数值分析实验一:误差分析、误差传播及算法稳定性
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毕节学院实验报告
实验名称: 误差分析、误差传播及算法稳定性 实验报告序号: 1 组 别
姓 名 朱海涛 同组实验者 周礼伟
实验项目
计算1
10
e e n x n I x dx -=⎰(0,1,)
n = 并估计误差
实验日期 2012年9月26日
实验类别
□√ 1、验证性实验或基础性实验; □ 2、综合性实验
□ 3、设计性实验; □ 4、创新性实验和研究性实验;
教师评语
实验成绩
指导教师(签名)
赖志柱
年 月 日
实验目的:
通过本实验对求解问题的算法进行好坏判断有一个初步了解,并加强对设计一个好算法的理解,体验数值计算稳定性,从而了解数值计算方法的必要性,体会数值计算的收敛性与收敛速度。
实验任务与要求:
计算11
e
e n x
n I x dx -=⎰
(0,1,)n = 并估计误差
(1)建立若干个(不少于两个)计算公式; (2)分析计算公式的理论误差;
(3)编写程序(推荐MATLAB )实现(1)中的计算公式、输出结果并比较实际误差;
(4)任选正整数m n ,要求既从m I 计算n I ,又从n I 计算m I ,并分析您的结果。这里0m ≠且9n ≠。
小组分工合作说明:
实验过程及内容:
解:
由分部积分可得计算n I 的递推公式
1111
01,1,2,e 1.n n x I nI n I e dx e ---=-=⎧⎪
⎨==-⎪⎩⎰ (1)
若计算出0I ,代入(1)式,可逐次求出 1
2
,,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
2
1
(1)(1)1(1),
2!
!
k
e
k ---≈+-+
++
…
并取k=19,用4位小数计算,则得
1
0.3679
e
-≈,截断误差
1
4
711|0.3679|10
8!
4
R 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
00
0.6321I I ≈= 时,用(1)式递推的计算公式为 01
0.6321
A 1n n I I nI -⎧=⎨=-⎩
(),n=1,2,…。
计算结果见表1的n
I 列。用0
I 近似0I 产生的误差0
00
E I I =- 就是初值
误差,它对后面计算结果是有影响的. 从表1中看到18
I 出现负值,这与一切0n
I >相矛盾。实际上,由积
分估值得
1
1
1
1
1
01
01
1(im )(max )1
1
x
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0
I 有误差0
00
E
I I =- ,由此引起以后各步计算的误差
n n n
E 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0
I 有误差0E ,则n
I 就是0E 的n!倍误差。例如,n=19,若
4
01||10
2
E -=
⨯,则190||19!||2E E =⨯>。这就说明8
I 完全不能近似19I 了。
它表明计算公式(A )是数值不稳定的。 我们现在换一种计算方案。由(2)式取n=19,得
1
19120
20
e
I -<<
,
我们粗略取1
*
99
1
1
(
)0.0684210
10
e
I I -≈
+
==,然后将公式(1)倒过来算,
即由*9
I 算出*8
I ,*7
I ,…,*0
I ,公式为
*
19**
10.0342()1(1),198n n I B I I n n -⎧=⎪
=⎨=-=⎪⎩
,1, (1)
计算结果见表1的*
n
I 列。我们发现*0
I 与0I 的误差不超过410-。记
**
n n n
E I I =-,则**
1||||!
n E
E n =
,*
0E 比*n E 缩小了
n!倍,因此,尽管*9
E 较
大,但由于误差逐步缩小,故可用*n
I 近似n I 。反之,当用方案(A )计算时,尽管初值0
I 相当准确,由于误差传播是逐步扩大的,因而
计算结果不可靠。此例说明,数值不稳定的算法是不能使用的。
程序如下:
function x11 = facto(n) %这个函数的功能是求 n 的阶乘; x11 = 1; if n == 0 x11 = 1; else
for i = 1:n x11 = x11*i; end end
function e_1 = telor(k)
%这个函数的功能是求e^(-1);用泰勒多项式展开式进行计算的, % k 是代表展开到第 k+1 项