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计算机方法里面关于误差的数学题

一、数值计算中,误差是不可避免的。 减小运算误差有哪些原则?

减少运算误差的原则有:

1、要避免除数绝对值远远小于被除数绝对值的除法

用绝对值小的数作除数进行除法运算时,舍入误差会增大。如计算x/y时,若0<|y|ㄍ|x|,则可能对计算结果带来严重影响,应尽量避免。

2、要避免两相近数相减

在数值计算中两个相近的数相减有效数字会严重损失,例如X=532.65,Y=532.52都是有五位有效数字,但X-Y=0.13只有两位有效数字。这说明必须尽量避免出现这类运算。最好是改变计算方法,防止这种现象产生。

3、要防止大数“吃掉”小数

在数值运算中参加运算的数有时数量级相差很大,而计算机位数有限,如不注意就会出现大数“吃掉”小数。

4、注意简化计算步骤,减少运算次数,从而减少计算工作量

简化计算步骤,减少运算次数不但可节省计算时间,而且还能减少舍入误差。这是数值计算必须遵从的原则。

5、选用数值稳定性好的算法

扩展资料:

在数值计算中,为解决求方程近似值的问题,通常对实际问题中遇到的误差进行下列几类的区分:

1、模型误差

在建立数学模型过程中,要将复杂的现象抽象归结为数学模型,往往要忽略一些次要因素的影响,对问题作一些简化。因此数学模型和实际问题有一定的误差,这种误差称为模型误差。

2、测量误差

在建模和具体运算过程中所用的数据往往是通过观察和测量得到的,由于精度的限制,这些数据一般是近似的,即有误差,这种误差称为测量误差。

3、截断误差

由于实际运算只能完成有限项或有限步运算,因此要将有些需用极限或无穷过程进行的运算有限化,对无穷过程进行截断,这样产生的误差成为截断误差。

4、舍入误差

在数值计算过程中,由于计算工具的限制,我们往往对一些数进行四舍五入,只保留前几位数作为该数的近似值,这种由舍入产生的误差成为舍入误差。

5、抽样误差

抽样误差:是指样本指标和总体指标之间数量上的差别,例如抽样平均数与总体平均数之差 、抽样成数与总体成数之差(p-P)等。

参考资料:百度百科-误差

为什么在计算机里会有截断误差

在计算机里会有截断误差的原因有四个。
1、从实际问题转化为数学问题,即建立数学模型时,对被描述的实际问题进行了抽象和简化,忽略了一些次要因素,这样建立的数学模型虽然具有“精确”、“完美”的外衣,其实只是客观现象的一种近似。这种数学模型与实际问题之间出现的误差称为模型误差。
2、在给出的数学模型中往往涉及一些根据观测得到的物理量,如电压、电流、温度、长度等,而观测难免不带误差,这种误差称为观测误差。
3、在计算中常常遇到只有通过无限过程才能得到的结果,但实际计算时,只能用有限过程来计算。如无穷级数求和,只能取前面有限项求和来近似代替,产生了有限过程代替无限过程的误差,称为截断误差,这是计算方法本身出现的误差,也称方法误差。
4、在计算中遇到的数据位数很多,是无穷小数,但计算时只能对有限位数进行运算,因而往往进行四舍五入,这样产生的误差称为舍入误差。

有关数学计算的问题--电子称误差

一个电子秤有误差至少有两个误差源要考虑:

  1. 校准误差,也就是零点误差。这个误差性质是不管你秤多少公斤,都有一个固定的误差。比如实际重量10公斤,称出来是8公斤,实际重量80公斤,称出来78公斤等等。

  2. 非线性误差 也就是说随着测量重量不一样,误差大小在变化,实际重量10公斤时,误差2公斤,实际重量90公斤的时候,误差就变成了4公斤。


考虑上述因素,结果就不奇怪了。此外,由于非线性,你不能推测你称得重量78公斤,你的实际体重是80公斤。


总而言之,你的电子秤既有固定误差,也有非线性误差。


如果想标定,你需要有不同重量的砝码(或在其他称上标定过的物体),从轻到重把误差都记下来,列成表格。若是画张图,就更清楚了。

在数值计算方法中,误差是如何分类的

1.1 概述 1. 定义数值计算目标: 寻找一个能迅速完成的(迭代算法)算法,同时估计计算结果的准确度。 1.2 误差分析基础 1. 误差来源:截断误差、舍入误差、数学建模时的近似、测量误差(数据误差) 2. 误差的分类: 绝对误差e(\hat{x}) = \hat{x} - x ;误差限 相对误差 e_r(\hat{x}) = \frac{\hat{x} - x}{x} 或者 e_r(\hat{x}) = \frac{\hat{x} - x}{\hat{x}} ;相对误差限 3. 定义有效数字:从左到右第一位非零数字开始的所有数字 定理:设x与其近似值\hat{x} 的第一位有效数字相同,均

计算机在进行数值计算时,取小数点后一位进行舍入运算,误差X可以认为服从均匀分布U(-0.5,0.5),

记Xi=(第i个加工生产的误差) i=1,2,3·····100 则E(X)=0, D(X)=1/12 记Y=(100次计算产生的误差) 则Y=(X1+X2+·····X100)/100 E(Y)=0, D(Y)=1/1200 P[-√3/20,√3/20]=P{(√3/20)-0/根号(1/1200)<=(Y-0)/根号(1/1200)<=(√3/20)-0/根号(1/1200)}=2正态分布[(√3/20)/根号(1/1200)]-1=2正态分布(3)-1=0.9974
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