《计算机数学基础(下)》数值分析部分辅导(1).

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计算机数学基础 ppt课件

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1. 2., E},{a},P,A),其 中P = {Aa,AaE,EaA}。 在许多的文法中,有多条产生式的左部相 同,可以将左部相同的产生式写成合并的 产生式形式。在此例文法G中,P中的前两 个产生式的左部相同,都是A,可以合并 为A a | aE,这样一来,P = { A a | aE, EaA}。 在许多情况下,只需要将文法的产生式写 出就可以表明该文法了。
文法所生成的语言,根据四种类型文法,也分为四种,即: 0型语言、1型语言、2型语言和3型语言。
Chomsky建立的形式语言理论对计算机科学的发展规律有 着深刻的影响,特别是对计算机程序设计语言的设计、编 译方法和计算复杂性等方面具有更大的作用。
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1.2.5 文法和语言的类型
定义1.11 设文法G = (V, T, P, S),如果,对 于P,满足(V∪T)+且中至少含 有一个非终结符,(V∪T)*,则G称为0型 文法(或短语结构文法,简记为PSG)或者 无约束文法(Unrestricted Grammar)。
• “不怕太阳晒,也不怕那风雨狂,只怕先生骂我 笨,没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照,花儿对我笑,小鸟说早早早……”
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1.1 符号、符号串及其运算
符号串的联结:联结是符号串的基本运算。两个符号串X和Y的 联结,记为XY,就是把Y跟随在X的后面形成的符号串。 例1.1:设 = {1, 2}是一个字母表。设X = 11、Y = 22分别是 上的两个符号串。则: XY = 1122是X、Y两个符号串的联结,XY是上的一符号串。 YX = 2211是Y、X两个符号串的联结,YX也是上的一符号串。
符号串的方幂:设X是符号 串,把X自身联结n次后,得 到的符号串Z,即Z = XX…XX = Xn,称为X的方幂。 我们约定X0 = 。这个定义 可以递归地表示为:

数值分析第一章PPT

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1.1.2 计算数学与科学计算 现代科学的三个组成部分: 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 (Matlab, Mathematica, Maple, MathCAD etc. )为工具,以数学 模型为基础进行模拟研究。
一些边缘学科的相继出现:
计算数学,计算物理学,计算力学,计算化学,计算生物学, 计算地质学,计算经济学,等等

取 0 e
1
x2
dx S4 ,
S4
R4
/* Remainder */
1 1 1 1 由留下部分 称为截断误差 /* Truncation Error */ 4! 9 5! 11 /* included terms */ 1 1 这里 R4 引起.005 0 由截去部分 4! 9 /* excluded terms */ 1 1 1 S4 1 1 0 .333 0 .1 0 .024 0 .743 引起 3 10 42 | 舍入误差 /* Roundoff Error */ | 0.0005 2 0.001
数值分析
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
1.1.1 什么是数值分析 数值分析是计算数学的主要部分,计算数学是数学 科学的一个分支,它研究用计算机求解各种数学问题的 数值计算方法及其理论与软件实现.这门课程又称为(数 值)计算方法、科学与工程计算等。

在电子计算机成为数值计算的主要工具的今天, 需要研究适合计算机使用的数值计算方法。使用计 算机解决科学计算问题时大致要经历如下几个过程:
造成这种情况的是不稳定的算法 /* unstable algorithm */ 我们有责任改变。

