Сделай Сам Свою Работу на 5

Ошибки, содержащиеся в исходной информации

МЕТОДЫ ВЫЧИСЛЕНИЙ

ЧАСТЬ I

Учебное пособие

для студентов I курса

физического факультета

 

Одесса 2008


 

СОДЕРЖАНИЕ

 

Приближенные вычисления ………………………………………………………. 2

Сглаживание ………………………………………………………………………… 10

Аппроксимация ………………………………………………………………………… 13

Спрямление (линеаризация) ………………………………………………………. 13

Метод наименьших квадратов ………………………………………………. 16

Интерполирование ………………………………………………………………… 23

Интерполяционный полином Лагранжа ……………………………………… 25

Остаточный член формулы Лагранжа ……………………………………… 28

Интерполяционный полином Ньютона для таблицы с переменным шагом 29

Интерполирование по таблице с постоянным шагом …………………….. 34

Интерполяционнные полиномы Стирлинга, Бесселя, Ньютона …… 36

Интерполирование по таблице функции двух аргументов ……………. 42

Дифференцирование по таблице ………………………………………………. 43

 

 

ПРИБЛИЖЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ

Решим простую задачу. Допустим, что студент живет на расстоянии 1247 м от вокзала. Поезд отходит в 17 часов 38 мин. За сколько времени до отхода поезда студент должен выйти из дому, если его средняя скорость равна 6 км/час?

Решение получаем сразу:

.

Однако вряд ли в действительности кто-либо стал бы пользоваться этим математически точным решением и вот почему. Вычисления выполнены совершенно точно, но точно ли измерено расстояние до вокзала? Можно ли вообще измерить путь пешехода, не допустив никаких погрешностей? Может ли пешеход передвигаться по строго определенной линии в городе, где полно людей и автомобилей, которые перемещаются во всевозможных направлениях? А скорость 6 км/час – разве она определена абсолютно точно? И так далее.

Вполне понятно, что каждый отдаст предпочтение в данном случае не «математически точному», а «практическому» решению этой задачи, то есть прикинет, что идти 12-15 минут и прибавит еще несколько минут для гарантии.

Для чего же в таком случае вычислять секунды и их доли и стремиться к такой степени точности, которой нельзя воспользоваться на практике?

Математика наука точная, но понятие «точности» само требует уточнения. Для этого надо начинать с понятия числа, поскольку от точности чисел, от достоверности исходных данных в значительной мере зависит точность результатов вычислений.

Источников получения чисел есть три: счет, измерения и выполнение различных математических операций

Если количество пересчитываемых предметов невелико и если оно постоянно во времени, то мы будем получать абсолютно точные результаты. Например, на руке 5 пальцев, в ящике 300 подшипников. Иначе обстоит дело, когда говорят: в Одессе в 1979 году было 1000 000 жителей. Ведь люди рождаются и умирают, приезжают и уезжают; число их все время меняется даже за тот промежуток времени, в течение которого выполнен счет. Поэтому на самом деле имеется в виду, что жителей было около 1 000 000, может быть 999125, или 1001263, или еще какое-нибудь число, близкое к 1 000 000. В этом случае 1 000 000 дает приближенное число жителей города.

Любое измерение нельзя выполнить абсолютно точно. Каждый прибор дает какую-либо погрешность. Кроме того, два наблюдателя, измеряя одним и тем же прибором одну и ту же величину, обычно получают несколько различные результаты, полное же совпадение результатов является редким исключением.

Даже такой простейший измерительный прибор, как линейка, имеет «ошибку прибора» - ребра и плоскости линейки несколько отличаются от идеальных прямых и плоскостей, штрихи на линейке не могут быть нанесены на абсолютно равных расстояниях, да и сами штрихи имеют определенную толщину; так что при измерении мы не можем получить результаты более точные, чем толщина штрихов.

Если вы измерили длину стола и получили значение 1360.5 мм, то это вовсе не значит, что длина стола ровно 1360.5 мм – если этот стол измерит другой или вы повторите измерение, то можно получить значение и 1360.4 мм, и 1360.6 мм. Число 1360.5 мм выражает длину стола приближенно.

Математические операции также не все можно выполнить без ошибок. Извлечь корень, найти синус или логарифм, даже разделить не всегда можно абсолютно точно.

Все без исключения измерения приводят к приближенным значениям измеряемых величин. В некоторых случаях измерения проводятся грубо, тогда получаются большие погрешности, при тщательных измерениях погрешности получаются меньше. Абсолютная точность при измерениях не достигается никогда.

 

Рассмотрим теперь вторую сторону вопроса. Нужна ли на практике абсолютная точность и какую ценность представляет приближенный результат?

При расчете линии электропередачи или газопровода никто не будет определять расстояние между опорами с точностью до миллиметра или диаметр трубы с точностью до микрона. В технике и строительстве каждую деталь или сооружение можно изготовить только в пределах определенной точности, которая определяется так называемыми допусками. Эти допуски колеблются от частей микрона до миллиметров и сантиметров, в зависимости от материала, размера и назначения детали или сооружения. Следовательно, для определения размеров детали не имеет никакого смысла вести вычисления с точностью большей, чем та, которая необходима.

Итак:

1) Исходные данные для вычислений, как правило, имеют погрешности, то есть являются приближенными;

2) Эти погрешности, часто увеличенными, переходят в результаты вычислений. Но практика и не требует точных данных, а довольствуется результатами с некоторыми допустимыми погрешностями, величина которых должна быть наперед заданной.

