数值计算的误差

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1-2数值计算的误差

1-2数值计算的误差
从实际问题中抽象出数学模型 —— 模型误差 /* Modeling Error */
3. 截断误差
当得不到数学模型的精确解时,要用 数值计算方法求它的近似解,由此产生 的误差称为截断误差或方法误差 求近似解 —— 方法误差 (截断误差) /* Truncation Error */
例如:在微积分中sinx可展开成
"Hmm," says the physicist, "You mean that some Scottish sheep are black." "No," says the mathematician, "All we know is that there is at least one sheep in Scotland, and that at least one side of that one sheep is black!"
( x1 x2 ) ( x1 ) ( x2 )
e( x1 ) e( x2 ) er ( x1 x2 ) x1 x2
r ( x1 x2 )
( x1 ) ( x2 )
x1 x2
和的误差(限)等于误差(限)之和
(2)减法运算:
( x x ) ( x x ) 1 2 1 2 e( x1 x2 ) e( x1 ) e ( 差来源的分类 数 二、误差分析的重要性 值 三、绝对误差 计 算 四、相对误差 的 五、有效数字 误 六、数值运算的误差传播 差
1.观测误差
通过测量得到模型中参数的值 —— 观测误差 /* Measurement Error */
注:通常根据测量工具的精度,可以知

计算方法(1)-数值计算中的误差

计算方法(1)-数值计算中的误差

* r
(
x)
1)乘方运算结果的相对误差增大为原值 x的p倍,降低精度.
2)开方运算结果的相对误差缩小为原值
x的1/q倍,精度得到提高.
三.算例的误差分析
x
3
2 2

1 1

24
§6 算法的数值稳定性
一.算法稳定性的概念
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.
例4 解方程 x2 (109 1)x 109 0
方程精确解: x1 10 9 , x2 1
利用求根公式
x1,2


b

b2 4ac 2a
x1 10 9 , x2 0
25

当多个数在计算机中相加时,最好从
绝对值最小的数到绝对值最大的数依次相
加,可使和的误差减小.
二.算法的改进
2 2

1 1

3
计算结 果
2 7/5
2 17 /12
1 ( 2 1)6

2 6

0.0040960

5
6


0.00523278
5
12
2 99 70 2
1
1 0.16666667
6
3
6
1



5
6
0.00523278
12 6
计算方法
1
第一章 数值计算中的误差
§1 引言 §2 误差的种类及其来源 §3 绝对误差和相对误差 §4 有效数字及其与误差的关系 §5 误差的传播与估计 §6 算法的数值稳定性

数值计算中的误差

数值计算中的误差

∴ n=3
r*=1/2x1 10-(n-1)=1/2*3 10-2=17%
1.3.4 有效数字与相对误差
例8 已知近似数x*有两位有效数字,试求其相
对误差限
解:已知 n=2 代入公式 r*=1/2x1 10-(n-1)得
r*=1/2x1 10-1
x*的第一位有效数字x1没有给出,可进行如下 讨论:当
e(x* ) x x* dx
er (x* )
e* x

x x* x

dx x
d ln x
1.4.2 算术运算误差
由d( x±y)=dx±dy 可得两数之和(差)的
误差等于两数的误差之和(差);
由 d ln(x y) d ln x d ln y 可得两数之积
的相对误差等于两数的相对误差之和;
定义1.2 设存在一个正数,使
e* x x* *
则称为近似值的绝对误差限,简称误差限或精度。
1.3 误差的度量
例1 设x ==3.1415926… 近似值x* =3.14,它的绝 对误差是 0.001 592 6…,有 ‌ x-x*=0.0015926… 0.002=0.210-2
一般情况,当f(x)≈f(x*)时,可用泰勒展开 f (x) f (x* ) f (x* )(x x* ) f (x) (x x* )2

d
ln
x y


d
ln
x

d
ln
y
可得两数商的相
对误差可看作是被除数与除数的相对误差之差

例12 正方形的边长约为100cm,怎样测量才能使其 面积误差不超过1cm2 ?