计算机数学基础(二)教学辅导_01

计算机数学基础(二)教学辅导_01

计算机数学基础(二)教学辅导_01辅导日期:2002年8月28日(星期三)辅导提纲:1.《数值分析》课程主要内容介绍,重点掌握的内容概要。

2.教材内容:第9章数值分析中的误差(全部讲完)。

辅导内容一.《数值分析》与《离散数学》教材体系的不同特点1.《离散数学》是计算机数学基础上册的内容,教材体系的特点是概念多,定义多,知识点多。

但都比较好理解,各章之间的联系不是十分紧密。

学习的困难之处,不在于知识的深度,而在于知识的广度和对基本概念掌握的准确程度。

2.《数值分析》是计算机数学基础下册的主要内容,教材体系的特点是知识点集中,不是太多,但每个知识点的难度都较大,掌握起来都不是很轻松。

对同一个数值计算的问题,从不同的角度来解决,就产生了不同的计算方法。

这些方法总是和程序设计的流程相对应的。

3.学习策略的应变:加强对同一数值分析问题的各种不同的算法设计原理和计算方法的理解,注意它们相互之间的区别与联系。

有条件的话,最好能编程来实现之。

二.《数值分析》课程的主要知识点1.数值分析中的误差(第9章)(1)基本概念:绝对误差、绝对误差限;相对误差、相对误差限;近似数的有效数字。

(2)分析原理:数值计算中误差的传播及在数值计算中的若干准则。

(3)主要运算①给定近似值和有效数字的位数,求其相对误差限;②结定近似值和相对误差限,求它应当有几位有效数字。

2.线性方程组的数值解法(第10章)(1)高斯顺序消去法(2)列主元消去法(3)雅可比迭代法(4)高斯——赛德尔迭代法(5)迭代法的收敛性。

3.函数插值与最小二乘拟合(第11章)(1)从测试样点值决定函数曲线的基本原理(2)通过n+1个样点的拉格朗日n次插值多项式(3)通过n+1个样点的牛顿n次插值多项式(4)分段线性插值(5)三次样条插值(6)用最小二乘曲线拟合法从测试样点值求函数曲线的基本原理(7)直线拟合(8)多项式拟合(9)指数拟合。

28208272.doc 第1 页共2 页打印:203/28/201328208272.doc 第 2 页 共 2 页 打印:203/28/2013 4. 数值积分与微分(第12章)(1) 代数精度(2) 牛顿——科茨系数与牛顿——科茨公式(3) 高斯求积公式(4) 数值微分的二点求导公式与三点求导公式5. 方程求根(第13章)(1) 二分法求根(2) 迭代法求根:一般迭代法与牛顿迭代法(3) 弦截法求根6. 常微分方程的数值解法(第14章)(1) 欧拉法与改进的欧拉法(2) 二阶、三阶、四阶龙格——库塔法三. 第9章 数值分析中的误差(一) 知识点1. 基本概念: x ——近似值; *x ——精确值(1) 绝对误差:e = x - *x (注意:近似值在先,精确值在后。

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数值积分与微分
数值积分
通过数值方法近似计算定积 分,如梯形法则、辛普森法 则等。
数值微分
通过数值方法近似计算函数 的导数,如差分法、中心差 分法等。
常微分方程的数值解法
通过数值方法求解常微分方 程,如欧拉方法、龙格-库塔 方法等。
03
数值分析的稳定性与误差分析
误差的来源与分类
模型误差
由于数学模型本身的近 似性和简化,与真实系
非线性代数方法
非线性方程组的求解
通过迭代法、直接法等求解非线性方程组,如牛顿法、拟牛顿法 等。
非线性最小二乘问题
通过迭代法、直接法等求解非线性最小二乘问题,如GaussNewton方法、Levenberg-Marquardt方法等。
多项式插值与逼近
通过多项式插值与逼近方法对函数进行近似,如拉格朗日插值、 样条插值等。
机器学习与数值分析的交叉研究
机器学习算法
利用数值分析方法优化和改进机器学 习模型的训练和预测过程,提高模型 的准确性和效率。
数据驱动的模型
通过数值分析方法处理大规模数据集 ,提取有用的特征和模式,为机器学 习模型提供更好的输入和输出。
大数据与数值分析的结合
大数据处理
利用数值分析方法处理和分析大规模数 据集,挖掘其中的规律、趋势和关联信 息。
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contents
目录
• 引言 • 数值分析的基本方法 • 数值分析的稳定性与误差分析 • 数值分析的优化方法 • 数值分析的未来发展与挑战
01
引言
数值分析的定义
数值分析
数值分析是一门研究数值计算方法及 其应用的学科,旨在解决各种数学问 题,如微积分、线性代数、微分方程 等。

