METODY NUMERYCZNE. Wykład 2. Analiza błędów w metodach numerycznych. Met.Numer. wykład 2 1

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "METODY NUMERYCZNE. Wykład 2. Analiza błędów w metodach numerycznych. Met.Numer. wykład 2 1"

Transkrypt

1 METODY NUMERYCZNE Wykład. Analiza błędów w metodach numerycznych Met.Numer. wykład 1

2 Po co wprowadzamy liczby w formacie zmiennoprzecinkowym (floating point)? Przykład 1. W jaki sposób można zapisać liczbę na 5-ciu miejscach? Jak można zapisać najmniejszą liczbę w tym formacie? Jak można zapisać największą liczbę w tym formacie? Met.Numer. wykład

3 Po co wprowadzamy liczby w formacie zmiennoprzecinkowym (floating point)? Przykład. W jaki sposób można zapisać liczbę na 5-ciu miejscach? zaokrąglenie (rounded off) urwanie (chopped) Wniosek: Błąd jest mniejszy niż 0.01 Met.Numer. wykład 3

4 Jaki błąd popełniamy? Błąd bezwzględny o wielkość dokładna lub rzeczywista o Błąd względny o o Obliczenia: ε t o o % 100% % Met.Numer. wykład 4

5 Jaki błąd popełniamy? Względne błędy wielkości małych są duże. Porównajmy: ε t o o % 100% % ε t o o % 100% % Błędy bezwzględne są jednakowe: o Met.Numer. wykład 5

6 Jak utrzymać błędy względne na podobnym poziomie? Można przedstawić liczbę w postaci: znak mantysa 10 wykł lub znak mantysa wykł czyli zapisujemy jako zapisujemy zapisujemy jako jako Met.Numer. wykład 6

7 Co zyskujemy stosując zapis zmiennoprzecinkowy? Zwiększa się zakres liczb, które możemy zapisać Jeżeli użyjemy tylko 5 miejsc do zapisu liczby (dodatniej o dodatnim wykładniku) to najmniejsza liczba zapisana to 1 a największa mantysa wykładnik Zakres możliwych do zapisania liczb zwiększył się od do Met.Numer. wykład 7

8 Co tracimy stosując zapis zmiennoprzecinkowy? Dokładność (precyzję). Dlaczego? Liczba będzie przedstawiona jako i na pięciu miejscach: mantysa wykładnik Wystąpi błąd zaokrąglenia. Met.Numer. wykład 8

9 Przykład do samodzielnego rozwiązania 1. Proszę przedstawić liczbę na pięciu miejscach w podobny sposób jak w poprzednim przykładzie: mantysa wykładnik. Proszę oszacować błąd bezwzględny i względny zaokrąglenia 3. Porównać z przykładem poprzednim (56.78) i wyciągnąć wnioski Met.Numer. wykład 9

10 Rozwiązanie przykładu do samodzielnego rozwiązania 1. Liczba zapisana na pięciu miejscach: mantysa wykładnik. Błąd bezwzględny przybliżenia wynosi 9.78 a względny % 3. Dla liczby te błędy wynoszą odpowiednio: 0.0 (mniejszy) i % (porównywalny) Met.Numer. wykład 10

11 Arytmetyka zmiennoprzecinkowasystem dziesiętny Postać liczby e σ m 10 wykładnik będący liczbą całkowitą znak liczby (-1 lub +1) mantysa (1) 10 m<(10) 10 Przykład σ 1 m.5678 e Met.Numer. wykład 11

12 Arytmetyka zmiennoprzecinkowasystem dwójkowy Postać liczby e σ m wykładnik będący liczbą całkowitą znak liczby (0 dla dodatniej lub 1 dla ujemnej liczby) Przykład ( ) (101) 1 nie jest zapisywane mantysa (1) m<() σ 0 m e 101 Met.Numer. wykład 1

13 Przykład do samodzielnego rozwiązania Mamy słowo 9-bitowe pierwszy bit odpowiada znakowi liczby, drugi bit znakowi wykładnika, następne cztery bity kodują mantysę, ostatnie trzy bity zapisują wykładnik 0 0 znak liczby znak wykładnika mantysa wykładnik Znajdź liczbę (w postaci dziesiętnej), która jest przedstawiona w podany sposób. Met.Numer. wykład 13

14 Odpowiedź ( 54.75) ( ) ( ) 10 ( ) ( ) nie jest zapisywane ( 54) 10 Met.Numer. wykład 14

15 Co to jest ε maszyny cyfrowej? Dla każdej maszyny cyfrowej definiuje się parametr epsilon ε określający dokładność obliczeń: ε N t gdzie: N (w zapisie dwójkowym), N10 (w zapisie dziesiętnym), t jest liczbą bitów w mantysie liczby ε jest tym mniejsze im więcej bitów przeznaczono na reprezentowanie mantysy M Epsilon ε można traktować jako parametr charakteryzujący dokładność obliczeniową maszyny (im mniejsze ε tym większa dokładność). Podwójna precyzja (Fortran) ε DP ε Met.Numer. wykład 15

16 Co to jest ε maszyny cyfrowej? Epsilon ε jest to najmniejsza liczba, która po dodaniu do produkuje liczbę, którą można przedstawić jako różną od Przykład: słowo dziesięciobitowe ( 1) 10 M N w znak liczby wykładnik mantysa następna znak wykładnika liczba ( ) ( ) 10 mach Met.Numer. wykład 16

17 Pojedyncza precyzja w formacie IEEE-754 (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 3 bity dla pojedynczej precyzji znak (s) wykładnik (e ) mantysa (m) Liczba ( ) e' 17 1 m. s ( 1) Met.Numer. wykład 17

18 Przykład Sign (s) Biased Eponent (e ) Mantissa (m) Value ( ) s ( ) e' m ( ) 1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Met.Numer. wykład 18

19 Wykładnik dla 3-bitowego standardu IEEE bitów wykładnika oznacza 17 e 18 W istocie 1 e 54 0 e 55 Ustalone przesunięcie wykładnika wynosi 17 a zatem e 0 e 55 Liczby i są zarezerwowane dla przypadków specjalnych Zakres wykładnika 16 e 17 Met.Numer. wykład 19

20 Reprezentacja liczb specjalnych e 0 e 55 e same zera same jedynki s m Reprezentuje 0 same zera same zera 0 1 same zera same zera -0 0 same jedynki 1 same jedynki 0 lub 1 same jedynki same zera same zera różne od zera NaN Met.Numer. wykład 0

21 Format IEEE-754 Największa liczba ( ) Najmniejsza liczba 10 ( ) Epsilon maszyny cyfrowej ε mach Met.Numer. wykład 1

22 Analiza błędów Jeżeli nie znamy wielkości dokładnej o możemy obliczać błąd bezwzględny przybliżenia (ang. approimate error) jako różnicę wartości uzyskanych w kolejnych przybliżeniach : Błąd względny ε a : n n 1 ε a n n 1 n Met.Numer. wykład

23 Przykład Dla 0.5 f ( ) 7e w f dla h 0. 3 a) () f () b) dla h znajdź c) błąd przybliżenia Rozwiązanie f ' ( ) f ( + h) h f ( ) a) h 0.3 f '() f ( + 0,3) 0,3 f () 7e 0,5(,3) 7e 0,3 0,5() 10,65 Met.Numer. wykład 3

24 Przykład (cd) b) h 0.15 f '() f ( + 0,15) 0,15 f () 7e 0,5(,15) 7e 0,15 0,5() 9,880 c) ε a n n 1 n ε a 9,880 10,65 9,8800 0,0389 Błąd procentowy 3,89% Met.Numer. wykład 4

25 Błąd względny jako kryterium zakończenia procedury iteracyjnej Jeżeli błąd względny jest mniejszy lub równy od pewnej określonej wcześniej liczby to dalsze iteracje nie są konieczne ε a ε s Jeżeli wymagamy przynajmniej m cyfr znaczących w wyniku to ε a m Met.Numer. wykład 5

