Участник:Коликова Катя/Песочница
Материал из MachineLearning.
(→Постановка вопроса) |
(→Постановка вопроса) |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
Процесс исследования исходного объекта методом математического моделирования и вычислительного эксперимента неизбежно носит приближенный характер, так как на каждом этапе вносятся погрешности. Построение математической модели связано с упрощением исходного явления, недостаточно точным заданием коэффициентов уравнения и других входных данных. По отношению к численному методу, реализующему данную математическую модель, указанные погрешности являются ''неустранимыми'', поскольку они неизбежны в рамках данной модели. | Процесс исследования исходного объекта методом математического моделирования и вычислительного эксперимента неизбежно носит приближенный характер, так как на каждом этапе вносятся погрешности. Построение математической модели связано с упрощением исходного явления, недостаточно точным заданием коэффициентов уравнения и других входных данных. По отношению к численному методу, реализующему данную математическую модель, указанные погрешности являются ''неустранимыми'', поскольку они неизбежны в рамках данной модели. | ||
| - | При переходе от математической модели к численному методу возникают погрешности, называемые ''погрешностями метода''. Они связаны с тем, что всякий численный метод воспроизводит исходную математическую модель приближенно. Наиболее типичными погрешностями метода являются ''погрешность дискретизации'' и ''погрешность округления''. <br />При построении численного метода в качестве аналога исходной математической задачи обычно рассматривается ее дискретная модель. Разность решений дискретизированной задачи и исходной называется ''погрешностью дискретизации''. | + | При переходе от математической модели к численному методу возникают погрешности, называемые '''''погрешностями метода'''''. Они связаны с тем, что всякий численный метод воспроизводит исходную математическую модель приближенно. Наиболее типичными погрешностями метода являются '''''погрешность дискретизации''''' и '''''погрешность округления'''''. <br />При построении численного метода в качестве аналога исходной математической задачи обычно рассматривается ее дискретная модель. Разность решений дискретизированной задачи и исходной называется '''''погрешностью дискретизации'''''. |
== Изложение метода == | == Изложение метода == | ||
Версия 18:34, 16 октября 2008
Содержание |
Введение
Постановка вопроса
Процесс исследования исходного объекта методом математического моделирования и вычислительного эксперимента неизбежно носит приближенный характер, так как на каждом этапе вносятся погрешности. Построение математической модели связано с упрощением исходного явления, недостаточно точным заданием коэффициентов уравнения и других входных данных. По отношению к численному методу, реализующему данную математическую модель, указанные погрешности являются неустранимыми, поскольку они неизбежны в рамках данной модели.
При переходе от математической модели к численному методу возникают погрешности, называемые погрешностями метода. Они связаны с тем, что всякий численный метод воспроизводит исходную математическую модель приближенно. Наиболее типичными погрешностями метода являются погрешность дискретизации и погрешность округления.
При построении численного метода в качестве аналога исходной математической задачи обычно рассматривается ее дискретная модель. Разность решений дискретизированной задачи и исходной называется погрешностью дискретизации.
