About: Approximation error     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)

The approximation error in some data is the discrepancy between an exact value and some approximation to it. An approximation error can occur because 1. * the measurement of the data is not precise due to the instruments. (e.g., the accurate reading of a piece of paper is 4.5 cm but since the ruler does not use decimals, you round it to 5 cm.) or 2. * approximations are used instead of the real data (e.g., 3.14 instead of π). In the mathematical field of numerical analysis, the numerical stability of an algorithm in numerical analysis indicates how the error is propagated by the algorithm.

AttributesValues
rdfs:label
  • خطأ التقريب
  • Approximation error
  • Fehlerschranke
  • Error de aproximación
  • Erreur d'approximation
  • Errore relativo
  • Benaderingsfout
  • Błąd przybliżenia
  • Erro de aproximação
  • 逼近误差
rdfs:comment
  • The approximation error in some data is the discrepancy between an exact value and some approximation to it. An approximation error can occur because 1. * the measurement of the data is not precise due to the instruments. (e.g., the accurate reading of a piece of paper is 4.5 cm but since the ruler does not use decimals, you round it to 5 cm.) or 2. * approximations are used instead of the real data (e.g., 3.14 instead of π). In the mathematical field of numerical analysis, the numerical stability of an algorithm in numerical analysis indicates how the error is propagated by the algorithm.
  • Fehlerschranken, auch Fehlergrenzen genannt, finden in der Fehlerrechnung, in der Messtechnik sowie in der Numerik Verwendung. Eine Fehlerschranke wird mit dem griechischen Buchstaben (Epsilon) angegeben und definiert eine vereinbarte oder garantierte, zugelassene äußerste Abweichung von einem Sollwert. Eine Fehlerschranke kann mit einem Toleranzwert gleichgesetzt werden.
  • Em matemática, no campo da análise numérica, o erro de aproximação em determinados dados é a discrepância entre um valor exacto e alguma aproximação a ele. Um erro de aproximação pode ocorrer porque: 1. * a medida dos dados não é precisa (devido aos instrumentos), ou 2. * aproximações são usadas ao invés de dados reais (exemplo: 3,14 em vez de π). A estabilidade numérica de um algoritmo em análise numérica indica como o erro é propagado pelo algoritmo.
  • 在数值分析这个数学分支中,逼近误差是近似值与真实值之间的差别。由于如下因素可能会导致逼近误差的出现 1. * 由于仪器精度不够导致测量结果不够精确 2. * 使用近似值而不是真实值,如使用 3.14 表示 π 的值。 逼近误差通常分为相对误差与绝对误差。数值分析中的算法数值稳定性表示误差如何在算法中传播。
  • 25بك المحتوى هنا ينقصه الاستشهاد بمصادر. يرجى إيراد مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (مارس 2016) خطأ التقريبخطأ التقريب في بعض البيانات هو التعارض بين القيمة الدقيقة وبعض التقريب لها. خطأ التقريب يمكن أن يحدث بسبب 1. * قياس البيانات ليس دقيق (بسبب الجهاز). أو 2. * القيمة التقريبية تستخدم بدل من البيان الحقيقى (مثلا 3,14 بدلا من ط π) في الحقل الرياضى للتحليل العددى, الاستقرار العددى للخوارزمية في التحليل العددى يوضح كيف ينتشر الخطأ عن طريق الخوارزمية. إيضاحباعتبار القيمة v والتقريب vapprox , الخطأ المطلق هو و الخطأ في المئة هو
  • La incertidumbre o error numérico es una medida del ajuste o cálculo de una magnitud con respecto al valor real o teórico que dicha magnitud tiene. Un aspecto importante de los errores de aproximación es su estabilidad numérica. Dicha estabilidad se refiere a cómo dentro de un algoritmo de análisis numérico el error de aproximación es propagado dentro del propio algoritmo.
