把数学模型与实际问题之间存在的误差称为模型误差。
（2）观测误差：在建模和具体运算过程中所用的一些原始数据往往都是通过观测、实验得来的，由于仪器的精密性，实验手段的局限性，周围环境的变化以及人们的工作态度和能力等因素，而使数据必然带有误差，这种误差称为观测误差。
（3）截断误差：理论上的精确值往往要求用无限次的运算才能得到，而实际运算时只能用有限次运算的结果来近似，这样引起的误差称为截断误差（或方法误差）。
（4）舍入误差：在数值计算过程中还会用到一些无穷小数，而计算机受机器字长的限制，它所能表示的数据只能是一定的有限数位，需要把数据按四舍五入成一定位数的近似的有理数来代替。
这样引起的误差称为舍入误差。
6．掌握绝对误差（限）和相对误差（限）的定义公式。
南航《计算方法》第1章-绪论
南京航空航天大学数学系
内容提要
1. 科学计算的地位与应用 2. 科学计算在美国 3. 科学计算的基本内容 4. 科学计算主要进展 5. 相容性与稳定性
一. 科学计算的地位与应用
科学计算的地位
科学研究/工程技术
理论 研究
科学 计算
科学 实验
科学工程计算
建模 计算
应用 问题
数学 计算 模型 方法
二. 科学计算在美国
2
美国从1942年8月13日开始曼哈顿 计划，到1945年制造出三颗原子 弹：代号为：“三一”，用于试 验（7月16日），“瘦子”投于广 岛(8月6日)，“胖子”投于长崎(8 月9日)。历时三年，涉及到理论 物理、爆轰物理、中子物理、金
属物理、弹体弹道等大量的数值 计算。
1983年一个由美国著名数学家拉 克斯(P. Lax)为首的不同学科的专 家委员会向美国政府提出的报告 之中，强调“科学计算是关系到 国家安全、经济发展和科技进步 的关键性环节，是事关国家命脉 的大事。”
有限差分法的基本思想是用离散的、 只含有限个未知数的差分方程去代 替连续变量的微分方程和定解条件。 求出差分方程的解作为求偏微分方 程的近似解。
3.5 微分方程(组)数值解
有限元法是近代才发展起来的， 它是以变分原理和剖分差值作为 基础的方法。在解决椭圆形方程 边值问题上得到了广泛的应用。 有许多人正在研究用有限元素法 来解双曲形和抛物形的方程。
1 en1 n en
故得 | en
|
1 n1
1 n
2
1 N
| eN
| (n
N)
计算稳定。
x * ---数学模型精确解 x ---计算格式理论解 x ---计算格式近似解
计算方法_课后习题答案
L3 x 的最高次项系数是 6，试确定 y1 。
解： l0 (x)
x x1 x0 x1
x x2 x0 x2
x x3 x0 x3
x 0.5 0 0.5
x 1 0 1
x2 02
= x3
7 2
x2
7 2
x 1
l1 ( x)
x x0 x1 x0
(2 2e1 4e0.5 )x2 (4e0.5 e1 3)x 1
2)根据Lagrange余项定理，其误差为
| R2 (x) ||
f
(3) ( 3!