数值计算中的误差

数值计算中的误差

曲线拟合的最小二乘法
法方程:带权离散内积 正交多项式法:关于离散点集的带权正交多项式

3
第四章

数值积分
插值型求积公式
机械求积公式,代数精度及其计算方法,收敛性,稳定性 梯形公式,抛物线(Simpson)公式,Newton-Cotes公式 余项估计(三步曲)
复合求积公式:复合梯形公式,复合Simpson公式 Romberg算法

梯形法的递推计算,Romberg外推思想与计算过程
Gauss求积公式
Gauss点的计算,Gauss系数的计算 Gauss-Legendre公式,Gauss-Chebyshev公式

数值微分
向前一阶差分,向后一阶差分,余项计算 中心差分(一阶导数,二阶导数,推导过程),余项计算

4
正交多项式
正交多项式族,首项系数为 1 的正交多项式递推公式 Legendre多项式,Chebyshev多项式,Chebyshev插值多项式

最佳逼近
最佳平方逼近:法方程,Hilbert矩阵,正交多项式法(推广到一般区间) n 次多项式的 n-1 次最佳一致逼近(推广到一般区间) ,Chebyshev级数
Hermite 插值

两点三次,三点三次,推导过程,余项推导
分段低次插值

分段线性插值,分段Hermite插值,余项推导
三次样条插值

三次样条函数,三弯矩方程2第三章源自范数与内积函数逼近
范数与内积的定义,常见范数与内积:Rn, C[a, b] 正交,Cauchy-Schwarz 不等式,Gram矩阵 带权内积,权函数,内积导出范数
第一章 数值计算中的误差

第一章数值计算中的误差

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)

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)

数值计算中的误差课件

数值计算中的误差课件
在进行数值计算时,舍入误差是不可避免的,但可以通过一些方法来减小其影响。
截断误差
01
02
03
04
截断误差是由于对无限循环小 数或无穷级数进行截断而产生
的误差。
当我们使用有限项来近似表示 一个无限循环小数或无穷级数
时,就会产生截断误差。
截断误差的特点是它是一个无 界误差,可能会随着近似项的 增加而逐渐减小,但永远不会
VS
结论
根据误差分析报告,得出关于模型准确性 的结论。例如,如果误差分析结果表明模 型预测结果不够准确,那么需要进一步改 进模型或调整模型参数。
THANKS
感谢观看
数据类型
选择适当的数据类型可以减少计算过程中的误差。例如,对于精度要求较高的 计算,应使用浮点数;对于范围较大的数值,应使用定点数。
利用数值稳定性技巧
舍入策略
采用适当的舍入策略可以减少误差。例如,四舍五入或向上取整可以减少舍入误 差。
迭代收敛
通过迭代法求解方程时,应选择收敛速度较快的算法以减少误差。例如,梯度下 降法和牛顿法具有较好的收敛性能。
03
算法误差分析
迭代法与收敛性
迭代法
迭代法是一种通过不断逼近解来 求解方程的方法。常见的迭代法 有Jacobi迭代法、Gauss-Seidel
迭代法等。
收敛性
收敛性是指迭代法是否能得到准确 解的过程。一般来说,收敛速度越 快,误差越小。
误差分析
对于不同的迭代法,需要进行误差 分析,比较各种方法的优劣。
最小二乘法与回归分析
数据拟合
最小二乘法可以找到最佳 拟合数据的数据集,但可 能存在过拟合现象。
病态性
当数据集具有病态性时, 使用最小二乘法可能导致 误差增大。

