background image

 

 

Metody numeryczne

dr Jan Smykla

background image

 

 

Teoria błędów

• Definicje i pojęcia związane z 

błędami

• Podstawowe źródła błędów
• Metody obliczania błędów
• Błędy działań arytmetycznych na 

liczbach przybliżonych

• Problem odwrotny teorii błędów

background image

 

 

Definicje i pojęcia związane z 

błędami

Teoria błędów

Często znak błędu nie jest znany. Wówczas stosuje 
się pojęcie błędu bezwzględnego  =  

a

Liczbą przybliżoną     nazywa się liczbę różniącą 
się nieznacznie od dokładnej liczby A i zastępującą ją 
w obliczeniach.

a

Błędem liczby    nazywamy różnicę     = A -   

a

a

a

Gdy     < A (   > A), to liczba    jest wartością 
przybliżoną z niedomiarem (nadmiarem)  liczby A.

a

a

a

Aby otrzymać dokładną liczbę A, należy do 
przybliżonej liczby  dodać błąd tej liczby, tj. A =    + 
  

a

a

a

background image

 

 

Wyróżniamy tu dwa przypadki:

•liczba A jest znana (wtedy  oblicza się ze wzoru 

(1.1)

•liczba A jest nieznana (wtedy zamiast nieznanego 
błędu , który praktycznie trudno jest wyznaczyć, 

wprowadza się oszacowanie z góry, tzw. kres 
górny błędu bezwzględnego)

Błędem bezwzględnym   liczby przybliżonej     

nazywa się  wartość bezwzględną różnicy pomiędzy 
liczbą dokładną A i liczbą przybliżoną  

                                      = A -                                   

        (1.1)

a

a

a

Kresem górnym błędu bezwzględnego    

liczby przybliżonej     nazywa się każdą liczbę nie 
mniejszą od błędu bezwzględnego tej liczby

                                 = A -                              

  (1.2)

a

a

a

a

background image

 

 

Błąd bezwzględny (albo jego kres) nie 
charakteryzuje dokładności pomiarów czy obliczeń. 
Wprowadza się więc pojęcie błędu względnego.

Wynika stąd, że liczba A zawarta jest w granicach

                         A -     A   A + 

                                        

 

(1.3)

czyli A - 

  

  jest przybliżeniem z niedomiarem, zaś A 

+ 

 

przybliżeniem liczby A z nadmiarem

a

a

a

a

(1.4
)

Błędem względnym   liczby przybliżonej     

nazywa się stosunek błędu bezwzględnego    tej 

liczby do wartości bezwzględnej liczby dokładnej A 
(A  0)

A

a

background image

 

 

Podobnie jak dla błędu bezwzględnego, definiuje się 
kres górny błędu względnego

Kresem górnym błędu względnego 

  

 liczby 

przybliżonej a nazywa się każdą liczbę nie mniejszą 
od błędu względnego tej liczby

                                          

                                                       

(1.5)

tj.                , czyli                       

 Zatem za kres górny błędu bezwzględnego można 
przyjąć

 

A

a

(1.6)

a

A

a

a

A

a

a

W praktyce A    , więc                              . 
Znając  

   

otrzymujemy przedział, w którym 

zawarta jest liczba dokładna A =    (1± 

  

a

a

a

a

a

a

a

background image

 

 

Podstawowe źródła błędów

Wszystkie zagadnienia rozwiązywane metodami 
numerycznymi są obarczone na ogół  pewnymi 
błędami. Błędy te można podzielić na pięć grup:

1. Błędy metody

2. Błędy zaokrąglenia

3. Błędy obcięcia

4. Błędy początkowe

5. Błędy działań arytmetycznych na liczbach 

przybliżonych

background image

 

 

Błędy metody

Błędy te są związane z samym sformułowaniem 
zagadnienia matematycznego. Sformułowania 
matematyczne rzadko opisują realne zjawiska. 
Zazwyczaj dają ich bardziej lub mniej 
wyidealizowane modele. Często zmuszenie 
jesteśmy do przyjęcia pewnych warunków 
upraszczających. Na przykład w zagadnieniach 
mechaniki przyjmuje się, że pręt wahadła ma masę 
zerową. Błędy metody musimy uwzględnić w 
końcowym wyniku, tzn. musimy je oszacować.

background image

 

 

Rozpatrzmy funkcję       , która w punkcie x

0

 posiada 

wszystkie pochodne aż do rzędu n włącznie. Dla 
funkcji        można utworzyć wielomian W

n

(x) 

następującej postaci:

)

(x

f

)

(x

f

n

n

n

x

x

n

x

f

x

x

x

f

x

x

x

f

x

f

x

W

0

0

)

(

2

0

0

)

2

(

0

0

)

1

(

0

!

