提高近似計算精度的方法有哪些

1. 外推法是什麼方法啊

外推法是近似計算方法。

外推法通俗地說，它是一種很好的近似計算方法．對於已求得的低精度近似值，只要作幾次最簡單的四則運算，便立刻得到高精度的近似值．更簡單地說，它是一種把低精度近似值加工到高精度的近似值的一種方法，簡稱精加工。

外推法的定義：

1、外推法利用過去和現在已知其構成規律的動態統計數列向未來的延伸的方法。

2、外推法是把現有的科學結論或結果推廣到該領域以外的未知領域中去。它是猜想的方法之一，也可以說是類比推理的一種特殊應用。

3、外推法是指採用後向數值誤差估計思想由精確解推出近似解的誤差值。

2. 如何提高計算的准確性

如何提高中考數學的計算的正確率，以下有四種方法以供借鑒：
第一，要對計算引起足夠的重視。
很多同學總以為計算式題比分析應用題容易得多，對一些法則、定律等知識學得比較扎實，計算是件輕而易舉的事情，因而在計算時或過於自信，或注意力不能集中，結果錯誤百出。其實，計算正確並不是一件很容易的事。例如計算一道像37×54這樣簡單的式題，要用到乘法、加法的運演算法則，經過四次表內乘法和四次一位數加法才能完成。至於計算一道分數、小數四則混合運算式題，需要用到運算順序、運算定律和四則運算的法則等大量的知識，經過數十次基本計算。在這個復雜的過程中，稍有粗心大意就會使全題計算錯誤。因此，計算時來不得半點馬虎。
第二，要按照計算的一般順序進行。
首先，弄清題意，看看有沒有簡單方法、得數保留幾位小數等特別要求;其次，觀察題目特點，看看幾步運算，有無簡便演算法;再次，確定運算順序。在此基礎上利用有關法則、定律進行計算。最後，要仔細檢查，看有無錯抄、漏抄、算錯現象。
第三，要養成認真演算的好習慣。
有些同學由於演算不認真而出現錯誤。數據寫不清，辨認失誤。打草稿時不能按照一定的順序排列豎式，出現上下粘連，左右不分，再加上相同數位不對齊，既不便於檢查，又極易看錯數據。所以一定要養成有序排列豎式，認真書寫數字的良好習慣。
第四，不能盲目追求高速度。
計算又對又快是最理想的目標，但必須知道計算正確是前提條件，是最基本的要求，沒有正確作基礎的高速度是沒有任何價值的。所以，寧願計算的速度慢一些，也要保證計算正確，提高計算的正確率。

3. 如何提高測量精度

1、測量前將儀器放置室外一段時間；

2、選擇合適的作業時段，早不測豎直，午不測水準；

3、選擇熟練的測量人員，合適的測量設備；

4、選擇具有代表性的工件進行測量。有些工件明知道不合格，且不具有代表性，這樣的測量是無意義的。

5、在測量中，任何一種測量的精密程度高低都只能是相對的，皆不可能達到絕對精確，總會存在有各種原因導致的誤差。為使測量結果准確可靠．盡量減少誤差，提高測量精度。

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精度可分為：

1、准確度表示測量結果與真值之間的一致程度，它反映測量結果中系統誤差與隨機誤差的綜合。其定量特徵可用測量的不確定度(或極限誤差)來表示；

2、精密度表示在一定條件下進行多次測量時，所得測量結果彼此之間符合的程度，它反映測量結果中隨機誤差的影響程度；

3、正確度表示測量結果中系統誤差大小的程度，反映了規定條件下，測量結果中所有系統誤差的綜合。

反映測量結果與真值接近程度的量，稱為精度，它與誤差的大小相對應，因此可用誤差大小來表示精度的高低，誤差小則精度高，誤差大則精度低。

4. 如何有效提高概率演算法獲得正確解的概率或提高演算法的求解精度

1）數值概率演算法：常用於數值問題的求解，得到的往往是近似解
（1）解的精度隨計算時間的增加而提高
（2）在許多情況下，計算出問題的精確解是不可能或沒必要
2）蒙特卡羅演算法：用於求解問題的准確解，可以求得問題的一個解，但該解未必正確
（1）求得正確解的概率依賴於演算法的計算時間
多次執行蒙特卡羅演算法，可以提高獲得正確解的概率
（2）無法有效判定所得到的解是否肯定正確。
3）拉斯維加斯演算法：不會得到不正確的解
（1）有時找不到問題的解
（2）找到正確解的概率隨演算法計算時間的增加而提高
（3）用同一拉斯維加斯演算法反復對問題實例求解足夠多次，可使求解失敗的概率任意小。
4）舍伍德演算法：總能求解得到問題的一個解，而且所求得得解總是正確的。
將確定性演算法引入隨機性改造成舍伍德演算法，可消除或減少問題對於好壞實例間的差別。

