提高近似计算精度的方法有哪些

1. 外推法是什么方法啊

外推法是近似计算方法。

外推法通俗地说，它是一种很好的近似计算方法．对于已求得的低精度近似值，只要作几次最简单的四则运算，便立刻得到高精度的近似值．更简单地说，它是一种把低精度近似值加工到高精度的近似值的一种方法，简称精加工。

外推法的定义：

1、外推法利用过去和现在已知其构成规律的动态统计数列向未来的延伸的方法。

2、外推法是把现有的科学结论或结果推广到该领域以外的未知领域中去。它是猜想的方法之一，也可以说是类比推理的一种特殊应用。

3、外推法是指采用后向数值误差估计思想由精确解推出近似解的误差值。

2. 如何提高计算的准确性

如何提高中考数学的计算的正确率，以下有四种方法以供借鉴：
第一，要对计算引起足够的重视。
很多同学总以为计算式题比分析应用题容易得多，对一些法则、定律等知识学得比较扎实，计算是件轻而易举的事情，因而在计算时或过于自信，或注意力不能集中，结果错误百出。其实，计算正确并不是一件很容易的事。例如计算一道像37×54这样简单的式题，要用到乘法、加法的运算法则，经过四次表内乘法和四次一位数加法才能完成。至于计算一道分数、小数四则混合运算式题，需要用到运算顺序、运算定律和四则运算的法则等大量的知识，经过数十次基本计算。在这个复杂的过程中，稍有粗心大意就会使全题计算错误。因此，计算时来不得半点马虎。
第二，要按照计算的一般顺序进行。
首先，弄清题意，看看有没有简单方法、得数保留几位小数等特别要求;其次，观察题目特点，看看几步运算，有无简便算法;再次，确定运算顺序。在此基础上利用有关法则、定律进行计算。最后，要仔细检查，看有无错抄、漏抄、算错现象。
第三，要养成认真演算的好习惯。
有些同学由于演算不认真而出现错误。数据写不清，辨认失误。打草稿时不能按照一定的顺序排列竖式，出现上下粘连，左右不分，再加上相同数位不对齐，既不便于检查，又极易看错数据。所以一定要养成有序排列竖式，认真书写数字的良好习惯。
第四，不能盲目追求高速度。
计算又对又快是最理想的目标，但必须知道计算正确是前提条件，是最基本的要求，没有正确作基础的高速度是没有任何价值的。所以，宁愿计算的速度慢一些，也要保证计算正确，提高计算的正确率。

3. 如何提高测量精度

1、测量前将仪器放置室外一段时间；

2、选择合适的作业时段，早不测竖直，午不测水准；

3、选择熟练的测量人员，合适的测量设备；

4、选择具有代表性的工件进行测量。有些工件明知道不合格，且不具有代表性，这样的测量是无意义的。

5、在测量中，任何一种测量的精密程度高低都只能是相对的，皆不可能达到绝对精确，总会存在有各种原因导致的误差。为使测量结果准确可靠．尽量减少误差，提高测量精度。

(3)提高近似计算精度的方法有哪些扩展阅读：

精度可分为：

1、准确度表示测量结果与真值之间的一致程度，它反映测量结果中系统误差与随机误差的综合。其定量特征可用测量的不确定度(或极限误差)来表示；

2、精密度表示在一定条件下进行多次测量时，所得测量结果彼此之间符合的程度，它反映测量结果中随机误差的影响程度；

3、正确度表示测量结果中系统误差大小的程度，反映了规定条件下，测量结果中所有系统误差的综合。

反映测量结果与真值接近程度的量，称为精度，它与误差的大小相对应，因此可用误差大小来表示精度的高低，误差小则精度高，误差大则精度低。

4. 如何有效提高概率算法获得正确解的概率或提高算法的求解精度

1）数值概率算法：常用于数值问题的求解，得到的往往是近似解
（1）解的精度随计算时间的增加而提高
（2）在许多情况下，计算出问题的精确解是不可能或没必要
2）蒙特卡罗算法：用于求解问题的准确解，可以求得问题的一个解，但该解未必正确
（1）求得正确解的概率依赖于算法的计算时间
多次执行蒙特卡罗算法，可以提高获得正确解的概率
（2）无法有效判定所得到的解是否肯定正确。
3）拉斯维加斯算法：不会得到不正确的解
（1）有时找不到问题的解
（2）找到正确解的概率随算法计算时间的增加而提高
（3）用同一拉斯维加斯算法反复对问题实例求解足够多次，可使求解失败的概率任意小。
4）舍伍德算法：总能求解得到问题的一个解，而且所求得得解总是正确的。
将确定性算法引入随机性改造成舍伍德算法，可消除或减少问题对于好坏实例间的差别。