)
21
(
x)
||
1 6
e
x(
x
1)(
x
0.5)
|
1 max | x(x 1)(x 0.5) |, (0,1) 6 0x1
x2 02
x4= 04
x3
7x2 14x 8 8
l1 ( x)
x x0 x1 x0
x x2 x1 x2
x x3 x1 x3
x0 1 0
x2 1 2
x4 1 4
=
x3
6x2 3
8x
l2 (x)
x x0 x2 x0
i j
而当 k 1时有
n
x jl j
j0
x
n
n
j0 i0 i j
x xi x j xi
x
j
西安交通大学《计算方法》课件-第一章
浮点运算原则
(1)避免产生大结果的运算，尤其是避免小数作为除数 参加运算 (2)避免“大”“小”数相加减 (3)避免相近数相减，防止大量有效数字损失 (4)尽可能简化运算步骤，减少运算次数
第1章 绪论
定义 数据相对小的变化引起解的相对大的变化的问题 称为病态问题,否则称为良态问题。
问题的性态就是指问题的解对原始数据扰动的敏感性
第1章 绪论
浮点数系运算误差
(2)计算结果的尾数多于t位数字
在F (2,3,1,2)中
(0.100 20 ) (0.111 20 ) 0.1101 21 (0.100 22 ) (0.111 21 ) 0.1000111 22
需要对结果进行舍入处理,产生的差称为舍入误差
记为F ( , t , L,U )
l
将计算机中所能表示的全体数的集合称为计算机的浮点数系
浮点数系中的数的个数是有限的,其个数为
2( 1) t 1 (U L 1) 1
第1章 绪论
浮点数系的误差
在计算机的浮点数系中,四则运算是非封闭的 为使经过算术运算产生的结果仍然要用浮点数系中的数 表示,因此必须用一个比较接近的数来代替 因此产生误差 称此误差称为舍入误差
第1章 绪论
第1章 绪论
什么是计算方法
《计算方法》介绍基本的数学问题中的主要数值方法, 介绍方法的思想、结构、条件、对输入数据的要求、生成 数据的意义、应注意的事项等 介绍数值计算中的一些最基本的概念 设计常见应用问题的数值处理方法 对数值方法的数值特性进行研究 分析方法的可靠性 分析方法的效率
第1章 绪论
问题的性态
已知问题f ( x)的输入数据只有一个 ,用x来表示 若有两个输入数据x和~ x , 则可以得到两个不同的结果f ( x)和f ( ~ x)
计算方法第一章绪论(32学时)-2014.2
教材聂玉峰、王振海等《数值方法简明教程》，高等教育出版社，2011作业计算方法作业集（A、B）参考书¾封建湖，车刚明计算方法典型题分析解集（第三版）西北工业大学出版社，2001¾封建湖，聂玉峰，王振海数值分析导教导学导考（第二版）西北工业大学出版社，2006¾车刚明，聂玉峰，封建湖，欧阳洁数值分析典型题解析及自测试题（第二版）西北工业大学出版社，2003西北工业大学理学院欧阳洁2第一章绪论§1 引言§2 误差的度量与传播§3 选用算法时应遵循的原则西北工业大学理学院欧阳洁3§1 引言科学与工程领域中运用计算机求解问题的一般过程：1 实际问题的提出2 建立数学模型3 设计可靠、高效的数值方法4 程序设计5 上机实践计算结果6 数据处理及结果分析西北工业大学理学院欧阳洁4学习算法的意义科学计算（数值模拟）已经被公认为与理论分析、实验分析并列的科学研究三大基本手段之一。
计算方法课程的研究对象具有广泛的适用性，著名流行软件如Maple、Matlab、Mathematica 等已将其绝大多数内容设计成函数，简单调用之后便可以得到运行结果。
但由于实际问题的具体特征、复杂性, 以及算法自身的适用范围决定了应用中必须选择、设计适合于自己特定问题的算法，因而掌握数值方法的思想和内容至关重要。
西北工业大学理学院欧阳洁5鉴于实际问题的复杂性，通常将其具体地分解为一系列子问题进行研究，本课程主要涉及如下几个方面问题的求解算法：¾非线性方程求根¾线性代数方程组求解¾函数插值¾曲线拟合¾数值积分与数值微分¾常微分方程初值问题的数值解法¾矩阵特征值与特征向量计算西北工业大学理学院欧阳洁6§2 误差的度量与传播一误差的来源与分类模型误差：数学模型与实际问题的误差观测误差：观测结果与实际问题的误差截断误差：数学模型的理论解与数值计算问题的精确解之间的误差舍入误差：对超过某有限位数的数据进行舍入所产生的误差西北工业大学理学院欧阳洁75 使用数值稳定性好的公式一个算法，如果初始数据微小的误差仅使最终结果产生微小的误差，或在运算过程中舍入误差在一定条件下能够得到控制，则称该算法（数值）稳定，否则称其为（数值）不稳定．西北工业大学理学院欧阳洁26总结1.数值运算的误差估计2.绝对误差、相对误差与有效数字3.数值运算中应遵循的若干原则西北工业大学理学院欧阳洁30。
数值计算(计算方法第一章)
其中 xk 1 xk ( f '( xk ))1 f ( xk ).
