- Приложение А. Погрешности вычислений
- Абсолютная и относительная погрешности
- Источники погрешностей
- Математическая модель задачи является неточной
- Ошибки в исходных данных
- Вычислительные ошибки (ошибки округления)
- Вычислительные ошибки
- Представление чисел с плавающей точкой
- Погрешность округления
- Погрешность арифметических действий над приближенными числами
- Абсолютная погрешность
- Причины возникновения погрешности измерения
- Систематическая и случайная погрешности
- Определение абсолютной погрешности
- Погрешности измерений, представление результатов эксперимента
- п.1. Шкала измерительного прибора
- п.2. Цена деления
- п.3. Виды измерений
- п.4. Погрешность измерений, абсолютная и относительная погрешность
- п.5. Абсолютная погрешность серии измерений
- п.6. Представление результатов эксперимента
- п.7. Задачи
Приложение А. Погрешности вычислений
Абсолютная и относительная погрешности
Точность полученного в результате вычисления результата определяется погрешностью вычислений. Различают два вида погрешностей – абсолютную и относительную.
Абсолютная погрешность некоторого числа равна разности между его истинным значением и приближенным значением, полученным в результате вычисления или измерения:
(А.1)
где а – приближенное значение числа х.
Относительная погрешность – это отношение абсолютной погрешности к приближенному значению числа:
(А.2)
Истинное значение величины х обычно неизвестно. Имеется лишь приближенное значение а и нужно найти его предельную погрешность . В дальнейшем значение
принимается в качестве абсолютной погрешности приближенного числа а. Тогда истинное значение х находится в интервале
.
Источники погрешностей
Рассмотрим различные причины возникновения погрешностей.
Математическая модель задачи является неточной
Погрешность возникает из-за того, что сам численный метод или математическая модель является лишь приближением к точному методу (например, дифференцирование). Кроме того, любая математическая модель или метод могут внести существенные погрешности, если в ней не учтены какие-то особенности рассматриваемой задачи. Модель может прекрасно работать в одних условиях и быть совершенно неприемлемой в других. Такую погрешность называют также методической. Она всегда имеет место, даже при абсолютно точных данных и абсолютно точных вычислениях. В большинстве случаев погрешность численного метода можно уменьшить до требуемого значения за счет изменения параметров метода (например, уменьшением шага дискретизации, или увеличением количества итераций).
Ошибки в исходных данных
Исходные данные задачи часто являются основным источником погрешностей. Ошибки такого типа неизбежны и проявляются в любых реальных задачах, поскольку любое измерение может быть проведено с только какой-то предельной точностью. Вместе с погрешностями, вносимыми математической моделью, их называют неустранимыми погрешностями, поскольку они не могут быть уменьшены ни до начала решения задачи, ни в процессе ее решения.
Следует стремиться к тому, чтобы все исходные данные были примерно одинаковой точности. Сильное уточнение одних исходных данных при наличии больших погрешностей в других не приводит к повышению точности конечных результатов. Если какие-то отдельные точки данных (измерения) явно ошибочные, их можно исключить из вычислений.
Вычислительные ошибки (ошибки округления)
Ошибки этого типа проявляются из-за дискретной (а не непрерывной) формы представления величин в компьютере. Вычислительные ошибки можно свести к минимуму продуманно организовывая алгоритмы.
Вычислительные ошибки
Рассмотрим подробнее вычислительные ошибки. Допустим, исходные данные не имеют погрешности, но поскольку место в памяти компьютера, отведенное на хранение чисел, ограничено, и соответственно ограничена точность представления чисел, возникновение вычислительных ошибок неизбежно.
Представление чисел с плавающей точкой
Для хранения целых чисел (int, long, unsigned int и т.д.) обычно отводится 4 байта памяти, что позволяет представлять целые числа, находящиеся примерно в диапазоне от .
В вычислениях чаще используются вещественные числа (float, double). Такие числа представляются в компьютере в форме с плавающей точкой, и хранятся в логарифмическом виде – мантисса и порядок:
(А.3)
где m – мантисса, p – порядок, а – основание степени.
Мантисса записывается в нормализованной форме – с фиксированной точкой, подразумеваемой после первой значащей цифры. Нормализованной формой числа с плавающей точкой называется такая форма, в которой мантисса десятичного числа (без учёта знака) принимает значения , а мантисса двоичного числа принимает значения от .
Например, число 273.9 можно представить в виде
или в компьютерном представлении 2.739E+02.
В таблице А.1 приводится диапазон допустимых значений и другие параметры для чисел с плавающей точкой одинарной (float) и двойной (double) точности.