)

(

...

!

2

)

(

!

1

)

(

)

(

)

(

(1.7)

Wielomian W

n

(x)  tworzy (n+1) pierwszych 

składników rozwinięcia funkcji          w szereg 
Taylora. Interesuje nas błąd przybliżenia

)

(x

f

)

(

)

(

)

(

x

W

x

f

x

r

n

n

(1.8)

Jest sprawą oczywistą, że r

n

(x) maleje ze wzrostem 

indeksu n. Różnicę r

n

(x) o postaci

nazywamy resztą Peano. Wzór Peano ma liczne 
zastosowania, ale odnoszą się one do samego 
punktu x

0

 lub do punktów dostatecznie bliskich 

punktowi x

0

.

n

n

x

x

n

x

r

0

!

)

(

(1.9)

background image

 

 

Istnieją jeszcze inne postacie szeregu Taylora, np. 
reszta Lagrange’a wyrażona następującym wzorem: 

1

0

)

1

(

)!

1

(

)

(

)

(

n

n

n

x

x

n

c

f

x

r

(1.10)

Przy założeniu, ze funkcja f(x) jest (n+1)-krotnie 
różniczkowalna. Tak zwany punkt pośredni c spełnia 
jeden z warunków:

x

0

 < c  < x     lub   < c <x

0

.

Resztę w tej postaci można dokładnie oszacować 
dla różnych wartości x.

background image

 

 

Błędy obcięcia

Błędy obcięcia powstają podczas obliczeń na wskutek 
zmniejszania liczby działań. Postępujemy tak na ogół 
przy obliczaniu sum nieskończonych (szeregów-             
                                                     ). Chcąc np. obliczyć 
wartość funkcji e

x

                                                           zastępujemy go 
sumą skończoną

                                                                                    

o odpowiednio dobranej 

wartości n.

n

n

i

i

x

x

n

x

x

x

i

e

!

1

...

2

1

1

!

1

2

0

...

!

1

...

2

1

1

!

1

2

0

n

i

i

x

x

n

x

x

x

i

e

 

0

2

1

1

2

1

0

!

)

2

(

)

1

(

cos

,

!

)

1

2

(

1

sin

,

!

1

i

i

i

i

i

i

i

i

x

i

x

x

i

x

x

x

i

e

Innym przykładem będzie  obliczanie wartości funkcji 
określonych jako granice ciągów nieskończonych. Na 
ogół powstaje konieczność zakończenia obliczeń na 
pewnym wyrazie ciągu. Przerwanie takie powoduje 
powstanie błędu obcięcia. Jeżeli np. obliczamy wartość 
całki oznaczonej jako granicę sum przybliżających 
całkę  o coraz to gęstszym podziale, to przyjęcie jednej 
z tych sum jako wartości bliskiej całce oznacza 
wprowadzenie błędu obcięcia. Również zastąpienie 
wartości pochodnej jej ilorazem różnicowym powoduje 
powstanie błędu obcięcia.

background image

 

 

Odmianą błędu obcięcia jest błąd urwania 
(schopping), polegający na odrzuceniu cyfr 
rozwinięcia binarnego wykraczających poza przyjętą 
liczbę bitów na mantysę. Może on powstać przy 
zapisywaniu liczby w postaci binarnej 
zmiennopozycyjnej. Jeżeli na mantysę przeznaczymy t 
bitów, to kres błędu względnego wyniesie 2

-t+1

Efektem błędu urwania może być błąd zaokrąglenia.

Błędy zaokrąglenia

Zaokrągleniem liczby nazywamy odrzucenie w niej 
wszystkich cyfr poczynając od pewnego miejsca. 
Powstaje przy tym błąd zaokrąglenia, który należy 
dodawać do początkowego błędu bezwzględnego 
liczby. 

background image

 

 

Przy zaokrąglaniu liczb obowiązują pewne zasady:

•jeśli pierwsza z odrzuconych cyfr jest mniejsza od 
5, to pozostałych cyfr dziesiętnych nie zmienia się,

•jeśli pierwsza z odrzuconych cyfr jest większa od 
5, to do ostatniej pozostawionej cyfry dodaje się 1,