5. 取近似值的方法有哪三种

取近似值的方法有：四舍五入法、去尾法、进位法等。近似值是接近标准、接近完全正确的一个数字。通常，取近似数的方法有四舍五入法、退一法和收尾法（进一法）等。
使用近似数就有一个近似程度的问题，一个近似数四舍五入的位数，即这个近似数精确到哪一位。从左边第一个不是零的数字起，到精确到的那一位数止，所有的数字都叫做这个数值的“有效数字”。在实际计算时，对精确的要求提法不同，一般是可以“精确到哪一位”或者要求“保留几位数”或“保留几个有效数字”。在没有特殊说明的情况下，要遵循四舍五入的原则。

6. 提高分析结果准确度的方法有哪些

提高分析结果准确度的方法如下：

1、减小偶然误差：

根据误差理论, 在消除系统误差的前提下, 如果测定次数越多, 则分析结果的算术平均值越接近真实值。一般只需分析2~3次, 取算术平均值即可。

2、提高测定水平：

测量者应避免工作中的过失, 增强责任感。实验室工作人员应严格按照规程操作实验, 如提高对刻度、滴定终点的判断, 确保记录准确, 避免计算错误和加错试剂等。

（3）校正仪器。每次进行测定前, 对仪器 (如天平、容量瓶、滴定管等) 进行校正, 可降低仪器精度不高造成的系统误差。在精确的分析中, 必须进行校准, 并在计算结果时采用校正值。

（4）分析结果的校准。为进一步核对分析结果的可靠性, 技术负责人员应对分析结果进行综合审查。

7. 如何提高运算时的数值精度

如何提高运算时的数值精度
大致看了你的basis函数，问题出在被积函数本身
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);
这里主要麻烦就是红色部分造成的，其他项都是常数。而实际上含
x
的项只有前面两个红色项。红色部分之所以可能会造成麻烦，是因为当x
>
1
且
n
较大时
（n
也不需要特别大，比如
n
=
10），Hermite1(n,x)
的取值很大，而分母里
factorial(n)^0.5
也很大，当两个数都很大并相除时浮点误差可能很大。最极端的情况是，当两项分别大到为
Inf
时，他们相除的结果是
NaN。另外，当
x
较大且
n
较大时
（x
并不需要很大，比如
x
=
10），此时，exp(-0.5.*x.*x)
非常小，而
Hermite1(n,x)
可能非常大，二者相乘的误差也很大。这两种因素共同作用，使得这个积分用数值方法很难精确计算。MATLAB
的数值计算精度最高为双精度计算精度，而且默认是在双精度范围计算，所以，你无法提高其数值计算精度了。

8. 如何设计近似算法

举一个例子：
解方程 lnx = x/5 （1）
这类方程没有精确解，只能采用数值方法近似求解：如迭代法等。
先建立迭代格式：
x1 = e^(x0 / 5) （2）
由 (1) 两边取 e 运算得来 ；x0为方程(2)根的初始近似值，可用观察法给出，
比如取： x0=0 ；将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位有效数字。注意(2)的解也是(1)的解。
为了提高精度可继续迭代下去。（用的是附件中的计算器）。这就是迭代近似算法的设计过程的一个简例。

9. 提高有限元法计算精度的方法有哪些

1，划分网格密集，合理
2，提高位移函数精度
3，采用曲线边界的等参单元

10. 有限元分析ansys~~提高有限元分析计算精度的方法和途径。

提高计算精度有很多种方法，例如增加网格密度，改善单元形状，尽量使用p方法的高阶插值型单元。计算时尽量使用双精度迭代等。瞬态分析或显式动力学分析则尽量使用小的时间步，等等都可以提高计算精度
厚度不均的薄板可以指定单元在任意点的板厚。四边形单元有ijkl四个节点，在设定实常数时可分别指定板厚。