  • L'errore relativo di una misura è generalmente definito come il rapporto tra l'errore assoluto e il valore medio della serie di misure, cioè: dove: * : errore relativo * : errore assoluto * : valore medio. L'errore relativo è una grandezza algebrica (cioè con segno), ma, essendo il rapporto fra due grandezze omogenee, è adimensionale (cioè priva d'unità di misura). In quest'ottica, per evitare di aver a che fare con poco pratici numeri decimali, l'errore relativo viene comunemente riportato con la notazione percentuale (in questo caso viene chiamato errore percentuale), cioè: dove: *
  • En analyse numérique, une branche des mathématiques, l'erreur d'approximation de certaines données est la différence entre une valeur exacte et une certaine valeur approchée ou approximation de celle-ci. Une erreur d'approximation peut se produire 1. * lorsque la mesure des données n'est pas précise (en raison des instruments) ; 2. * ou lors de l'emploi de valeurs approchées au lieu des valeurs exactes (par exemple, 3,14 au lieu de π).
  • In de statistiek is een benaderingsfout een fout die wordt veroorzaakt doordat een meting (een geschatte waarde van een grootheid) afwijkt van de werkelijkheid. Men onderscheidt: * de absolute fout: het absolute verschil tussen een gemeten waarde b en de werkelijke waarde a. * de relatieve fout: het relatieve verschil tussen een gemeten waarde b en de werkelijk waarde a. Fouten bij statistische data worden onder andere veroorzaakt door afrondingsfouten (bijvoorbeeld
  • Błąd przybliżenia – różnica pomiędzy dokładną wartością oraz liczbą użytą w obliczeniach numerycznych. Błąd przybliżenia pojawia się, gdy: 1. * Wartości pomiarowe wykorzystane w obliczeniach są obarczone błędem. 2. * Ze względów obliczeniowych dokładne wyliczenie jakiejś wartości nie jest możliwe. Błędy pomiarowe są nie do uniknięcia dla każdej liczby wiążącej się z rzeczywistym światem, ale zastosowanie bardzo kosztowych technik metrologicznych może je zmniejszyć do wartości pomijalnych w obliczeniach. Błąd przybliżenia charakteryzuje się przez dwie wartości: z błędem pomiarowym suwmiarki:
sameAs
dct:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
foaf:depiction
  • External Image
foaf:isPrimaryTopicOf
thumbnail
prov:wasDerivedFrom
has abstract
  • 25بك المحتوى هنا ينقصه الاستشهاد بمصادر. يرجى إيراد مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (مارس 2016) خطأ التقريبخطأ التقريب في بعض البيانات هو التعارض بين القيمة الدقيقة وبعض التقريب لها. خطأ التقريب يمكن أن يحدث بسبب 1. * قياس البيانات ليس دقيق (بسبب الجهاز). أو 2. * القيمة التقريبية تستخدم بدل من البيان الحقيقى (مثلا 3,14 بدلا من ط π) في الحقل الرياضى للتحليل العددى, الاستقرار العددى للخوارزمية في التحليل العددى يوضح كيف ينتشر الخطأ عن طريق الخوارزمية. يميز الإنسان عادة بين الخطأ النسبى والخطأ المطلق. الخطأ التام هو حجم الفرق بين القيمة الدقيقة والتقريب, الخطأ النسبى هو الخطأ المطلق مقسم على مقدار القيمة الدقيقة, الخطأ في المئة هو الخطأ النسبى معبر عنه لكل مئة. مثلا, إذا كانت القيمة الدقيقة 50 والتقريب 49,9 إذا فالخطأ المطلق هو 0,1 والخطأ النسبى 0.1/50 = 0,002. الخطأ النسبى غالبا ما يستخدم لمقارنة تقريب الأعداد ذات الأحجام المختلفة بشكل كبير. مثلا, تقريب الرقم 1,000 مع خطأ مطلق 3 هو , في معظم التطبيقات, أسوأ كثيرا من تقريب الرقم 1,000,000 مع خطأ مطلق 3. في الحالة الأولى الخطأ النسبى هو 0,003 أما في الحالة الثانية 0,000003 فقط. إيضاحباعتبار القيمة v والتقريب vapprox , الخطأ المطلق هو حيث تمثل الأعمدة الرأسية القيمة المطلقة لو v لا تساوى صفر , الخطا النسبى هو و الخطأ في المئة هو * 32xبوابة رياضيات * 32xبوابة تحليل رياضي25بك هذه بذرة مقالة عن رياضيات تطبيقية بحاجة للتوسيع. شارك في تحريرها.25بك هذه بذرة مقالة عن موضوع له علاقة بالجبر بحاجة للتوسيع. شارك في تحريرها.