26 Podsumowanie przykładu ε a m h f () N/A εa m Wartość dokładna Met.Numer. wykład 6

27 Źródła błędów w obliczeniach numerycznych 1. Błędy wejściowe (błędy danych wejściowych). Błędy obcięcia (ang. truncation error) 3. Błędy zaokrągleń (ang. round off error) Błędy wejściowe występują wówczas gdy dane wejściowe wprowadzone do pamięci komputera odbiegają od dokładnych wartości tych danych. Błędy obcięcia są to błędy wynikające z procedur numerycznych przy zmniejszaniu liczby działań. Błędy zaokrągleń są to błędy, których na ogół nie da się uniknąć. Powstają w trakcie obliczeń i można je zmniejszać ustalając umiejętnie sposób i kolejność wykonywania zadań. Met.Numer. wykład 7

28 Błędy wejściowe Źródła błędów wejściowych: dane wejściowe są wynikiem pomiarów wielkości fizycznych skończona długość słów binarnych i konieczność wstępnego zaokrąglania wstępne zaokrąglanie liczb niewymiernych Przybliżanie liczb, których nie można wyrazić dokładnie dokonuje się poprzez: urywanie (ang. chopping) zaokrąglanie (ang. rounding) Met.Numer. wykład 8

29 Przykład: π 3,1415 π 3, π 3,1416 urywanie zaokrąglanie Zaokrąglanie prowadzi do mniejszego błędu niż urywanie. Met.Numer. wykład 9

30 Błąd obcięcia Spowodowany jest użyciem przybliżonej formuły zamiast pełnej operacji matematycznej: przy obliczaniu sum nieskończonych szeregów przy obliczaniu wielkości będących granicami (całka, pochodna) W lim Δ 0 F Δ 1 1 Fd praca Met.Numer. wykład 30

31 Szereg Taylora Jeżeli funkcja jest ciągła i wszystkie pochodne f, f, f n istnieją w przedziale [, +h] to wartość funkcji w punkcie +h można obliczyć jako: f ( + h) f ( ) + f ( ) h + f ( ) f ( )! h + 3! h 3 +L Szereg Maclaurina jest to rozwinięcie wokół 0 f h! h 3! ( 0 + h) f ( 0) + f ( 0) h + f ( 0) + f ( 0) + L+ 3 Met.Numer. wykład 31

32 Przykłady Typowe rozwinięcia w szereg wokół zera cos( ) 1! + 4 4! 6 6! +L sin( ) 3 3! + 5 5! 7 7! +L e 1+ +! + 3 3! +L Met.Numer. wykład 3

33 Met.Numer. wykład 33 Błąd obcięcia w szeregu Taylora ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) R n h f h f h f f h f n n n !! '' L reszta ( ) ( ) () c f n h R n n n 1 1 1)! ( ) ( h c + < <

34 Przykład Rozwinięcie w szereg e wokół 0 e 1+ +! + 3 3! + +L Im większa ilość wyrazów jest uwzględniana w rozwinięciu, tym błąd obcięcia jest mniejszy i możemy znaleźć tym dokładniejszą wartość wyrażenia Pytanie: Ile należy uwzględnić wyrazów aby otrzymać przybliżoną wartość liczby e z błędem mniejszym niż 10-6? 1 e ! ! 1 + 4! Met.Numer. wykład ! 1 + 5! ! +L

35 Rozwiązanie 0, h 1, f ( ) e R n n+ 1 h ( n + 1)! ( n+ 1 ( ) f ) () c R n ( 0) 1 n+ 1 ( n + ) 1! f ( n+ 1 ) () c ale < c < + h 0 < c < < c < 1 ( n n+ () 1 1 ( + 1) e n! 1 < R ( 0) n < + 1)! ( n c e + 1)! Met.Numer. wykład 35

36 Rozwiązanie ( e n + 1)! < 10 6 założony poziom błędu 6 ( n + 1)! > 10 e ( n + 1)! > n 9 Co najmniej 9 wyrazów musimy zastosować aby otrzymać wartość błędu na poziomie 10-6 Met.Numer. wykład 36

37 Przykład tragicznego błędu zaokrąglenia 5 lutego 1991 w Dhahran, Arabia Saudyjska, zginęło 8 amerykańskich żołnierzy w wyniku ataku irackiej rakiety Scud. System obrony Patriot nie wykrył zagrożenia. Dlaczego? System oblicza powierzchnię, którą powinien skanować na podstawie prędkości obiektu i czasu ostatniej detekcji. Zegar wewnętrzny był ustawiony na pomiar co 1/10 sekundy. Długość słowa 4 bity. Z powodu zaokrągleń błąd bezwzględny wyniósł s a po 100 godzinach: sec Przesunięcie obliczone na tej podstawie 687 m. Obiekt jest uznany poza zakresem gdy przesunięcie wynosi 137 m Met.Numer. wykład 37

38 Działania arytmetyczne 1. Dodawanie i odejmowanie Aby dodać lub odjąć dwie znormalizowane liczby w zapisie zmiennoprzecinkowym, wykładniki w powinny być zrównane poprzez odpowiednie przesunięcie mantysy. Przykład: Dodać 0, do 0, przesuwamy 0, , , Wniosek: Tracimy pewne cyfry znaczące Met.Numer. wykład 38

39 . Mnożenie Działania arytmetyczne Przykład: Pomnożyć 0, przez 0, Mnożymy mantysy i wykładniki w dodajemy. 0, , , , Dzielenie Przykład: Podzielić 0, przez 0, , /0, , Za każdym razem tracimy pewne cyfry znaczące co jest źródłem błędu Met.Numer. wykład 39

40 Kolejność działań (a+b)-c (a-c)+b brak przemienności, łączności a(b-c) (ab-ac) brak rozdzielności mnożenia względem dodawania Przykład: a 0, , b0, , c0, (a+b)0, , , , , (a+b)-c0, , , (a-c)0, , , , (a-c)+b0, , , Met.Numer. wykład 40

41 Wnioski z dotychczasowych rozważań W wielu przypadkach można uniknąć błędów wejściowych i błędów obcięcia. W trakcie obliczeń pojawiają się nowe błędy (błędy zaokrągleń), których nie da się uniknąć. Błędy zaokrągleń można zmniejszyć ustalając umiejętnie sposób i kolejność wykonywania działań. Met.Numer. wykład 41

42 Zadanie do samodzielnego rozwiązania zapisu części ułamkowej liczby. Różnica akumuluje się co 1/10 sekundy przez dobę. Jaka jest jej wartość? Met.Numer. wykład 4

43 Propagacja błędów 140 y u(y) funkcja y f() styczna dy/d u (y) u() u() dy d Met.Numer. wykład 43

44 Metoda różniczki zupełnej Dla wielkości złożonej yf( 1,,... n ) gdy niepewności maksymalne Δ 1, Δ,... Δ n są małe w porównaniu z wartościami zmiennych 1,,... n niepewność maksymalną wielkości y wyliczamy z praw rachunku różniczkowego: y y Δ y Δ1 + Δ y n Δ n Met.Numer. wykład 44

45 Przykład Oszacować błąd pomiaru gęstości ρ kuli o masie m i promieniu R ρ( m, R) (4 m 3)πR 3 błąd bezwzględny Δρ ρ Δm m + ρ ΔR R ale ρ m 1 ( ) πr ρ R 3 ( ) πr błąd względny ε ε + 3ε ρ m R Met.Numer. wykład 45

46 Nie można obecnie wyświetlić tego obrazu. Błędy działań arytmetycznych Błąd sumy A a ± Δa B b ± Δb błędy bezwzględne składników sumy A + B a + b ± Δa ± Δb a + b ± Δ( a + b) błąd bezwzględny sumy Zatem błąd bezwzględny sumy (różnicy) jest równy sumie błędów składników. Δ ( a ± b) Δa + Δb Met.Numer. wykład 46

47 Błędy działań arytmetycznych Błąd względny sumy ε a+ b Δa a + Δb + b Błąd względny różnicy ε a b Δa a + Δb b Błąd względny różnicy może być duży nawet gdy błędy względne odjemnej i odjemnika są małe. Należy unikać odejmowania prawie równych liczb przybliżonych! Zjawisko zwane redukcją cyfr znaczących Szczególnie istotne przy obliczeniach ilorazów różnicowych przybliżających pochodne funkcji, pierwiastków równania kwadratowego przy dominującym współczynniku przy pierwszej potędze, itp. Met.Numer. wykład 47

