Wprowadzenie do metod numerycznych. Krzysztof Patan
|
|
- Antonina Kwiatkowska
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wprowadzenie do metod numerycznych Krzysztof Patan
2 Metody numeryczne Dział matematyki stosowanej Każde bardziej złożone zadanie wymaga opracowania indywidualnej metody jego rozwiązywania na maszynie cyfrowej Metody rozwiązywania tego samego problemu mogą się różnić operowaniem na pamięci operacyjnej, użyciem podwójnej precyzji podczas obliczeń, czy stosowaniem różnych warunków zatrzymania algorytmu Wybór odpowiedniej metody dla danego problemu
3 Dlaczego modelujemy numerycznie? szybkie i efektywne narzędzia rozwiązywania problemów uniwersalność i szeroka użyteczność często, jedyna alternatywa dla nieistniejących rozwiązań analitycznych liczne istniejące efektywne programy i biblioteki idealne do nauki obsługi maszyn cyfrowych zmieniają rozumienie metod matematycznych (redukcja skomplikowanych technik do podstawowych operacji arytmetycznych)
4 Zadanie algorytmiczne
5 Rozwiązanie algorytmiczne
6 Algorytm definicja
7 Algorytm analiza
8 Definicje Metody numeryczne rozwiązywanie zadań matematycznych za pomocą skończonej liczby działań arytmetycznych i logicznych Zadanie numeryczne matematyczny opis powiązań pomiędzy danymi wejściowymi i wyjściowymi Algorytm numeryczny skończona sekwencja poprawnie sformułowanych operacji przekształcających dane wejściowe i wyjściowe operacja działanie arytmetyczne, logiczne lub odwołanie do istniejących algorytmów
9 Źródła błędów
10 1 Błędy pomiarowe, np. prędkość światła w próżni wynosi c = ( ε) 10 8 m/sec, ε Modelowanie matematyczne, np. najprostszy model przyrostu populacji N(t) = N 0 e kt jest prawidłowy tylko przy założeniu, że posiada nieograniczone zasoby 3 Błędy grube i pomyłki, np. błędy programistyczne 4 Błędy maszynowe, np. błędy zaokrąglania lub odrzucania w arytmetyce zmiennoprzecinkowej 5 Błędy przybliżania matematycznego, np. obliczając całkę 1 ( ) 1 I = e x2 dx 1 + x 2 + x4 2! + x6 3! + x8 dx 4! 0 0
11 Błąd względny i bezwzględny Błąd bezwzględny gdzie: e abs = α ˆα α wartość dokładna ˆα wartość przybliżona (obliczona) Błąd względny e rel = α ˆα α lub e rel = α ˆα α 100% Wniosek: α jest najczęściej niedostępna a priori, stąd e rel = α ˆα α
12 Przykład Rozważmy zadanie pomiaru długości mostu oraz nita użytego do jego budowy. W wyniku pomiaru otrzymano odpowiednio 9999 i 9 cm. Jeżeli prawdziwe wartości to oraz 10 cm, policzyć (a) błąd bezwzględny i (b) procentowy błąd względny w każdym z przypadków. a) Błąd bezwzględny dla długości mostu wynosi oraz dla długości nita e m abs = = 1 cm e n abs = 10 9 = 1 cm b) Błąd względny dla długości mostu wynosi e m rel = 1 100% = 0.01% oraz dla nita e n rel = 1 100% = 10% 10
13 Cyfrowy zapis liczb całkowitych baza 10 konwersja baza 2 baza 8 baza = = = C = B = = CA konwersja do systemu ósemkowego 27 (10) = (8) konwersja do systemu szestnastkowego 27 (10) = B (16)