数值分析中的误差分析

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

数值计算中的误差分析

数值计算中的误差分析

数值计算中的误差分析在数值计算中,误差是一个不可避免的问题。

无论是在实际应用中还是在理论研究中,我们都需要对计算结果中的误差进行分析和评估。

本文将探讨数值计算中的误差分析方法和其在实际应用中的重要性。

一、误差的来源与分类在数值计算中,误差可以来源于多个方面。

主要可以分为以下两类:1.截断误差截断误差是由于数值计算中采用有限的近似方法而引入的误差。

在求解数学问题时,为了简化运算或逼近实际情况,我们通常需要对数学模型进行近似处理。

这个过程中,我们往往需要将无穷级数截断为有限项,或者使用近似公式。

这些近似方法往往会引入截断误差。

当近似的项数增多时,截断误差会减小。

因此,截断误差可以通过增加计算的精确度来降低。

2.舍入误差舍入误差是由于计算机内部存储数值时产生的。

计算机内部采用有限的二进制表示数值,因此会存在舍入误差。

特别是在进行数值计算时,计算机需要将结果截断或者四舍五入到有限位数。

这个过程中,会引入舍入误差。

舍入误差的大小取决于计算机的精度和数值的表示范围。

为了减小舍入误差,我们需要选择合适的计算精度或者采用更高级别的计算机。

二、误差分析方法为了评估数值计算中的误差,我们需要采用一些误差分析方法。

以下是常用的几种方法:1.绝对误差与相对误差绝对误差和相对误差是最直观、常用的误差度量方法。

绝对误差是指计算结果与真实值之间的差距,用于衡量计算结果的准确性。

相对误差是绝对误差除以真实值的比值,用于衡量计算结果的相对准确性。

绝对误差和相对误差越小,计算结果越接近真实值。

2.截断误差估计在数值计算中,我们经常需要通过截断误差来评估近似方法的精度。

截断误差估计方法可以根据近似方法的性质和推导出来的误差界,对近似结果进行误差估计。

这种方法通常需要对数学模型和数值方法有一定的了解和掌握。

3.稳定性分析稳定性分析是评估数值计算方法对输入数据中扰动的敏感程度。

当输入数据存在微小变化时,计算结果也会相应地发生变化。

稳定性分析可以帮助我们判断计算方法的可靠性,并找到对输入数据扰动不敏感的计算方法。

数值计算方法第01章误差

数值计算方法第01章误差

1.2 绝对误差、相对误差和有效数字
绝对误差/* Absolute error */
定义1. 设x为准确值 , x*为x的一个近似值 , 称 e(x*) x* x
为近似值x*的绝对误差 ,简称误差 ,可简记为E.
因为准确值 x 往往是未知甚至是无法 知道的
因此 E(x* ) x* x 往往也无法求出
例:计算
In

1 e
1 xne xdx ,
0
n 0,1, 2, ......
公式一:In 1 n In1
I0

1 e
1 e xdx
0
1
1 e

0.63212056
记为
I
* 0
则初始误差 E0 I0 I0* 0.5108
注意此公式精确成 立
1
e
1 0
x1=0.0315 x2=0.3015 x3=31.50 x4=5000
1.2.2 有效数字
有效数字是近似值的一种表示法。它既能表示近似值的大小,又能表示其精确程度。
若x*作为x的近似值, 其绝对误差的绝对值不 超过某一位数字的半个单位, 而该位数字到 x*的第 一位非零数字共有n位, 则称用x*近似x时具有n位 有效数字, 简称x*有n位有效数字.
1.3数值计算中误差的传播
1.3.1 基本运算中的误差估计 在数值运算中,参加运算的数若有误差,那
么一定会影响到计算结果的准确性.
例、设y=xn,求y的相对误差与x的相对误差之间的关 系。
1.3.2 算法的数值稳定性
计算一个数学问题,需要预先设计好由已知 数据计算问题结果的运算顺序,这就是算法。
且 x* x x* 准确值 x 的范围

数值计算方法 数值计算的误差 - 数值计算的误差

数值计算方法 数值计算的误差 - 数值计算的误差
再如:函数 f (x) 用泰勒多项式近似代替
pn ( x)
f (0)
f (0) x 1!
f (0) x 2 2!
f (n) (0) x n n!
则截断误差是: Rn (x)
f (x) Pn (x)
f (n1) ( ) xn1
(n 1)!
(0 x)
6
误差的分类
四、舍入误差: 数字计算过程中产生的误差
第 一
绪论

1
1 话说科学计算 2 话说《数值计算方法》课程 3 误差与有效数字 4 误差的传播与改善
2
误差的概念 有效数字 误差的分类 误差的传播
3
误差的分类
假设产生误差
一、模型误差__数学模型与实际问题之间出现的误差.
实验:交通流量问题
问题分析与建立模型:
模型假设: (1) 全部流入网络的流量
( 12 )6 29
0.00501995
0.005050633883
4
1 99 70 2
1 0.00507614 197
12 0.00504626 2378
0.005050633883
20
比较与思考
Mathematica 的效果
0.005050633883 0.005050633883 0.005050633883 0.005050633883
改 善
一般情况,当f ( x) f ( x* )时 可用泰勒展开
f ( x) f ( x* ) f '( x* )( x x* ) f ''( x* ) ( x x* )
2
取右端的有限项近似代替左端。
22
防止大数吃小数