48 Koncepcja zera Tracimy dokładny sens liczby 0 jeśli dokonujemy obliczeń numerycznych + 0 pierwiastkami są 1± 3 w przybliżeniu 0, o Sprawdzić, że po podstawieniu rozwiązań przybliżonych nie otrzymujemy dokładnie liczby zero Powinno się zatem unikać odejmowania bliskich sobie liczb i warunek w pętli nie powinien być ustawiany do zera, if a-b<ε Met.Numer. wykład 48

49 Wnioski praktyczne Przy obliczeniach numerycznych korzystne jest: ponowne rozwiązanie tego samego zagadnienia inną metodą lub taką samą metodą, ale z inną kolejnością operacji ponowne rozwiązanie zagadnienia przy nieznacznej zmianie danych wejściowych Met.Numer. wykład 49

50 Zadania i algorytmy numeryczne Zadanie numeryczne wymaga jasnego i niedwuznacznego opisu powiązania funkcjonalnego między danymi wejściowymi czyli zmiennymi niezależnymi zadania i danymi wyjściowymi, tj. szukanymi wynikami. Zadanie numeryczne jest problemem polegającym na wyznaczeniu wektora wyników w na podstawie wektora danych a a D odwzorowanie W w zadanie dobrze postawione r w r W (a) jednoznaczne przyporządkowanie Met.Numer. wykład 50

51 Zadania i algorytmy numeryczne Algorytm numeryczny jest pełnym opisem poprawnie określonych operacji przekształcających wektor dopuszczalnych danych wejściowych (zbiór DN) na wektor danych wyjściowych. Algorytm jest poprawnie sformułowany gdy liczba niezbędnych działań będzie skończona DN D w WN( a, ε) a DN odwzorowanie WN w wektor wyniku zależy od dokładności obliczeniowej ε maszyny cyfrowej Met.Numer. wykład 51

52 Przykłady algorytmów Dana jest liczba zespolona a+iy. Obliczyć 1/a Algorytm I: 1. t y / (tangens fazy liczby a). 3. a + Re 1 y 1 a / a / + (kwadrat modułu liczby a) 1 t 1 t Im 1 1 t t a / a / 1+ Zadanie jest dobrze postawione, jeżeli: + y 0 czyli: D R {(0,0)} Algorytm jest poprawnie sformułowany (11 niezbędnych działań) Met.Numer. wykład 5

53 Przykłady algorytmów Nie dla każdej pary danych (,y) 0 można znaleźć rozwiązanie zadania stosując algorytm I. 1. Wystąpi nadmiar liczb zmiennopozycyjnych (dla 0 ale także z powodu zaokrąglenia do zera). Nadmiar może nastąpić może już w pierwszym kroku gdy 10-5 i y10 5 z powodu dzielenia y/ 3. Dla 0, istniejącego dla y 0 rozwiązania nie można wyznaczyć stosując ten algorytm. Wzrost dokładności obliczeń nie zmieni tego faktu. Algorytm I nie jest numerycznie stabilny Met.Numer. wykład 53

54 Przykłady algorytmów Dana jest liczba zespolona a+iy. Obliczyć 1/a Algorytm II: 1. r Re 1 a + y y. u Im 1 a y + y Algorytm II jest poprawnie sformułowany (9 niezbędnych działań) Algorytm II jest numerycznie stabilny co wynika z ciągłości wzorów dla + y 0 Met.Numer. wykład 54

55 Schemat Hornera Przykład wzoru rekurencyjnego Aby obliczyć wartość wielomianu: n n 1 + a an 1 p ( ) + w danym punkcie z, korzystamy ze schematu: p z + p + 1 a 1 zp1 a p + n zpn 1 ) p n p ( z co odpowiada obliczaniu wartości wyrażenia: { z[ z...( z + a1 ) + a] a n 1} an z + a n a n Met.Numer. wykład 55

56 Schemat Hornera Schemat Hornera umożliwia znaczne zmniejszenie liczby działań arytmetycznych. W schemacie Hornera wykonujemy n-1 mnożeń i n dodawań. Obliczając bezpośrednio: zz... z + + a1 z... z an 1z a o n razy n-1 razy wykonujemy (n-1)(n+)/ mnożeń i n dodawań. Oszacowanie wielkości błędów zaokrągleń jest identyczne dla obu metod Met.Numer. wykład 56

57 Schemat Hornera Przykład: oblicz 0 3 p ( z) a z + a z + a z + a 1 3 w schemacie Hornera dla obliczeń ręcznych: p ( z) (( a z + a 0 z + a1) z + a) a 0 a 1 a a 3 3 zb 0 zb 1 zb b 0 b 1 b b 3 p(z)b 3 Zadanie: Oblicz p(8) dla p() p(8)1039 Met.Numer. wykład 57

58 Schemat blokowy b:a 0 i:0 i:i+1 b:a i +zb nie in? tak wyjście Met.Numer. wykład 58

59 Uwarunkowanie zadania i stabilność algorytmów Algorytm obliczeniowy jest numerycznie stabilny, jeżeli dla dowolnie wybranych danych a 0 D istnieje taka dokładność obliczeń ε 0, że dla ε<ε 0 mamy a 0 DN( ε ) oraz WN ( a, ε) W ( a ) lim 0 0 ε 0 Algorytm obliczeniowy jest numerycznie stabilny wtedy, gdy zwiększając dokładność obliczeń można wyznaczyć ( z dowolną dokładnością) dowolne istniejące rozwiązanie zadania. Met.Numer. wykład 59

60 Uwarunkowanie zadania i stabilność algorytmów Uwarunkowaniem zadania nazywamy cechę, która mówi jak bardzo wynik dla zaburzonego wektora danych różni się od wyniku dla dokładnego wektora danych czyli: W(a + δa) W(a) Wskaźnik uwarunkowania zadania B(a) jest to liczba, dla której jest spełniony warunek: δw w B(a) δa a δw WN( a, ε) W ( a) Met.Numer. wykład 60

61 Wskaźnik uwarunkowania zadania Przyjmijmy względny błąd wielkości ~ ~ Względny błąd wielkości f() f ( ) f f ( ~ ) ( ~ ) f '( ~ )( f ( ~ ) ~ ) Wskaźnik uwarunkowania: ~ f '( ~ ) f ( ~ ) Met.Numer. wykład 61

62 Wskaźnik uwarunkowania zadania Przykład f ( ) Wskaźnik uwarunkowania: ~ f f '( ~ ) ( ~ ) 1 1 zadanie dobrze uwarunkowane Met.Numer. wykład 6

63 Wskaźnik uwarunkowania zadania Przykład f ( ) 10 1 Wskaźnik uwarunkowania: ~ f f '( ~ ) ( ~ ) 1 zadanie źle uwarunkowane w pobliżu 1 i -1 Met.Numer. wykład 63

METODY NUMERYCZNE. Po co wprowadzamy liczby w formacie zmiennoprzecinkowym (floating point)?

