درک دقت محاسبات در NumPy و SciPy برای مهندسانی که با داده های عددی کار می کنند ضروری است، این کتابخانه ها به طور گسترده ای برای محاسبات علمی مورد استفاده قرار می گیرند، اما نتایج آنها می تواند تحت تاثیر انواع مختلف خطا قرار گیرد.

انواع خطاهای موجود در قطع نامه های عددی

خطاهای محاسباتی عددی به طور کلی به دو دسته تقسیم می شوند: خطاهای کوتاه مدت و خطاهای دور-off. Truncation زمانی رخ می دهد که یک فرآیند نامحدود توسط یک فرآیند محدود، مانند استفاده از تعداد محدودی از شرایط در یک گسترش سری، به دلیل دقت محدود نمایندگی های شناور در رایانه ها رخ می دهد.

استراتژی های بهبود دقت

برای افزایش دقت محاسبات عددی و علمی، نکات زیر را در نظر بگیرید:

  • از انواع داده های دقیق بالاتر استفاده کنید: سوئیچ از پیش فرض شناور64 به شناور128 اگر پشتیبانی شود، برای افزایش دقت.
  • [[۱] [۱۰] [۱]: [۱] [۱۰] [۱]]: از توابع مانند برای تأیید نتایج در تحمل های قابل قبول استفاده کنید.
  • بی ثباتی عددی را کاهش دهید [FLT 1 ]: اجتناب از جمع آوری تقریبا برابر و ترجیح الگوریتم هایی که به حداقل رساندن اهمیت.
  • با راه حل های تحلیلی [FLT 1] معتبر باشید؛ در صورت امکان، نتایج عددی را با راه حل های دقیق شناخته شده مقایسه کنید.

ابزار برای تجزیه و تحلیل خطا

NumPy و SciPy چندین ابزار برای تجزیه و تحلیل و بهبود دقت محاسبات ارائه می دهند.عملکردها مانند به ارزیابی تعداد بیماری های ماریک کمک می کند که نشان دهنده بی ثباتی عددی بالقوه است.