Я пытаюсь показать, что ошибка усечения численного дифференцирования второго порядка действительно дает нам двойную точность, чем числовое дифференцирование первого порядка (с учетом ошибки машины / ошибки округления eps()
)
Вот мой код в Julia:
function first_order_numerical_D(f)
function df(x)
h = sqrt(eps(x))
(f(x+h) - f(x))/h
end
df
end
function second_order_numerical_D(f)
function df(x)
h = sqrt(eps(x))
(f(x+h) - f(x-h))/(2.0*h)
end
df
end
function analytical_diff_exp(x)
return exp(x)
end
function analytical_diff_sin(x)
return cos(x)
end
function analytical_diff_cos(x)
return -sin(x)
end
function analytical_diff_sqrt(x)
return 1/(2.0*sqrt(x))
end
function first_order_error_exp(x)
return first_order_numerical_D(exp)(x) - analytical_diff_exp(x)
end
function first_order_error_sin(x)
return first_order_numerical_D(sin)(x) - analytical_diff_sin(x)
end
function first_order_error_cos(x)
return first_order_numerical_D(cos)(x) - analytical_diff_cos(x)
end
function first_order_error_sqrt(x)
return first_order_numerical_D(sqrt)(x) - analytical_diff_sqrt(x)
end
function second_order_error_exp(x)
return second_order_numerical_D(exp)(x) - analytical_diff_exp(x)
end
function second_order_error_sin(x)
return second_order_numerical_D(sin)(x) - analytical_diff_sin(x)
end
function second_order_error_cos(x)
return second_order_numerical_D(cos)(x) - analytical_diff_cos(x)
end
function second_order_error_sqrt(x)
return second_order_numerical_D(sqrt)(x) - analytical_diff_sqrt(x)
end
function round_off_err_exp(x)
return 2.0*sqrt(eps(x))*exp(x)
end
function round_off_err_sin(x)
return 2.0*sqrt(eps(x))*sin(x)
end
function round_off_err_cos(x)
return 2.0*sqrt(eps(x))*cos(x)
end
function round_off_err_sqrt(x)
return 2.0*sqrt(eps(x))*sqrt(x)
end
function first_order_truncation_err_exp(x)
return abs(first_order_error_exp(x)+round_off_err_exp(x))
end
function first_order_truncation_err_sin(x)
return abs(first_order_error_sin(x)+round_off_err_sin(x))
end
function first_order_truncation_err_cos(x)
return abs(first_order_error_cos(x)+round_off_err_cos(x))
end
function first_order_truncation_err_sqrt(x)
return abs(first_order_error_sqrt(x)+round_off_err_sqrt(x))
end
function second_order_truncation_err_exp(x)
return abs(second_order_error_exp(x)+0.5*round_off_err_exp(x))
end
function second_order_truncation_err_sin(x)
return abs(second_order_error_sin(x)+0.5*round_off_err_sin(x))
end
function second_order_truncation_err_cos(x)
return abs(second_order_error_cos(x)+0.5*round_off_err_cos(x))
end
function second_order_truncation_err_sqrt(x)
return abs(second_order_error_sqrt(x)+0.5*round_off_err_sqrt(x))
end
Это должно дать мне правильную ошибку усечения, если я вычту (здесь я использую сложение, потому что фактическое расширение Тейлора показывает, что и ошибка округления, и усечениеошибка имеет отрицательный знак перед ними) round_off_err_f
термин.
Для аналитического вывода / доказательства см .: https://www.uio.no/studier/emner/matnat/math/MAT-INF1100/h10/kompendiet/kap11.pdf http://www2.math.umd.edu/~dlevy/classes/amsc466/lecture-notes/differentiation-chap.pdf
Но результаты показывают, что:
first_order_truncation_err_exp(0.5), first_order_truncation_err_sin(0.5), first_order_truncation_err_cos(0.5), first_order_truncation_err_sqrt(0.5)
(4.6783240139052204e-8, 1.2990419187857229e-8, 2.8342226290287478e-9, 4.364449135429996e-9)
second_order_truncation_err_exp(0.5), second_order_truncation_err_sin(0.5), second_order_truncation_err_cos(0.5), second_order_truncation_err_sqrt(0.5)
(1.8874426561390482e-8, 7.938850300905947e-9, 4.1240999200086055e-9, 7.45058059692383e-9)
Где:
eps(0.5)=1.1102230246251565e-16
Значение second_order_truncation_err_f()
должно быть порядка 1e-16
, а не 1e-8
, я не знаю, почему это не работает.