数值分析试题(卷)与答案解析

数值分析试题(卷)与答案解析

数值分析试题(卷)与答案解析数值分析试题一、填空题(2 0×2′)1.322A1, X23设 x=0.231 是精确值 x*=0.229 的近似值,则 x 有 2 位有效数字。

2. 若 f(x)=x7- x3+ 1 ,则 f[20 ,21,2 2,23 ,24,25,26,2 7]= 1 ,f[2 0,2 1,22,23 ,24,25 ,26 ,27,28 ]= 0 。

3.设,‖A‖∞= ___5 ____,‖X‖∞=__ 3_____,‖AX ‖∞≤ 15_ __ 。

4.非线性方程 f x)=0的迭代函数 x x 在有解区间满足’x)| <1,则使用该迭(=( ) | (代函数的迭代解法一定是局部收敛的。

5.区间 [a,b]上的三次样条插值函数 S(x)在[a,b]上具有直到 2 阶的连续导数。

6.当插值节点为等距分布时,若所求节点靠近首节点,应该选用等距节点下牛顿差商公式的前插公式,若所求节点靠近尾节点,应该选用等距节点下牛顿差商公式的后插公式;如果要估计结果的舍入误差,应该选用插值公式中的拉格朗日插值公式。

7.拉格朗日插值公式中f(xi)的系数 ai(x)的特点是:a i ( x)1;所以i当系数 ai(x)满足ai(x)>1 ,计算时不会放大f(xi)的误差。

8.要使 20 的近似值的相对误差小于0.1% ,至少要取 4 位有效数字。

9.对任意初始向量(0) 及任意向量g ,线性方程组的迭代公式x(k+1)=Bx(k)+ (=0,1, ?)X g k收敛于方程组的精确解x*的充分必要条件是(B)<1 。

10.由下列数据所确定的插值多项式的次数最高是 5 。

x 0 0.5 1 1.5 2 2.5y=f(x) -2 -1.75 -1 0.25 2 4.2511.牛顿下山法的下山条件为|f(xn+1)|<|f(xn)| 。

12. 线性方程组的松弛迭代法是通过逐渐减少残差ri ( i=0,1, ? ,n)来实现的,其中的残差r = (b -a x-a x-? -a x )/aii, (i=0,1,,n)。

计算机数学基础(2)--误差分析(02-09)

计算机数学基础(2)--误差分析(02-09)