METODY NUMERYCZNE. Po co wprowadzamy liczby w formacie zmiennoprzecinkowym (floating point)? METODY NUMERYCZNE Wykład 2. Analiza błędów w metodach numerycznych Met.Numer. wykład 2 1 Po co wprowadzamy liczby w formacie zmiennoprzecinkowym (floating point)? Przykład 1. W jaki sposób można zapisać

Bardziej szczegółowo

METODY NUMERYCZNE. Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych

METODY NUMERYCZNE. Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych METODY NUMERYCZNE Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych dr hab.inŝ. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh, Katedra Elektroniki, AGH e-mail: zak@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~zak Met.Numer. wykład

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015 Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015 1 Metody numeryczne Dział matematyki Metody rozwiązywania problemów matematycznych za pomocą operacji na liczbach. Otrzymywane

Bardziej szczegółowo

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łan Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łan Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn Metody numeryczne Wykład 2 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Arytmetyka zmiennopozycyjna

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki

Podstawy Informatyki Podstawy Informatyki Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 5 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Podstawy Informatyki Wykład 5 1 / 23 LICZBY RZECZYWISTE - Algorytm Hornera

Bardziej szczegółowo

BŁĘDY OBLICZEŃ NUMERYCZNYCH

BŁĘDY OBLICZEŃ NUMERYCZNYCH BŁĘDY OBLICZEŃ NUMERYCZNYCH błędy zaokrągleń skończona liczba cyfr (bitów) w reprezentacji numerycznej błędy obcięcia rozwinięcia w szeregi i procesy iteracyjne - w praktyce muszą być skończone błędy metody

Bardziej szczegółowo

Liczby zmiennoprzecinkowe i błędy

Liczby zmiennoprzecinkowe i błędy i błędy Elementy metod numerycznych i błędy Kontakt pokój B3-10 tel.: 829 53 62 http://golinski.faculty.wmi.amu.edu.pl/ golinski@amu.edu.pl i błędy Plan wykładu 1 i błędy Plan wykładu 1 2 i błędy Plan

Bardziej szczegółowo

Wielkości liczbowe. Wykład z Podstaw Informatyki dla I roku BO. Piotr Mika

Wielkości liczbowe. Wykład z Podstaw Informatyki dla I roku BO. Piotr Mika Wielkości liczbowe Wykład z Podstaw Informatyki dla I roku BO Piotr Mika Wprowadzenie, liczby naturalne Komputer to podstawowe narzędzie do wykonywania obliczeń Jeden bajt reprezentuje 0 oraz liczby naturalne

Bardziej szczegółowo

Wielkości liczbowe. Wykład z Podstaw Informatyki. Piotr Mika

Wielkości liczbowe. Wykład z Podstaw Informatyki. Piotr Mika Wielkości liczbowe Wykład z Podstaw Informatyki Piotr Mika Wprowadzenie, liczby naturalne Komputer to podstawowe narzędzie do wykonywania obliczeń Jeden bajt reprezentuje oraz liczby naturalne od do 255

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne I. Janusz Szwabiński. Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/61

Metody numeryczne I. Janusz Szwabiński. Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/61 Metody numeryczne I Dokładność obliczeń numerycznych. Złożoność obliczeniowa algorytmów Janusz Szwabiński szwabin@ift.uni.wroc.pl Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/61 ... the purpose of

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do metod numerycznych. Krzysztof Patan

Wprowadzenie do metod numerycznych. Krzysztof Patan Wprowadzenie do metod numerycznych Krzysztof Patan Metody numeryczne Dział matematyki stosowanej Każde bardziej złożone zadanie wymaga opracowania indywidualnej metody jego rozwiązywania na maszynie cyfrowej

Bardziej szczegółowo

Przedmiot: Urządzenia techniki komputerowej Nauczyciel: Mirosław Ruciński

Przedmiot: Urządzenia techniki komputerowej Nauczyciel: Mirosław Ruciński Przedmiot: Urządzenia techniki komputerowej Nauczyciel: Mirosław Ruciński Temat: Systemy zapisu liczb. Cele kształcenia: Zapoznanie z systemami zapisu liczb: dziesiętny, dwójkowy, ósemkowy, szesnastkowy.

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Janusz Szwabiński. nm_slides.tex Metody numeryczne Janusz Szwabiński 2/10/ :02 p.

Metody numeryczne. Janusz Szwabiński. nm_slides.tex Metody numeryczne Janusz Szwabiński 2/10/ :02 p. Metody numeryczne Janusz Szwabiński szwabin@ift.uni.wroc.pl nm_slides.tex Metody numeryczne Janusz Szwabiński 2/10/2002 23:02 p.1/63 Plan wykładu 1. Dokładność w obliczeniach numerycznych 2. Złożoność

Bardziej szczegółowo

Technologie Informacyjne Wykład 4

Technologie Informacyjne Wykład 4 Technologie Informacyjne Wykład 4 Arytmetyka komputerów Wojciech Myszka Jakub Słowiński Katedra Mechaniki i Inżynierii Materiałowej Wydział Mechaniczny Politechnika Wrocławska 30 października 2014 Część

Bardziej szczegółowo

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Reprezentacja

Bardziej szczegółowo

Zestaw 3. - Zapis liczb binarnych ze znakiem 1

Zestaw 3. - Zapis liczb binarnych ze znakiem 1 Zestaw 3. - Zapis liczb binarnych ze znakiem 1 Zapis znak - moduł (ZM) Zapis liczb w systemie Znak - moduł Znak liczby o n bitach zależy od najstarszego bitu b n 1 (tzn. cyfry o najwyższej pozycji): b

Bardziej szczegółowo

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia I stopnia rok akademicki 2012/2013 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Pojęcie

Bardziej szczegółowo

Kod IEEE754. IEEE754 (1985) - norma dotycząca zapisu binarnego liczb zmiennopozycyjnych (pojedynczej precyzji) Liczbę binarną o postaci

Kod IEEE754. IEEE754 (1985) - norma dotycząca zapisu binarnego liczb zmiennopozycyjnych (pojedynczej precyzji) Liczbę binarną o postaci Kod IEEE754 IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE754 (1985) - norma dotycząca zapisu binarnego liczb zmiennopozycyjnych (pojedynczej precyzji) Liczbę binarną o postaci (-1) s 1.f

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA BINARNA. Dziesiątkowy system pozycyjny nie jest jedynym sposobem kodowania liczb z jakim mamy na co dzień do czynienia.

ARYTMETYKA BINARNA. Dziesiątkowy system pozycyjny nie jest jedynym sposobem kodowania liczb z jakim mamy na co dzień do czynienia. ARYTMETYKA BINARNA ROZWINIĘCIE DWÓJKOWE Jednym z najlepiej znanych sposobów kodowania informacji zawartej w liczbach jest kodowanie w dziesiątkowym systemie pozycyjnym, w którym dla przedstawienia liczb

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do architektury komputerów systemy liczbowe, operacje arytmetyczne i logiczne

Wprowadzenie do architektury komputerów systemy liczbowe, operacje arytmetyczne i logiczne Wprowadzenie do architektury komputerów systemy liczbowe, operacje arytmetyczne i logiczne 1. Bit Pozycja rejestru lub komórki pamięci służąca do przedstawiania (pamiętania) cyfry w systemie (liczbowym)

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Inżynieria Ciepła, I rok. Wykład 5 Liczby w komputerze

Podstawy Informatyki. Inżynieria Ciepła, I rok. Wykład 5 Liczby w komputerze Podstawy Informatyki Inżynieria Ciepła, I rok Wykład 5 Liczby w komputerze Jednostki informacji Bit (ang. bit) (Shannon, 948) Najmniejsza ilość informacji potrzebna do określenia, który z dwóch równie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Wykład 4 Różne algorytmy - obliczenia 1. Obliczanie wartości wielomianu 2. Szybkie potęgowanie 3. Algorytm Euklidesa, liczby pierwsze, faktoryzacja liczby naturalnej 2017-11-24 Algorytmy i struktury danych

Bardziej szczegółowo

Liczby rzeczywiste są reprezentowane w komputerze przez liczby zmiennopozycyjne. Liczbę k można przedstawid w postaci:

Liczby rzeczywiste są reprezentowane w komputerze przez liczby zmiennopozycyjne. Liczbę k można przedstawid w postaci: Reprezentacja liczb rzeczywistych w komputerze. Liczby rzeczywiste są reprezentowane w komputerze przez liczby zmiennopozycyjne. Liczbę k można przedstawid w postaci: k = m * 2 c gdzie: m częśd ułamkowa,

Bardziej szczegółowo

Systemy liczbowe. 1. Przedstawić w postaci sumy wag poszczególnych cyfr liczbę rzeczywistą R = (10).

