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第一章緒論1.1現(xiàn)代科學(xué)計算的一般過程實際問題數(shù)學(xué)模型數(shù)值方法程序設(shè)計上機(jī)計算結(jié)果分析1.1.1對實際工程問題進(jìn)行建模數(shù)學(xué)建模:應(yīng)用有關(guān)學(xué)科知識和數(shù)學(xué)理論,將實際工程問題,用精煉準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)語言對其關(guān)鍵的核心部分進(jìn)行描述并給出數(shù)學(xué)模型,這一過程常稱為數(shù)學(xué)建模。數(shù)值計算方法主要討論能用確定的數(shù)學(xué)解析式描述的實際工程計算問題。什么樣的模型是好的數(shù)學(xué)模型?符合以下兩條:1)反映問題本質(zhì)2)便于計算機(jī)實踐按數(shù)學(xué)性質(zhì)確定型隨機(jī)型離散型連續(xù)型按表達(dá)式分類:1.1.2對數(shù)學(xué)問題給出數(shù)值計算方法現(xiàn)代計算機(jī)簡單的算術(shù)運算和邏輯運算

科學(xué)和工程計算問題數(shù)學(xué)模型數(shù)值化計算機(jī)

數(shù)值計算方法不同的數(shù)學(xué)問題不同的數(shù)值計算方法數(shù)值計算方法優(yōu)劣的評價標(biāo)準(zhǔn)速度精度1.1.3對數(shù)值計算方法進(jìn)行程序設(shè)計

一個好的數(shù)值計算方法要通過程序設(shè)計,才能在計算機(jī)上實踐。程序設(shè)計要求用最簡練的計算機(jī)語言、最快的速度、最少的存儲和準(zhǔn)確的計算結(jié)果。這就要求程序設(shè)計者不僅要掌握數(shù)值計算方法,而且要熟悉并能熟練使用計算機(jī)語言,準(zhǔn)確無誤地描述每一個算法。1.1.4上機(jī)計算并分析結(jié)果前面三個階段工作的結(jié)果如何?上機(jī)計算的結(jié)果與工程實際符合?所做研究是否具有推廣價值?1.2現(xiàn)代科學(xué)計算的一般過程1.2.1數(shù)值計算方法的研究內(nèi)容數(shù)值代數(shù)數(shù)值逼近微分方程數(shù)值解法最優(yōu)化理論與方法線性方程組,矩陣特征值特征向量,非線性方程方程組的數(shù)值解法。各種函數(shù)逼近問題數(shù)值積分?jǐn)?shù)值微分常微分方程偏微分方程1.2.2數(shù)值計算方法的特點例1.1

利用克拉姆法則求解線性方程組,當(dāng)方程組階數(shù)n很大,例如n=20,計算機(jī)運算速度1億次/秒,大約需算幾十萬年;好方法如高斯消去法不到一分鐘就可以得到結(jié)果。另外,有計算結(jié)果可靠性問題。這個例子說明研究數(shù)值計算方法很有必要,而數(shù)值計算方法所研究的正是在計算效率上最佳的或近似最佳的方法,而不是象克拉姆法則這樣的方法。例1.2計算公式一:注意此公式精確成立記為則初始誤差????!!!考察第n步的誤差我們有責(zé)任改變。造成這種情況的是不穩(wěn)定的算法/*unstablealgorithm*/迅速積累,誤差呈遞增勢??梢姵跏嫉男_動公式二:注意此公式與公式一在理論上等價。方法:先估計一個IN

,再反推要求的In(n<<N)。可取取考察反推一步的誤差:以此類推,對n<N

有:誤差逐步遞減,這樣的算法稱為穩(wěn)定的算法/*stablealgorithm*/

通過上面的兩個例子我們可以發(fā)現(xiàn),數(shù)值計算方法與純數(shù)學(xué)有明顯的不同,概括起來有以下幾個特點:第一面向計算機(jī)的數(shù)值計算方法理論的發(fā)展與計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展密切相關(guān)。第二數(shù)值計算方法的誤差分析、收斂性與數(shù)值穩(wěn)定性分析都是建立在相應(yīng)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)之上的。第三數(shù)值計算方法的可行性。第四需要通過實際去驗證數(shù)值計算方法。本課程的理論基礎(chǔ):微積分,線性代數(shù),常微分方程??筛鶕?jù)課時需要自行選擇授課內(nèi)容。從實際問題中抽象出數(shù)學(xué)模型