数值计算中的误差

数值计算中的误差
这就是算法的数值稳定性问题。
p( x) a0 xn a1xn an1x an
an1 ) x an
p( x) (((a0 x a1 ) x a2 ) x
内江师范学院数学与信息科学学院 吴开腾 制作
二、误差的种类及其来源
过失误差或疏忽误差 模型误差
非过失误差 观测误差 截断误差
*
例如 3.14159265 的五、六位有 效数字分别为:
1 3.1416 , 2 3.14159
•数字的规格化形式
一般说,设有一个数 x ,其近似值 x 的规格化形式
*
x 0.1 2 n 10
*
m
(5)
1 , 2 ,, n 都是0,1,2,3,4,5,6,7,8,9中的一个数 式中: 字, 1 0 ;n是正整数;m是整数。
内江师范学院数学与信息科学学院 吴开腾 制作
(7)
计算题
绝对误差和相对误差的计算以及有效数字?
例1 当用 3.1416 来表示 它的相对误差是多少?
的近似值时,
3 ,由(7)有
1 解: 3.1416 具有五位有效数字,
* r
1 1 51 4 ( x) 10 10 23 6
内江师范学院数学与信息科学学院 吴开腾 制作
五、防止误差传播的若干方法
应选用数值稳定的计算算法,避开不稳定的算式; 注意简化计算步骤,减少运算次数; 大数“淹没”小数的现象发生;
应避免两相近数相减(变换);
绝对值太小的数不宜作为除数;
注意计算过程中误差的传播与积累。
内江师范学院数学与信息科学学院 吴开腾 制作
1 x 99 70 2
6

数值计算中的误差

数值计算中的误差

数值计算中的误差数值计算过程中的误差是指由于各种原因产生的计算结果与真实结果之间的差异。

这些误差可以分为三类:截断误差、舍入误差和传播误差。

截断误差是由于计算过程中的近似方法导致的误差。

在数值计算中,通常使用有限的计算步骤来近似数值。

例如,使用泰勒级数展开式来近似一个函数,需要截断级数并且只保留有限的项。

这种近似方法会引入截断误差。

另一个例子是数值积分,将一个连续函数的积分区间离散化为有限个小区间,每个小区间的面积用一个代表性的值来近似。

这种近似方法也会引入截断误差。

舍入误差是由于计算机在进行数值计算时所产生的误差。

计算机中使用二进制来表示数字,而大多数实数是无法精确地用有限的二进制位数来表示的。

当进行数值计算时,计算机必须对数字进行舍入,即将无限位数的数字截断为有限的位数。

这种舍入操作会导致计算结果与实际结果之间产生误差。

另外,计算机在进行加减乘除等运算时,会出现舍入误差。

例如,计算机对两个非常接近的数字进行相减时(称为“减法消失现象”),由于舍入误差的累积,可能会得到一个较大的误差。

传播误差是由于数值计算中的多个步骤之间的误差传播而产生的误差。

当计算过程中的一个步骤的输出作为下一个步骤的输入时,前一步骤的误差会传播到后一步骤,从而导致误差的累积。

例如,在求解微分方程的数值方法中,每个时间步长的计算结果会成为下一个时间步长的初始值。

如果每个时间步长都具有一定的误差,误差会逐渐累积并导致整个计算过程的误差增加。

为了减小数值计算中的误差,一些方法可以采取。

例如,增加计算的精度,使用更高阶的近似方法来减小截断误差;使用更大的计算单位,避免舍入误差的累积;结合多个数值方法,控制误差传播。

此外,还可以通过数值稳定性的分析和合理的算法设计,来降低误差的产生和传播。

总之,数值计算中的误差是不可避免的,但可以通过合理的方法和技术来减小误差并提高计算结果的准确性。

对于一些关键性的计算,还可以通过数值计算的验证方法,如重复计算、精确解的对比等,来评估计算结果的可靠性和准确性。

《数值分析》第一章 数值计算中的误差

《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。

12 数值计算的误差

12 数值计算的误差

实际问题
建立数 学模型
确定数 值解法
上机求解
模型误差、观测误差
截断误差
舍入误差
在此主要研究这两种误差
1.2.2
一、绝对误差
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. 误差 e *可正可负,当绝对误差为正时近似值偏大,叫 强近似值; 当绝对误差为负时近似值偏小,叫弱近似值. 通常准确值 x 是未知的, 因此误差 e *也未知.
1 10 2 , 2 1 π 3.1416 10 4. 2 π 3.14
定义3
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)
若能根据测量工具或计算情况估计出误差绝对值的一个
上界,即
e * x * x *,
则 * 叫做近似值的误差限, 它总是正数.
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* 它的误差限是 0.5mm , 是 x的近似值, 于是 x * x 0.5mm. 如读出的长度为 765mm , 则有 765 x 0.5 . 虽然从这个不等式不能知道准确的 x 是多少,但可知
* r
* r
*
x*
.
三、有效数字 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