Systemy liczbowe. 1. Przedstawić w postaci sumy wag poszczególnych cyfr liczbę rzeczywistą R = (10). Wprowadzenie do inżynierii przetwarzania informacji. Ćwiczenie 1. Systemy liczbowe Cel dydaktyczny: Poznanie zasad reprezentacji liczb w systemach pozycyjnych o różnych podstawach. Kodowanie liczb dziesiętnych

Bardziej szczegółowo

EMN. dr Wojtek Palubicki

EMN. dr Wojtek Palubicki EMN dr Wojtek Palubicki Zadanie 1 Wyznacz wszystkie dodatnie liczby zmiennopozycyjne (w systemie binarnym) dla znormalizowanej mantysy 3-bitowej z przedziału [0.5, 1.0] oraz cechy z zakresu 1 c 3. Rounding

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne Podstawy Informatyki

Teoretyczne Podstawy Informatyki Teoretyczne Podstawy Informatyki cel zajęć Celem kształcenia jest uzyskanie umiejętności i kompetencji w zakresie budowy schematów blokowych algor ytmów oraz ocenę ich złożoności obliczeniowej w celu optymizacji

Bardziej szczegółowo

Pracownia Komputerowa wykład VI

Pracownia Komputerowa wykład VI Pracownia Komputerowa wykład VI dr Magdalena Posiadała-Zezula http://www.fuw.edu.pl/~mposiada 1 Przypomnienie 125 (10) =? (2) Liczby całkowite : Operacja modulo % reszta z dzielenia: 125%2=62 reszta 1

Bardziej szczegółowo

Systemy zapisu liczb.

Systemy zapisu liczb. Systemy zapisu liczb. Cele kształcenia: Zapoznanie z systemami zapisu liczb: dziesiętny, dwójkowy, ósemkowy, szesnastkowy. Zdobycie umiejętności wykonywania działań na liczbach w różnych systemach. Zagadnienia:

Bardziej szczegółowo

Luty 2001 Algorytmy (7) 2000/2001 s-rg@siwy.il.pw.edu.pl

Luty 2001 Algorytmy (7) 2000/2001 s-rg@siwy.il.pw.edu.pl System dziesiętny 7 * 10 4 + 3 * 10 3 + 0 * 10 2 + 5 *10 1 + 1 * 10 0 = 73051 Liczba 10 w tym zapisie nazywa się podstawą systemu liczenia. Jeśli liczba 73051 byłaby zapisana w systemie ósemkowym, co powinniśmy

Bardziej szczegółowo

BŁĘDY PRZETWARZANIA NUMERYCZNEGO

BŁĘDY PRZETWARZANIA NUMERYCZNEGO BŁĘDY PRZETWARZANIA NUMERYCZNEGO Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski Dlaczego modelujemy... systematyczne rozwiązywanie problemów, eksperymentalna eksploracja wielu rozwiązań, dostarczanie abstrakcyjnych

Bardziej szczegółowo

Zwykle liczby rzeczywiste przedstawia się w notacji naukowej :

Zwykle liczby rzeczywiste przedstawia się w notacji naukowej : Arytmetyka zmiennoprzecinkowa a procesory cyfrowe Prawa algebry stosują się wyłącznie do arytmetyki o nieograniczonej precyzji x=x+1 dla x będącego liczbą całkowitą jest zgodne z algebrą, dopóki nie przekroczymy

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania. Reprezentacje liczb. Liczby naturalne, całkowite i rzeczywiste w układzie binarnym

Wstęp do programowania. Reprezentacje liczb. Liczby naturalne, całkowite i rzeczywiste w układzie binarnym Wstęp do programowania Reprezentacje liczb Liczby naturalne, całkowite i rzeczywiste w układzie binarnym System dwójkowy W komputerach stosuje się dwójkowy system pozycyjny do reprezentowania zarówno liczb

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM PROCESORY SYGNAŁOWE W AUTOMATYCE PRZEMYSŁOWEJ. Zasady arytmetyki stałoprzecinkowej oraz operacji arytmetycznych w formatach Q

LABORATORIUM PROCESORY SYGNAŁOWE W AUTOMATYCE PRZEMYSŁOWEJ. Zasady arytmetyki stałoprzecinkowej oraz operacji arytmetycznych w formatach Q LABORAORIUM PROCESORY SYGAŁOWE W AUOMAYCE PRZEMYSŁOWEJ Zasady arytmetyki stałoprzecinkowej oraz operacji arytmetycznych w formatach Q 1. Zasady arytmetyki stałoprzecinkowej. Kody stałopozycyjne mają ustalone

Bardziej szczegółowo

Powtórzenie podstawowych zagadnień. związanych ze sprawnością rachunkową *

Powtórzenie podstawowych zagadnień. związanych ze sprawnością rachunkową * Powtórzenie podstawowych zagadnień związanych ze sprawnością rachunkową * (Materiały dydaktyczne do laboratorium fizyki) Politechnika Koszalińska październik 2010 Spis treści 1. Zbiory liczb..................................................

Bardziej szczegółowo

Technologie Informacyjne

Technologie Informacyjne System binarny Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności October 7, 26 Pojęcie bitu 2 Systemy liczbowe 3 Potęgi dwójki 4 System szesnastkowy 5 Kodowanie informacji 6 Liczby ujemne

Bardziej szczegółowo

Reprezentacja stałoprzecinkowa. Reprezentacja zmiennoprzecinkowa zapis zmiennoprzecinkowy liczby rzeczywistej

Reprezentacja stałoprzecinkowa. Reprezentacja zmiennoprzecinkowa zapis zmiennoprzecinkowy liczby rzeczywistej Informatyka, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki /, Wykład nr 4 /6 Plan wykładu nr 4 Informatyka Politechnika Białostocka - Wydział lektryczny lektrotechnika, semestr II, studia niestacjonarne

Bardziej szczegółowo

Stan wysoki (H) i stan niski (L)

Stan wysoki (H) i stan niski (L) PODSTAWY Przez układy cyfrowe rozumiemy układy, w których w każdej chwili występują tylko dwa (zwykle) możliwe stany, np. tranzystor, jako element układu cyfrowego, może być albo w stanie nasycenia, albo

Bardziej szczegółowo

Obliczenia Naukowe. O arytmetyce komputerów, Czyli jak nie dać się zaskoczyć. Bartek Wilczyński 29.

Obliczenia Naukowe. O arytmetyce komputerów, Czyli jak nie dać się zaskoczyć. Bartek Wilczyński 29. Obliczenia Naukowe O arytmetyce komputerów, Czyli jak nie dać się zaskoczyć Bartek Wilczyński bartek@mimuw.edu.pl 29. lutego 2016 Plan semestru Arytmetyka komputerów, wektory, macierze i operacje na nich

Bardziej szczegółowo

3.3.1. Metoda znak-moduł (ZM)

3.3.1. Metoda znak-moduł (ZM) 3.3. Zapis liczb binarnych ze znakiem 1 0-1 0 1 : 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 reszta 0 0 0 0 0 0 0 1 3.3. Zapis liczb binarnych ze znakiem W systemie dziesiętnym liczby ujemne opatrzone są specjalnym

Bardziej szczegółowo

LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE

LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE Liczby zmiennoprzecinkowe są komputerową reprezentacją liczb rzeczywistych zapisanych w formie wykładniczej (naukowej). Aby uprościć arytmetykę na nich, przyjęto ograniczenia

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka binarna - wykład 6

Arytmetyka binarna - wykład 6 SWB - Arytmetyka binarna - wykład 6 asz 1 Arytmetyka binarna - wykład 6 Adam Szmigielski aszmigie@pjwstk.edu.pl SWB - Arytmetyka binarna - wykład 6 asz 2 Naturalny kod binarny (NKB) pozycja 7 6 5 4 3 2

Bardziej szczegółowo

Samodzielnie wykonaj następujące operacje: 13 / 2 = 30 / 5 = 73 / 15 = 15 / 23 = 13 % 2 = 30 % 5 = 73 % 15 = 15 % 23 =

Samodzielnie wykonaj następujące operacje: 13 / 2 = 30 / 5 = 73 / 15 = 15 / 23 = 13 % 2 = 30 % 5 = 73 % 15 = 15 % 23 = Systemy liczbowe Dla każdej liczby naturalnej x Î N oraz liczby naturalnej p >= 2 istnieją jednoznacznie wyznaczone: liczba n Î N oraz ciąg cyfr c 0, c 1,..., c n-1 (gdzie ck Î {0, 1,..., p - 1}) taki,

