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高精度计算Matlab:高精度数值计算方法

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搜索表示接近整数的公式。例如,将 exp(sqrt(163)*pi) 计算到 30 位数。结果显示为有舍入误差的整数。

disp("Setting precision to 30 digits")

digits(30);

f = exp(sqrt(sym(163))*sym(pi));

vpa(f)

Setting precision to 30 digits

ans =

262537412640768743.999999999999

当您将相同的值计算到 40 位数时,可以看到该值实际上不是整数。

disp("Setting precision to 40 digits")

digits(40);

vpa(f)

Setting precision to 40 digits

ans =

262537412640768743.9999999999992500725972

接下来,假设有一系列数字,其值最高达到 exp(1000)。确定小数点后的正确位数,以便正确计算这些数字。找到上界 exp(1000) 所需的最小工作精度。

disp("Compute the required working precision")

disp(">> d = log10(exp(vpa(1000)))")

d = log10(exp(vpa(1000)))

Compute the required working precision

>> d = log10(exp(vpa(1000)))

d =

434.2944819032518276511289189166050822944

请先设置所需的精度,然后再开始调用依赖该精度的函数。例如,使用函数 round、vpa 或 double。

digits(ceil(d) + 50);

现在,假设有一系列 exp(sqrt(n)*pi) 形式的数字,n 的值为从 1 到 1000。检查此形式的数字是否接近某个整数。您可以从它们的小数部分的直方图中看到这一点。

A = exp(pi*sqrt(vpa(1:1000)));

B = A-round(A);

histogram(double(B), 50)

c0a76d0b609562312c7541964fd04d25.png

计算是否有 exp(n) 形式的近整数。

A = exp(vpa(1:1000));

B = A-round(A);

find(abs(B) < 1/1000);

现在您可以看到 A 的元素的小数部分分布相当均匀。

histogram(double(B), 50)

368f454336a78dff67d74f0585545812.png


 相关资源: MathWorks MATLAB Simulink挑战项目_MathWorks MATLAB-Simulink-Chal
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