Sayısal Analiz Hata Çeşitleri

Sıradaki içerik:

Sayısal Analiz Hata Çeşitleri

Sayısal Analiz Hata Çeşitleri

avatar

nasilbe

  • e 0

    Mutlu

  • e 0

    Eğlenmiş

  • e 0

    Şaşırmış

  • e 0

    Kızgın

  • e 0

    Üzgün

Sayısal Analizde Hata Türleri

Matematik dünyasında, sürekli matematikteki sorunları çözmek için kullanılan algoritmalara odaklanmak için sayısal analiz iyi bilinmektedir.

Uygulama, mühendisler ve fizik bilimi ile çalışanlar için tanıdık bir alandır, ancak liberal sanat alanlarına da genişlemeye başlamaktadır. Bunu astroloji, hisse senedi portföyü analizi, veri analizi ve tıpta görebilirsiniz. Sayısal analiz uygulamasının bir kısmı hataların kullanımını içerir. Matematiksel sonuçlara varmak için belirli hatalar aranır ve uygulanır.

Yuvarlama : Her sayıyı gerçek sayı olarak temsil etmek mümkün olmadığından yuvarlama hatası kullanılır. Böylece bu duruma uyum sağlamak için yuvarlama tanıtılır. Yuvarlama hatası, bir raundun nasıl uygulandığına bağlı olarak, bir şeklin gerçekte ne olduğu ile en yakın gerçek sayı değeri arasındaki sayısal miktarı temsil eder. Örneğin, en yakın tam sayıya yuvarlama en yakın tam sayıya yuvarlama veya aşağı yuvarlama anlamına gelir. Sonuç 3.31 ise o zaman 3’e yuvarlanırsınız. En yüksek miktarın yuvarlanması biraz farklı olur. Bu yaklaşımda, rakamınız 3.31 ise yuvarlamanız 4 olacaktır. Sayısal analiz açısından yuvarlama hatası, algoritmalarda yuvarlama mesafesinin ne olduğunu belirleme girişimidir. Aynı zamanda bir nicemleme hatası olarak da bilinir.

Kesme hatası: Nümerik analize yaklaşım dahil edildiğinde bir kesme hatası oluşur. Hata faktörü, yaklaşık değerin bir formül veya matematik sonucundaki gerçek değerden ne kadar sapma olduğu ile ilgilidir. Örneğin, 3 x 3 + 4 formülünü alın. Hesaplama 28’e eşittir. Şimdi, onu parçalayın ve kök 1.99’a yakın. Bu nedenle, kesme hatası değeri 0,01’e eşittir.

Ayrıklaştırma Hatası : Ayrıklaştırma değişkenleri veya sürekli öznitelikleri nominal özniteliklere, aralıklara ve değişkenlere dönüştürmeyi veya bölümlendirmeyi içerir. Bir tür kesme hatası olarak, ayrıklaştırma hatası, ayrık bir matematik probleminin sürekli bir matematik problemiyle ne kadar tutarlı olmadığına odaklanır.

Sayısal Kararlılık : Bir hata algoritmada bir noktada kalır ve hesaplama devam ettikçe daha fazla toplanmazsa, sayısal olarak kararlı bir hata olarak kabul edilir. Bu, hata formül sonucunda çok küçük bir varyasyona neden olduğunda olur. Bunun tersi olursa ve hesaplama devam ederken hata daha büyük yayılırsa, sayısal olarak kararsız kabul edilir.

Hata Avantajları : Hatalar genellikle negatif olarak kabul edilir, ancak matematik hataları istatistik, bilgisayar programlama, ileri matematik ve çok daha fazlasında yararlıdır. Hataları değerlendirmek, özellikle şans ve olasılık gerektiğinde önemli ölçüde yararlı bilgiler sağlar.

  • Site İçi Yorumlar

Aşağıdaki Boş Yeri Doldurun *Captcha loading...

En az 10 karakter gerekli

Gönderdiğiniz yorum moderasyon ekibi tarafından incelendikten sonra yayınlanacaktır.