- •Оглавление
- •Источники погрешностей при вычислениях по формулам.
- •1.1.Абсолютная и относительная погрешности. Оценки погрешностей
- •1.2. Границы значений числовых величин
- •1.3. Запись приближенных значений. Верные знаки
- •1.4. Округление. Погрешность округления. Первое правило подсчета верных знаков
- •1.6. Метод границ
- •Первое правило верных знаков
- •1.5. Линейные оценки погрешностей.
- •Линейные оценки погрешностей для функций нескольких переменных.
- •1.7. Правила подсчета верных знаков.
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Тема 2. Численные методы решения уравнений с одним неизвестным
- •2.1. Постановка задачи. Метод последовательных приближений. Отделение корней
- •Отделение корней
- •Общая характеристика итерационных методов решения уравнений.
- •2.2. Метод половинного деления
- •2.3. Метод простой итерации
- •2.4. Метод касательных
- •2.5. Метод секущих
- •Оценка погрешности методов.
- •2.6. Комбинированный метод секущих и касательных
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Тема 3. Численные методы решения систем уравнений
- •3.1. Постановка задачи
- •Общая характеристика численных методов решения систем линейных уравнений
- •3.2. Метод Гаусса
- •3.3. Метод простой итерации решения систем линейных уравнений
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Тема 4. Интерполирование функций
- •4.1. Постановка задачи
- •4.2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Оценка погрешности интерполяционных формул
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Тема 5. Наилучшее среднеквадратическое приближение
- •5.1. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов
- •Нахождение приближающей функции в виде квадратного трехчлена
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Тема 6. Численное интегрирование
- •6.1. Постановка задачи численного интегрирования. Квадратурные формулы Ньютона–Котеса
- •Формулы прямоугольников
- •Формула трапеций
- •Формула Симпсона (парабол)
- •6.2. Принцип Рунге оценки погрешностей
- •6.3. Статистический метод вычисления интегралов
- •I схема метода Монте–Карло
- •II схема метода Монте - Карло
- •Нахождение первообразной
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Глоссарий
1.1.Абсолютная и относительная погрешности. Оценки погрешностей
Пусть имеется некоторая числовая величина X. Одно из её значений (которое требуется определить или задать) мы обозначим через Xс и будем называть точным значением числовой величины. Под приближенным значением Xa этой величины X мы будем понимать любое число, которое берется вместо Xс для каких-либо целей.
Абсолютной
погрешностью
приближения xa
называется
.
Относительной
погрешностью
приближения xa
называется
.
Как правило, абсолютные и относительные погрешности вычислить невозможно, т.к. обычно неизвестно точное значение Xc . В самом деле, если бы Xc было известно и его можно было бы записать в виде десятичной дроби с достаточно малым количеством значащих цифр, то никакой надобности в приближенном значении не было бы. Но некоторая информация о точном значении величины X все же должна быть. (в примере 1 – это может быть информация об условиях измерения и т.п.). Любая информация о точном значении Xc в конечном счете может быть сведена к утверждению вида:
Xc E, (1)
где E – некоторое числовое множество, такое, что ему должно принадлежать точное значение Xc.
Чем больше информации имеется о точном значении Xc тем уже множество E и наоборот. Если E не ограничено, то при любом выборе приближения Xa абсолютная погрешность его может быть сколь угодна велика, и в таком случае использовать Xa нельзя. Поэтому в дальнейшем Мы будем рассматривать только те случаи, когда множество E является ограниченным. Тогда будет ограниченной и функция
,
x
E.
(2).
Эта функция обладает
тем свойством, что
есть абсолютная погрешностьXa
. Любая из
верхних границ этой функции называется
границей (оценкой) абсолютной погрешности
Xa,
и обозначается ∆Xa.
Другими словами, ∆Xa
– это такое положительное число, что
∆Xa
(3)
Неравенство (3) равносильно неравенству:
Xa
-
∆Xa
Xc
Xa
+
∆Xa
(4),
или отношению:
Xc [ Xa - ∆Xa; Xa + ∆Xa] (5).
Требование (5) фактически означает, что множество E должно содержаться в отрезке [ Xa - ∆Xa; Xa + ∆Xa]. Для ограниченного множества E всегда найдется ∆Xa такое, чтобы условие это выполнялось, причем, очевидно, таких ∆Xa можно найти сколь угодно много. Поэтому оценок абсолютной погрешности приближенного значения Xa обычно существует бесчисленное множество. В отличие от абсолютной погрешности Xa, ту или иную оценку абсолютной погрешности в принципе можно найти и именно оценка погрешности используется обычно в качестве меры точности приближения Xa вместо неизвестной абсолютной погрешности. При этом часто слово «оценка» опускается и вместо того, чтобы говорить «найти одну из оценок абсолютной погрешности Xa» говорят «найти погрешность Xa» или «оценить погрешность Xa». Если удается найти несколько оценок абсолютной погрешности Xa, в итоге выбирают наименьшую из них, т.к. именно наименьшая оценка является наиболее точной, наиболее близкой к точному значению абсолютной погрешности.
Пример. Пусть имеется информация о том, что точное значение некоторой числовой величины Xc [a,b]. Тогда E=[a,b]. В качестве приближенного значения этой величины Xa выбрано некоторое число из [a,b]. Требуется найти оценку ∆ Xa абсолютной погрешности приближения Xa.
y
![]()


∆Xa


b-Xa
B


![]()


Xa-a
x b
Xc
Xa a 0
Рис.1.
Из рис.1. видно, что
в качестве ∆Xa
можно выбрать любое число из промежутка
[B,+∞),
где
(6)
Среди полученных
оценок абсолютной погрешностью самой
точной (самой близкой к точному значению
погрешности
)
является наименьшая из них, равнаяB.
Обобщим результат рассмотренного примера и дадим следующее определение:
Наименьшая из оценок абсолютной погрешности Xa при имеющейся информации о множестве E называется предельной абсолютной погрешностью Xa.
Таким образом, предельная погрешность Xa может быть вычислена по формуле:
(7)
и представляет собой лучшую и точную оценку погрешности Xa.
Пример. Требуется подобрать Xa в условии примера 1 так, чтобы предельная абсолютная погрешность Xa была наименьшей.
Если
,
то предельная абсолютная погрешностьXa
.
Если жеXa
сдвинуть
с этой точки вправо или влево (см. (6)), то
предельная абсолютная погрешность
увеличится. Следовательно, наименьшая
предельная абсолютная погрешность
получается в том случае, когда Xa
совпадает с серединой [a,b],
т.е. при
.
В этом случае предельная абсолютная
погрешностьXa,
равная половине длины отрезка [a,b],
т.е.
.
Зная оценку абсолютной погрешности можно определить границу (оценку) относительной погрешности Xa по формуле:
(8)
Из (3) следует
(9)
Оценок относительной погрешности также существует бесчисленное множество.