Newton迭代法
称为迭代序列
§2.误差及误差分析
数值方法中的计算公式及参与运算的数，都和数学中的 一般情况有所不同，即
计算公式中的运算必须是在计算机上可执行的运算 参与运算的数必须是有限小数或整数
因此，数值方法中的取数和运算往往会出现误差，算得
的结果（称为计算值）一般也为近似值。
在任何科学计算中，其解的精确性
总是相对的，而误差则是绝对的。
一、误差的种类及来源 一个物理量的真实值和我们算出的值（即计算值） 往往存在差异，它们之差称为误差。 模型误差
在建立数学模型过程中，要将复杂的 现象抽象归结为数学模型，往往要忽 略一些次要因素的影响，而对问题作 一些简化，因此数学模型和实际问题 之间有一定的误差。
bn an bk bk 1 x ak , k n 1, n 2, ,1, 0 p( x) b 0
运算量：
n.
例1.1.3
解线性方程组
Ax b,
其中， A (aij )nn , x ( x1, x2 ,, xn )T , b (b1, b2 ,, bn )T .
离散型（统计型） 不确定型（随机型） (2) 算法设计：将数学问题数值化 例1.1.4 求解线性方程组 求解二次方程
Ax b
ax2 bx c 0
是数值问题
输入的数据是系数矩阵 A, 常数项向量 b与系数a , b, c
输出的数据是解向量 x, 和方程的解 x1 , x2
求解微分方程
定义1.2.2 设x 0为准确值，x*为x的一个近似值。称
( x ) x x (x ) x x * 为近似值x 的相对误差。 若存在正数 r 满足
计算方法(孙志忠)习题 第一章绪论
第一章第一章 绪论绪论绪论
一、填空填空 （1）为了使计算32)
1(6)1(41310−−−+−+=x x x y 的乘除法运算次数尽量少，应将表达式改写为( )
1220.010s n x t x a a a ∗=×L ()准确值与其有位有效数字的近似值1(0)a x x ∗≠−≤的绝对误差 ( )。
（3）设 2.40315a =是真值 2.40194x =的近似值，则a 有（ ）位有效数字。
（4）设 2.001,0.8030a b ==−是由真值,x y 经四舍五入得来的近似值，则a b +的误差限为（ ）。
（5）为了减少舍入误差的影响，应将表达式62002008−改写为（ ）。
（6）用4位浮点数计算出表达式030.6228100.687610×+×的正确结果是（ ）
二、选择题
（1）
计算 61) 1.4α−≈，采用下列算式计算，问哪一个
得到的结果最好？ （ ）
3A B C 32
D 、99－70、（－ （2）若近似值a 的数字个数越多，则其相对误差越小。
（ ）
A、正确
B、错误
（4）若误差限为0.5×10－5，那么近似数0.003400有5位有效数字。
（ ）
A、正确
B、错误。
计算方法-第一章
三、有效数字及其位数
若近似值 x*某位数数值的半个单位是其绝对误差 限, 而从该位数字到x*的最左边的非零数值数位止, 共 有n位数, 则我们称这个近似值 x*具有n位有效数字. 例如, =3.141592· · · , x*= 3.14的绝对误差 |e(x*)|= 0.00159· · · 0.011/2, 即“4”所在的百分位的半个单位 0.011/2 是x*的绝对误差限, 故x*的最左边的非零位 数(个位)“3”到百分位“4”共有三位, 所以x* = 3.14具 有3位有效数字. 有效数字位数越多, 近似值的绝对误差和相对误 差就相对越小, 反之亦然.
§1 误差的来源
实际 问题 建立数 学模型 确定计 算方法 编程 上机
由抽象简 化产生的 模型误差 及参数的 观测误差
由计算方 法本身产 生的截断 误差或称 方法误差
计算过 程中产 生的舍 入误差
例如用级数
1 3 1 5 1 7 sin x x x x x 3! 5! 7! 的前三项计算 sinx 的近似值, 即取 1 3 1 5 sin x S5 ( x ) x x x 3! 5! 则截断误差为： 1 7 1 9 R( x ) sin x S5 ( x ) x x 7! 9! 由于计算机的字长有限, 用0.166667近似表示1/3!, 就会产生舍入误差.
加, 减法相关的误差公式:
设 f (x1, x2)= x1±x2 .
e( x1 x2 ) e( x1 ) e ( x2 ) 1 er ( x1 x2 ) [ x e ( x ) x e ( x )] 1 r 1 2 r 2 x1 x2
即
e( x*) x x * 通常将 er* ( x*) x* x* 作为近似值 x*的相对误差. 满足不等式 e( x*) x x * | er ( x*) || || | r x* x* 的正数r*称为近似值 x*的相对误差限. 例如: x1=100±2的近似值 x1*=100的相对误差为 e ( x ) 2 1 | er ( x1 ) || | 2% x1 100 而 x2=10±1的近似值 x2*=10的相对误差为 e ( x ) 1 2 | er ( x2 ) || | 10% x2 10 因此, 从相对误差来讲近似值x1*比x2*的精度要好.