14 Reprezentacja Zapis stałopozycyjny n l = s e i 2 i (1) i=0 gdzie s { 1, 1} znak liczby, e i {0, 1} cyfry reprezentacji binarnej (e n 0, gdy l 0) s e n e n 1... e 0 znak d d bitów 1 Zakres liczby I = [ 2 d, 2 d 1] (2) Działania dokładne 1 dodawanie 2 odejmowanie 3 mnożenie
15 Przykład Określić zakres liczb całkowitych przy, które mogą być reprezentowane na 16-bitowym komputerze Pierwszy bit przechowuje znak. Pozostałe 15 bitów może służyć do przechowania liczb binarnych od 0 do Stąd, górna granica wynosi = = W ten sposób zakres to [ ,32 767] Uwaga! Istnieje nadmiarowość dla wartości zero, tj oraz , dlatego druga z kombinacji zazwyczaj jest używana do reprezentacji dodatkowej liczby ujemnej: 32768, stąd prawdziwy zakres jest od do 32767
16 Zapis zmiennopozycyjny Reprezentacja x = s 2 c m (3) gdzie s { 1, 1} znak liczby, c cecha liczby (liczba całkowita reprezentacja stałopozycyjna), m mantysa liczby ( 1 2 m < 1) s s c e d t 2... e 1 e 0 e 1 e 2... e t znak d t bitów cechy t bitów mantysy Mantysa e 1 = 1, e i = 0 lub 1 dla i > 1 dla t bitów t decyduje o dokładności reprezentacji Zakres liczby m min 2 c min x m max 2 cmax 1 2 2d t 1 x 2t t 2 2d t 1 1
17 Przykład Podać wartość liczby o reprezentacji zmiennoprzecinkowej wiedząc, że dokładność reprezentacji t = 4 Pierwszy bit określa znak liczby 1 liczba ujemna Cztery ostatnie bity to mantysa, stąd m = = = Bity od drugiego do czwartego to cecha, ale bit drugi to znak, stąd c = = 2 Ostatecznie x = m 2 c = = 13 4 = 3, 25
18 Przykład Podać reprezentację zmiennopozycyjną liczb 0, 2 i 6, 25 dla d = 7 i t = 4 Liczbę 0, 2 można przybliżyć liczbą 0, 1875, która ma reprezentację W tym przypadku błąd bezwzględny e abs = 0, = Liczbę 6, 25 można przybliżyć liczbą 6, 5, która ma reprezentację W tym przypadku błąd bezwzględny e abs = 6, , 5 = 0, 25 Bezwzględny błąd reprezentacji jest silnie zależy od t i od wielkości liczby!
19 Cyfrowy zapis liczb zmiennoprzecinkowych Standardy IEEE formatów liczb zmiennoprzecinkowych Precyzja Sign Bity mantysy Bity cechy Suma Single Double Quadruple t bitów decyduje o precyzji reprezentacji d t bitów decyduje o zakresie reprezentacji
20 Zbiór liczb zmiennoprzecinkowych Rzeczywiste Zakres Nieskończony: istnieją dowolnie duże i dowolnie małe liczby rzeczywiste. Zmiennoprzecinkowe Skończony: liczba bitów cechy ogranicza amplitudę liczb zmiennoprzecinkowych. Precyzja Nieskończona: jest nieskończenie wiele liczb rzeczywistych pomiędzy dwoma dowolnymi l. rzeczywistymi. Skończona: istnieje skończona liczba (czasami nawet równa zero) liczb zmiennoprzecinkowych pomiędzy dwoma dowolnymi l. zmiennoprzecinkowymi. Wniosek: Linia liczb zmiennoprzecinkowych jest podzbiorem linii liczb rzeczywistych
21 Arytmetyka zmiennopozycyjna Wyniki operacji arytmetycznych pomiędzy dwoma liczbami zmiennoprzecinkowymi: najczęściej nie może być reprezentowana przez inną wartość zmiennoprzecinkową, ma ograniczony zakres i precyzję. Reprezentacja zmiennopozycyjna liczby x x = x(1 ε) gdzie ε jest błędem względnym reprezentacji W arytmetyce zmiennopozycyjnej fl(a op b) = a op b(1 + ε op ) gdzie f l jest operacją zmiannoprzecinkową (ang. floating point operation), ε op jest błędem względnym działania w tej arytmetyce