Точность | Одинарная | Двойная |
Размер (байты) | 4 | 8 |
Наименьшее значение | 1.2·10 −38 | 2.3·10 −308 |
Наибольшее значение | 3.4×10 +38 | 1.7×10 +308 |
Размеры степени и мантиссы (биты) | 8-23 | 11-52 |
Таблица A.1. Диапазон чисел, представимых в формате с плавающей точкой
Для чисел с плавающей точкой существует понятие машинного эпсилон – наименьшего положительного число ε такого, что . Например, для числа с одинарной точностью 1 + 0.00000001 = 1. Для одинарной точности
, а для двойной точности
.
Погрешность округления
При вычислениях с помощью компьютера неизбежны погрешности округлений, связанные с ограниченностью хранимых разрядов мантиссы. Для приближенного числа, полученного в результате округления, абсолютная погрешность принимается равной половине единицы последнего разряда числа. Например, значение
могло быть получено округлением чисел 0.73441, 0.73353 и др. При этом
. При простом отбрасывании лишних разрядов эта погрешность увеличивается вдвое.
Перевод чисел из одной системы счисления в другую также может быть источником погрешности из-за того, что основание одной системы счисления не является степенью основания другой (например, 10 и 2). Это может привести к тому, что в новой системе счисления число невозможно представить абсолютно точно, например:
Погрешность арифметических действий над приближенными числами
При выполнении операций над приближенными числами можно оценить предельную погрешность результата в зависимости от выполняемой операции. При умножении или делении чисел друг на друга их относительные погрешности складываются:
,
(А.4)
При возведении в степень приближенного числа его относительная погрешность умножается на показатель степени:
(А.5)
При сложении или вычитании чисел их абсолютные погрешности складываются:
(А.6)
Относительная погрешность суммы положительных слагаемых вычисляется как:
. (А.7)
Отсюда следует, что относительная погрешность суммы нескольких чисел одного и того же знака, заключена между наименьшей и наибольшей из относительных погрешностей слагаемых:
. (А.8)
На практике для оценки погрешности при сложении чисел обычно используют максимальную погрешность .
При сложении погрешность будет сильно завесить от абсолютных величин складываемых чисел. Рассмотрим пример сложения двух чисел с одинаковым количеством значащих цифр, но разных по абсолютному значению:
1234 + 0.005678 = 1234.00005678
или в компьютерном представлении:
1.234Е+03 + 5.678Е-03 = 1.234005678Е+03
После сложения количество значащих цифр равно 10. Число с одинарной точностью (float) позволяет хранить только 8 значащих цифр, то есть на самом деле число будет равно 1.2340056Е+03. Две значащие цифры потерялись в процессе сложения. Потеря точности здесь возникает из-за того, что при прибавлении к большому числу малых чисел результат сложения выходит за пределы точности при округлении. Для того чтобы уменьшить погрешность вычислений, нужно складывать числа в порядке возрастания их абсолютной величины. Таким образом можно минимизировать абсолютную величину промежуточной погрешности при каждом сложении.
Рассмотрим теперь вычитание чисел (сложение чисел разного знака, или вычитание чисел одного знака). В соответствии с выражением (А.7) относительная погрешность может быть очень большой в случае, если числа близки между собой, так как даже при малых погрешностях результат их сложения в знаменателе может быть очень малым. Чтобы уменьшить погрешность при вычитании, необходимо строить вычислительные алгоритмы таким образом, чтобы избегать вычитания близких чисел.
Таким образом, можно сделать вывод, что сложение и вычисление являются плохо обусловленными (неустойчивыми) операторами, так как при некоторых данных даже небольшая погрешность в исходных данных может привести к большой погрешности результата. Уменьшить погрешность можно за счет правильной последовательности операций. Из-за погрешности округления в машинной арифметике важен порядок выполнения операций, и известные из алгебры законы коммутативности (и дистрибутивности) здесь не всегда выполняются.
Источник
Абсолютная погрешность
Причины возникновения погрешности измерения
Погрешность измерения – это отклонение измеренного значения величины от её истинного (действительного) значения.
Обычно «истинное» значение неизвестно, и можно только оценить погрешность, приняв в качестве «истинного» среднее значение, полученное в серии измерений. Таким образом, процесс оценки проводится статистическими методами.
Виды погрешности измерений
Определяется погрешностью инструментов и приборов, используемых для измерений (принципом действия, точностью шкалы и т.п.)
Определяется несовершенством методов и допущениями в методике.
Определяется теоретическими упрощениями, степенью соответствия теоретической модели и реальности.
Определяется субъективным фактором, ошибками экспериментатора.