计算方法 第一章 误差
五、误差的传播与估计
1.误差估计的一般公式：（略） 2.误差在算术运算中的传播：大小相近的同号
数相减、乘数的绝对值很大以及除数接近于0 等，在数值计算中应设法避免。 3.前例的误差分析：从相对误差来看，前两种 算法比后两种大许多。
六、算法的数值稳定性
▪ 定义：凡一种算法的计算结果受舍入误差的 影响小者称它为数值稳定的算法。
y=1000的相对误差限分别为
r
(
x)
Байду номын сангаас
1 10
0.1，
r
(
y)
5 1000
0.005
r (x) r (y)
故y的精度比x高得多。
四、有效数字
★定义：若近似值x 的绝对误差限是某一位上 的半个单位，且该位直到 x的第一位非零数 字一共有n位，则称近似值 x有n位有效数字， 或说 精确x到该位。
※用四舍五入法得到的近似数都是准确到末位 的有效数字。
第一章 误差
一、误差的种类及其来源 二、绝对误差和绝对误差限 三、相对误差和相对误差限 四、有效数字 五、误差的传播与估计 六、算法的数值稳定性
一、误差的种类及其来源
1.描述误差：也称环境误差或模型误差 将复杂的物理现象抽象、归结为数学
模型，往往只得忽略一些次要的因素，从 而造成误差。 2.观测误差：也称初值误差
实际使用的初始数据往往都是通过人 们实际观察测量得来的，这些测得的数据 都只能是近似的，称为参数误差。
3.截断误差：
计算时只能完成有限次运算，需要对一些 无穷计算过程（如微分、积分、无穷级数求 和等）进行截断，即仅保留无穷过程的前段 有限序列而舍弃它的后段。
4.舍入误差：四舍五入所造成的误差。 ※前两种为非过失误差，无法避免；后两种为
计算方法-第1章
13
一．自然语言法
1. 输入数据a, b, c 2.如果a=0, 转3，否则转4
c 3.如果 b 0，则 x1 ，转7；否则，无解停机 b 2 ， b 4 ac 4. 设 D SD SQRT (| D |)
0 ,x ( b iSD ) / 2 a , 如果 D 1 x ( b iSD ) / 2 a ，转7 2 否则 ， 5. 如果b>0不成立， S 1 b SD ，转7 x S 1 / 2 a , x 2 c / S 1 1 2 S 2 / 2 a , x 2 c / S 2 2 b SD 6. S ，x 1 2 7. 输出x1和x2
x1， x2，……， x100 取为
数值方法
0.1, 0.2, 0.3, ……,10=a
2-1
★ 计算公式不一定都是数值方法。如求
类似地， 求根公式
2 b b 4 ac x 1 ,2 2 a
3 。
不能在计算机 上直接运行
◆ 研究数值方法的任务有三条：
1）将计算机不能直接计算的运算化成计算机上可执行的 运算；利用等价或近似等价的方法转化； 7
1） 数学的发展极大地促进了计算机科学的发展：
★ Leibniz发现二进制编码； ★ Von Neumann提出现代计算机建构理论； ★ Bohm和Jacopini为结构化程序设计奠定了基础。
2）计算机科学为数学提供先进手段，并对数学 发展产生了重大影响。
★ 为利用数学解决实际问题提供了工具； ★ 解决了一些数学难题，并提出了新的研究课题；
x 2 ( b iS D ) / 2 a
输 出 x1, x 2
15
▲ 结构化框图法：N-S图示法
现代数值计算方法第一章
要保证其相对误差小于0.001%，只要保证其上限满足
| ε r ( x ) | 1 2 a1 10
n 1
0 . 001 %
已知 a1 = 3，则从以上不等式可解得 n > 6 log6，即 n 6，应取 * = 3.14159。
| r ( x ) |
1 2 a1
'
注2：若所用的方法不恰当，问题无法解决。例如：
方程组阶数n很大，例如n=20。计算机运算速度10亿 次/秒,用不好的方法,大约需算3万年;好方法不到一分钟 (可见书P2)。
希
望：好的算法应该具有以下性质:
(1)结构简单,易于编程; (2)理论上有(全局)收敛性与稳定性;
(3)效率高(运行速度与存储量); (4)经过检验,行之有效.
