数值分析第5版第一章课件李庆扬著

764.5 x 765.5,
结果说明 x 在区间 [764.5, 765.5]内.
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对于一般情形 x * x *，即
x * * x x * *,
也可以表示为
x x * *.
需要注意的是误差限的大小并不能完全表示近似值的好坏.
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例如，有两个量 x 10 1 ， y 1000 5, 则
第 1章 数值分析与科学计算引论
1.1 数值分析的对象、作用与特点
1.2 数值计算的误差
1.3 误差定性分析与避免误差危害
1.4 数值计算中算法设计的技术
1.5 数学软件（略）
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1.1
数值分析研究对象与特点
数值分析的定义： 数值分析也称计算数学，是数学科学的一个分支，主
要研究用计算机求解各种数学问题的数值计算方法及其理
1 x x * x * ( a1 1) 10 10 n 1 2( a1 1)
* r
m
0.5 10mn 1 ,
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知 x *至少有 n 位有效数字. 定理说明，有效位数越多，相对误差限越小.
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例3 要使 几位有效数字?
20 的近似值的相对误差限小于0.1%，需取
按定义， 上述各数具有5位有效数字的近似数分别是
187.93, 0.037856, 8.0000, 2.7183.
注意： 的5位有效数字近似数是8.0000，而不是8， x 8.000033 因为8只有1位有效数字.
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如果以 m/s2 为单位，g 9.80m/s 2 , 例2 重力常数g， 若以km/s2为单位， ，它们都具有3位有效 g 0.00980km/s 2 数字， 因为按第一种写法
1 10 ( n 1) ; 2a1
* r
1 反之，若 x *的相对误差限 10 ( n 1) ， 2( a1 1)
* r
则 x* 至少具有 n 位有效数字.
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证明 由(2.1)′可得
a1 10m x * (a1 1) 10m ,
当 x *有 n 位有效数字时 x* 10 m (a1 a2 10 1 al 10 (l 1) ), (2.1) x x* 0.5 10 m n 1 1 * n 1 r 10 ; m x* a1 10 2a1 反之，由
论与软件实现. 数值分析的主要内容： 本课程主要内容包括插值与数据逼近、数值微分与数 值积分、线性方程组的数值求解、非线性方程与方程组求 解、特征值计算、常微分方程数值解等.
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虽然数值分析也是以数学问题为研究对象，但它不像
纯数学那样只研究数学本身的理论，而是把理论与计算紧 密结合，着重研究数学问题的数值方法及其理论. 数值分析是一门内容丰富，研究方法深刻，有自身理 论体系的课程.
以上两种误差不在“数值分析”的讨论范围. 数值分析只研究用数值方法求解数学模型产生的误差. 当数学模型不能得到精确解时，通常要用数值方法求 它的近似解.
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实际问题
数学模型
数值计算方法
上机计算求出结果
近似解与精确解之间的误差称为截断误差或方法误差.
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例如，用泰勒(Taylor)多项式
f (0) f (0) 2 f ( n ) (0) n Pn ( x) f (0) x x x 1 ! 2! n!
设取 n位有效数字， 由定理1
1 10 ( n 1). 2a1
* r
由于
，就有 20 4.4 , 知 a1 4，故只要取 n 4
* r 0.125 103 103 0.1%,
即只要对
20 的近似值取4位有效数字，其相对误差限就
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小于0.1%. 此时由开方表得 20 4.472 .
数值分析既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点， 又有应用数学的广泛性与实际试验的高度技术性的特点， 是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程.
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数值分析的特点： 一、面向计算机，能根据计算机特点提供切实可行的 有效算法. 二、有可靠的理论分析，能任意逼近并达到精度要求，
对近似算法要保证收敛性和数值稳定性，还要对误差进行
（2.2）
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按这个定义， 如取 x* 3.14 作为 π 的近似值， x *就有3位有效数字，
取 x* 3.1416 π ， x * 就有5位有效数字.
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例1
按四舍五入原则写03785551, 8.000033, 2.7182818.
