
- •Раздел 6.
- •Раздел 6. Модели и алгоритмы решения задач численными методами с использованием математических пакетов Рекомендации по использованию учебного пособия
- •Тема 6.1. Элементы теории погрешностей
- •6.1.1. Точные и приближенные числа
- •6.1.2. Абсолютная и относительная погрешность
- •Тема 6.2. Методы решения нелинейных уравнений
- •6.2.1. Постановка задачи
- •Отделение корней (локализация корней);
- •Итерационное уточнение корней.
- •6.2.2. Отделение корней
- •6.2.2.1. Графическое отделение корней
- •6.2.2.2. Аналитическое отделение корней
- •6.2.3. Уточнение корней
- •6.2.3.1. Метод половинного деления
- •6.2.3.2. Метод итерации
- •6.2.3.3. Метод Ньютона (метод касательных)
- •6.2.3.4. Метод хорд
- •6.2.3.5. Сравнение методов решения нелинейных уравнений
- •6.2.4. Технология решения нелинейных уравнений средствами MathCad
- •Тема 6.3. Интерполяция функций
- •6.3.1. Постановка задачи
- •6.3.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •6.3.3. Интерполяционные формулы Ньютона
- •6.3.3.1. Конечные разности
- •6.3.3.2. Первая интерполяционная формула Ньютона
- •6.3.3.3. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •6.3.4. Сплайн – интерполяция
- •6.3.5. Сравнение интерполяционных многочленов по применению
- •6.3.6. Технология интерполяции функций в среде математических пакетов
- •Тема 6.4. Численное интегрирование
- •6.4.1. Постановка задачи
- •6.4.2. Метод прямоугольников
- •6.4.3. Формула трапеций
- •6.4.4. Формула Симпсона
- •6.4.5. Оценка погрешности численного интегрирования
- •6.4.6. Технология вычисления интегралов в среде математических пакетов
- •Тема 6.5. Методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.5.1. Постановка задачи
- •6.5.2. Метод Эйлера
- •6.5.3. Методы Рунге-Кутты
- •6.5.4. Решение оду n-го порядка
- •6.5.5. Сравнение методов решения оду
- •6.5.6. Технология решения обыкновенных дифференциальных уравнений средствами математических пакетов
- •6.6.2. Метод дихотомии
- •6.6.3. Метод золотого сечения
- •6.6.4. Сравнение методов
- •6.6.5. Технология решения задач одномерной оптимизации средствами математических пакетов
- •Тема 6.7. Аппроксимация функций
- •6.7.1. Постановка задачи аппроксимации
- •6.7.2. Метод наименьших квадратов
- •6.7.3. Технология решения задач аппроксимации функций средствами математических пакетов
- •Тема 6.8. Многомерная оптимизация
- •6.8.1. Постановка задачи и основные определения
- •6.8.2. Методы спуска
- •6.8.3. Метод градиентного спуска с дроблением шага
- •6.8.4. Метод наискорейшего спуска
- •6.8.5. Проблема оврагов. Метод покоординатного спуска
- •6.8.6. Технология решения задач многомерной оптимизации средствами математических пакетов
- •Список литературы
- •Тема 6.4. Численное интегрирование................................................71
- •Тема 6.5. Методы решения обыкновенных дифференциальных Уравнений............................................................................. 92
- •Тема 6.6. Одномерная оптимизация................................................ 115
- •Тема 6.7. Аппроксимация функций....................................................132
- •Тема 6.8. Методы многомерной оптимизации............................... 149
- •Список литературы.................................................................... 204
6.1.2. Абсолютная и относительная погрешность
Учет погрешностей является важным аспектом применения численных методов, поскольку погрешность конечного результата решения всей задачи является продуктом взаимодействия всех видов погрешностей. Поэтому одной из основных задач теории погрешностей является оценка точности результата на основании точности исходных данных.
Если – точное число и – его приближенное значение, то погрешностью (ошибкой) приближенного значения является степень близости его значения к его точному значению .