解决Excel中数值计算误差的常见方法

解决Excel中数值计算误差的常见方法

解决Excel中数值计算误差的常见方法在日常工作中,Excel是一个非常常用的工具,尤其是在数值计算方面。

然而,由于计算机的精度问题,Excel中的数值计算有时会出现误差。

本文将介绍一些常见的方法来解决Excel中数值计算误差的问题。

一、设置单元格格式在Excel中,可以通过设置单元格的格式来解决数值计算误差的问题。

首先,选择需要进行计算的单元格,然后右键点击选择“格式单元格”。

在弹出的对话框中,选择“数字”选项卡,并选择适当的格式,如“数值”或“货币”。

这样可以确保Excel在进行数值计算时,使用较高的精度进行计算,从而减小误差的发生。

二、使用ROUND函数在Excel中,可以使用ROUND函数对数值进行四舍五入。

该函数的语法为ROUND(number, num_digits),其中number为需要进行四舍五入的数值,num_digits为保留的小数位数。

通过使用ROUND函数,可以控制计算结果的精度,从而减小误差的发生。

三、使用SUM函数在进行多个数值相加的计算时,Excel中的SUM函数是一个非常有用的工具。

然而,由于计算机的精度问题,使用SUM函数进行数值相加时,有时会出现误差。

为了解决这个问题,可以使用SUM函数的数组形式。

具体操作是,在SUM函数中输入数值范围,而不是单个数值。

这样可以减小误差的发生,从而得到更为准确的计算结果。

四、使用IF函数在Excel中,使用IF函数可以根据条件进行计算。

然而,由于计算机的精度问题,使用IF函数进行数值计算时,有时会出现误差。

为了解决这个问题,可以使用IF函数的ROUND函数嵌套形式。

具体操作是,在IF函数中嵌套ROUND函数,将计算结果进行四舍五入。

这样可以减小误差的发生,从而得到更为准确的计算结果。

五、使用自定义函数在Excel中,可以使用VBA编写自定义函数来解决数值计算误差的问题。

通过编写自定义函数,可以灵活地控制计算的精度,从而减小误差的发生。

数值计算中的误差

数值计算中的误差

数值计算中的误差误差在数值计算中是一个重要的概念,它代表了测量结果和真实值之间的差异。

在实际计算中,由于测量的限制、近似数的使用以及计算机舍入等原因,都会引入误差。

了解误差的类型和影响因素,对于数值计算的准确性和可靠性至关重要。

首先,我们来了解误差的分类。

误差可以分为绝对误差和相对误差。

绝对误差是指测量结果与真实值之间的差异。

它可以通过计算差值来得到,即绝对误差=测量结果-真实值。

绝对误差通常用于描述实际测量的准确性。

相对误差是指绝对误差与真实值之间的比例。

它可以通过计算绝对误差与真实值的比值来得到,即相对误差=绝对误差/真实值。

相对误差通常用于描述测量结果的相对准确性,尤其是在比较不同尺度或量纲的测量结果时。

1.测量误差:测量仪器的精度和灵敏度决定了测量误差的大小。

不同的测量仪器具有不同的精度和灵敏度,因此测量结果可能会受到测量误差的影响。

2.近似数的使用误差:在数值计算中,由于一些数值无法精确表达,我们常常使用近似数进行计算。

这些近似数的使用会引入近似误差。

近似误差的大小取决于近似数的选择和使用方式。