《计算机数学基础(2)》辅导第9章 数值分析中的误差 (2002级(秋季)用) 中央电大 冯 泰 《计算机数学基础》是中央广播电视大学开放本科教育计算机科学与技术专业教学中重要的核心基础课程,它是学习专业理论不可少的数学工具. 通过本课程的学习,要使学生具有现代数学的观点和方法,初步掌握处理离散结构所必须的描述工具和方法以及计算机上常用数值分析的构造思想和计算方法. 同时,也要培养学生抽象思维和慎密概括的能力,使学生具有良好的开拓专业理论的素质和使用所学知识,分析和解决实际问题的能力.本学期讲授数值分析部分,包括数值分析中的误差、线性方程组的数值解法、函数插值和最小二乘拟合、数值积分与微分、方程求根和常微分方程的数值解法. 通过本课程的学习,使学生熟悉数值计算方法的基本原理,掌握常见数值计算的方法. 依据教学大纲,我们对本学期的教学内容,逐章进行辅导,供师生学习参考.第9章 数值分析中的误差一、重点内容绝对误差-设精确值x *的近似值x , 差e =x -x *称为近似值x 的绝对误差(误差). 绝对误差限―绝对误差限ε是绝对误差e 绝对值的一个上界,即ε≤-=*x x e . 相对误差e r ―绝对误差e 与精确值x *的比值,***-==xx x xe e r .常用xe e r =计算.相对误差限r ε―相对误差e r 绝对值的一个上界,r r e ≥ε,常用xε计算.绝对误差限的估计式:)()()(2121x x x x εεε+=±)()()(122121x x x x x x εεε+≈22122121+=x x x x x x x )()()(εεε相对误差限的估计式:⎪⎪⎭⎫⎝⎛≠-±±≤±21212212121121)()()(x x x x x x x x x x x x x x r r r 时εεε112221)()()(x x x x x x r r r εεε+≤,221121)()()(x x x x x x r r r εεε+≤有效数字―如果近似值x 的绝对误差限ε是它某一个数位的半个单位,我们就说x 准确到该位. 从这一位起到前面第一个非0数字为止的所有数字称为x 的有效数字.关于有效数字的结论有: (1)设精确值x *的近似值x ,若mn a a a x 10.021⨯±=a 1,a 2,…,a n 是0~9之中的自然数,且a 1≠0,n l x x l m ≤≤110⨯50=≤--,.*ε 则x 有l 位有效数字.(2)设近似值mn a a a x 10.021⨯±= 有l 位有效数字,则其相对误差限111021+-⨯≤l r a ε(3) 设近似值m n a a a x 10.021⨯±= 的相对误差限不大于1110)1(21+-⨯+l a则它至少有l 位有效数字.(4) 要求精确到10-k(k 为正整数),则该数的近似值应保留k 位小数. 二、实例例1 设x *= π=3.1415926…,求x *的近似值及有效数字.解 若取x *的近似值x =3.14=0.314×101, 即m =1,它的绝对误差是-0.001 592 6…,有31105.06592001.0-*⨯≤=- x x ,即l =3,故近似值x =3.14有3位有效数字.或x =3.14的绝对误差限0.005,它是x *的小数后第2位的半个单位,故近似值x =3.14准确到小数点后第2位,有3位有效数字. 若取近似值x =3.1416,绝对误差是0.0000074…,有5-1*10⨯50≤00000740=-.. x x ,即m =1,l =5,故近似值x =3.1416有5位有效数字.或x =3.1416的绝对误差限0.00005,它是x *的小数后第4位的半个单位,故近似值x =3.1416准确到小数点后第4位,亦即有4位有效数字.若取近似值x =3.1415,绝对误差是0.0000926…,有 0000926.0=-*x x 41105.0-⨯≤,即m =1,l =4,故近似值x =3.1415只有4位有效数字.或x =3.1415的绝对误差限0.0005,它是x *的小数后第3位的半个单位,故近似值x =3.1415准确到小数点后第3位.注意:这就是说某数有s 位数,若末位数字是四舍五入得到的,那么该数有s 位有效数字.若末位数不是四舍五入得到的,那末它就不一定有s 位有效数字,必须用其绝对误差限来确定.绝对误差限是哪一位的半个单位,也就是精确到该位,从而确定有效数字. 例2 指出下列各数具有几位有效数字,及其绝对误差限和相对误差限: 2.000 4 -0.002 00 9 000 9 000.00解 因为x 1=2.000 4=0.200 04×101, 它的绝对误差限0.000 05=0.5×101―5,即m =1,l =5,故x =2.000 4有5位有效数字. a 1=2,相对误差限025000.01021511=⨯⨯=-a r εx 2=-0.002 00,绝对误差限0.000 005,因为m =-2,l =3,x 2=-0.002 00有3位有效数字. a 1=2,相对误差限εr =3110221-⨯⨯=0.002 5x 3=9 000,绝对误差限为0.5×100,因为m =4, l =4, x 3=9 000有4位有效数字,a =9,相对误差限εr =4110921-⨯=0.000 056x 4=9 000.00,绝对误差限0.005,因为m =4,l =6,x 4=9 000.00有6位有效数字,相对误差限为εr =6110921-⨯=0.000 000 56由x 3与x 4可以看到小数点之后的0,不是可有可无的,它是有实际意义的.