——模型誤差/*ModelingError*/通過測量得到模型中參數(shù)的值

——觀測誤差/*MeasurementError*/求近似解——方法誤差(截斷誤差/*TruncationError*/)機(jī)器字長有限——舍入誤差

/*RoundoffError*/1.3計算過程中的誤差及其控制1.3.1誤差的來源與分類1.3.2誤差與有效數(shù)字/*ErrorandSignificantDigits*/絕對誤差/*absoluteerror*/其中x為近似值,x*為x的精確值。,例如:工程上常記為,稱為絕對誤差限

/*accuracy*/,的上限記為注:e理論上講是唯一確定的,可能取正,也可能取負(fù)。

e>0不唯一,當(dāng)然e越小越具有參考價值。然而,絕對誤差限的大小不能完全刻畫近似值的精確程度,例如:某量的精確值為其近似值為另一個量的精確值為相應(yīng)的近似值為這兩個量的絕對誤差限都是,但是顯然的精度要比的精度好。為反映這種近似程度我們引入相對誤差的概念。相對誤差/*relativeerror*/NowIwouldn’tcallitsimple.Say…whatistherelativeerrorof20cm±1cm?Don’ttellmeit’s5%because…Butwhatkindofinformationdoesthat5%giveusanyway?x的相對誤差上限

/*relativeaccuracy*/

定義為Amathematician,aphysicist,andanengineerweretravelingthroughScotlandwhentheysawablacksheepthroughthewindowofthetrain."Aha,"saystheengineer,"IseethatScottishsheepareblack.""Hmm,"saysthephysicist,"YoumeanthatsomeScottishsheepareblack.""No,"saysthemathematician,"AllweknowisthatthereisatleastonesheepinScotland,andthatatleastonesideofthatonesheepisblack!"注:在實際計算中,常用計算相對誤差限那么,與是否反映了同一數(shù)量級的誤差?

有效數(shù)字/*significantdigits*/用科學(xué)計數(shù)法,記(其中)。若(即的截取按四舍五入規(guī)則),則稱為有n位有效數(shù)字,精確到位。例:問:有幾位有效數(shù)字?請證明你的結(jié)論。證明:有位有效數(shù)字,精確到小數(shù)點后第位。43注:0.2300有4位有效數(shù)字,而00023只有2位有效。12300如果寫成0.123105,則表示只有3位有效數(shù)字。

數(shù)字末尾的0不可隨意省去!有效數(shù)字與相對誤差的關(guān)系

有效數(shù)字

相對誤差限已知x

有n位有效數(shù)字,則其相對誤差限為相對誤差限有效數(shù)字已知x

的相對誤差限可寫為則可見x

至少有n位有效數(shù)字。例:為使的相對誤差小于0.001%,至少應(yīng)取幾位有效數(shù)字?解:假設(shè)*取到n

位有效數(shù)字,則其相對誤差上限為要保證其相對誤差小于0.001%,只要保證其上限滿足已知a1=3,則從以上不等式可解得n>6log6,即n6,應(yīng)取*=3.14159。1.3.3誤差的傳播/*Spread*/誤差分析的重要性(考察例1.2)誤差的傳播可用微分描述誤差的變化即的微分表示的絕對誤差,的微分表示的相對誤差。?????1.避免相近二數(shù)相減例:a1=0.12345,a2=0.12346,各有5位有效數(shù)字。而a2

a1=0.00001,只剩下1位有效數(shù)字。

幾種經(jīng)驗性避免方法:當(dāng)|x|<<1時:1.3.4誤差的控制2.避免大數(shù)吃小數(shù)例:用單精度計算的根。精確解為算法1:利用求根公式在計算機(jī)內(nèi),109存為0.11010,1存為0.1101。做加法時,兩加數(shù)的指數(shù)先向大指數(shù)對齊,再將浮點部分相加。即1的指數(shù)部分須變?yōu)?010,則:1=0.00000000011010,取單精度時就成為:109+1=0.100000001010+0.000000001010=0.100000001010大數(shù)吃小數(shù)算法2:先解出再利用注:求和時從小到大相加,可使和的誤差減小。例:按從小到大、以及從大到小的順序分別計算1+2+3+…+40+1093.先化簡再計算,減少步驟,避免誤差積累。一般來說,計算機(jī)

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