3.计算机舍入误差:计算机在进行数值计算时,会对结果进行舍入。

舍入误差是由于舍入操作引入的误差。

舍入误差的大小取决于计算机的浮点数表示方式和舍入规则。

误差的计算和评估可以通过各种方法进行。

1.绝对误差的计算:绝对误差可以通过测量结果和真实值之间的差值来计算得出。

绝对误差的大小通常用于评估测量的准确性。

2.相对误差的计算:相对误差可以通过计算绝对误差与真实值之间的比值来计算得出。

相对误差的大小通常用于评估测量结果的相对准确性。

3.误差的传递:在复合计算中,误差可以通过误差传递公式进行计算。

误差传递公式可以帮助我们估计复合计算的误差范围。

误差在数值计算中具有重要的意义。

首先,误差的存在使我们意识到测量结果或计算结果并不是绝对准确的。

通过对误差的理解和评估,我们可以提供对结果的合理解释,并根据误差范围进行相应的决策。

数值计算中的误差分析与稳定性

数值计算中的误差分析与稳定性

数值计算中的误差分析与稳定性数值计算在现代科学和工程领域起着至关重要的作用。

然而,在进行数值计算时,由于数值计算机制的特性,会引入一定的误差,这些误差可能会对计算结果产生重要影响。

因此,在数值计算中,误差分析和稳定性的研究至关重要。

本文将讨论数值计算中的误差来源、误差分析方法以及提高计算稳定性的措施。

一、误差来源在数值计算中,误差可以来自多个方面,主要包括截断误差和舍入误差。

1. 截断误差:截断误差是由于使用有限的计算步骤来近似无限精度的数学运算而引入的误差。

例如,在求解微分方程时,使用数值方法进行离散化处理,会引入截断误差。

2. 舍入误差:舍入误差是由于计算机内部表示实数时所引入的误差。

计算机在存储和计算实数时,通常是以有限的二进制位数进行表示。

因此,无法准确表示所有实数。

在进行计算时,舍入误差会导致最终结果与精确结果之间存在差异。

二、误差分析方法为了评估数值计算的精度和稳定性,需要对误差进行分析。

下面介绍几种常见的误差分析方法。

1. 绝对误差:绝对误差是指计算结果与真实值之间的差距。

绝对误差可以通过减去真实值得到。

2. 相对误差:相对误差是绝对误差除以真实值的比值。

相对误差可以反映计算结果的相对精度。

3. 条件数:条件数是用于衡量在输入数据中的微小变动如何影响计算结果的稳定性的度量。

条件数越大,计算结果对输入数据的变动越敏感,稳定性越差。

三、提高计算稳定性的措施为了提高数值计算的稳定性,可以采取以下几种措施。

1. 使用高精度计算库:使用高精度计算库可以增加计算精度,减小误差的产生。

高精度计算库通常能够提供更多的有效位数,从而减小舍入误差。

2. 选择合适的数值方法:不同的数值方法在不同问题上表现不同的准确性和稳定性。

在进行数值计算时,应根据实际情况选择合适的数值方法,以提高计算的稳定性。

3. 控制计算步骤:合理控制计算步骤对于减小误差具有重要作用。

例如,在求解数值积分时,可以选择适当的积分方法和节点,以减小截断误差。

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3
误差举例
∫ 例:近似计算 1 e − x2 dx 0 解:将 e−x2 作Taylor展开后再积分
∫ ∫ 1 e−x2 dx =
1
(1 −
x2
+
x4