例3 ln2=0.69314718…,精确到10-3的近似值是多少?解 精确到10-3=0.001,即绝对误差限是ε=0.0005, 故至少要保留小数点后三位才可以.ln2≈0.693例4 数值x *=2.197224577…的六位有效数字的近似值x =2.19722,而不是2.19723.注意:取一个数的近似数,若取5位有效数字,则只看该数第6位数,采取四舍五入的方法处理.与第7位,第8位的数值大小无关.本例取6位有效数字,左起第6个数是2,而第7个数是4,故应舍去,得到x=2.19722.本例第8个数,第9个数都是大于或等于5的数,再入上去,就得到x=2.19723,是不对的. 我们计算一下它们的误差. 取x=2.19722,e=x -x*=-0.000 004 577…,∣e ∣=∣x -x*∣=0.000 004 577…<0.000 005=0.5×101-6取x=2.19723,e=x -x*=0.000 005 423…,∣e ∣=∣x -x*∣=0.000 005 423…<0.000 05=0.5×101-5 即x=2.19723只有五位有效数字. 例5 设近似值x 1,x 2满足ε(x 1)=0.05,ε(x 2)=0.005,那么ε(x 1x 2)=?解 已知x 1,x 2的绝对误差限,求x 1x 2的绝对误差限.由绝对误差限的传播公式)()()(211221x x x x x x εεε+==1221005.005.0)(x x x x +=ε注:该传播公式也可以用于多个数的积, 213312321321)()()()(x x x x x x x x x x x x εεεε++=)(3)(),(2)(232x x x x x x εεεε==等.三、练习题1.下列各数中,绝对误差限为0.000 05的有效近似数是( B ) (A)-2.180 (B) 2.1200 (C) -123.000 (D) 2.120 2. 数8.000033的5位有效数字的近似值是多少? 答案:8.000 03. 若误差限为0.5×10-5,那么近似数0.003400有( B )位有效数字. (A) 2 (B) 3 (C) 4 (D) 64. 若近似值x 的绝对误差限为ε=0.5×10-2,那么以下有4位有效数字的x 值是( B ).(A) 0.934 4 (B) 9.344 (C) 93.44 (D)934.4 5. 已知准确值x *与其有t 位有效数字的近似值x =0.0a 1a 2…a n ×10s (a 1≠0)的绝对误差∣x *-x ∣≤( A ). (A) 0.5×10 s -1-t (B) 0.5×10 s -t (C) 0.5×10s +1-t (D) 0.5×10 s +t6. 已知x *1=x 1±0.5×10-3,x *2=x 2±0.5×10-2,那么近似值x 1,x 2之差的误差限是多少?答案:0.55×10-2. 7. 设近似值x =-9.73421的相对误差限是0.0005,则x 至少有几位有效数字. 答案:38. 用四舍五入的方法得到近似值x =0.0514,那么x 的绝对误差限和相对误差限各是几? 答案:0.000 05,0.0019. 设近似值x 1,x 2满足ε(x 1)=0.05,ε(x 2)=0.005,那么ε(x 1+x 2)=? 答案:0.05510. 设近似值x =±0.a 1a 2…a n ×10m ,具有l 位有效数字,则其相对误差限为( B ).(A) 1110121+-⨯+l a (B)1110)1(21+-⨯+l a(C)111021+-⨯l a (D) la -⨯1021111. 测量长度为x =10m 的正方形,若ε(x )=0.05m ,则该正方形的面积S 的绝对误差限是多少?答案:1(m)12.数值x*=2.197224577…的六位有效数字的近似值x=( B ).(A) 2.19723 (B) 2.19722 (C) 2.19720 (D) 2.19722513. 将下列各数舍入成三位有效数字,并确定近似值的绝对误差和相对误差. (1) 2.1514 (2) -392.85 (3) 0.00392214. 已知各近似值的相对误差,试确定其绝对误差:(1) 13267 e r=0.1% (2) 0.896 e r=10%四、练习题答案1. B2. 8.000 03. B4. B .5. A6. 0.55×10-2.7. 38. 0.000 05,0.0019. 0.05510. B11. 1(m)12. B13. (1)2.15, e=-0.001 4, e r=-0.000 65;(2) -393 , e=-0.15, e r=-0.00038;(3)0.00392, e=-0.000 002, e r=0.0005114. (1) e=0.13×102 (2) 0.9×10-1。

