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Scilabで数値微分 その4

Scilabで数値微分 その1, その2で行った誤差の議論を、誤差の最大値と誤差の平均値について行いました。

こういう議論に意味があるかはわかりませんが。


Scilabで数値微分 その1, その2ではsin(x)のx=0.3πのときの微分値を数値計算するに際して、差分の刻み幅を変えた際に数値計算の誤差(丸め誤差、打切り誤差)がどのように影響するかについて調べました。
今回はxを1から2πの範囲で微分値を計算し、差分の刻み幅を変えた際に数値計算の誤差の平均値や最大値への影響を調べます。

001_20150405230943e9c.png
Fig.1: 数値微分と解析解の比較(丸は誤差の平均値、四角は誤差の最大値)

002_201504052309435a9.png
Fig.2: 数値微分の刻み幅を2倍にした時の変化の度合い(丸は誤差の平均値、四角は誤差の最大値)


Scilabのスクリプトはdiff3.sceです。Scilabで数値微分 その3で作成したdifferential.sciが同じディレクトリにある必要があります。

clear;

// *** 関数の定義を読み出し ***
exec('differential.sci',0);

// *** 計算の設定 ***
xmin = 0;
xmax = 2 * %pi;
x = linspace(xmin,xmax);
dy = cos(x); // 解析解
N = [0:1:50]'; // 刻み幅

// *** 数値微分 ***
for i = 1:length(N)
// 刻み幅
n = N(i);
dx = 1 / 2 ^ n;
// 前進差分
dyf1 = diff_f1(x, dx, sin);
dyf12 = diff_f1(x, 2 * dx, sin);
ERRmeanf1(i) = mean(abs(dy - dyf1));
ERRmaxf1(i) = max(abs(dy - dyf1));
DIFmeanf1(i) = mean(abs(dyf12 - dyf1));
DIFmaxf1(i) = max(abs(dyf12 - dyf1));
// 中心差分
dyf2 = diff_f2(x, dx, sin);
dyf22 = diff_f2(x, 2 * dx, sin);
ERRmeanf2(i) = mean(abs(dy - dyf2));
ERRmaxf2(i) = max(abs(dy - dyf2));
DIFmeanf2(i) = mean(abs(dyf22 - dyf2));
DIFmaxf2(i) = max(abs(dyf22 - dyf2));
// 前進差分に対するRomberg1段
dyf1r = diff_f1r(x, dx, sin);
dyf1r2 = diff_f1r(x, 2 * dx, sin);
ERRmeanf1r(i) = mean(abs(dy - dyf1r));
ERRmaxf1r(i) = max(abs(dy - dyf1r));
DIFmeanf1r(i) = mean(abs(dyf1r2 - dyf1r));
DIFmaxf1r(i) = max(abs(dyf1r2 - dyf1r));
// 中心差分に対するRomberg1段
dyf2r = diff_f2r(x, dx, sin);
dyf2r2 = diff_f2r(x, 2 * dx, sin);
ERRmeanf2r(i) = mean(abs(dy - dyf2r));
ERRmaxf2r(i) = max(abs(dy - dyf2r));
DIFmeanf2r(i) = mean(abs(dyf2r2 - dyf2r));
DIFmaxf2r(i) = max(abs(dyf2r2 - dyf2r));
end

// *** グラフのプロット ***
// *** 誤差のプロット ***
scf(0);
a = gca();
a.data_bounds = [min(N),1E-14; max(N),1];
a.log_flags = "nl";
// 誤差の平均値
plot(N, ERRmeanf1, '-or'); // 前進差分
plot(N, ERRmeanf2, '-om'); // 中心差分
plot(N, ERRmeanf1r, '-ob'); // 前進差分に対するRomberg1段
plot(N, ERRmeanf2r, '-og'); // 中心差分に対するRomberg1段
// 誤差の最大値
plot(N, ERRmaxf1, '-sr'); // 前進差分
plot(N, ERRmaxf2, '-sm'); // 中心差分
plot(N, ERRmaxf1r, '-sb'); // 前進差分に対するRomberg1段
plot(N, ERRmaxf2r, '-sg'); // 中心差分に対するRomberg1段
// *** 刻み幅を変えた際の値の変化 ***
scf(1);
a = gca();
a.data_bounds = [min(N),1E-14; max(N),1];
a.log_flags = "nl";
// 差の平均値
plot(N, DIFmeanf1, '-or'); // 前進差分
plot(N, DIFmeanf2, '-om'); // 中心差分
plot(N, DIFmeanf1r, '-ob'); // 前進差分に対するRomberg1段
plot(N, DIFmeanf2r, '-og'); // 中心差分に対するRomberg1段
// 差の最大値
plot(N, DIFmaxf1, '-sr'); // 前進差分
plot(N, DIFmaxf2, '-sm'); // 中心差分
plot(N, DIFmaxf1r, '-sb'); // 前進差分に対するRomberg1段
plot(N, DIFmaxf2r, '-sg'); // 中心差分に対するRomberg1段


関連エントリ




付録


このエントリで使用したScilabのシミュレーション用ファイルを添付します。ファイル名末尾の".txt"を削除して、"_"を"."に変更すれば使えるはずです。(参考:ねがてぃぶろぐの付録)


参考文献/使用機器




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