•jeśli pierwsza z odrzuconych cyfr jest równa 5, a 
wśród odrzuconych cyfr są liczby różne od zera, to  
ostatnią pozostałą cyfrę zwiększa się o 1,

•jeśli pierwsza z odrzuconych cyfr jest równa 5, a 
pozostałe odrzucone cyfry są zerami, to  do 
ostatniej pozostawionej cyfry dodaje się  1, gdy jest 
ona nieparzysta, a pozostawia się ją bez zmian, gdy 
jest ona parzysta (jest to reguła cyfry parzystej).

background image

 

 

Błędy początkowe

Błędy te występują w związku z obecnością we 

wzorach matematycznych parametrów liczbowych, 
których wartości można określić jedynie w 
przybliżeniu. Należą do nich np. wszystkie stałe 
fizyczne oraz błędy danych początkowych. Błędy tego 
typu mogą występować również wtedy, gdy ułamek 
dziesiętny przekształca się do postaci używanej w 
komputerze.

Błędy działań arytmetycznych na 

liczbach przybliżonych

Ta grupa błędów jest związana z wykonywaniem 

działań arytmetycznych na liczbach przybliżonych. 
Jest rzeczą oczywistą, że przy wykonywaniu  działań 
na liczbach przybliżonych przenosimy do wyników 
obliczeń błędy danych początkowych. W tym sensie 
błędy działań są nie do usunięcia. 

background image

 

 

Metody obliczania błędów

Metoda różniczki zupełnej

Podstawowe zadanie teorii błędów można 
sformułować następująco:

Wyznaczyć błąd danej funkcji, gdy dane są błędy 
wszystkich jej argumentów.

Niech będzie dana funkcja różniczkowalna y = f(x

1

x

2

,..., x

n

). Oznaczmy przez |x

i

| (i = 1,2,...,n) błędy 

bezwzględne argumentów tej funkcji. Wtedy błąd 
bezwzględny tej funkcji można zapisać w postaci:

|y| = | f(x

1

+ x

1

, x

2

 + x

2

,..., x

n + 

x

n

) -  f(x

1

, x

2

,..., 

x

n

)|.        (1.11)

W praktyce |x

i

| są wielkościami małymi, których 

kwadratów i wyższych potęg można nie brać pod 
uwagę. Można zatem przyjąć

background image

 

 

n

i

i

i

n

i

i

i

n

x

x

f

x

x

f

x

x

x

df

y

1

1

2

1

)

,...,

,

(

(1.11)


więc

n

i

i

i

x

x

f

y

1

(1.12)

Stąd  dla kresów górnych można zapisać 
następującą zależność

n

i

i

i

x

x

f

y

1

(1.14
)

Błąd względny rozpatrywanej funkcji wyrazi się 
wzorem

n

i

i

i

x

y

x

f

y

y

y

1

(1.15
)

przy założeniu, 
że 

.

0

)

,...,

,

(

2

1

n

x

x

x

f

background image

 

 

Przykład

Znaleźć kres górny błędu bezwzględnego objętości 
kuli, jeśli średnica kuli wynosi d = 3,7cm ± 0,05cm;  

= 3,14 ± 0,0016

Rozwiązanie

Objętość kuli wynosi V =            . Traktując 

 oraz d  

 jako wielkości zmienne, obliczamy pochodne 
cząstkowe       

3

6

1

d

44

,

8

)

6

(

4421

,

8

653

,

50

6

1

7

,

3

6

1

6

1

3

3

d

V

21,49

21,4933

42,9866

2

1

69

,

13

14

,

3

2

1

7

,

3

14

,

3

2

1

2

1

3

6

1

2

2

2

d

d

d

V

Korzystając ze wzoru (1.14) 
otrzymamy:

.

09

,

1

05

,

0

49

,

21

0016

,

0

44

,

8

3

cm

d

d

V

V

V

Zatem ostatecznie otrzymujemy

3

3

3

09

,

1

51

,

26

6

1

cm

cm

d

V

V

background image

 

 

Błędy działań arytmetycznych na liczbach 
przybliżonych

Błąd sumy

Niech                    będą danymi liczbami 
przybliżonymi. Rozpatrzmy ich sumę algebraiczną

n

x

x

x

,...,

,

2

1

n

n

i

i

x

x

x

x

y

...

2

1

1

Korzystając ze wzoru (1.13) zapiszemy 
następującą zależność na błąd bezwzględny sumy 
liczb przybliżonych

,

1

n

i

i

x

y

(1.23)

ponieważ dla każdego i=1,2,...n              

.