1.2.3
数值运算的误差估计
* * * * 两个近似数 x1 与 x2 ，其误差限分别为 ( x1 ) 及 ( x2 )，
它们进行加、减、乘、除运算得到的误差限分别为
* * * * ( x1 x2 ) ( x1 ) ( x2 );
* * * * * * ( x1 x2 ) x1 ( x2 ) x2 ( x1 );
e* x * x, 知
e * e * e * ( x * x) x x* x* x
(e*) 2 x * ( x * e*) (e * / x*) 2 1 (e * / x*)
* 是 er 的平方项级，故可忽略不计.
相对误差也可正可负，它的绝对值上界叫做相对误差限， 记作 ， 即
* r
* r
*
x*
.
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根据定义，上例中 x 与 y 的相对误差限分别为
*x
x*
10%,
*y
y*
0.5%,
可见 y *近似 y的程度比 x *近似 x 的程度好.
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当准确值 x位数比较多时，常常按四舍五入的原则得 到 x 的前几位近似值 x * ，例如
x π 3.14159265
x* 10,
* x 1;
y* 1000,
* y 5.
* 大 4 倍， 虽然 * 比 但 y x
* y / y* 5 / 1000 0.5%
比
* x / x* 1 / 10 10%
要小得多，这说明 y * 近似 y 的程度比 x * 近似 x的程度好. 所以除考虑误差的大小外，还应考虑准确值 x本身的大 小.
例2说明有效位数与小数点后有多少位数无关.
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从(2.2)可得到具有 n 位有效数字的近似数 x *，其绝对 误差限为
1 * 10 m n 1 , 2
在 m相同的情况下， n 越大则 10 m n 1 越小，故有效位数越 多，绝对误差限越小.
x x*
1 10 m n 1. 2
问题. 这里主要讨论算法的截断误差与舍入误差，而截断 误差将结合具体算法讨论.
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1.2.2
误差与有效数字
定义1 设 x为准确值， x * 为 x 的一个近似值，称
e* x * x
为近似值的绝对误差， 简称误差. 通常准确值 x是未知的，因此误差 e *也是未知的. 若能根据测量工具或计算情况估计出误差绝对值的一个
取3位
x3 * 3.14,
3 * 0.002,
取5位
x5 * 3.1416, 5 * 0.000008,
它们的误差都不超过末位数字的半个单位，即
1 10 2 , 2 1 π 3.1416 10 4. 2 π 3.14
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定义2
若近似值 x * 的误差限是某一位的半个单位，
该位到 x *的第一位非零数字共有 n位，就说 x *有 n位有效
数字. 表示为
x* 10 m (a1 a2 10 1 an 10 ( n 1) ), （2.1）
其中 ai (i 1,, n)是0到9中的一个数字，a1 0, m为整数， 且
1 x x * 10 m n 1. 2
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把近似值的误差 e *与准确值 x 的比值
e * x * x x x
* 称为近似值 x *的相对误差，记作 er .
通常取 实际计算中，由于真值 x总是未知的，
e* x * x e x* x*
* r * 作为 x *的相对误差， 条件是 er
e* 较小， 此时利用 x*
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上界，即
e * x * x *
则 * 叫做近似值的误差限， 它总是正数.
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例如，用毫米刻度的米尺测量一长度 x ，读出和该长 度接近的刻度 x * ，x * ， 是 x的近似值，它的误差限是 0.5mm 于是
x * x 0.5mm.
则有 765 x 0.5 . 如读出的长度为 765mm ， 虽然从这个不等式不能知道准确的 x 是多少，但可知
1 g 9.80 10 2 , 2
按(2.1)的表示方法，m 0, n 3, 按第二种写法
g 0.00980 1 10 5 , 2
m 1 ( n 1) x* 10 ( a a 10 a 10 ), （2.1） 这里 m 3, n 3 1. 2 n
首先要建立数学模型， 它是对被描述的实际问题进行抽象、 简化而得到的，因而是近似的. 数学模型与实际问题之间出现 的误差称为模型误差.
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实际问题
数学模型
在数学模型中往往还有一些根据
观测得到的物理量，如温度、长度、 电压等等，这些参量显然也包含误差. 这种由观测产生的误差称为 数学模型 实际问题
观测误差.
似 f ( x)，其误差界记作 ( f ( x*)) ， 利用泰勒展开
f ( x) f ( x*) f ( x*)( x x*) f ( ) ( x x*) 2 , 2 介于x, x * 之间，