发布时间 : 星期二 文章误差理论与数据处理实验报告更新完毕开始阅读fb5f757db1717fd5360cba1aa8114431b80d8e2f
原有数据 3.14159 2.71729 4.51050 3.21551 6.378501 舍入后数据 四、实验数据整理
（一）用自己熟悉的语言编程实现对绝对误差和相对误差的求解。 1、分析：绝对误差：绝对误差=测得值-真值
相对误差：相对误差=绝对误差/真值≈绝对误差/测得值 2、程序
%绝对误差和相对误差的求解 x=1897.64 %已知数据真值 x1=1897.57 %已知测量值 d=x1-x %绝对误差 l=(d/x)%相对误差
3、在matlab中的编译及运行结果
（二）按照数字舍入规则，用自己熟悉的语言编程实现对下面数据保留四位有效数字进行凑整。
原有数据 3.14159 舍入后数据 2.71729 4.51050 3.21551 6.378501 1、分析：保留四位有效数字可使用matlab控制运算精度函数vpa 2、程序：
%对数据保留四位有效数字进行凑整
a=[3.14159,2.71729,4.51050,3.21551,6.378501]%定义数组，输入数值 b=vpa(a,4)%利用vpa函数保留四位有效数字 3、在matlab中的编译及运行结果
小结
第一个实验容相对简单，也比较容易操作，较难的是matlab的理解与使用，例如第二道题目还是需要查找资料和广泛学习才能找到比较简洁的方法，总体上来说细心就可以很好地完成，回顾了基础知识。
实验二 误差的基本性质与处理
一、实验目的
了解误差的基本性质以及处理方法
二、实验原理
（1）算术平均值
对某一量进行一系列等精度测量，由于存在随机误差，其测得值皆不相同，应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。
1、算术平均值的意义：在系列测量中，被测量所得的值的代数和除以n而得的值成为算术平均值。
设 l1，l2，…,ln为n次测量所得的值，则算术平均值
lil1?l2?...ln?x??i?1
nn算术平均值与真值最为接近，由概率论大数定律可知，若测量次数无限增加，则算术平均值x必然趋近于真值L0。
nvi? li-x
li——第i个测量值，i=1,2,...,n; vi——li的残余误差（简称残差）
2、算术平均值的计算校核
算术平均值及其残余误差的计算是否正确，可用求得的残余误差代数和性质来校核。 残余误差代数和为：
?v??l?nx
iii?1i?1nn当x为未经凑整的准确数时，则有：1）残余误差代数和应符合：
?vi?1ni?0