数值分析 (1)

数值分析 (1)

e * − e = (e * − en ) + (en − e )
2009-09-26 zhwang@ 17
2. 误差的度量
1) 2) 3) 4)
绝对误差 相对误差 有效数字 度量间的关系
2009-09-26
zhwang@
18
1)绝对误差
绝对误差定义:
zhwang@
22
相对误差(续2)
* * e ε ( x r 相对误差限: 的上界,记为 r ) 。 相对误差限:数值
相对误差限也可以通过
ε r* = ε * / x*
来计算。
Remark: 当要求计算相对误差,是指估计一个尽 可能小的相对误差限。 相对误差与相对误差限没有量纲。
分类方法1:若算法包含 有一个进程则称其为串行算法, 否则为并行算法。 分类方法2:从算法执行所 花费的时间角度来讲,若算术运 算占绝大多数时间则称其为数值 型算法,否则为非数值型算法。 本课程介绍数值型串行算 法。(其它类型算法参阅数据结 构、并行算法等课程)
2009-09-26
zhwang@
19
绝对误差(续)
•绝对误差限:
* * 如果存在正数 ε = ε(x ) ,使得有绝对误差
e * = x * − x ≤ ε* ,
则称 ε* 为 x*近似 x 的一个绝对误差限 绝对误差限。 绝对误差限
x ∈ [x * − ε * , x * + ε * ] , x = x * ± ε * 。
Remark: 通常计算中所要求的误差,是指 估计一个尽可能小的绝对误差限。 绝对误差与绝对误差限有量纲。
2009-09-26 zhwang@ 10
算法应用状态
数值分析研究对象以及解决问题方法的 广泛适用性,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是至关重要的。

《计算机数学基础》数值部分第二单元辅导

《计算机数学基础》数值部分第二单元辅导
其中基函数 , 。
当n=2时,得到二次多项式,就是二次插值。
拉格朗日插值多项式的余项为
其中,
注意:过n+1个互异节点,所得插值多项式应该是次数不超过n的多项式。
3. 均差与牛顿插值多项式
函数值之差与自变量之差的商就是均差,
一阶均差
二阶均差
... ... ... ...
k xk yk xkyk 1 1 4 1 4 2 2 4.5 4 9 3 3 6 9 18 4 4 8 16 32 5 5 8.5 25 42.5 ? 15 31 55 105.5
解得a0=2.45, a1=1.25。所求拟合直线方程为 y=2.45+1.25x
(*)
其中: ,
(k=1,2,...,n-1)
附加条件:(1) 当已知S?(x0)=y?0 ,S?(xn)=y?n时,(*)式中
最小,求?(x)的方法,称为最小二乘法。
(1) 直线拟合 若,a0,a1满足法方程组
即a0, a1是法方程组的解。
(2) 二次多项式拟合 若满足法方程组
即a0, a1,a2是法方程组的解。
二、实例
例1 已知函数y=f(x)的观察数据为
上式正是Qn(x)的拉格朗日插值多项式。可见,Qn(x)的拉格朗日插值多项式就是它自身,即次数不超过n的多项式在n+1个互异节点处的拉格朗日插值多项式就是它自身。
例4 已知函数e-x的下
列数据用分段线性插值法 x 0.10 0.15 0.25 0.30 求x=0.2的近似值。 e-x 0.904 837 0.860 708 0.778 805 0.740 818 解 用分段线性插值,先求基函数。
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《计算机数学基础(下)》数值分析部分辅导(1)
中央电大 冯 泰
第9章 数值分析中的误差
一、重点内容
误差 设精确值x *的近似值x ,差e =x -x *称为近似值x 的误差(绝对误差)。