1

i

x

y

Dla błędu względnego sumy algebraicznej liczb 
przybliżonych prawdziwa jest zależność

n

i

n

i

i

i

y

x

x

1

1

(1.24)

background image

 

 

Błąd różnicy

Rozważmy różnicę dwóch liczb przybliżonych

2

1

x

x

y

(1.25)

Ponieważ                 , więc zgodnie z (1.13) błąd 
bezwzględny różnicy tych liczb wyrazi się wzorem

1

2

1

x

y

x

y

.

2

1

x

x

y

(1.26)

2

1

2

1

x

x

x

x

y

y

y

(1.27)

Zatem błąd względny różnicy              jest równy

2

1

x

W przypadku odejmowania liczb przybliżonych 
należy zwrócić uwagę na mogącą wystąpić tzw. 
stratę dokładności. Jeżeli liczby przybliżone x

1

 i x

2

 

różnią się nieznacznie i są obarczone małymi 
błędami bezwzględnymi, to ich różnica                
jest mała. Ze wzoru (1.27) wynika, że błąd 
względny różnicy będzie znaczny.

2

1

x

background image

 

 

Błąd iloczynu

Niech                                . Wówczas 

n

x

x

x

y

...

2

1

n

i

i

i

x

x

x

x

x

x

y

...

...

1

1

2

1

Korzystając ze wzoru (1.13) otrzymamy następującą 
zależność na błąd bezwzględny iloczynu liczb 
przybliżonych

n

n

n

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

y

...

...

...

...

2

1

3

2

1

2

1

(1.28
)

Błąd względny iloczynu n liczb przybliżonych 
różnych od zera nie przewyższa sumy błędów 
względnych tych liczb. A zatem

n

i

i

n

i

i

i

y

x

x

x

1

1

(1.29)

background image

 

 

Błąd ilorazu

Jeżeli             , to wzory na błąd względny i 
bezwzględny ilorazu tych liczb są następujące    

2

1

x

x

2

2

2

1

2

2

2

1

2

1

x

x

y

x

x

x

x

x

x

x

y

(1.30)

2

1

2

2

1

1

x

x

x

x

x

x

y

(1.31)

background image

 

 

Problem odwrotny teorii błędów

W praktyce ważny jest również problem odwrotny 
do problemu omówionego przy przedstawieniu 
różniczki zupełnej. Można go sformułować 
następująco:

Jakie mogą być błędy bezwzględne argumentów 
funkcji, aby błąd bezwzględny funkcji nie 
przekraczał zadanej wartości.

Dla uproszczenia rozważań zakładamy, że wszystkie 
pochodne cząstkowe        (i=1,2,...,n) wpływają 
jednakowo na powstanie 

ogólnego błędu bezwzględnego funkcji                      
         .

Jest to tzw. zasada równego wpływu. Zakładając, że 
składniki sumy we wzorze (1.14) są równe, czyli

i

x

f

)

,...,

,

(

2

1

n

x

x

x

f

n

n

x

x

f

x

x

f

x

x

f

x

x

f

...

1

1

2

2

1

1

(1.36)

background image

 

 

Otrzymujemy

                                                                                     
            (1.37)

Z powyższych zależności otrzymujemy następujący 
wzór:

                                                       (i = 1,2,...,n).         
            (1.38)

i

i

i

n

i

i

x

x

f

n

x

x

f

y

1

i

i

x

f

n

y

x

background image

 

 

Przykład

Promień podstawy walca wynosi r  2cm, a wysokość 

walca h  3cm. Z jaką dokładnością bezwzględną 

należy określić r oraz h, żeby objętość walca V obliczyć 
z dokładnością do 0,1cm

3

?

Dan

e:

V

  

0,1cm

3

   r  2 

cm
   h  3 

cm
     

3,14
  V  r

2

h

Szukan

e:

r

h

Rozwiązanie

background image

 

 

Dla powyższych danych otrzymujemy w 
przybliżeniu:

Ponieważ n=3, to na podstawie wzoru (1.38) 
otrzymamy

3

2

2

2

2

0

,

12

6

,

12

7

,

37

2

cm

h

r

v

cm

r

h

V

cm

rh

r

V

003

,

0

12

3

1

,

0

003

,

0

6

,

12

3

1

,

0

001

,

0

7

,

37

3

1

,

0

h

r


Document Outline