Простейшей количественной мерой погрешности является абсолютная погрешность, которая определяется как
(6.1.2-1)
Как
видно из формулы 6.1.2-1, абсолютная
погрешность имеет те же единицы измерения,
что и величина
.
Поэтому по величине абсолютной
погрешности далеко не всегда можно
сделать правильное заключение о качестве
приближения. Например, если
,
а речь идет о детали станка, то измерения
являются очень грубыми, а если о размере
судна, то – очень точными. В связи с этим
введено понятие относительной погрешности,
в котором значение абсолютной погрешности
отнесено к модулю приближенного значения
(
).
(6.1.2-2) Использование
относительных погрешностей удобно, в
частности, тем, что они не зависят от
масштабов величин и единиц измерений
данных. Относительная погрешность
измеряется в долях или процентах. Так,
например, если
,
а
,
то
,
а если
и
,
то
тогда
.
Чтобы численно оценить погрешность функции, требуется знать основные правила подсчета погрешности действий:
при сложении и вычитании чисел абсолютные погрешности чисел складываются
при умножении и делении чисел друг на друга складываются их относительные погрешности
при возведении в степень приближенного числа его относительная погрешность умножается на показатель степени
Пример
6.1.2-1. Дана функция:
.
Найти абсолютную и относительную
погрешности величины
(погрешность результата выполнения
арифметических операций), если значения
известны, а 1
– точное число и его погрешность равна
нулю.
Определив,
таким образом, значение относительной
погрешности, можно найти значение
абсолютной погрешности, как
,
где величина
вычисляется по формуле при приближенных
значениях
Поскольку
точное значение величины
обычно неизвестно, то вычисление
и
по
приведенным выше формулам невозможно.
Поэтому на практике проводят оценку
предельных погрешностей вида:
(6.1.2-3)
где
и
– известные величины, которые
являются верхними границами абсолютной
и относительной погрешностей, иначе их
называют – предельная абсолютная и
предельная относительная погрешности.
Таким образом, точное значение
лежит в пределах:
или
Е
сли
величина
известна, то
,
а если известна величина
,
то
П
редельная
абсолютная погрешность функции вида
,
дифференцируемой в заданной области,
при известных значениях аргументов
,
а также при известных предельных
абсолютных погрешностях аргументов
,
вычисляется по формуле:
(6.1.2-4)
а, соответственно, предельная относительная погрешность функции
(6.1.2-5)
В частном случае для функции от одной переменной (при m=1):
Пример
6.1.2-2.
Оценить
абсолютную и относительную погрешности
приближенного числа
.
Число
–
трансцендентное число, представляется
бесконечной непериодической дробью
.
Приближенное
значение числа
.
Граница
абсолютной погрешности
,
относительная погрешность числа
Пример 6.1.2-3. Определить значащие цифры числа.
Значащими цифрами числа называют все цифры в его записи, начиная с первой ненулевой слева. Значащую цифру числа называют верной, если абсолютная погрешность числа не превосходит единицы разряда, соответствующего этой цифре.
Значащие
цифры чисел подчеркнуты:
Пример
6.1.2-4. Определить верные цифры
числа
и подчеркнуть.
Если
,
то верных цифр в числе 5:
Если
,
то верных цифр в числе 4:
Если
,
то верных цифр в числе 7:
Если
то верных цифр в числе 8:
Пример 6.1.2-5. Вычислить погрешности арифметических операций средствами MathCad.
Для
оценки погрешностей арифметических
операций следует использовать следующие
утверждения: абсолютная погрешность
алгебраической суммы (суммы или разности
) не превосходит суммы абсолютных
погрешностей слагаемых. Пусть числа
и
заданы с абсолютными погрешностями
и
.
-
Относительная погрешность разности в 2000 раз больше относительной погрешности суммы!
Возьмем теперь другие значения x и y и вычислим погрешности произведения и частного
Вычислим погрешности произведения и частного:
Абсолютная погрешность частного в 20000 раз больше абсолютной погрешности произведения!