Систематическая и случайная погрешности
Систематической погрешностью называют погрешность, которая остаётся постоянной или изменяется закономерно во времени при повторных измерениях одной и той же величины.
Систематическая погрешность всегда имеет знак «+» или «-», т.е. говорят о систематическом завышении или занижении результатов измерений.
Систематическую погрешность можно легко определить, если известно эталонное (табличное) значение измеряемой величины. Для других случаев разработаны эффективные статистические методы выявления систематических погрешностей. Причиной систематической погрешности может быть неправильная настройка приборов или неправильная оценка параметров (завышенная или заниженная) в расчётных формулах.
Случайной погрешностью называют погрешность, которая не имеет постоянного значения при повторных измерениях одной и той же величины.
Случайные погрешности неизбежны и всегда присутствуют при измерениях.
Определение абсолютной погрешности
Абсолютная погрешность измерения – это модуль разности между измеренным и истинным значением измеряемой величины:
При пяти взвешиваниях гири с маркировкой 100 г были получены различные значения массы. Если принять маркировку за истинное значение, то получаем следующие значения абсолютной погрешности:
Источник
Погрешности измерений, представление результатов эксперимента
п.1. Шкала измерительного прибора
Примеры шкал различных приборов:
Манометр – прибор для измерения давления, круговая шкала | Вольтметр – прибор для измерения напряжения, дуговая шкала | Индикатор громкости звука, линейная шкала |
п.2. Цена деления
Пример определения цены деления:
Определим цену деления основной шкалы секундомера. Два ближайших пронумерованных деления на основной шкале: a = 5 c b = 10 c Между ними находится 4 средних деления, а между каждыми средними делениями еще 4 мелких. Итого: 4+4·5=24 деления. |
Цена деления: \begin Физическую величину измеряют с помощью прибора Измерение длины бруска линейкой Физическую величину рассчитывают по формуле, куда подставляют значения величин, полученных с помощью прямых измерений Определение площади столешницы при измеренной длине и ширине Определяется погрешностью инструментов и приборов, используемых для измерений (принципом действия, точностью шкалы и т.п.) Определяется несовершенством методов и допущениями в методике. Погрешность теории (модели) Определяется теоретическими упрощениями, степенью соответствия теоретической модели и реальности. Определяется субъективным фактором, ошибками экспериментатора. Примеры значащих цифр: В простейших измерениях инструментальная погрешность прибора является основной. Пример получения результатов прямых измерений с помощью линейки: Второе измерение точнее, т.к. его относительная погрешность меньше. Измерение длины с помощью линейки (или объема с помощью мензурки) являются теми редкими случаями, когда для определения истинного значения достаточно одного измерения, а абсолютная погрешность сразу берется равной инструментальной погрешности, т.е. половине цены деления линейки (или мензурки). Гораздо чаще погрешность метода или погрешность оператора оказываются заметно больше инструментальной погрешности. В таких случаях значение измеренной физической величины каждый раз немного меняется, и для оценки истинного значения и абсолютной погрешности нужна серия измерений и вычисление средних значений. Пример расчета истинного значения и погрешности для серии прямых измерений: Составим расчетную таблицу: Сначала находим среднее значение всех измерений: \begin Как найти результат прямого измерения, мы рассмотрели выше. Вывод этих формул достаточно сложен, но если интересно, его можно найти в Главе 7 справочника по алгебре для 8 класса. Задача 1. Определите цену деления и объем налитой жидкости для каждой из мензурок. В каком случае измерение наиболее точно; наименее точно? Составим таблицу для расчета цены деления: Инструментальная точность мензурки равна половине цены деления. Наиболее точное измерение в 1-й мензурке, наименее точное – в 3-й мензурке. Ответ: Задача 2. В двух научных работах указаны два значения измерений одной и той же величины: $$ x_1=(4,0\pm 0,1)\ \text<м>,\ \ x_2=(4,0\pm 0,03)\ \text <м>$$ Какое из этих измерений точней и почему? Мерой точности является относительная погрешность измерений. Получаем: \begin Задача 3. Две машины движутся навстречу друг другу со скоростями 54 км/ч и 72 км/ч. Абсолютная погрешность скорости каждой машины равна инструментальной, т.е. половине деления спидометра: $$ \triangle v_1=\frac<10><2>=5\ (\text<км/ч>),\ \ \triangle v_2=\frac<1><2>=0,5\ (\text<км/ч>) $$ Показания каждого из спидометров: $$ v_1=(54\pm 5)\ \text<км/ч>,\ \ v_2=(72\pm 0,5)\ \text <км/ч>$$ Скорость сближения равна сумме скоростей: $$ v_0=v_<10>+v_<20>,\ \ v_0=54+72=125\ \text <км/ч>$$ Для суммы абсолютная погрешность равна сумме абсолютных погрешностей слагаемых. $$ \triangle v=\triangle v_1+\triangle v_2,\ \ \triangle v=5+0,5=5,5\ \text <км/ч>$$ Скорость сближения с учетом погрешности равна: $$ v=(126,0\pm 5,5)\ \text <км/ч>$$ Относительная погрешность: $$ \delta_v=\frac<5,5><126,0>\cdot 100\text<%>\approx 4,4\text <%>$$ Ответ: \(v=(126,0\pm 5,5)\ \text<км/ч>,\ \ \delta_v\approx 4,4\text<%>\) Задача 4. Измеренная длина столешницы равна 90,2 см, ширина 60,1 см. Измерения проводились с помощью линейки с ценой деления 0,1 см. Найдите площадь столешницы, абсолютную и относительную погрешность этой величины. Инструментальная погрешность линейки \(d=\frac<0,1><2>=0,05\ \text<см>\) Источникп.3. Виды измерений
п.4. Погрешность измерений, абсолютная и относительная погрешность
0,403 – три значащих цифры, величина определена с точностью до тысячных.
