數值近似與誤差
絕對誤差是近似值與參照值之差的絕對值;相對誤差另要求參照值非零並除以其絕對值。
mko-numerical-approximation-error · definition · v0.10.0
數學敘述
給近似值 a 與參照值 x,絕對誤差為 |a-x|。若 x≠0,相對誤差為 |a-x|/|x|。容許誤差 τ≥0 時,|a-x|≤τ 才稱在該容許範圍內。
代表公式(精確 TeX)
e=A(a,x)
成立條件
- 題庫使用精確有理數,不以二進位浮點顯示值冒充精確答案。
- 相對誤差只在參照值非零時求值;截斷誤差、捨入誤差與資料誤差不自動互換。
符號作用域
e— 絕對誤差a— 近似值x— 參照值
直觀、定義與常見誤解
絕對誤差保留原量的尺度,相對誤差將其和非零參照量比較;二者回答不同問題。
誤差界 |a-x|≤τ 等價於 a 位於 [x-τ,x+τ];端點包含在容許範圍。
誤差數值本身不說明來源。要區分離散化、截斷、捨入、量測與模型誤差,必須另有產生過程資料。
參照值為零仍計算相對誤差,或把所有誤差都叫捨入誤差。
已採用的推導導讀
數值近似與誤差:以 0.33 近似 1/3 的絕對誤差、相對誤差與容許範圍原始 MKO 保留;導讀有自己的追加式修訂與驗證界線,不代表新 Lean 證明。
前置知識
驗證界線
精確有理核對只證指定數值與界;不評估演算法收斂或浮點實作。
not_formalized
這不表示內容錯誤;只表示尚未登錄可重播的計算或形式證據。
下一個義務
加入截斷與捨入來源、條件數、穩定性及收斂階。
同源結構化資料
本頁與互動版共用同一個物件與既有語言 edition;未新增證明或人工審定。
原始 MKO JSON · 純文字 Markdown