误差限 近似值x 的误差限ε是误差e 的一个上界,即ε≤-=*
x x e 。

相对误差e r 是误差e 与精确值x *
的比值,*
*
*-==x x x x e e r 。

常用x e e r
=计算。

相对误差限r ε 是相对误差的最大限度,r r e ≥ε,常用x
ε
计算相对误差限。

绝对误差的运算:
)()()(2121x x x x εεε+=± )()()(122121x x x x x x εεε+≈
22
122121
+=x x x x x x x )()()(
εεε 有效数字 如果近似值x 的误差限ε 是它某一个数位的半个单位,我们就说x 准确到该
位. 从这一位起到前面第一个非0数字为止的所有数字称为x 的有效数字.
关于有效数字:
(1) 设精确值x *的近似值x ,
m n a a a x 10.021⨯±=
a 1,a 2,…,a n 是0~9之中的自然数,且a 1≠0,
n l x x l m ≤≤110⨯50=≤--,.*ε
则x 有l 位有效数字.
(2) 设近似值m n a a a x 10.021⨯±= 有n 位有效数字,则其相对误差限
1+-1
10⨯21

n r a ε
(3) 设近似值m n a a a x 10.021⨯±= 的相对误差限不大于
1110)
1(21
+-⨯+n a
则它至少有n 位有效数字.
(4) 要求精确到10-
3,取该数的近似值应保留4位小数。

一个近似值的相对误差是与准确数字有关系的,准确数字是从一个数的第一位有效数字一直数到它的绝对误差的第一位有效数字的前一位,例如具有绝对误差e=0.0926的数x =20.7426只有三位准确数字2,0,7。

一般粗略地说,具有一位准确数字,相对于其相对误差为10%的量级;有二位准确数字,相对于其相对误差为1%的量级;有三位准确数字,相对于其相对误差为0.1%的量级。

二、实例
例1 设x *= π=3.1415926…
近似值x =3.14=0.314×101, 即m=1,它的误差是 0.0015926…,有
3-1*10⨯50≤0015260=-.. x x
即l =3,故x =3.14有3为有效数字。

x =3.14准确到小数点后第2位。

又近似值x =3.1416,它的误差是0.0000074…,有
5-1*10⨯50≤00000740=-.. x x
即m =1,l =5,x =3.1416有5位有效数字。

而近似值x =3.1415,它的误差是0.0000926…,有
4-1*10⨯50≤00009260=-.. x x
即m =1,l =4,x =3.1415有4位有效数字。

这就是说某数有s 位数,若末位数字是四舍五入得到的,那么该数有s 位有效数字;若末位数字不是四舍五入得到的,那么该数有s 位或s -1位有效数字。

例2 指出下列各数具有几位有效数字,及其绝对误差限和相对误差限: 2.000 4 -0.002 00 9 000 9 000.00
解 因为x 1=2.000 4=0.200 04×101, 它的误差限0.000 05=0.5×10 1―
5,即m=1,l=5,故
x =2.000 4有5位有效数字. 相对误差限%...50020=4
000205
0000=
r ε
x 2=-0.002 00,误差限0.000 005,因为m=-2,l =3,x 2=-0.002 00有3位有效数字。

相对误差限εr =0.000 05/0.002 00=0.25%。

x 3=9 000,绝对误差限为0.5,因为m=4, l=4, x 3=9 000有4位有效数字,相对误差限
εr =0.5/9 000=0.005 6%
x 4=9 000.00,绝对误差限0.005,因为m=4,l =6,x 4=9 000.00有6位有效数字,相对误差限为εr =0.005/9 000.00=0.000 056% 由x 3与x 4可以看到小数点之后的0,不是可有可无的,它是有实际意义的。

