Погрешность исходных данных

Вопросы по вычислительной математике.

1. Погрешности при численном решении задач: погрешность исходных данных, погрешность аппроксимации, погрешность округления.

Погрешность исходных данных

Любая математическая модель использует для проведения расчетов некоторые данные, получаемые с помощью натурных измерений. В силу погрешности измерительных инструментов, ошибок при снятии размеров, нестабильности свойств и размеров тел практичеси все исходные данные содержат погрешности, влияющие в большей или меньшей степени на результаты расчетов. Точность определения параметров в промышленных условиях, как правило, составляет 1 - 10 %. Точные иследования при наличии достаточной инструментальной базы и специальных условий позволяют достичь 0,001 - 0,0001% погрешности. Прецизионные измерения обеспечивают погрешность в пределах 10^-8 - 10^-10 %. Как и в предыдущем случае, погрешности измерения вносят неустранимые искажения в результаты решения задач. В связи с этим имеет смысл накладывать ограничения и на точность выполнения математических вычислений: погрешность вычислений должна быть меньше погрешности измерения примерно в 10 раз. Более высокая точность вычислений является бессмысленной из-за наличия погрешностей представления исходных данных.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: