数值计算中的误差

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数值计算中的误差分析与修正方法

数值计算中的误差分析与修正方法

数值计算中的误差分析与修正方法引言:在现代科学和工程领域中,数值计算扮演着至关重要的角色,因为它能够为研究人员和工程师们提供精确、高效的解决复杂问题的手段。

然而,由于计算机的本质限制,数值计算常常会引入各种误差,从而影响计算结果的准确性和可靠性。

本文将探讨数值计算中常见的误差类型以及相应的分析和修正方法,旨在提高计算结果的精确性。

一、误差类型和来源1. 舍入误差:舍入误差是由于现代计算机内部对数字表示进行近似导致的。

由于计算机使用有限的二进制位数来表示实数,因此无法精确表示一些无理数或十进制小数。

这导致在执行算术运算时,结果会舍入到最接近的有效数字,从而引入舍入误差。

2. 截断误差:截断误差是由于截断或近似无限序列或函数而导致的。

例如,在数值积分中,将无限积分区间截断为有限部分,即使使用复杂的数值积分方法,仍然会产生截断误差。

3. 模型误差:模型误差是由于对实际问题建立的数学模型的简化或近似而引入的。

实际问题往往非常复杂,而为了进行数值计算,必须对问题进行适当建模。

然而,简化和近似会导致模型与真实情况之间存在差异,从而引入模型误差。

4. 数值不稳定性:数值计算中有些问题可能非常敏感,稍许输入变动可能会导致输出结果的巨大变化。

这种情况称为数值不稳定性。

例如,当计算具有较大条件数的线性系统或求根问题时,数值不稳定性可能会使结果产生较大的误差。

二、误差分析方法1. 误差界估计:误差界估计是一种常用的误差分析方法,它通过推导数值计算结果与真实结果之间的差距来提供一个误差界。

误差界估计方法利用数学技巧和数值分析原理,将误差的上界或下界与计算结果相关的因素联系起来,从而得到计算结果的误差范围。

2. 扩展精度计算:扩展精度计算是通过在计算过程中使用更高的精度,以减小舍入误差对最终结果的影响。

一种常见的方法是使用任意精度算法,例如多重精度算法。

这种方法的缺点是执行速度较慢,但可以显著减小舍入误差。

3. 自适应步长算法:自适应步长算法是为了减小截断误差而设计的一种方法。

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

数值计算中的误差估计与分析

数值计算中的误差估计与分析

数值计算中的误差估计与分析在数值计算中,误差是无法避免的。

无论是数值积分、求根、线性方程组求解还是常微分方程求解,我们都需要对误差进行估计与分析,以保证结果的可靠性。

1.舍入误差:计算机中数字的存储精度是有限的,常用的浮点数表示法只能表示有限位数的小数。

当进行计算时,由于舍入操作会使结果产生一定的误差。

舍入误差是由于浮点数计算机表示能力造成的,它依赖于计算机所采用的机器数系统。

2.截断误差:在数值计算方法中,我们通常会使用有限项的级数展开式或多项式插值来近似解析解。

但由于展开或插值时的截断限制,会导致结果与真实结果之间的误差。

3.近似误差:数值计算方法本身就是在对问题进行近似求解,所以解的精确性受到近似精度的限制。

比如,对于数值积分来说,选择积分点的个数、插值多项式的次数都会影响结果的准确性。

4.舍入误差传播:在多步计算的过程中,每一步的舍入误差都会传播到下一步计算中,进而影响最终结果。

舍入误差的传播是一个累积效应,有时即使每一步舍入误差非常小,但在多步计算的累加下,也会导致结果产生很大的误差。

二、误差估计方法1.精度估计:对于一些数值方法,可以通过理论分析推导出误差的范围。

例如,对于数值积分,可以通过误差估计公式进行分析。

这种方法需要对问题进行数学建模,并具备一定的数学推导能力。

2.实验估计:对于一些复杂问题,很难通过理论分析得到精确的误差范围。

此时可以通过实验的方式来估计误差。

实验方法可以是计算机模拟实验,也可以是通过比较数值方法与解析解的差异来估计误差。

3.改进方法:除了估计误差大小,我们还可以通过改进数值方法来减小误差。

比如,可以采用更高阶的数值积分公式、使用更精确的数值微分方法等。

这些改进方法在一定程度上可以提高数值计算的准确性,并减小误差。

三、误差分析策略1.迭代策略:很多数值方法都是通过迭代来逐步逼近真实解的。

在迭代过程中,我们可以通过观察迭代序列的变化情况来判断结果是否趋近真实解,以及误差的变化是否在可接受范围内。

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 ?

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。

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

f
(x1, x2 )

f
(x1*, x2* )


f x1
*

(x1

x1* )


f x2
*

(x2

x2* )


1 2!

2 f x12
*
(x1

x1* )2

2
2 f x1x2
*

2
§1 引言
一.用数值计算方法解决实际问题 的步骤
1.将实际问题抽象成数学问题,即建立 数学模型;
2.选用合适的算法,编制出计算机程序; 3.上机调试并计算,以得出所欲求解的
结果.
3
二.数值计算方法
1.定义 将所欲求解的数学模型简化
成一系列算术运算和逻辑运算,以便在计 算机上求出问题的数值解,并对算法的收 敛性、稳定性和误差进行分析、计算.
21
例: 比较算法
① 计算 3.01 3 (精确到第五位数字).
② 计算 1 cosx .
2.乘法运算的误差传播

* r

n
xi
n

* r
(
xi
)
i1 i1
1) 近似值之积的
相对误差等于相乘
各因子的相对误差
的代数和.

n i 1
xi
误差增长因子16的绝对误差的倍数经传播后增大或缩小表示增长因子的绝对误差缩小的倍数经传播后增大或表示的绝对误差增长因子的相对误差的倍数经传播后增大或缩小表示增长因子的相对误差缩小的倍数经传播后增大或表示的相对误差增长因子误差增长因子的绝对误差增长因子的相对203
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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
绝对误差,相对误差,误差限 有效数字的判别 误差估计,条件数 数值计算注意事项:避免相近的数相减,… …
1
第二章
多项式插值

函数插值
存在唯一性 基函数法:自然基,Lagrange基,Newton基 特殊情形插值的灵活处理 插值余项(推导过程),Lagrange基函数性质 差商(表),差分(表),与导数之间的关系
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