計算誤差の種類

以下の５つが対象となります。
（１）丸め誤差
（２）打ち切り誤差
（３）情報落ち
（４）桁落ち
（５）桁あふれ（オーバーフロー／アンダーフロー）


この中でも、（３）情報落ち と（４）桁落ち の区別がなんど覚えても付け焼刃のため忘れるので、
こいつを理解しようってことが今回のエントリーの動機です。

真の値

これはwikipedilaの真の値の部分を読めば簡単にわかるのでそのまま引用します。

測定値から誤差を無くすことは不可能である。したがってわれわれが知り得るのは常に誤差付の値でしかない。しかしながら測定すべき量には測定方法とは無関係なある定まった値があると考えるのが合理的である。この値のことを誤差理論において 真の値 とよんでいる。

情報処理用語としての誤差

誤差とは、論理的に正しい値との差異のこと。
wikipediaによれば、誤差の発生原因は以下の３つがあるとのこと。

（１）データを測定する際に生じる測定誤差
（２）データを計算する際に生じる計算誤差
（３）標本調査による統計誤差（標準誤差）


wikipedia:誤差


今回は主に（２）の 『データを計算する際に生じる計算誤差』が勉強の対象となります。

このペースで勉強していたら間に合わないな

前回のエントリーで週に１回はエントリーしたいと書いておきながら、
いきなりできていませんが、今週は３連休だったのでなんとか間に合ったと、
ゆるーく考えておきたいと個人的には思っております。


※ 個人的な備忘録のため、やぶったって誰も文句は言わないのはわかっているのですが、
　 自分で決めたことをいきなり破っているのでかなり言い訳がましくなっております。


現在１０月の目標である応用情報処理技術者試験に向けて勉強しております。
情報処理の試験勉強をしていると毎回覚えられないものに「誤差」の概念があります。

それについて結構まじめに調べたので、備忘として残しておきます。

２００９年１０月の目標

以下を重点的にやって行こうと思います。



・応用情報処理技術者取得。

・Gitで今まで作った各種スクリプトなどを整理する。

・早起き習慣を身に着ける。

・ブログへの週一回のエントリーを心がける。

・膝の治療。