22 Przykłady 1. fl(a + b) = a(1 + ε a ) + b(1 + ε b ) = (a + b)(1 + ε d ) gdzie ε d = aε a + bε b a + b 2. fl(a b) = a(1 + ε a ) b(1 + ε b ) = a b(1 + ε m ) gdzie ε m = ε a + ε b + ε a ε b 3. fl((a b)(a + b)) = ((a b)(1 + ε o )(a + b)(1 + ε d )) (1 + ε m ) = (a b)(a + b)(1 + ε o )(1 + ε d )(1 + ε m ) = (a b)(a + b)(1 + ε h ) gdzie ε h = ε o + ε d + ε m + ε o ε d + ε o ε m + ε d ε m + ε o ε d ε m
23 Przykłady cd 4. fl(a 2 b 2 ) = (a a(1 + ε ma ) b b(1 + ε mb ))(1 + ε o ) ( = (a 2 + b 2 ) 1 + a2 ε ma b 2 ) ε mb a 2 b 2 (1 + ε o ) = (a 2 + b 2 )(1 + ε r ) ( gdzie ε r = ε o + (1 + ε o ) 1 + a2 ε ma b 2 ) ε mb a 2 b 2
24 Przykład Błędy zaokrąglenia w obliczeniach Obliczyć r = x 2 y 2, gdzie x = oraz y = z 4-cyfrową precyzją Przez bezpośrednie podstawienie mamy r = x 2 y 2 = 16.04(0025) 16.03(2016) = 0.01 Prawdziwa wartość r to Zatem błąd względny wynosi e rel = % = %!!! Z drugiej strony, stosując znany wzór skróconego mnożenia r = (x y)(x + y) mamy: r = ( )( ) = = Wynik jest dokładny i błąd względny e rel = 0%!!!
25 Podsumowanie ograniczona precyzja prowadzi do zaokrągleń w pojedynczych kalkulacjach efekty zaokrągleń akumulują się powoli błędy zaokrągleń są nieuniknione, sposobem jest tworzenie lepszych algorytmów odejmowanie niemal równych wartości prowadzi do poważnych strat precyzji
26 Błędy kasowania Dla dodawania: Błędy w będą duże kiedy a b lub a b Przykład c = a + b i c = a b Rozważmy c = a + b z a = x.xxx , b = y.yyy oraz z = x + y < 10. osiągalna precyzja {}}{ x.xxx xxxx xxxx xxxx yyyy yyyy yyyy yyyy = x.xxx xxxx zzzz zzzz yyyy yyyy }{{} stracone cyfry
27 Dla odejmowania: Błąd w c = a b będzie znaczny dla a b Przykład Wyznaczyć c = a b w arytmetyce zmiennoprzecinkowej dla a = x.xxxxxxxxxxxxxx1 oraz b = x.xxxxxxxxxxxxxxx0 osiągalna precyzja {}}{ x.xxx xxxx xxxx xxx1 x.xxx xxxx xxxx xxx0 = } uuuu uuuu {{ uuuu uuu } nieokreślone cyfry = 1.uuu uuuu uuuu uuuu Wynik posiada tylko jedną (!) cyfrę znaczącą.
28 Podsumowanie występują w dodawaniu: a + b kiedy a b lub a b występują w odejmowaniu: a b kiedy a b ogromne błędy w pojedynczych operacjach, a nie powolna akumulacja często mogą zostać zminimalizowane przez algebraiczne przekształcenie wrażliwej formuły
29 Precyzja maszyny Amplituda błędów zaokrąglania jest określona przez tzw. precyzję maszyny ε m, tzn. 1 + δ = 1, δ ε m Dla podwójnej precyzji (64 bity) ε m = Wyznaczanie precyzji maszyny eps=1 do if (eps+1 <= 1) exit eps = eps/2 end do eps=2*eps Porównywanie liczb zmiennoprzecinkowych if x==y % błędnie!!! if abs(x-y) < eps
30 Błąd obcięcia Rozważmy rozwinięcie w szereg sin(x) sin(x) = x x3 3! + x5 5!... Dla małych x, tylko kilka wyrazów szeregu jest potrzebnych do dokładnego przybliżenia sin(x). Wyrazy wyższego rzędu są obcinane (ang. truncated) f true = f sum + błąd obcięcia Rozmiar błędu obcięcia zależy od x oraz liczby wyrazów włączonych w f sum.
