
【计】 computational instability
calculate; compute; cast; count; figure up; calculation; computation
【计】 calc; calculating; computing; tallying
【经】 calculate; calculation; computation; computing element; reckon
reckoning
【医】 unsteadiness
计算不稳定性(英文:Computational Instability),指在数值计算或算法执行过程中,由于初始数据的微小扰动、计算方法的固有缺陷(如舍入误差累积)或问题本身的敏感性,导致计算结果出现显著偏差甚至发散的现象。该概念在计算数学、工程仿真和科学计算中至关重要。
指通过算法处理数据以求解数学问题的过程,涉及离散化、迭代和近似(如微分方程数值解)。
系统对微小扰动的高度敏感性。在计算中表现为:输入误差被算法放大,输出结果与真实解严重偏离。
计算不稳定性常由以下原因引发:
问题本身对输入变化敏感。例如线性方程组 $Ax=b$ 的条件数过大时,解的误差 $frac{|Delta x|}{|x|}$ 可能远超输入误差 $frac{|Delta b|}{|b|}$。
如显式欧拉法求解刚性微分方程时,步长选择不当会导致结果发散: $$ y_{n+1} = y_n + h f(t_n, y_n) $$ 当 $h$ 过大时,误差呈指数增长。
计算机浮点数运算的有限精度导致迭代中误差逐步放大,常见于递归计算(如斐波那契数列的直接递归实现)。
求解波动方程时,若网格比($frac{Delta t}{Delta x}$)违反CFL条件,数值解会出现非物理震荡。
Hilbert矩阵(元素 $H_{ij}=frac{1}{i+j-1}$)条件数随阶数剧增,求逆时微小误差可致结果完全失效。
如洛伦兹方程对初值敏感,数值方法(如Runge-Kutta法)的截断误差可能使长期预测失准。
Press, W.H. et al. (2007), 第1章详细讨论稳定性与误差传播机制。
Golub, G.H. & Van Loan, C.F. (2013), 第2章分析矩阵条件数与计算稳定性的关系。
规范浮点数表示与运算,直接影响舍入误差控制。
计算不稳定性在不同领域有不同含义,以下是主要解释:
指在偏微分方程数值解法中,使用不稳定格式或不当方法时,初始误差或舍入误差会在计算过程中被放大。例如:差分格式不满足稳定性条件,导致迭代后结果完全失真。
排序算法的稳定性是典型例子:
可能由以下因素引发:
例如化学中物质稳定性属于化学性质,但此概念与计算不稳定性无直接关联。
注:需根据具体场景判断词义,数值计算和算法稳定性是学术研究重点,系统稳定性属于工程实践问题。
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