3) Обеспечить необходимую точность результата можно только тогда, когда исходные данные будут достаточно точными и когда учитываются все погрешности, которые привносятся самими вычислениями.

4) Вычисления с приближенными числами надо выполнять приближенно, стремясь при решении задачи достигнуть минимальной затраты труда и времени.

Обычно в технических расчетах допустимые погрешности находятся в пределах от 0.1 до 5%, но в научных вопросах они могут быть снижены до тысячных долей процента. Например, при запуске первого искусственного спутника Луны (31 марта 1966 г.) стартовая скорость около 11200 м/сек должна была быть обеспечена с точностью до нескольких сантиметров в секунду, чтобы спутник вышел на окололунную, а не околосолнечную орбиту.

Заметим, кроме того, что правила арифметики выведены в предположении, что все числа точные. Поэтому, если вычисления с приближенными числами выполнять как с точными, то создается опасное и вредное впечатление точности там, где ее в действительности нет. Истинная научная, и, в частности, математическая точность состоит именно в том, чтобы указать на наличие почти всегда неизбежных погрешностей и определить их пределы.

 

Ошибки, содержащиеся в исходной информации

В процессе численного решения некоторой задачи приходится иметь дело с тремя основными видами ошибок: ошибками, содержащимися в исходной информации, ошибками, возникающими при ограничении бесконечного математического процесса конечным числом операций (ошибки ограничения), и ошибками, возникающими в результате необходимости представлять число в виде конечной последовательности цифр (ошибки округления).

Ошибки в исходной информации возникают в результате неточности измерений, в том числе грубых просмотров, или из-за невозможности представить необходимую величину конечной дробью.

Всякое физическое измерение, будь то измерение расстояния, напряжения или интервала времени, не может быть выполнено абсолютно точно. Если, например, указано, что величина напряжения составляет 6.4837569146 В, то можно с уверенностью сказать, что по меньшей мере несколько младших значащих цифр недостоверны, потому что невозможно измерить напряжение с такой точностью. Если же экспериментальный результат содержит небольшое количество значащих цифр (например, промежуток времени в 2.3 сек), то можно быть абсолютно уверенным в том, что эта величина дана с некоторой ошибкой, так как лишь случайно величина интервала времени может составить в точности 2.3 сек. В таких случаях подразумеваются некоторые границы, внутри которых эта величина должна находиться, что-либо вроде 2.3±0.1 сек.

Независимо от количества значащих цифр в какой-либо величине, в ней может содержаться порой какая-нибудь грубая ошибка. Грубые ошибки могут возникнуть от опечаток, от ошибочного отсчета показаний прибора, от непонимания применяемых единиц измерения.

Многие числа нельзя представить точно ограниченным числом значащих цифр. Если в вычислениях используется число , то оно может быть представлено в виде 3.14, или 3.14159265, или 3.141592653589793, в зависимости от того, какая точность требуется в данном вычислении. В любом случае, однако, невозможно представить точно, так как - иррациональное число и не может быть представлено конечным числом знаков. Даже обыкновенные дроби очень часто нельзя представить с помощью конечного числа десятичных знаков, как например, 1/3, которую можно представить только в виде периодической дроби.

Часто случается также, что дроби, которые являются конечными в одной системе счисления, становятся бесконечными в другой. Например, дробь 0.1 будучи переведена в двоичное представление, становится бесконечной дробью.

 

Ошибки ограничения

Те ошибки, которые содержатся в исходной информации, определяют точность результата вычислений независимо от того, каким методом эти вычисления проводятся. Два других типа ошибок – ошибки ограничения и ошибки округления – определяются теми численными методами, которые были использованы для решения задачи.

Ряд Тейлора для синуса может использоваться для вычисления синуса угла, выраженного в радианах. Так как ряд бесконечен, то невозможно использовать все члены ряда для вычислений; вычисления ограничиваются конечным числом членов, например, до х7 или х9. Отброшенные члены ряда (а их число бесконечно) вносят некоторую ошибку в результат вычислений. Эта ошибка называется ошибкой ограничения, так как возникает в результате ограничения бесконечного математического процесса.

Очень многие процессы, используемые при вычислениях, являются бесконечными, так что анализ ошибок ограничения очень важен.

 

Ошибки округления

Даже если предположить, что исходная информация не содержит никаких ошибок и все вычислительные процессы конечны и не приводят к ошибкам ограничения, то все равно в этом случае присутствует третий тип ошибок – ошибки округления. Предположим, что вычисления производятся на машине, в которой каждое число представляется 5-ю значащими цифрами, и что необходимо сложить два числа 9.2654 и 7.1625, причем эти два числа являются точными. Сумма их равна 16.4279, она содержит 6 значащих цифр и не помещается в разрядной сетке нашей гипотетической машины. Поэтому 6-значный результат будет округлен до 16.428, и при этом возникает ошибка округления. Так как компьютеры всегда работают с конечным числом значащих цифр, то потребность в округлении возникает довольно часто.

Вопросы округления относятся только к действительным числам. При выполнении операций с целыми числами потребность в округлении не возникает. Сумма, разность и произведение целых чисел сами являются целыми числами; если результат слишком велик, то это свидетельствует об ошибке в программе. Частное от деления двух целых чисел не всегда является целым числом, но при делении целых чисел дробная часть отбрасывается.

 



©2015- 2017 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.