31 Uwarunkowanie zadania algorytmicznego Niech y = f(x) y = f(x + x) y Zadanie jest źle uwarunkowane jeśli y y x >> x Jeżeli niewielka zmiana parametrów problemu wpływa znacząco na jego rozwiązanie to problem jest źle uwarunkowany Zadanie jest stabilne jeśli dla każdedo x D oraz lim f(x + x) = f(x) x 0 x + x D
32 Przykład Rozważmy liniowe układy równań { 2x + 6y = 8 2x + 6, y = 8, { 2x + 6y = 8 2x + 5, y = 8, x = 1, y = 1 x = 10, y = 2 dla rozwiązania 9 1 = 9 i 3 1 = 3 dla parametrów 0, , i Problem jest źle uwarunkowany (źle postawiony) 0, , ,
BŁĘDY PRZETWARZANIA NUMERYCZNEGO
BŁĘDY PRZETWARZANIA NUMERYCZNEGO Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski Dlaczego modelujemy... systematyczne rozwiązywanie problemów, eksperymentalna eksploracja wielu rozwiązań, dostarczanie abstrakcyjnych
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
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
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
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
Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów
Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Konwersje, bª dy przetwarzania numerycznego PWSZ Gªogów, 2009 Dlaczego modelujemy... systematyczne rozwi zywanie problemów, eksperymentalna eksploracja wielu rozwi
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
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
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
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
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
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
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
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
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 >>
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.
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
METODY NUMERYCZNE. Wykład 2. Analiza błędów w metodach numerycznych. Met.Numer. wykład 2 1
METODY NUMERYCZNE Wykład. Analiza błędów w metodach numerycznych Met.Numer. wykład 1 Po co wprowadzamy liczby w formacie zmiennoprzecinkowym (floating point)? Przykład 1. W jaki sposób można zapisać liczbę
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
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:,,,,...
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
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
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
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
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
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,
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
Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice
2. Arytmetyka komputerowa Marian Bubak Department of Computer Science AGH University of Science and Technology Krakow, Poland bubak@agh.edu.pl dice.cyfronet.pl Contributors Maciej Trzebiński Mikołaj Biel
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)
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
W wielu obliczeniach w matematyce bądź fizyce wykonanie niektórych kroków zależy od spełnienia warunku.
W wielu obliczeniach w matematyce bądź fizyce wykonanie niektórych kroków zależy od spełnienia warunku. Nie wolno dzielić przez zero i należy sprawdzić, czy dzielna nie jest równa zeru. W dziedzinie liczb
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,
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,
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
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
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:
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
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 {
METODY NUMERYCZNE. Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych
METODY NUMERYCZNE Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh, Katedra Elektroniki, AGH e-mail: zak@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~zak Met.Numer. wykład
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
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
Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy pierwszej zasadniczej szkoły zawodowej
Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy pierwszej zasadniczej szkoły zawodowej ocena dopuszczająca ocena dostateczna ocena dobra ocena bardzo dobra ocena celująca Dział I. LICZBY RZECZYWISTE I DZIALANIA
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
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
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
METODY NUMERYCZNE. Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych
METODY NUMERYCZNE Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych Prof. dr hab. inż. Katarzyna Zakrzewska Katedra Elektroniki, AGH e-mail: zak@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~zak Met.Numer. wykład 1 1
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
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,
LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE
LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE Liczby zmiennoprzecinkowe są komputerową reprezentacją liczb rzeczywistych zapisanych w formie wykładniczej (naukowej). Aby uprościć arytmetykę na nich, przyjęto ograniczenia
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
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,
W jaki sposób użyć tych n bitów do reprezentacji liczb całkowitych
Arytmetyka komputerowa Wszelkie liczby zapisuje się przy użyciu bitów czyli cyfr binarnych: 0 i 1 Ile różnych liczb można zapisać używajac n bitów? n liczby n-bitowe ile ich jest? 1 0 1 00 01 10 11 3 000001010011100101110111
Reprezentacja symboli w komputerze. Liczby całkowite i zmiennoprzecinkowe. Programowanie Proceduralne 1
Reprezentacja symboli w komputerze. Liczby całkowite i zmiennoprzecinkowe. Programowanie Proceduralne 1 Bity i kody binarne Bit (binary digit) najmniejsza ilość informacji {0, 1}, wysokie/niskie napięcie
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
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
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
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,
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
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
KADD Minimalizacja funkcji
Minimalizacja funkcji Poszukiwanie minimum funkcji Foma kwadratowa Metody przybliżania minimum minimalizacja Minimalizacja w n wymiarach Metody poszukiwania minimum Otaczanie minimum Podział obszaru zawierającego
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
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii (2018) Autor prezentacji :dr hab. Paweł Korecki dr Szymon Godlewski e-mail: szymon.godlewski@uj.edu.pl
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
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
Dodatek do Wykładu 01: Kodowanie liczb w komputerze
Dodatek do Wykładu 01: Kodowanie liczb w komputerze [materiał ze strony: http://sigma.wsb-nlu.edu.pl/~szyszkin/] Wszelkie dane zapamiętywane przetwarzane przez komputery muszą być odpowiednio zakodowane.