（4）求积分：
1 0
sin x x
dx
注1：求精确解(值)一般非常困难。例如：
1. 2.
f ( x ) 形式复杂时求根和求积分很困难。
线性微分方程易解， 如
y 2y y 1
" '
y(0) y (0) 1
'
非线性方程难解，如
e y sin y y 1
y " 2
y(0) y (0) 1
例2
* x =0.0270是某数 x 经“四舍五入”所得，则 设
误差 ( x ) 不超过 x *末位的半个单位，即：
x x* 1 2 10
4
又 x
*
0 . 270 10
1
,故该不等式又可写为
1 2 10
*
1 3
x x *
由有效数字定义可知, 是2,7，0。
计算方法 第1章 误差
则x*至少有n位有效数字。
第1章 误差
从上面几个结论可知：有效数字位数可刻画近似
数的精确度；绝对误差与小数点后的有效数字位数有 关；相对误差与有效数字的位数有关。
《 计 算 方 法 》
第1章 误差
§3 算术运算结果的误差
3.1 加减法
第1章 误差
高等学校工科电子类教材
《 计 算 方 法 》
计算方法
董丽丽
大连海事大学信息工程学院
第1章 误差
28学时：讲课22学时、实验2学时、
考试 2 学时、放假2学时
《 计 算 方 法 》
考试：70% 实验：20% 平时课堂作业：10%
第1章 误差
目 录
《 计 算 方 法 》
第一章 误差
（2）
《 计 算 方 法 》
第1章 误差
选择数值方法-1
《 计 算 方 法 》
在建立了数学模型之后，并不能立刻用计算机 直接求解，还必须寻找用计算机计算这些数学模型 的数值方法，即将数学模型中的连续变量离散化， 转化成一系列相应的算法步骤，编制出正确的计算 程序，再上机计算得出满意的数值结果。
第1章 误差
l0），则:
《 计 算 方 法 》
lt≈Lt=l0(1+αt+βt2) 这里l0≡1，α、β为参数，可估计为 α=0.001253±10-6
β=0.000068±10-6
于是知，lt-Lt为模型误差，10-6是观测α、β而产生的误 差，因此为量测误差。
第1章 误差
截断误差 在求解过程中，往往以近似替代，化繁为简，这样 《 计 产生的误差称为截断误差。 算 方 法 》 舍入误差 在计算机上运算时受机器字长的限制，一般必须 进行舍入，此时产生的误差称为舍入误差。
计算方法_第一章_绪论
第一章绪论1.1 "数值分析"研究对象与特点"数值分析"是计算数学的一个主要部分.而计算数学是数学科学的一个分支，它研究用计算机求解数学问题的数值计算方法及其软件实现.计算数学几乎与数学科学的一切分支有联系，它利用数学领域的成果发展了新的更有效的算法及其理论，反过来很多数学分支都需要探讨和研究适用于计算机的数值方法.因此，"数值分析"内容十分广泛.但本书作为"数值分析"基础，只介绍科学与工程计算中最常用的基本数值方法，包括线性方程组与非线性方程求根、插值与最小二乘拟合、数值积分与常微分方程数值解法等.这些都是计算数学中最基础的内容.近几十年来由于计算机的发展及其在各技术科学领域的应用推广与深化，新的计算性学科分支纷纷兴起，如计算力学、计算物理、计算化学、计算经济学等等，不论其背景与含义如何，要用计算机进行科学计算都必须建立相应的数学模型，并研究其适合于计算机编程的计算方法.因此，计算数学是各种计算性科学的联系纽带和共性基础，是一门兼有基础性、应用性和边缘性的数学学科.计算数学作为数学科学的一个分支，当然具有数学科学的抽象性与严密科学性的特点，但它又具有广泛的应用性和边缘性特点.现代科学发展依赖于理论研究、科学实验与科学计算三种主要手段，它们相辅相成，互相独立，可以互相补充又都不可缺少，作为三种科学研究手段之一的科学计算是一门工具性、方法性、边缘性的新学科，发展迅速，它的物质基础是计算机(包括其软硬件系统)，其理论基础主要是计算数学.计算数学与计算工具发展密切相关，在计算机出现以前，数值计算方法只能计算规模小的问题，并且也没形成单独的学科，只有在计算机出现以后，数值计算才得以迅速发展并成为数学科学中一个独立学科--计算数学.