通過上機程式設計，複習鞏固以前所學程式語言；
通過上機計算，了解捨入誤差所引起的數值不穩定性。
通過上機計算，了解運算次序對計算結果的影響，從而盡量避免大數吃小數的現象。
通過正反兩個例項的計算，了解利用計算機進行數值計算中捨入誤差所引起的數值不穩定性，深入理解初始小的捨入誤差可能造成誤差積累從而對計算結果的巨大影響。
通過實際程式設計，了解運算次序對計算結果的影響，了解實數運算符合的結合律和分配律在計算機裡不一定成立。
概要捨入誤差在計算方法中是乙個很重要的概念。在實際計算中，如果選用了不同的演算法，由於捨入誤差的影響，將會得到截然不同的結果。因此，選取穩定的演算法，在實際計算中是十分重要的。
程式與例項
例 1 對 n = 0,1,2,…,20 計算定積分
演算法 1 利用遞推公式
演算法 2 利用遞推公式
"演算法二："
<< endl;
y2[20]
=1.0/2
*(1.0/
105+
1.0/
126)
; cout <<
"y[20]="
<< fixed <<
setprecision(6
)<< y2[20]
<<
"\t\t"
;for
(int i =
19; i >=
0; i--
) cout << endl;
return0;
}
數值分析 誤差分析
方法誤差與捨入誤差 方法誤差 在用數學模型去 某個值的時候，由於選取的數學模型產生的誤差 例如使用泰勒展開式求取近似f x 時，其對應的拉格朗日餘項即為方法誤差 捨入誤差 計算機進行數值計算時產生的誤差，然後計算時產生的新誤差 比如用計算機用3.14去近似pi 誤差限對於某個演算法或者說數學模型，我...
數值分析 2 誤差
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數值分析實驗二 數值積分
1 2 include include using namespace std double f double x return pow x,2 int main double a,b,e int n cin a b e cin n double h b a n double x 1000 x 0 ...