Kodowanie liczb całkowitych w systemach komputerowych
Kodowanie liczb całkowitych w systemach komputerowych System pozycyjny Systemy addytywne znaczenie historyczne Systemy pozycyjne r podstawa systemu liczbowego (radix) A wartość liczby a - cyfra i pozycja
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
METODY NUMERYCZNE. Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych. Wprowadzenie do metod numerycznych. Wprowadzenie do metod numerycznych
METODY NUMERYCZNE Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh, Katedra Elektroniki, AGH e-mail: zak@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~zak Met.Numer. wykład
Ciągi liczbowe wykład 3
Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel 3 kwietnia 203 Definicja (ciągu liczbowego). Ciagiem liczbowym nazywamy funkcję odwzorowuja- ca zbiór liczb naturalnych w zbiór liczb rzeczywistych. Wartość
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
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.
Programowanie w C++ Wykład 2. Katarzyna Grzelak. 4 marca K.Grzelak (Wykład 1) Programowanie w C++ 1 / 44
Programowanie w C++ Wykład 2 Katarzyna Grzelak 4 marca 2019 K.Grzelak (Wykład 1) Programowanie w C++ 1 / 44 Na poprzednim wykładzie podstawy C++ Każdy program w C++ musi mieć funkcję o nazwie main Wcięcia
Pułapki liczb zmiennoprzecinkowych. Adam Sawicki asawicki.info
Pułapki liczb zmiennoprzecinkowych Adam Sawicki asawicki.info 24.09.2016 Agenda Liczby zmiennoprzecinkowe Budowa Typy możliwości i ograniczenia Typy w językach programowania Pułapki Zakres Precyzja Nieskooczone
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
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
Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum. w roku szkolnym 2012/2013
Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum w roku szkolnym 2012/2013 I. Zakres materiału do próbnego egzaminu maturalnego z matematyki: 1) liczby rzeczywiste 2) wyrażenia algebraiczne
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
RÓWNANIA NIELINIOWE Maciej Patan
RÓWNANIA NIELINIOWE Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski Przykład 1 Prędkość v spadającego spadochroniarza wyraża się zależnością v = mg ( 1 e c t) m c gdzie g = 9.81 m/s 2. Dla współczynnika oporu c
METODY NUMERYCZNE. Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych
MEODY NUMERYCZNE Wykład 1. Wprowadzenie do metod numerycznych dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh, Katedra Elektroniki, AGH e-mail: zak@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~zak Met.Numer. wykład 1
Algorytmy i struktury danych. wykład 9
Plan wykładu:. Algorytmy numeryczne. Funkcja skrótu jest to funkcja H, która dla do dowolnej informacji m przyporządkowuje niespecyficzną wartość h, mającą cechy pseudolosowe. Cechy: skróty są zazwyczaj
ARCHITEKTURA KOMPUTERÓW Liczby zmiennoprzecinkowe
ARCHITEKTURA KOMPUTERÓW 17.11.2010 Liczby zmiennoprzecinkowe Sprawa bardzo podobna jak w systemie dziesiętnym po przecinku mamy kolejno 10-tki do ujemnych potęg, a w systemie binarnym mamy 2-ki w ujemnych
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/ 2016 Źródła błędów numerycznych Wyniki obliczeń numerycznych obarczone sa błędami. Ich najważniejszymi
Ciagi liczbowe wykład 4
Ciagi liczbowe wykład 4 dr Mariusz Grzadziel Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu semestr zimowy, r. akad. 2016/2017 Definicja (ciagu liczbowego) Ciagiem liczbowym nazywamy funkcję
Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A
Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, 06.2007. Egzamin, Gr. A Imię i nazwisko: Nr indeksu: Section 1. Test wyboru, max 33 pkt Zaznacz prawidziwe odpowiedzi literą T, a fałszywe N. Każda prawidłowa odpowiedź
Metody numeryczne w przykładach
Metody numeryczne w przykładach Bartosz Ziemkiewicz Wydział Matematyki i Informatyki UMK, Toruń Regionalne Koło Matematyczne 8 kwietnia 2010 r. Bartosz Ziemkiewicz (WMiI UMK) Metody numeryczne w przykładach
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
Metody numeryczne II. Reprezentacja liczb
Metody numeryczne II. Reprezentacja liczb Oleksandr Sokolov Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej UMK (2016/17) http://fizyka.umk.pl/~osokolov/mnii/ Reprezentacja liczb Reprezentacja stałopozycyjna
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/ 2017 Źródła błędów numerycznych Wyniki obliczeń numerycznych obarczone sa błędami. Ich najważniejszymi
Algorytm. a programowanie -
Algorytm a programowanie - Program komputerowy: Program komputerowy można rozumieć jako: kod źródłowy - program komputerowy zapisany w pewnym języku programowania, zestaw poszczególnych instrukcji, plik
Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 1
Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 1 Poniżej podajemy umiejętności, jakie powinien zdobyć uczeń z każdego działu, aby uzyskać poszczególne stopnie. Na ocenę dopuszczającą uczeń powinien opanować
Arytmetyka liczb wymiernych w języku C++
Arytmetyka liczb wymiernych w języku C++ Monika Zagała Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek Informatyka, Rok V m_zagala@o2.pl Streszczenie Poniższa praca przedstawia projekt oraz implementację
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
LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE
LICZBY ZMIENNOPRZECINKOWE Liczby zmiennoprzecinkowe są komputerową reprezentacją liczb rzeczywistych zapisanych w formie wykładniczej (naukowej). Aby uprościć arytmetykę na nich, przyjęto ograniczenia
Kodowanie informacji. Kody liczbowe
Wykład 2 2-1 Kodowanie informacji PoniewaŜ komputer jest urządzeniem zbudowanym z układów cyfrowych, informacja przetwarzana przez niego musi być reprezentowana przy pomocy dwóch stanów - wysokiego i niskiego,
Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Grupa: A
Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, 06.2005. Grupa: A Nazwisko: Imię: Numer indeksu: Ćwiczenia z: Data: Część 1. Test wyboru, max 36 pkt Zaznacz prawidziwe odpowiedzi literą T, a fałszywe N. Każda prawidłowa
Zad. 3: Układ równań liniowych
1 Cel ćwiczenia Zad. 3: Układ równań liniowych Wykształcenie umiejętności modelowania kluczowych dla danego problemu pojęć. Definiowanie właściwego interfejsu klasy. Zwrócenie uwagi na dobór odpowiednich
Instrukcja do ćwiczeń nr 4 typy i rodzaje zmiennych w języku C dla AVR, oraz ich deklarowanie, oraz podstawowe operatory
Instrukcja do ćwiczeń nr 4 typy i rodzaje zmiennych w języku C dla AVR, oraz ich deklarowanie, oraz podstawowe operatory Poniżej pozwoliłem sobie za cytować za wikipedią definicję zmiennej w informatyce.
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
Mikroinformatyka. Koprocesory arytmetyczne 8087, 80187, 80287, i387
Mikroinformatyka Koprocesory arytmetyczne 8087, 80187, 80287, i387 Koprocesor arytmetyczny 100 razy szybsze obliczenia numeryczne na liczbach zmiennoprzecinkowych. Obliczenia prowadzone równolegle z procesorem