绝对误差
绝对误差: e = x ∗ − x e = x^* – x e=x∗−x,其中 x x x为近似值, x ∗ x^* x∗为精确值。
∣ e ∣ |e| ∣e∣的上限记为 ϵ \epsilon ϵ,称为绝对误差限,记为 x = x ∗ ± ϵ x=x^* \pm \epsilon x=x∗±ϵ
相对误差
相对误差: e r = e x ∗ e_r = \frac{e}{x^* } er=x∗e
x的相对误差上限为 ϵ r = ϵ ∣ x ∗ ∣ \epsilon _r = \frac{\epsilon}{|x^* |} ϵr=∣x∗∣ϵ
注:实际中相对误差限 ϵ r \epsilon_r ϵr不如绝对误差限 ϵ \epsilon ϵ,常用 ∣ ϵ x ∣ \vert \frac{\epsilon}{x} \vert ∣xϵ∣来求得。
有效数字
有效数字:设 x ∗ x^* x∗的近似值是 x = ± 0. a 1 a 2 … a n × 1 0 m x = \pm 0.a_1a_2 \dots a_n \times 10^m x=±0.a1a2…an×10m,其中 a i ∈ { 0 , 1 , 2 , ⋯ , 9 } a_i \in \lbrace 0, 1, 2, \cdots, 9 \rbrace ai∈{
0,1,2,⋯,9},m为整数,如果有
∣ e ∣ = ∣ x ∗ − x ∣ < 1 2 × 1 0 m − n \vert e \vert = \vert x^* – x \vert < \frac{1}{2} \times 10 ^{m-n} ∣e∣=∣x∗−x∣<21×10m−n
则称近似值x具有n位有效数字或称x精确到 1 0 m − n 10^{m-n} 10m−n位,其中 a 1 , a 2 , ⋯ , a n a_1, a_2, \cdots, a_n a1,a2,⋯,an都是x的有效数字,也称x为有效数字的近似值。
定理1
设近似值 x = ± 0. a 1 a 2 ⋯ a n × 1 0 m − n x = \pm 0.a_1a_2 \cdots a_n \times 10 ^{m – n} x=±0.a1a2⋯an×10m−n其中 a 1 ≠ 0 a_1 \neq 0 a1=0,有n位有效数字,则x的相对误差限为 ϵ r ≤ 1 2 a 1 × 1 0 − n + 1 \epsilon_r \leq \frac{1}{2a_1} \times 10 ^ {-n+1} ϵr≤2a11×10−n+1.
定理2
设近似值 x = ± 0. a 1 a 2 ⋯ a n × 1 0 m x = \pm 0.a_1a_2\cdots a_n \times 10^{m} x=±0.a1a2⋯an×10m其中 a 1 ≠ 0 a_1\neq0 a1=0,相对误差限为 ϵ r = 1 2 ( a 1 + 1 ) × 1 0 − n + 1 \epsilon_r = \frac{1}{2(a_1 + 1)}\times10^{-n+1} ϵr=2(a1+1)1×10−n+1,则x至少有n位有效数字。
定理1与定理2展现了有效数字的位数与相对误差限的关系。
例1
设 x = 2.72 x=2.72 x=2.72表示 e e e具有3位有效数字的近似值,求近似值的对误差限。
解: x = 2.72 = 0.272 × 1 0 1 x = 2.72 = 0.272 \times 10 ^ {1} x=2.72=0.272×101根据定义 a 1 = 2 a_1 = 2 a1=2, n = 3 n = 3 n=3, m = 1 m = 1 m=1。由定理1有
ϵ r ≤ 1 2 a 1 × 1 0 − n + 1 ≤ 1 2 × 2 1 0 − 3 + 1 = 0.25 × 1 0 − 2 \epsilon_r \leq \frac{1}{2a_1} \times 10^{-n+1} \leq \frac{1}{2\times2}10^{-3+1}=0.25\times10^{-2} ϵr≤2a11×10−n+1≤2×2110−3+1=0.25×10−2.
例2
要使 20 \sqrt{20} 20的近似值的相对误差限小于0.1%,要取几位有效数字?
解: 20 \sqrt{20} 20的首位数字为4,即 a 1 a_1 a1 = 4,设x有n位有效数字,则 ϵ r = 1 2 × 4 × 1 0 1 − n < = 0.001 \epsilon_r = \frac{1}{2 \times 4} \times 10 ^{1-n} <= 0.001 ϵr=2×41×101−n<=0.001得 n ≥ 3.097 n \geq 3.097 n≥3.097,n为正整数,则 n = 4 n=4 n=4.
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