Корректность

Классификация погрешностей

1. Математическая модель.

Погрешность математической модели связана с ее приближенным описанием реального объекта. Например, если при моделировании экономической системы не учитывать инфляции, а считать цены постоянными, трудно рассчитывать на достоверность результатов. Погрешность математической модели называется неустранимой. Будем в дальнейшем предполагать, что математическая модель фиксирована и ее погрешность учитывать не будем.

2. Исходные данные.

Исходные данные, как правило, содержат погрешности, так как они либо неточно измерены, либо являются результатом решения некоторых вспомогательных задач. Например, масса снаряда, производительность оборудования, предполагаемая цена товара и др. Во многих физических и технических задачах погрешность измерений составляет 1 - 10%. Погрешность исходных данных так же, как и погрешность математической модели, считается неустранимой и в дальнейшем учитываться не будет.

3. Метод вычислений.

Применяемые для решения задачи методы как правило являются приближенными. Например, заменяют интеграл суммой, функцию - многочленом, производную - разностью и т. д. Погрешность метода необходимо определять для конкретного метода. Обычно ее можно оценить и проконтролировать. Следует выбирать погрешность метода так, чтобы она была не более, чем на порядок меньше неустранимой погрешности. Большая погрешность снижает точность решения, а меньшая требует значительного увеличения объема вычислений.

4. Округление в вычислениях.

Погрешность округления возникает из-за того, что вычисления производятся с конечным числом значащих цифр (для ЭВМ это 10 - 12 знаков). Округление производят по следующему правилу: если в старшем из отбрасываемых разрядов стоит цифра меньше пяти, то содержимое сохраняемых разрядов не изменяется; в противном случае в младший сохраняемый разряд добавляется единица с тем же знаком, что и у самого числа. При решении больших задач производятся миллиарды вычислений, но так как погрешности имеют разные знаки, то они частично взаимокомпенсируются.

Различают абсолютную и относительную погрешности. Пусть а - точное, вообще говоря неизвестное числовое значение некоторой величины, а а^* - известное приближенное значение этой величины, тогда величину

(а^*) = | а - а^* |

называют абсолютной погрешностью числа а^*, а величину

(а^*) =

- его относительной погрешностью.

При сложении и вычитании складываются абсолютные погрешности, а при делении и умножении - относительные погрешности.

Определим вначале понятие устойчивости решения.

Решение задачи y^* называется устойчивым по исходным данным x^*, если оно зависит от исходных данных непрерывным образом. Это означает, что малому изменению исходных данных соответствует малое изменение решения. Строго говоря, для любого > 0 существует = () > 0 такое, что всякому исходному данному x^*, удовлетворяющему условию | x - x^* | <, соответствует приближенное решение y^*, для которого | y - y^* | <.

Говорят, что задача поставлена корректно, если выполнены следующие три условия:

1. Решение существует при любых допустимых исходных данных.

2. Это решение единственно.

3. Это решение устойчиво по отношению к малым изменениям исходных данных.

Если хотя бы одно из этих условий не выполнено, задача называется некорректной.

Пример 1.1.

Покажем, что задача вычисления определенного интеграла I = корректна. Пусть f ^*(x) - приближенно заданная функция и I ^* =. Очевидно, приближенное решение I ^* существует и единственно. Определим абсолютную погрешность f ^* с помощью равенства (f^*) = | f (x) - f^* (x) |. Так как

(I) = | I - I^* | = || (b - a)(f^*),

то для любого > 0 неравенство (I) < будет выполнено, если будет выполнено условие (f^*) <, где = / (b - a).

Таким образом, решение I ^* устойчиво. Все три условия корректности задачи выполнены.

Пример 1.2.

Покажем, что задача вычисления производной u (x) = f (x) приближенно заданной функции некорректна.

Пусть f ^*(x) - приближенно заданная на отрезке [ a, b ] непрерывно дифференцируемая функция и u^* (x) = (f* (x)). Определим абсолютные погрешности следующим образом: (f^*) = | f (x) - f^* (x) |, (u^*) = | u (x) - u^* (x) |.

Возьмем, например, f^* (x) = f (x) + sin (x/ ²), где 0 < < 1. Тогда, u^* (x) = u (x) + ^{- 1} cos (x/ ²), (u^*) = ^{- 1}, т. е. погрешность задания функции равна, а погрешность производной равна ^{- 1}. Таким образом, сколь угодно малой погрешности задания функции f может отвечать сколь угодно большая погрешность производной f.

Дата добавления: 2014-11-29