  • The approximation error in some data is the discrepancy between an exact value and some approximation to it. An approximation error can occur because 1. * the measurement of the data is not precise due to the instruments. (e.g., the accurate reading of a piece of paper is 4.5 cm but since the ruler does not use decimals, you round it to 5 cm.) or 2. * approximations are used instead of the real data (e.g., 3.14 instead of π). In the mathematical field of numerical analysis, the numerical stability of an algorithm in numerical analysis indicates how the error is propagated by the algorithm.
  • La incertidumbre o error numérico es una medida del ajuste o cálculo de una magnitud con respecto al valor real o teórico que dicha magnitud tiene. Un aspecto importante de los errores de aproximación es su estabilidad numérica. Dicha estabilidad se refiere a cómo dentro de un algoritmo de análisis numérico el error de aproximación es propagado dentro del propio algoritmo. El concepto de error es consustancial con el cálculo numérico. En todos los problemas es fundamental hacer un seguimiento de los errores cometidos a fin de poder estimar el grado de aproximación de la solución que se obtiene.
  • En analyse numérique, une branche des mathématiques, l'erreur d'approximation de certaines données est la différence entre une valeur exacte et une certaine valeur approchée ou approximation de celle-ci. Une erreur d'approximation peut se produire 1. * lorsque la mesure des données n'est pas précise (en raison des instruments) ; 2. * ou lors de l'emploi de valeurs approchées au lieu des valeurs exactes (par exemple, 3,14 au lieu de π). On distingue généralement l'erreur relative et l'erreur absolue. La stabilité numérique d'un algorithme, en analyse numérique, indique comment l'erreur est propagée par l'algorithme.
  • Fehlerschranken, auch Fehlergrenzen genannt, finden in der Fehlerrechnung, in der Messtechnik sowie in der Numerik Verwendung. Eine Fehlerschranke wird mit dem griechischen Buchstaben (Epsilon) angegeben und definiert eine vereinbarte oder garantierte, zugelassene äußerste Abweichung von einem Sollwert. Eine Fehlerschranke kann mit einem Toleranzwert gleichgesetzt werden.
  • L'errore relativo di una misura è generalmente definito come il rapporto tra l'errore assoluto e il valore medio della serie di misure, cioè: dove: * : errore relativo * : errore assoluto * : valore medio. L'errore relativo è una grandezza algebrica (cioè con segno), ma, essendo il rapporto fra due grandezze omogenee, è adimensionale (cioè priva d'unità di misura). L'errore relativo nasce dall'esigenza d'interpretare velocemente se un errore è piccolo o grande (dunque se è più o meno tollerabile) confrontandolo direttamente con la grandezza misurata. Minore è il valore dell'errore relativo, maggiore sarà la precisione della misurazione effettuata. In quest'ottica, per evitare di aver a che fare con poco pratici numeri decimali, l'errore relativo viene comunemente riportato con la notazione percentuale (in questo caso viene chiamato errore percentuale), cioè: dove: * : errore relativo percentuale * : errore relativo. Esempio:Una lunghezza viene misurata come 200 cm, con un errore assoluto di 4 cm.Questa misura può essere riportata come: 200 cm ± 4 cm;200 cm ± 0,02;200 cm ± 2 %. A titolo puramente indicativo, si può dire che: * le misure in ambito industriale, fatte con strumentazione tarata, si possono eseguire con approssimazioni complessive di qualche per cento (1-5%); * le misure eseguite in laboratorio, in condizioni controllate, possono raggiungere approssimazioni di qualche per mille (0,1-0,5%); * le misure effettuate in laboratori d'eccellenza o altamente specializzati possono ottenere approssimazioni maggiori (inferiori all') dell'uno per mille.
  • In de statistiek is een benaderingsfout een fout die wordt veroorzaakt doordat een meting (een geschatte waarde van een grootheid) afwijkt van de werkelijkheid. Men onderscheidt: * de absolute fout: het absolute verschil tussen een gemeten waarde b en de werkelijke waarde a. * de relatieve fout: het relatieve verschil tussen een gemeten waarde b en de werkelijk waarde a. Fouten bij statistische data worden onder andere veroorzaakt door afrondingsfouten (bijvoorbeeld ), meetfouten (niet-precieze meetapparatuur) en een zuiverheid van een schatter in een steekproef. Een grote fout kan een teken zijn van een slecht opgezette steekproef.
