비논리적 결과가있는 매우 단순한 MATLAB 코드

Question

다음은 Reynolds 수가 249 일 때 함수 oscalcpcf를 사용하여 wavepeed (c)의 허수 부 생성을위한 MATLAB 코드이며 0.1에서 2 단계 사이의 파단 수 (알파)로 실행하고 싶습니다.

c1holder = []; 
c2holder = []; 
reyholder = []; 
alphaholder = []; 
wantedrey = []; 
wantedalpha = []; 
for Rey = 249 
    for alpha = 0.1:0.1:2 
     c1=oscalcpcf(Rey,alpha,100); 
     c2=oscalcpcf(Rey,alpha,200); 
     c1holder = [c1holder c1]; 
     c2holder = [c2holder c2];  
     reyholder = [reyholder Rey]; 
     alphaholder = [alphaholder alpha];  
    end 
end 
vectors = [c1holder' c2holder' reyholder' alphaholder']; 

위의 코드 2. 내 의견으로는 전혀 어려운 일이 아니다하지만 내 노트북은 레이놀즈 수와 알파의 일부 쌍에 대한 불안했다. 그 중 하나의 이름을 지정하면 Reynolds number = 249과 alpha = 0.3입니다.

위의 코드를 실행하면 c1 = 6.06002472332094E-08과 c2 = 0.0000010870344982811이 표시됩니다.

이제 문제가 있습니다. 2에서 0.1까지 단계를 -0.1으로 실행하면 c1 = -0.337584041016646 및 c2 = 0.0000364854401656638이 표시됩니다. 내가 수동으로 oscalcpcf, 즉 oscalcpcf(249,0.3,100) 및 oscalcpcf(249,0.3,200)를 사용하여 확인한다면

는 AND, 나는 c1 = -0.337583911335139 및 c2 = -0.337577395716528 얻을.

나는 여기에 무슨 일이 일어나고 있는지 전혀 모르므로 누군가 도와주세요! 내가 그렇게 할 말했을 때

편집

alpha: 2.000000000000000000000000000000 
alpha: 1.899999999999999900000000000000 
alpha: 1.800000000000000000000000000000 
alpha: 1.700000000000000000000000000000 
alpha: 1.600000000000000100000000000000 
alpha: 1.500000000000000000000000000000 
alpha: 1.399999999999999900000000000000 
alpha: 1.299999999999999800000000000000 
alpha: 1.200000000000000000000000000000 
alpha: 1.100000000000000100000000000000 
alpha: 1.000000000000000000000000000000 
alpha: 0.899999999999999910000000000000 
alpha: 0.799999999999999820000000000000 
alpha: 0.699999999999999960000000000000 
alpha: 0.599999999999999870000000000000 
alpha: 0.500000000000000000000000000000 
alpha: 0.399999999999999910000000000000 
alpha: 0.299999999999999820000000000000 
alpha: 0.199999999999999960000000000000 
alpha: 0.099999999999999867000000000000 

및 0.1에 대한

OMG 2

alpha: 0.100000000000000010000000000000 
alpha: 0.200000000000000010000000000000 
alpha: 0.300000000000000040000000000000 
alpha: 0.400000000000000020000000000000 
alpha: 0.500000000000000000000000000000 
alpha: 0.599999999999999980000000000000 
alpha: 0.700000000000000070000000000000 
alpha: 0.800000000000000040000000000000 
alpha: 0.900000000000000020000000000000 
alpha: 1.000000000000000000000000000000 
alpha: 1.100000000000000100000000000000 
alpha: 1.200000000000000200000000000000 
alpha: 1.300000000000000300000000000000 
alpha: 1.400000000000000100000000000000 
alpha: 1.500000000000000200000000000000 
alpha: 1.600000000000000100000000000000 
alpha: 1.700000000000000200000000000000 
alpha: 1.800000000000000300000000000000 
alpha: 1.900000000000000100000000000000 
alpha: 2.000000000000000000000000000000 

에, 왜 내 컴퓨터는 0.1의 정확한 단계를 제공하지 않습니다. oscalcpcf 함수는 alpha의 작은 변경에 매우 민감하며 내 스크립트에서 사용하는이 값을 확인하면 수동으로 oscalcpcf을 입력하면 일치합니다. 제 컴퓨터가 0.1의 정확한 단계를 제공 할 수있는 방법을 제안 해 주시겠습니까? 고맙습니다.

Answer 1

콜론으로 생성 된 0.1:0.1:2 벡터 때문에 부동 소수점 오류가 발생했다고 생각합니다.

컴퓨터가 배정도와 같은 고정 저장 장치 크기를 정확히 준 모든 숫자를 나타낼 수 없기 때문에 alpha에 대한 값이 정확하지 않습니다. 특히 colon operator의 경우 벡터 요소를 통해 부정확 한 전파가 발생합니다. 또한

for alpha = ((1:20)/10) 

:

지금, 나는 당신이 (비슷한 this answer of mine에) 다음과 같은 루프를 실행하려고 할 것을 제안,이 how the COLON operator works에 따라 결과를 향상 여부,하지만 여부를 확실하지 않다 , oscalcpcf()이 변조 될 수있는 함수 인 경우 입력 내용의 작은 변화에 대한 견고성/민감성을 조사해 보시기 바랍니다. A 10 ^-14 정확도는 결코 결과에 큰 영향을 미치지 않습니다.

Answer 2

이 시도 :

alpha = ((1:20) *1e-1). you should get : 

0.100000000000000005551115123126 
0.200000000000000011102230246252 
0.300000000000000044408920985006 
0.400000000000000022204460492503 
0.500000000000000000000000000000 
0.600000000000000088817841970013 
0.700000000000000066613381477509 
0.800000000000000044408920985006 
0.900000000000000022204460492503 
1.000000000000000000000000000000 
1.100000000000000088817841970013 
1.200000000000000177635683940025 
1.300000000000000044408920985006 
1.400000000000000133226762955019 
1.500000000000000000000000000000 
1.600000000000000088817841970013 
1.700000000000000177635683940025 
1.800000000000000044408920985006 
1.900000000000000133226762955019 
2.000000000000000000000000000000 

결과는 배정 밀도 표준에 정확한 것입니다. 또한 sym 및 vpa의 기능이 matlab symbolic toolbox 인 경우 도움이 될 수 있습니다.