5. 取近似值的方法有哪三種

取近似值的方法有：四捨五入法、去尾法、進位法等。近似值是接近標准、接近完全正確的一個數字。通常，取近似數的方法有四捨五入法、退一法和收尾法（進一法）等。
使用近似數就有一個近似程度的問題，一個近似數四捨五入的位數，即這個近似數精確到哪一位。從左邊第一個不是零的數字起，到精確到的那一位數止，所有的數字都叫做這個數值的「有效數字」。在實際計算時，對精確的要求提法不同，一般是可以「精確到哪一位」或者要求「保留幾位數」或「保留幾個有效數字」。在沒有特殊說明的情況下，要遵循四捨五入的原則。

6. 提高分析結果准確度的方法有哪些

提高分析結果准確度的方法如下：

1、減小偶然誤差：

根據誤差理論, 在消除系統誤差的前提下, 如果測定次數越多, 則分析結果的算術平均值越接近真實值。一般只需分析2~3次, 取算術平均值即可。

2、提高測定水平：

測量者應避免工作中的過失, 增強責任感。實驗室工作人員應嚴格按照規程操作實驗, 如提高對刻度、滴定終點的判斷, 確保記錄准確, 避免計算錯誤和加錯試劑等。

（3）校正儀器。每次進行測定前, 對儀器 (如天平、容量瓶、滴定管等) 進行校正, 可降低儀器精度不高造成的系統誤差。在精確的分析中, 必須進行校準, 並在計算結果時採用校正值。

（4）分析結果的校準。為進一步核對分析結果的可靠性, 技術負責人員應對分析結果進行綜合審查。

7. 如何提高運算時的數值精度

如何提高運算時的數值精度
大致看了你的basis函數，問題出在被積函數本身
y=A.*Hermite1(n,x).*exp(-0.5.*x.*x).*1./((2.^n).*factorial(n))^(0.5).*(hbarc^2./(m.*c^2)./hbara)^(0.25);
這里主要麻煩就是紅色部分造成的，其他項都是常數。而實際上含
x
的項只有前面兩個紅色項。紅色部分之所以可能會造成麻煩，是因為當x
>
1
且
n
較大時
（n
也不需要特別大，比如
n
=
10），Hermite1(n,x)
的取值很大，而分母里
factorial(n)^0.5
也很大，當兩個數都很大並相除時浮點誤差可能很大。最極端的情況是，當兩項分別大到為
Inf
時，他們相除的結果是
NaN。另外，當
x
較大且
n
較大時
（x
並不需要很大，比如
x
=
10），此時，exp(-0.5.*x.*x)
非常小，而
Hermite1(n,x)
可能非常大，二者相乘的誤差也很大。這兩種因素共同作用，使得這個積分用數值方法很難精確計算。MATLAB
的數值計算精度最高為雙精度計算精度，而且默認是在雙精度范圍計算，所以，你無法提高其數值計算精度了。

8. 如何設計近似演算法

舉一個例子：
解方程 lnx = x/5 （1）
這類方程沒有精確解，只能採用數值方法近似求解：如迭代法等。
先建立迭代格式：
x1 = e^(x0 / 5) （2）
由 (1) 兩邊取 e 運算得來 ；x0為方程(2)根的初始近似值，可用觀察法給出，
比如取： x0=0 ；將x0的值代入(2)，算出(2)的新的近似根：x1=1，
X1=1 1.2214 1.2765 1.2908 1.2944 1.2953 1.2956 1.2957
迭代了8步，得到方程(1) 的近似解： X = 1.295 保留4位有效數字。注意(2)的解也是(1)的解。
為了提高精度可繼續迭代下去。（用的是附件中的計算器）。這就是迭代近似演算法的設計過程的一個簡例。

9. 提高有限元法計算精度的方法有哪些

1，劃分網格密集，合理
2，提高位移函數精度
3，採用曲線邊界的等參單元

10. 有限元分析ansys~~提高有限元分析計算精度的方法和途徑。

提高計算精度有很多種方法，例如增加網格密度，改善單元形狀，盡量使用p方法的高階插值型單元。計算時盡量使用雙精度迭代等。瞬態分析或顯式動力學分析則盡量使用小的時間步，等等都可以提高計算精度
厚度不均的薄板可以指定單元在任意點的板厚。四邊形單元有ijkl四個節點，在設定實常數時可分別指定板厚。