例3 ln2=0.69314718…,精确到10-
3的近似值是多少?
解 精确到10-
3=0.001,即绝对误差限是ε=0.05,故至少要保留小数点后三位才可以。

Ln2≈0.693。

三、练习题 1. 设某数x *,它的保留三位有效数字的近似值的绝对误差是 。

2. 设某数x *,它的精确到10-
4的近似值应取小数点后 位。

3. ( )的3位有效数字是0.236×102。

(A) 235.54×10-1 (B) 235.418 (C) 2354.82×10-
2 (D) 0.0023549×10
3 4. 设a *=2.718181828…,取a=2.718,则有( ),称a 有四位有效数字。

(A) 4
-*10⨯50≤-.a a (B)4-1*10⨯50≤-.a a (C) 4
-*10≤-a a (D) 00030≤-*.a a
5. 设某数x *,对其进行四舍五入的近似值是( ),则它有3位有效数字,绝对误差限是
4-10⨯2
1。

(A) 0.315 (B) 0.031 50 (C) 0.0315 (D) 0.00315
6. 以下近似值中,保留四位有效数字,相对误差限为3
-10⨯250.。

(A) 0.01234 (B) –12.34 (C) –2.20 (D) 0.2200
7. 将下列各数舍入成三位有效数字,并确定近似值的绝对误差和相对误差。

(1) 2.1514 (2) -392.85 (3) 0.003922
8. 已知各近似值的相对误差,试确定其绝对误差:
(1) 13267 e r =0.1% (2) 0.896 e r =10%
9. 已知各近似值及其绝对误差,试确定各数的有效位数。

(1) 0.3941 e=0.25×10-2 (2)293.481 e=0.1 (3) 0.00381 e=0.1×10-
4 10. 已知各近似值及其相对误差,试确定各数的有效位数。

(1) 1.8921 e r =0.1×10-
2 (2) 22.351 e r =0.15 (3) 48361 e r =1% 四、练习题答案
1.该数有效数字第四位的一半。

2 .四 3.(A) 4.(B) 5.(C) 6.(D)
7. (1)2.15, e = -0.14*10-2, e r =0.65*10-3;(2) -393 , e=-0.15, e r =0.38*10-
3;
(3)0.00392, e = -0.2*10-5, e r =0.51*10-
3
8.(1) e=0.13×102 (2) 0.9×10-
1 9. (1)
2 (2)
3 (3)2 10.(1) 3 (2)1 (3)2
附录:教材中练习与习题答案
练习9.1 (B) 1.B 2. A 3.量纲 4. 半个 5.D 6. 3位 7.C 8. B 9. ≤ 10. 0.5mm 练习9.2 (B) 1. )()(21x x εε+ )()(21x x εε+
2. )()(1221x x x x εε+,
2
2
1221)
()(x x x x x εε-
3. 舍入误差不增加
4. )()(x e x f '
5. 使用数值稳定的算法;防止两个相近数相减;简化计算步骤,减少运算次数;避免除数的绝对值远小于被除数的绝对值;防止大数“吃掉”小数 习题9 1. 0.00005 0.017% 四位有效数字 0.005 0.017% 四位有效数字 0.0005 0.0017% 五位有效数字 0.5 0.0017% 五位有效数字 0.00005×105 0.017% 四位有效数字 2. 5.5(Ω) 0.2375(Ω) 4.32% 3. (1) B (2)A (3)A
4.
)()()(2121+=±x x x x εεε )()()(22
12
121121±±±=
±x x x x x x x x x x r r r εεε
)()()(122121+≈x x x x x x εεε )()()(1221+≈x x x x r r r εεε
22
122121+=x x x x x x x )()()(
εεε )()()(2121
+=x x x x r r r εεε 5. 0.005
6. 0.00333…
7. 取四位. 利用定理2.。

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