当代计算能力的大幅度提高既来自计算机的进步，也来自计算方法的进步，计算机与计算方法的发展是相辅相成、互相促进的.计算方法的发展启发了新的计算机体系结构，而计算机的更新换代也对计算方法提出了新的标准和要求.例如为在计算机上求解大规模的计算问题、提高计算效率，诞生并发展了并行计算机.自计算机诞生以来，经典的计算方法业已经历了一个重新评价、筛选、改造和创新的过程，与此同时，涌现了许多新概念、新课题和能充分发挥计算机潜力、有更大解题能力的新方法，这就构成了现代意义下的计算数学.这也是数值分析的研究对象与特点.概括地说，数值分析是研究适合于在计算机上使用的实际可行、理论可靠、计算复杂性好的数值计算方法.具体说就是：第一，面向计算机，要根据计算机特点提供实际可行的算法，即算法只能由计算机可执行的加减乘除四则运算和各种逻辑运算组成.第二，要有可靠的理论分析，数值分析中的算法理论主要是连续系统的离散化及离散型方程数值求解.有关基本概念包括误差、稳定性、收敛性、计算量、存储量等，这些概念是刻画计算方法的可靠性、准确性、效率以及使用的方便性.第三，要有良好的复杂性及数值试验，计算复杂性是算法好坏的标志，它包括时间复杂性(指计算时间多少)和空间复杂性(指占用存储单元多少).对很多数值问题使用不同算法，其计算复杂性将会大不一样，例如对20阶的线性方程组若用代数中的Cramer法则作为算法求解，其乘除法运算次数需要，若用每秒运算1亿次的计算机计算也要30万年，这是无法实现的，而用"数值分析"中介绍的Gauss消去法求解，其乘除法运算次数只需3 060次，这说明选择算法的重要性.当然有很多数值方法不可能事先知道其计算量，故对所有数值方法除理论分析外，还必须通过数值试验检验其计算复杂性.本课程虽然只着重介绍数值方法及其理论，一般不涉及具体的算法设计及编程技巧，但作为基本要求仍希望读者能适当做一些计算机上的数值试验，它对加深算法的理解是很有好处的.讲解：（1）计算数学是研究用计算机求解数学问题的数值计算方法及其软件实现，"数值分析"是计算数学的主要部分。
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§1 误差的来源
实际 问题
建立数 学模型
确定计 算方法
编程 上机
由抽象简 化产生的 模型误差 及参数的 观测误差
由计算方 法本身产 生的截断 误差或称 方法误差
计算过 程中产 生的舍 入误差
例如用级数
sin x ? x ? 1 x3 ? 1 x5 ? 1 x7 ? ? 3! 5! 7!
的前三项计算 sinx 的近似值 , 即取
对于两个数值 x1=100±2, x2=10±1
近似值x1*=100的绝对误差限 ?*(x1*)=2是近似值 x2*=10的绝对误差限 ?*(x2*)=1的两倍. 但是,近似值100
的偏差不超过 2, 而近似值10的偏差不超过 1. 哪个近似 值的精度好呢？
一个近似值的精度不仅与绝对误差的大小有关 , 还与精确值的大小有关 . 为此我们需要引入相对误差 的概念.
? 1 ? nIn?1(n ? 1,2,? ).
n=1,2,4,6, 8,10,15
如果取 I0 = 1–e–1 = 0.63212056 ( 八位有效数字 ).
利用递推公式进行计算得 :
n In 近似值 0 0.63212056
n In 近似值 6 0.12680320
n In 近似值 12 0.63289603
满足不等式 |e(x*)| = | x–x*| ? ?*的正数?*称为近
似值 x*的绝对误差限 , 简称为误差限. 在工程技术中常记作 x=x*±?*。 例如, 电压V=100±2(V), V*=100(V)是V的一个近
似值, 2(V)是V*的一个误差限 , 即 | V–V*| ? 2(V)
二、相对误差与相对误差限
通常将
er* ( x*) ?
e( x*) ? x*
x? x* x*
作为近似值 x*的相对误差 .
满足不等式
|
er?
(
x*)
|? |
e( x*) x*
|? |
x
? x
x *
*
|?