40,3 – три значащих цифры, величина определена с точностью до десятых.
40,300 – пять значащих цифр, величина определена с точностью до тысячных.
В таких случаях физическую величину измеряют один раз, полученное значение берут в качестве истинного, а абсолютную погрешность считают равной инструментальной погрешности прибора.
Примеры измерений с абсолютной погрешностью равной инструментальной:
Измерим длину бруска линейкой, у которой пронумерованы сантиметры и есть только одно деление между пронумерованными делениями.
Цена деления такой линейки: \begin
Результат измерений: $$ L=L_0\pm d=(4,00\pm 0,25)\ \text <см>$$ Относительная погрешность: $$ \delta=\frac<0,25><4,00>\cdot 100\text<%>=6,25\text<%>\approx 6,3\text <%>$$ Теперь возьмем линейку с n=9 мелкими делениями между пронумерованными делениями.
Цена деления такой линейки: \begin
Результат измерений: $$ L=L_0\pm d=(4,15\pm 0,05)\ \text <см>$$ Относительная погрешность: $$ \delta=\frac<0,05><4,15>\cdot 100\text<%>\approx 1,2\text <%>$$п.5. Абсолютная погрешность серии измерений
Пусть при измерении массы шарика с помощью рычажных весов мы получили в трех опытах следующие значения: 99,8 г; 101,2 г; 100,3 г.
Инструментальная погрешность весов d = 0,05 г.
Найдем истинное значение массы и абсолютную погрешность.
№ опыта 1 2 3 Сумма Масса, г 99,8 101,2 100,3 301,3 Абсолютное отклонение, г 0,6 0,8 0,1 1,5
Затем считаем абсолютное отклонение каждого опыта как модуль разности \(m_0\) и измерения. \begin
Поэтому абсолютная погрешность измерения массы: \begin п.6. Представление результатов эксперимента
Результат косвенного измерения зависит от действий, которые производятся при подстановке в формулу величин, полученных с помощью прямых измерений.п.7. Задачи
№ мензурки a, мл b, мл n \(\triangle=\frac 1 20 40 4 \(\frac<40-20><4+1>=4\) 2 100 200 4 \(\frac<200-100><4+1>=20\) 3 15 30 4 \(\frac<30-15><4+1>=3\) 4 200 400 4 \(\frac<400-200><4+1>=40\)
Принимаем инструментальную точность за абсолютную погрешность и измеренное значение объема за истинное.
Составим таблицу для расчета относительной погрешности (оставляем две значащих цифры и округляем с избытком):
№ мензурки Объем \(V_0\), мл Абсолютная погрешность
\(\triangle V=\frac<\triangle><2>\), млОтносительная погрешность
\(\delta_V=\frac<\triangle V> 1 68 2 3,0% 2 280 10 3,6% 3 27 1,5 5,6% 4 480 20 4,2%
Цена деления 4; 20; 3; 40 мл
Объем 68; 280; 27; 480 мл
Самое точное – 1-я мензурка; самое неточное – 3-я мензурка
Ответ: \(\delta_2\lt \delta_1\), второе измерение точней.
Цена деления спидометра первой машины 10 км/ч, второй машины – 1 км/ч.
Найдите скорость их сближения, абсолютную и относительную погрешность этой величины.
Результаты прямых измерений длины и ширины: $$ a=(90,20\pm 0,05)\ \text<см>,\ \ b=(60,10\pm 0,05)\ \text <см>$$ Относительные погрешности (не забываем про правила округления): \begin