
- •1. Математическое моделирование и процесс создания математической модели
- •1.1 Процесс создания вычислительной модели
- •1.2. Вычислительный эксперимент
- •2. Погрешности численного решения задачи на эвм
- •2.1. Источники погрешностей
- •2.2. Качественная характеристика физических величин. Приближенные числа. Абсолютная и относительная погрешности измерения и вычисления
- •2.3. Погрешности арифметических операций
- •2.4. Корректность вычислительной задачи
- •3. Построение и исследование разностных схем для численного решения дифференциальных
- •1. Сетки и сеточные функции.
- •3.2. Основные определения
- •3. 3. Разностная аппроксимация дифференциальных операторов
- •4. Аналитическое решение и исследование свойств нелинейных колебательных систем
- •4.1. Постановка задачи Коши
- •4.3. Аналитическое исследование качественного поведения задачи Коши
- •5. Исследование нелинейных колебательных систем с помощью вычислительного эксперимента
- •5.1. Метод эйлера
- •5.2 Метод рунге-кутта.
- •5.3. Линейные многошаговые методы. Метод адамса.
- •8. Моделирование процесса распространения тепла
- •8.1. Уравнение теплопроводности и граничные условия
- •8.2. Решение одномерного уравнения теплопроводности
- •9. Численное моделирование краевых задач описывающих распространение тепла
- •9.1. Численное моделирование краевых задач описывающих стационарное распределение тепла
- •9.2. . Численное моделирование нестационарных краевых задач
- •Рассмотрим одномерную нестационарную смешанную краевую задачу
- •10. Исследование устойчивости разностных схем
- •10.1. Спектральный метод исследования устойчивости задачи Коши
- •11. Метод конечных элементов
- •11.3. Понятие о проекционном методе Галеркина
- •11.4. Понятие о проекционно-разностном методе конечных элементов
- •12. Понятие схем расщепления. Схема переменных направлений.
- •13. Программные реализации метода конечных элементов
- •Дополнительная литература
- •"Математическое моделирование физических процессов" в авторской редакции
- •Отпечатано на ризографе Издательства ИжГту
- •426069, Г. Ижевск, Студенческая, 7
2. Погрешности численного решения задачи на эвм
2.1. Источники погрешностей
Для
правильного понимания подходов и
критериев, используемых при
решении
прикладной задачи с применением ЭВМ,
очень важно с самого начала признать,
что получить точное значение решения
практически невозможно и не в этом цель
вычислений. Получаемое на ЭВМ
решение
почти
всегда (за исключением некоторых весьма
тривиальных случаев) содержит погрешность,
т.е. является приближенным. Невозможность
получения точного решения следует уже
из ограниченной разрядности вычислительной
машины.
Наличие погрешности решения обусловлено рядом весьма глубоких причин. Перечислим их.
1. Математическая модель является лишь приближенным описанием реального процесса. Характеристики процесса, вычисленные в рамках принятой модели, заведомо отличаются от истинных характеристик причем их погрешность зависит от степени адекватности модели реальному процессу.
2. Исходные данные, как правило, содержат погрешности, поскольку они либо получаются в результате экспериментов (измерений) либо являются результатом решения некоторых вспомогательных задач.
3. Применяемые для решения задачи методы в большинстве случаев являются приближенными. Найти решение возникающей на практике задачи в виде конечной формулы возможно только в отдельных, очень упрощенных ситуациях.
4. При вводе исходных данных в ЭВМ, выполнении арифметических операций и выводе результатов на печать производятся округления.
Пусть
- точное значение величины, вычисление
которой является целью поставленной
задачи. Соответствующая
первым двум из указанных причин
погрешность
называется неустранимой
погрешностью. Такое
название вызвано тем, что принятие
математической модели задание исходных
данных вносит в решение ошибку, которая
не может быть устранена далее. Единственный
способ уменьшить эту погрешность -
перейти к более точной математической
модели и задать более точные исходные
данные.
Погрешность
,
источником
которой является метод решения задачи,
называется погрешностью
метода, а
погрешность
,
возникающая из-за округлений при вводе,
выводе и вычислениях, вычислительной
погрешностью. Таким
образом, полная погрешность результата
решения задачи на ЭВМ
складывается из трех составляющих:
неустранимой погрешности, погрешности
метода и вычислительной погрешности,
т.е.
(2.1)
Будем далее исходить из предположения, что математическая модель фиксирована и входные данные задаются извне, так что повлиять на значение величины в процессе решения задачи действительно нельзя. Однако это совсем не означает, что предварительные оценки величины неустранимой погрешности не нужны. Достоверная информация о порядке величины позволяет осознанно выбрать метод решения задачи и разумно задать его точность. Желательно, чтобы величина погрешности метода была в 20—10 раз меньше неустранимой погрешности. Большее значение ощутимо снижает точность результата, меньшее — обычно требует увеличения затрат, практически уже не влияя на значение полной погрешности. Иногда характер использования результата таков, что вполне допустимо, чтобы величина была сравнима с или даже несколько превышала ее.
Величина
вычислительной погрешности (при
фиксированных модели, входных данных
и методе решения) в основном определяется
характеристиками используемой ЭВМ.
Желательно, чтобы величина
хотя бы на порядок меньше величины
погрешности методbсовсем
не желательна ситуация, когда она
существенно ее превышает.
Умение анализировать погрешности при решении прикладной задачи и соблюдать между ними разумный компромисс позволяет существенно экономить используемые ресурсы и является признаком высокой квалификации.