
【計】 computational instability
calculate; compute; cast; count; figure up; calculation; computation
【計】 calc; calculating; computing; tallying
【經】 calculate; calculation; computation; computing element; reckon
reckoning
【醫】 unsteadiness
計算不穩定性(英文:Computational Instability),指在數值計算或算法執行過程中,由于初始數據的微小擾動、計算方法的固有缺陷(如舍入誤差累積)或問題本身的敏感性,導緻計算結果出現顯著偏差甚至發散的現象。該概念在計算數學、工程仿真和科學計算中至關重要。
指通過算法處理數據以求解數學問題的過程,涉及離散化、疊代和近似(如微分方程數值解)。
系統對微小擾動的高度敏感性。在計算中表現為:輸入誤差被算法放大,輸出結果與真實解嚴重偏離。
計算不穩定性常由以下原因引發:
問題本身對輸入變化敏感。例如線性方程組 $Ax=b$ 的條件數過大時,解的誤差 $frac{|Delta x|}{|x|}$ 可能遠超輸入誤差 $frac{|Delta b|}{|b|}$。
如顯式歐拉法求解剛性微分方程時,步長選擇不當會導緻結果發散: $$ y_{n+1} = y_n + h f(t_n, y_n) $$ 當 $h$ 過大時,誤差呈指數增長。
計算機浮點數運算的有限精度導緻疊代中誤差逐步放大,常見于遞歸計算(如斐波那契數列的直接遞歸實現)。
求解波動方程時,若網格比($frac{Delta t}{Delta x}$)違反CFL條件,數值解會出現非物理震蕩。
Hilbert矩陣(元素 $H_{ij}=frac{1}{i+j-1}$)條件數隨階數劇增,求逆時微小誤差可緻結果完全失效。
如洛倫茲方程對初值敏感,數值方法(如Runge-Kutta法)的截斷誤差可能使長期預測失準。
Press, W.H. et al. (2007), 第1章詳細讨論穩定性與誤差傳播機制。
Golub, G.H. & Van Loan, C.F. (2013), 第2章分析矩陣條件數與計算穩定性的關系。
規範浮點數表示與運算,直接影響舍入誤差控制。
計算不穩定性在不同領域有不同含義,以下是主要解釋:
指在偏微分方程數值解法中,使用不穩定格式或不當方法時,初始誤差或舍入誤差會在計算過程中被放大。例如:差分格式不滿足穩定性條件,導緻疊代後結果完全失真。
排序算法的穩定性是典型例子:
可能由以下因素引發:
例如化學中物質穩定性屬于化學性質,但此概念與計算不穩定性無直接關聯。
注:需根據具體場景判斷詞義,數值計算和算法穩定性是學術研究重點,系統穩定性屬于工程實踐問題。
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