Bardziej szczegółowo

Dokładność obliczeń numerycznych

Dokładność obliczeń numerycznych Dokładność obliczeń numerycznych Zbigniew Koza Wydział Fizyki i Astronomii Wrocław, 2016 MOTYWACJA Komputer czasami produkuje nieoczekiwane wyniki >> 10*(1-0.9)-1 # powinno być 0 ans = -2.2204e-016 >>

Bardziej szczegółowo

Pracownia Komputerowa wyk ad VI

Pracownia Komputerowa wyk ad VI Pracownia Komputerowa wyk ad VI dr Magdalena Posiada a-zezula Magdalena.Posiadala@fuw.edu.pl http://www.fuw.edu.pl/~mposiada Magdalena.Posiadala@fuw.edu.pl 1 Przypomnienie 125 (10) =? (2) Liczby ca kowite

Bardziej szczegółowo

Zapis liczb binarnych ze znakiem

Zapis liczb binarnych ze znakiem Zapis liczb binarnych ze znakiem W tej prezentacji: Zapis Znak-Moduł (ZM) Zapis uzupełnień do 1 (U1) Zapis uzupełnień do 2 (U2) Zapis Znak-Moduł (ZM) Koncepcyjnie zapis znak - moduł (w skrócie ZM - ang.

Bardziej szczegółowo

Wstęp do informatyki- wykład 1 Systemy liczbowe

Wstęp do informatyki- wykład 1 Systemy liczbowe 1 Wstęp do informatyki- wykład 1 Systemy liczbowe Treści prezentowane w wykładzie zostały oparte o: S. Prata, Język C++. Szkoła programowania. Wydanie VI, Helion, 2012 www.cplusplus.com Jerzy Grębosz,

Bardziej szczegółowo

Dane, informacja, programy. Kodowanie danych, kompresja stratna i bezstratna

Dane, informacja, programy. Kodowanie danych, kompresja stratna i bezstratna Dane, informacja, programy Kodowanie danych, kompresja stratna i bezstratna DANE Uporządkowane, zorganizowane fakty. Główne grupy danych: tekstowe (znaki alfanumeryczne, znaki specjalne) graficzne (ilustracje,

Bardziej szczegółowo

x y

x y Przykłady pytań na egzamin końcowy: (Uwaga! Skreślone pytania nie obowiązują w tym roku.). Oblicz wartość interpolacji funkcjami sklejanymi (przypadek (case) a), dla danych i =[- 4 5], y i =[0 4 -]. Jaka

Bardziej szczegółowo

Kod U2 Opracował: Andrzej Nowak

Kod U2 Opracował: Andrzej Nowak PODSTAWY TEORII UKŁADÓW CYFROWYCH Kod U2 Opracował: Andrzej Nowak Bibliografia: Urządzenia techniki komputerowej, K. Wojtuszkiewicz http://pl.wikipedia.org/ System zapisu liczb ze znakiem opisany w poprzednim

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Metalurgia, I rok. Wykład 3 Liczby w komputerze

Podstawy Informatyki. Metalurgia, I rok. Wykład 3 Liczby w komputerze Podstawy Informatyki Metalurgia, I rok Wykład 3 Liczby w komputerze Jednostki informacji Bit (ang. bit) (Shannon, 1948) Najmniejsza ilość informacji potrzebna do określenia, który z dwóch równie prawdopodobnych

Bardziej szczegółowo

WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE

WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE Wyrażeniem algebraicznym nazywamy wyrażenie zbudowane z liczb, liter, nawiasów oraz znaków działań, na przykład: Symbole literowe występujące w wyrażeniu algebraicznym nazywamy zmiennymi.

Bardziej szczegółowo

Podstawowe operacje arytmetyczne i logiczne dla liczb binarnych

Podstawowe operacje arytmetyczne i logiczne dla liczb binarnych 1 Podstawowe operacje arytmetyczne i logiczne dla liczb binarnych 1. Podstawowe operacje logiczne dla cyfr binarnych Jeśli cyfry 0 i 1 potraktujemy tak, jak wartości logiczne fałsz i prawda, to działanie

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka komputera. Na podstawie podręcznika Urządzenia techniki komputerowej Tomasza Marciniuka. Opracował: Kamil Kowalski klasa III TI

Arytmetyka komputera. Na podstawie podręcznika Urządzenia techniki komputerowej Tomasza Marciniuka. Opracował: Kamil Kowalski klasa III TI Arytmetyka komputera Na podstawie podręcznika Urządzenia techniki komputerowej Tomasza Marciniuka Opracował: Kamil Kowalski klasa III TI Spis treści 1. Jednostki informacyjne 2. Systemy liczbowe 2.1. System

Bardziej szczegółowo

Dr inż. Grażyna KRUPIŃSKA. D-10 pokój 227 WYKŁAD 2 WSTĘP DO INFORMATYKI

Dr inż. Grażyna KRUPIŃSKA. D-10 pokój 227 WYKŁAD 2 WSTĘP DO INFORMATYKI Dr inż. Grażyna KRUPIŃSKA Grazyna.Krupinska@fis.agh.edu.pl D-10 pokój 227 WYKŁAD 2 WSTĘP DO INFORMATYKI Ćwiczenia i laboratorium 2 Kolokwia zaliczeniowe - 1 termin - poniedziałek, 29 stycznia 2018 11:30

Bardziej szczegółowo

Naturalny kod binarny (NKB)

Naturalny kod binarny (NKB) SWB - Arytmetyka binarna - wykład 6 asz 1 Naturalny kod binarny (NKB) pozycja 7 6 5 4 3 2 1 0 wartość 2 7 2 6 2 5 2 4 2 3 2 2 2 1 2 0 wartość 128 64 32 16 8 4 2 1 bity b 7 b 6 b 5 b 4 b 3 b 2 b 1 b 0 System

Bardziej szczegółowo

System liczbowy jest zbiorem reguł określających jednolity sposób zapisu i nazewnictwa liczb.

System liczbowy jest zbiorem reguł określających jednolity sposób zapisu i nazewnictwa liczb. 2. Arytmetyka komputera. Systemy zapisu liczb: dziesietny, dwójkowy (binarny), ósemkowy, szesnatskowy. Podstawowe operacje arytmetyczne na liczbach binarnych. Zapis liczby binarnej ze znakiem. Reprezentacja

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 1 Przybliżenia

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 1 Przybliżenia Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 1 Przybliżenia Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Katedra Informatyki Stosowanej Spis treści Spis treści 1 Poprawność obliczeń komputerowych 2

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka stało i zmiennoprzecinkowa

Arytmetyka stało i zmiennoprzecinkowa Arytmetyka stało i zmiennoprzecinkowa Michał Rudowicz 171047 Łukasz Sidorkiewicz 170991 Piotr Lemański 171009 Wydział Elektroniki Politechnika Wrocławska 26 października 2011 Spis Treści 1 Reprezentacja

Bardziej szczegółowo

Pracownia Komputerowa wykład IV

Pracownia Komputerowa wykład IV Pracownia Komputerowa wykład IV dr Magdalena Posiadała-Zezula http://www.fuw.edu.pl/~mposiada/pk16 1 Reprezentacje liczb i znaków! Liczby:! Reprezentacja naturalna nieujemne liczby całkowite naturalny

Bardziej szczegółowo

DYDAKTYKA ZAGADNIENIA CYFROWE ZAGADNIENIA CYFROWE

DYDAKTYKA ZAGADNIENIA CYFROWE ZAGADNIENIA CYFROWE ZAGADNIENIA CYFROWE ZAGADNIENIA CYFROWE @KEMOR SPIS TREŚCI. SYSTEMY LICZBOWE...3.. SYSTEM DZIESIĘTNY...3.2. SYSTEM DWÓJKOWY...3.3. SYSTEM SZESNASTKOWY...4 2. PODSTAWOWE OPERACJE NA LICZBACH BINARNYCH...5

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Postać zmiennoprzecinkowa liczby. dr Artur Woike. Arytmetyka zmiennoprzecinkowa. Uwarunkowanie zadania.