?
? r
的正数?r*称为近似值 x*的相对误差限 .
例如: x1=100±2的近似值 x1*=100的相对误差为
|
er? ( x1? )
sin
x
?
S5( x)
?
x
?
1 x3 3!
?
1 x5 5!
则截断误差 为：
R( x)
?
sin
x
?
S5( x)
?
?
1 x7 7!
?
1 9!
x9
?
?
由于计算机的字长有限 , 用0.166667 近似表示1/3!,
就会产生舍入误差 .
§2 误差的概念
一、绝对误差与绝对误差限
设x*为准确值 (也称为真值 ) x 的一个近似值 , 则称 x–x*为近似值 x*的绝对误差 , 简称为误差, 并记作 e(x*) = x–x*。
例如, ? =3.141592···, x*= 3.14的绝对误差 |e(x*)|=
0.00159···? 0.01?1/2, 即“4”所在的百分位的半个单位 0.01? 1/2 是x*的绝对误差限 , 故x*的最左边的非零位 数(个位)“3”到百分位“ 4”共有三位 , 所以x* = 3.14具 有3位有效数字 .
e( x*) ? e( x*) ? e( x*)( x * ? x)ຫໍສະໝຸດ x x*xx *?
? [e( x*)]2
? [e( x*)]2 ? x*
[x * ? e( x*)]x * 1 ? e( x*)
x*
当x*? x 时, 即e (x*)? 0 时, 上式是[e( x*)]2 x*
的同阶无穷小 , 故可忽略不计 .
有效数字位数越多 , 近似值的绝对误差和相对误 差就相对越小 , 反之亦然.
§3 误差的传播规律
设x1*, x2*分别为x1, x2的近似值, 函数值 y=f(x1, x2) 的近似值用 y*=f (x1*, x2*)表示. 利用函数f (x1, x2)在点 (x1*, x2*)处的二元泰勒展开公式 , 对y*的绝对误差和 相对误差进行分析 .
|? |
e( x1? ) x1?
|?
2 100
?
2%
而 x2=10±1的近似值 x2*=10的相对误差为
|
er? ( x2? ) |?|
e( x2? ) x2?
|?
1 10
?
10%
因此, 从相对误差来讲近似值 x1*比x2*的精度要好 .
三、有效数字及其位数
若近似值 x*某位数数值的 半个单位 是其绝对误差 限, 而从该位数字到 x*的最左边的非零数值数位止 , 共 有n位数, 则我们称这个近似值 x*具有n位有效数字 .
第一章 误 差
引例
例1: y = arctan5430 – arctan5429 的准确值为 : 0.0000000 339219···? 0.339? 10–7
但是, 用具有八位舍入功能 的计算器直接计算得 y ? 1.5706122 – 1.5706121 = 0. 0000001 = 1? 10–7 所得计算结果的可靠性值得怀疑 . 这一结果的产
:
例3: 对于一元二次方程
x2 –(109+1)x+109= 0
有两个精确的实根: x1= 109, x2= 1. 如果在有仅八位的浮点计算机上用求根公式 :
x1,2 ? ? b ?
b2 ? 4ac 2a
直接进行计算则得 : x1=109, x2=0. 其中的x2=0明显失真 , 这也是由于 舍入误差造成的.
生是由于四舍五入 造成的. 例2: 计算下面积分的值 ( n = 0, 1, 2, ···):
In ? e?1 ?01 xne xdx.
积分In的值必定落在区间 [0, 1]内, 我们由被积函 数及其图形作出判断 .
由分部积分法可得 :
In ? e?1 ?01 xnde x ? e?1 xne x |10 ? e?1 ?01nx n?1e xdx
设x的近似值为 x*, 则称x*的绝对误差 e(x*)与精确 值x的比值为近似值 x*的相对误差 , 并记作er(x*),
即
er ( x*) ?
e( x*) x
?
x? x* x
同样, 由于精确值 x 经常是未知的 , 所以, 需要另
外的近似表达形式 . 我们注意如下公式的推导 ,
当 | e( x*) | 较小时, 有 x*
1 0.36787944 7 0.11237760
13 -7.2276483
2 0.26424112 8 0.10097920
14 102.18708
3 0.20727664 9 0.091187200 15 -1531.8061
4 0.17089344 10 0.088128000
:
5 0.14553280 11 0.030591000