x6
+
x8

) dx
0
0
2 ! 3! 4!
=1− 1 + 1 ×1 − 1 × 1 + 1 ×1 − 3 2! 5 3! 7 4! 9
∫ 取
er* =
x* - x x
为近似值 x* 的 相对误差。
由于精确值难以求出,通常也采用下面的定义
x* - x
er* = x*
若存在正数 εr*,使得 |er*| ≤ εr*,则称 εr*为 相对误差限
近似值的精确程度取决于 相对误差 的大小 实际计算中我们所能得到的是 绝对误差限 或 相对误差限
8
有效数字
定义:若近似值 x* 的误差限是某一位的半个单位,且该位到 x* 的第一位非零数字共有 n 位,则称 x* 有 n 位有效数字。
例:π = 3.14159265 ··· ,近似值
x1 = 3.1415,x2 = 3.1416
问:x1, x2 分别有几位有效数字?
(4, 5)
例:根据四舍五入原则写出下列各数的具有 5 位有效数字的近似值: 187.9325,0.03785551,8.000033
从实际问题中抽象出数学模型 —— 模型误差 通过测量和实验得到模型中的各种数据 —— 观测误差 数学模型的数值求解 —— 截断误差(方法误差) 机器字长有限 —— 舍入误差
在数值分析中,我们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。
第一章
数值计算的误差
1
内容提要
误差 误差的来源 绝对误差与相对误差 误差限 有效数字 误差估计
误差分析与数值稳定性 数值计算中算法设计的技术 数学软件(略)
2
什么是误差
误差 是人们用来描述数值计算中近似解的精确程度,是科
学计算中的一个十分重要的概念。
误差的来源
0.5 × 10k-1 < |x*- x| ≤ 0.5 × 10k 则 x* 有 m-k+1 位有效数字。
x*有 n 位有效数字
0.5 × 10m-n < |x*- x| ≤ 0.5 × 10m-n+1
有效数字与相对误差限
定理:设近似值 x* 可表示为
x* = ± a1.a2···an ··· ×10m (a1≠0),
20cm±0.1cm.
Of course mine is more accurate ! The
accuracy relates to not
only the absolute error, but also to the size of the exact value
7
相对误差
定义:设 x 为精确值,x* 为它的一个近似值,则称
2 f ( x*) − f ( x) ≈ f '( x*) x * − x
ε ( f ( x*)) ≈ f '( x*) ε ( x*)
13
误差估计
多元可微函数 f (x) 的误差估计 设多元函数 f (x) 可微, x*=(x1*, x2*, ⋅⋅⋅, xn*) 为 x = (x1, x2, ⋅⋅⋅, xn) 的近似值,则有
( ) ( ) ( ) ( ) ε

x1∗ x2∗


|
x2∗
|
ε
x1∗ + | x1∗ | ε
| x2∗ |2
x2∗
+ ... ≈ | x2∗ | ε
x1∗ + | x1∗ | ε
| x2∗ |2
x2∗
12
误差估计
一元可微函数 f (x) 的误差估计 设一元函数 f (x) 可微,x*为 x 的近似值,则有 f ( x) − f (= x*) f '( x*)( x − x*) + f "(ξ ) ( x − x*)2
做误差估计时所求的是绝对误差限,越小越好! 但绝对误差限却不能很好地表示近似值的精确程度
6
相对误差
I can tell that distance between
two planets is 1 million light year
±1 light year.
I can tell that this part’s diameter is
5
绝对误差
定义:设 x 为精确值,x* 为它的一个近似值,则称
e* = x* - x
为近似值 x* 的绝对误差,有时简称误差。
绝对误差可正可负 绝对误差通常是不可知的
x — 精确值 x* — 近似值
定义:存在一个正数 ε* ,使得,
|e*| = |x* - x| ≤ ε* 则称 ε* 为绝对误差限,简称误差限。记: x = x*± ε*
1 e − x2 dx
0

S4
S4
R4
则 R4 =
1 4!
×
1 9

1 5!
×
1 11
+

称为 截断误差
4
误差举例
∫ 1 e− x2dx 0

S4
=1 − 1 + 1 − 1 3 10 42
保留小数点后 4 位数字
≈ 1 − 0.3333 + 0.1000 − 0.0238
= 0.7429
舍入误差
(187.93,0.037856,8.0000)
按四舍五入原则得到的数字是有效数字 一个数末尾的 0 不可以随意添加或省略
9
有效数字
另一个比较实用的描述 设 x* 为 x 的近似值,若 x* 可表示为
x* = ± a1.a2···an ··· × 10m
其中 ai 是 0 到 9 中的数字且 a1≠0 ,且有
若 x* 具有 n 位有效数字,则其相对误差限满足
反之,若
x∗ − x x∗ ≤
1 × 10-(n-1)
2a1
x∗ − x x∗

1 × 10-(n-1)
2(a1+1)
则 x* 至少有 n 位有效数字。
证明:板书
有效数字越多,相对误差限越小
11
误差估计
误差估计:估计误差限或相对误差限
简单算术运算的误差估计
记 ε (x*) 为 x* 的误差限,则有
( ) ( ) ( ) ε x1∗ ± x2∗ ≤ ε x1∗ + ε x2∗ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ε x1∗x2∗ ≤ x2∗ ε x1∗ + x1∗ ε x2∗ + ε x1∗ ε x2∗
( ) ( ) ≈ x2∗ ε x1∗ + x1∗ ε x2∗
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