Metody numeryczne. Postać zmiennoprzecinkowa liczby. dr Artur Woike. Arytmetyka zmiennoprzecinkowa. Uwarunkowanie zadania. Ćwiczenia nr 1 Postać zmiennoprzecinkowa liczby Niech będzie dana liczba x R Mówimy, że x jest liczbą zmiennoprzecinkową jeżeli x = S M B E, gdzie: B N, B 2 (ustalona podstawa systemu liczbowego); S {

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Informatyki

Wstęp do Informatyki Wstęp do Informatyki Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 4 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Wstęp do Informatyki Wykład 4 1 / 1 DZIELENIE LICZB BINARNYCH Dzielenie

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 9 października Informatyka Stosowana Wykład 2 9 października / 42

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 9 października Informatyka Stosowana Wykład 2 9 października / 42 Wykład 2 Informatyka Stosowana 9 października 2017 Informatyka Stosowana Wykład 2 9 października 2017 1 / 42 Systemy pozycyjne Informatyka Stosowana Wykład 2 9 października 2017 2 / 42 Definicja : system

Bardziej szczegółowo

Zapis zmiennopozycyjny, arytmetyka, błędy numeryczne

Zapis zmiennopozycyjny, arytmetyka, błędy numeryczne Zapis zmiennopozycyjny, arytmetyka, błędy numeryczne Plan wykładu: 1. zapis zmiennopozycyjny 2. arytmetyka zmiennopozycyjna 3. reprezentacja liczb w standardzie IEEE754 4. błędy w obliczeniach numerycznych

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 10 października Informatyka Stosowana Wykład 2 10 października / 42

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 10 października Informatyka Stosowana Wykład 2 10 października / 42 Wykład 2 Informatyka Stosowana 10 października 2016 Informatyka Stosowana Wykład 2 10 października 2016 1 / 42 Systemy pozycyjne Informatyka Stosowana Wykład 2 10 października 2016 2 / 42 Definicja : system

Bardziej szczegółowo

Bardzo łatwa lista powtórkowa

Bardzo łatwa lista powtórkowa Analiza numeryczna, II rok inf., WPPT- 12 stycznia 2008 Terminy egzaminów Przypominam, że egzaminy odbędą się w następujących terminach: egzamin podstawowy: 30 stycznia, godz. 13 15, C-13/1.31 egzamin

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Wykład 2. Reprezentacja liczb w komputerze

Podstawy Informatyki. Wykład 2. Reprezentacja liczb w komputerze Podstawy Informatyki Wykład 2 Reprezentacja liczb w komputerze Jednostki informacji Bit (ang. bit) (Shannon, 948) Najmniejsza ilość informacji potrzebna do określenia, który z dwóch równie prawdopodobnych

Bardziej szczegółowo

Układy arytmetyczne. Joanna Ledzińska III rok EiT AGH 2011

Układy arytmetyczne. Joanna Ledzińska III rok EiT AGH 2011 Układy arytmetyczne Joanna Ledzińska III rok EiT AGH 2011 Plan prezentacji Metody zapisu liczb ze znakiem Układy arytmetyczne: Układy dodające Półsumator Pełny sumator Półsubtraktor Pełny subtraktor Układy

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów Reprezentacja liczb. Kodowanie rozkazów.

Architektura komputerów Reprezentacja liczb. Kodowanie rozkazów. Architektura komputerów Reprezentacja liczb. Kodowanie rozkazów. Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE

LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE Liczby zmiennoprzecinkowe są komputerową reprezentacją liczb rzeczywistych zapisanych w formie wykładniczej (naukowej). Aby uprościć arytmetykę na nich, przyjęto ograniczenia

Bardziej szczegółowo

Adam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych

Adam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych Adam Korzeniewski adamkorz@sound.eti.pg.gda.pl p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Sygnały dyskretne są z reguły przetwarzane w komputerach (zwykłych lub wyspecjalizowanych, takich jak procesory

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka zmiennoprzecinkowa wer. 5

Arytmetyka zmiennoprzecinkowa wer. 5 Arytmetyka zmiennoprzecinkowa wer. 5 Wojciech Myszka, Maciej Panek listopad 2014r. Ułamki Powinniśmy wiedzieć już wszystko na temat arytmetyki liczb całkowitych. Teraz zajmiemy się liczbami zmiennoprzecinkowymi.

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do informatyki - ć wiczenia

Wprowadzenie do informatyki - ć wiczenia Stałoprzecinkowy zapis liczb wymiernych dr inż. Izabela Szczęch WSNHiD Ćwiczenia z wprowadzenia do informatyki Reprezentacja liczb wymiernych Stałoprzecinkowa bez znaku ze znakiem Zmiennoprzecinkowa pojedynczej

Bardziej szczegółowo

METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.

METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer. METODY NUMERYCZNE Wykład 3. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh Met.Numer. wykład 3 1 Plan Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady Met.Numer. wykład 3 2 1 Aproksymacja Metody numeryczne

Bardziej szczegółowo

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do rachunku błędów pomiarowych

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do rachunku błędów pomiarowych Pochodna i różniczka unkcji oraz jej zastosowanie do rachunku błędów pomiarowych Krzyszto Rębilas DEFINICJA POCHODNEJ Pochodna unkcji () w punkcie określona jest jako granica: lim 0 Oznaczamy ją symbolami:

Bardziej szczegółowo

Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika

Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika Wykład z Technologii Informacyjnych Piotr Mika Uniwersalna forma graficznego zapisu algorytmów Schemat blokowy zbiór bloków, powiązanych ze sobą liniami zorientowanymi. Jest to rodzaj grafu, którego węzły

Bardziej szczegółowo

Matematyka liczby zespolone. Wykład 1

Matematyka liczby zespolone. Wykład 1 Matematyka liczby zespolone Wykład 1 Siedlce 5.10.015 Liczby rzeczywiste Zbiór N ={0,1,,3,4,5, } nazywamy zbiorem Liczb naturalnych, a zbiór N + ={1,,3,4, } nazywamy zbiorem liczb naturalnych dodatnich.

Bardziej szczegółowo

Pozycyjny system liczbowy

Pozycyjny system liczbowy Arytmetyka binarna Pozycyjny system liczbowy w pozycyjnych systemach liczbowych wkład danego symbolu do wartości liczby jest określony zarówno przez sam symbol, jak i jego pozycję w liczbie i tak np. w

Bardziej szczegółowo

Prefiksy binarne. kibibit (Kibit) mebibit (Mibit) gibibit (Gibit) tebibit (Tibit) pebibit (Pibit) exbibit (Eibit) zebibit (Zibit) yobibit (Yibit)

Prefiksy binarne. kibibit (Kibit) mebibit (Mibit) gibibit (Gibit) tebibit (Tibit) pebibit (Pibit) exbibit (Eibit) zebibit (Zibit) yobibit (Yibit) Podstawy Informatyki Wykład 2 Reprezentacja liczb w komputerze Jednostki informacji Bit (ang. bit) (Shannon, 948) Najmniejsza ilość informacji potrzebna do określenia, który z dwóch równie prawdopodobnych

Bardziej szczegółowo

2.3. Wyznaczanie wartości wielomianu, pozycyjne systemy liczbowe i reprezentacja danych liczbowych w komputerze

2.3. Wyznaczanie wartości wielomianu, pozycyjne systemy liczbowe i reprezentacja danych liczbowych w komputerze 23 Wyznaczanie wartości wielomianu pozycyjne systemy liczbowe i reprezentacja danych liczbowych w komputerze 231 Systemy liczbowe Definicja Systemem liczbowym nazywamy zbiór zasad określających sposób

Bardziej szczegółowo

Kod uzupełnień do dwóch jest najczęściej stosowanym systemem zapisu liczb ujemnych wśród systemów binarnych.