  • Błąd przybliżenia – różnica pomiędzy dokładną wartością oraz liczbą użytą w obliczeniach numerycznych. Błąd przybliżenia pojawia się, gdy: 1. * Wartości pomiarowe wykorzystane w obliczeniach są obarczone błędem. 2. * Ze względów obliczeniowych dokładne wyliczenie jakiejś wartości nie jest możliwe. Błędy pomiarowe są nie do uniknięcia dla każdej liczby wiążącej się z rzeczywistym światem, ale zastosowanie bardzo kosztowych technik metrologicznych może je zmniejszyć do wartości pomijalnych w obliczeniach. Błędy obliczeniowe powstają na skutek niedoskonałości algorytmu obliczeniowego. Liczby rzeczywiste w komputerach przedstawia się zawsze ze skończoną precyzją (błędy zaokrągleń). W pewnych szczególnych przypadkach błędy numeryczne ulegają sumowaniu, co wprowadza znaczne niedokładności stosowanych przybliżeń. Niektóre algorytmy obliczeniowe bardzo czułe są na błędy przybliżeń. Szczególnie jest to widoczne w układach nieliniowych (np. pogoda na Ziemi), gdzie najmniejszy błąd przybliżeń wywołuje efekt motyla. Dokładne modelowanie zjawisk tego typu jest prawie niemożliwe, nawet przy ogromnej mocy obliczeniowej. Błąd przybliżenia charakteryzuje się przez dwie wartości: 1. * Błąd bezwzględny, oznaczany grecką literą ε (epsilon), obliczany jako maksymalna niezgodność pomiędzy wartością przybliżoną i pozbawioną błędów. 2. * Błąd względny, oznaczany grecką literą η (eta), obliczany jako stosunek błędu bezwzględnego do wartości zmierzonej, często wyrażony w procentach. Przykładem jest tutaj obliczanie obwodu cylindra. Suwmiarką mierzymy średnicę: z błędem pomiarowym suwmiarki: Teraz obliczamy obwód zgodnie z zależnością: Pamiętamy, że liczba π to: z błędem obliczeniowym: w efekcie dostajemy wynik: W takiej sytuacji błąd przybliżenia możemy oszacować jako sumę błędu pomiarowego εm oraz błędu obliczeniowego εc: Aby obliczyć błąd pomiarowy korzystamy z zależności: (symbol oznacza pochodną cząstkową) po podstawieniu: oraz błędu obliczeniowego εc z zależności: po podstawieniu: W efekcie uzyskujemy: Przy obliczaniu błędów podaje się tylko największą liczbę znaczącą z zaokrągleniem w górę i dlatego 1,1 mm zamienia się w 2 mm. W efekcie uzyskany pomiar obwodu cylindra zapisuje się razem z błędem przybliżenia jako: Możemy też obliczyć błąd względny według zależności:
  • Em matemática, no campo da análise numérica, o erro de aproximação em determinados dados é a discrepância entre um valor exacto e alguma aproximação a ele. Um erro de aproximação pode ocorrer porque: 1. * a medida dos dados não é precisa (devido aos instrumentos), ou 2. * aproximações são usadas ao invés de dados reais (exemplo: 3,14 em vez de π). A estabilidade numérica de um algoritmo em análise numérica indica como o erro é propagado pelo algoritmo.
  • 在数值分析这个数学分支中,逼近误差是近似值与真实值之间的差别。由于如下因素可能会导致逼近误差的出现 1. * 由于仪器精度不够导致测量结果不够精确 2. * 使用近似值而不是真实值,如使用 3.14 表示 π 的值。 逼近误差通常分为相对误差与绝对误差。数值分析中的算法数值稳定性表示误差如何在算法中传播。
http://purl.org/voc/vrank#hasRank
is Link from a Wikipage to another Wikipage of
Faceted Search & Find service v1.17_git39 as of Aug 09 2019


Alternative Linked Data Documents: PivotViewer | iSPARQL | ODE     Content Formats:       RDF       ODATA       Microdata      About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3232 as of Jan 24 2020, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc25), Single-Server Edition (61 GB total memory)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2020 OpenLink Software