Kod uzupełnień do dwóch jest najczęściej stosowanym systemem zapisu liczb ujemnych wśród systemów binarnych. Kod uzupełnień do dwóch jest najczęściej stosowanym systemem zapisu liczb ujemnych wśród systemów binarnych. Jeśli bit znaku przyjmie wartość 0 to liczba jest dodatnia lub posiada wartość 0. Jeśli bit

Bardziej szczegółowo

Operacje arytmetyczne

Operacje arytmetyczne PODSTAWY TEORII UKŁADÓW CYFROWYCH Operacje arytmetyczne Bibliografia: Urządzenia techniki komputerowej, K. Wojtuszkiewicz http://pl.wikipedia.org/ Dodawanie dwójkowe Opracował: Andrzej Nowak Ostatni wynik

Bardziej szczegółowo

1259 (10) = 1 * * * * 100 = 1 * * * *1

1259 (10) = 1 * * * * 100 = 1 * * * *1 Zamiana liczba zapisanych w dowolnym systemie na system dziesiętny: W systemie pozycyjnym o podstawie 10 wartości kolejnych cyfr odpowiadają kolejnym potęgom liczby 10 licząc od strony prawej i numerując

Bardziej szczegółowo

Adam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych

Adam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych Adam Korzeniewski adamkorz@sound.eti.pg.gda.pl p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Sygnały dyskretne są z reguły przetwarzane w komputerach (zwykłych lub wyspecjalizowanych, takich jak procesory

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka stałopozycyjna

Arytmetyka stałopozycyjna Wprowadzenie do inżynierii przetwarzania informacji. Ćwiczenie 3. Arytmetyka stałopozycyjna Cel dydaktyczny: Nabycie umiejętności wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych na liczbach stałopozycyjnych.

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów

Architektura komputerów Wykład jest przygotowany dla IV semestru kierunku Elektronika i Telekomunikacja. Studia I stopnia Dr inż. Małgorzata Langer Architektura komputerów Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię

Bardziej szczegółowo

1.1. Pozycyjne systemy liczbowe

1.1. Pozycyjne systemy liczbowe 1.1. Pozycyjne systemy liczbowe Systemami liczenia nazywa się sposób tworzenia liczb ze znaków cyfrowych oraz zbiór reguł umożliwiających wykonywanie operacji arytmetycznych na liczbach. Dla dowolnego

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Metody numeryczne I Równania nieliniowe Metody numeryczne I Równania nieliniowe Janusz Szwabiński szwabin@ift.uni.wroc.pl Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/66 Równania nieliniowe 1. Równania nieliniowe z pojedynczym pierwiastkiem

Bardziej szczegółowo

ARCHITEKTURA SYSTEMÓW KOMPUTEROWYCH

ARCHITEKTURA SYSTEMÓW KOMPUTEROWYCH ARCHITEKTURA SYSTEMÓW KOMPUTEROWYCH reprezentacja danych ASK.RD.01 c Dr inż. Ignacy Pardyka UNIWERSYTET JANA KOCHANOWSKIEGO w Kielcach Rok akad. 2011/2012 c Dr inż. Ignacy Pardyka (Inf.UJK) ASK.RD.01 Rok

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY LICZBOWE. SYSTEMY POZYCYJNE: dziesiętny (arabski): 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 rzymski: I, II, III, V, C, M

SYSTEMY LICZBOWE. SYSTEMY POZYCYJNE: dziesiętny (arabski): 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 rzymski: I, II, III, V, C, M SYSTEMY LICZBOWE SYSTEMY POZYCYJNE: dziesiętny (arabski):,, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 rzymski: I, II, III, V, C, M System pozycyjno wagowy: na przykład liczba 444 4 4 4 4 4 4 Wagi systemu dziesiętnego:,,,,...

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 1 Zadanie Definicja 1.1. (zadanie) Zadaniem nazywamy zagadnienie znalezienia rozwiązania x spełniającego równanie F (x, d) = 0, gdzie d jest zbiorem danych (od których zależy rozwiązanie x), a F

Bardziej szczegółowo

Wstęp do informatyki- wykład 1 Systemy liczbowe

Wstęp do informatyki- wykład 1 Systemy liczbowe 1 Wstęp do informatyki- wykład 1 Systemy liczbowe Treści prezentowane w wykładzie zostały oparte o: S. Prata, Język C++. Szkoła programowania. Wydanie VI, Helion, 2012 www.cplusplus.com Jerzy Grębosz,

Bardziej szczegółowo

ARCHITEKRURA KOMPUTERÓW Kodowanie liczb ze znakiem 27.10.2010

ARCHITEKRURA KOMPUTERÓW Kodowanie liczb ze znakiem 27.10.2010 ARCHITEKRURA KOMPUTERÓW Kodowanie liczb ze znakiem 27.10.2010 Do zapisu liczby ze znakiem mamy tylko 8 bitów, pierwszy od lewej bit to bit znakowy, a pozostałem 7 to bity na liczbę. bit znakowy 1 0 1 1

Bardziej szczegółowo

Programowanie w C++ Wykład 2. Katarzyna Grzelak. 5 marca K.Grzelak (Wykład 1) Programowanie w C++ 1 / 41

Programowanie w C++ Wykład 2. Katarzyna Grzelak. 5 marca K.Grzelak (Wykład 1) Programowanie w C++ 1 / 41 Programowanie w C++ Wykład 2 Katarzyna Grzelak 5 marca 2018 K.Grzelak (Wykład 1) Programowanie w C++ 1 / 41 Reprezentacje liczb w komputerze K.Grzelak (Wykład 1) Programowanie w C++ 2 / 41 Reprezentacje

Bardziej szczegółowo

Pracownia Komputerowa wykład V

Pracownia Komputerowa wykład V Pracownia Komputerowa wykład V dr Magdalena Posiadała-Zezula http://www.fuw.edu.pl/~mposiada/pk16 1 Reprezentacje liczb i znaków! Liczby:! Reprezentacja naturalna nieujemne liczby całkowite naturalny system

Bardziej szczegółowo

Plan wynikowy z wymaganiami edukacyjnymi z matematyki w zakresie podstawowym dla klasy 1 zsz Katarzyna Szczygieł

Plan wynikowy z wymaganiami edukacyjnymi z matematyki w zakresie podstawowym dla klasy 1 zsz Katarzyna Szczygieł Plan wynikowy z wymaganiami edukacyjnymi z matematyki w zakresie podstawowym dla klasy 1 zsz Katarzyna Szczygieł Lp. Temat Kształcone umiejętności 1 Zasady pracy na lekcjach matematyki. Dział I. LICZBY

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY LICZBOWE. Zapis w systemie dziesiętnym

SYSTEMY LICZBOWE. Zapis w systemie dziesiętnym SYSTEMY LICZBOWE 1. Systemy liczbowe Najpopularniejszym systemem liczenia jest system dziesiętny, który doskonale sprawdza się w życiu codziennym. Jednak jego praktyczna realizacja w elektronice cyfrowej

Bardziej szczegółowo

Kod znak-moduł. Wartość liczby wynosi. Reprezentacja liczb w kodzie ZM w 8-bitowym formacie:

Kod znak-moduł. Wartość liczby wynosi. Reprezentacja liczb w kodzie ZM w 8-bitowym formacie: Wykład 3 3-1 Reprezentacja liczb całkowitych ze znakiem Do przedstawienia liczb całkowitych ze znakiem stosowane są następujące kody: - ZM (znak-moduł) - U1 (uzupełnienie do 1) - U2 (uzupełnienie do 2)

Bardziej szczegółowo

Wstęp do informatyki- wykład 2

Wstęp do informatyki- wykład 2 MATEMATYKA 1 Wstęp do informatyki- wykład 2 Systemy liczbowe Treści prezentowane w wykładzie zostały oparte o: S. Prata, Język C++. Szkoła programowania. Wydanie VI, Helion, 2012 www.cplusplus.com Jerzy

Bardziej szczegółowo

Wstęp do metod numerycznych Zagadnienia wstępne Uwarunkowanie. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Zagadnienia wstępne Uwarunkowanie. P. F. Góra Wstęp do metod numerycznych Zagadnienia wstępne Uwarunkowanie P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2014 Sposoby reprezentacji liczb całkowitych i rzeczywistych patrz wykład z Teoretycznych Podstaw

Bardziej szczegółowo