सन्निकटन त्रुटि

फ़ाइल: ई ^x with linear approximation.png|thumb|का ग्राफ $$f(x) = e^x$$ (नीला) इसके रैखिक सन्निकटन के साथ $$P_1(x) = 1 + x$$ (लाल) a = 0 पर। सन्निकटन त्रुटि वक्रों के बीच का अंतर है, और यह x मानों के लिए 0 से आगे बढ़ जाता है।

डेटा मान में सन्निकटन त्रुटि एक सटीक मान और उसके कुछ सन्निकटन के बीच की विसंगति है। यह त्रुटि एक पूर्ण त्रुटि (विसंगति की संख्यात्मक राशि) या एक सापेक्ष त्रुटि (डेटा मान द्वारा विभाजित पूर्ण त्रुटि) के रूप में व्यक्त की जा सकती है।

कंप्यूटिंग मशीन की सटीकता या माप त्रुटि के कारण एक सन्निकटन त्रुटि हो सकती है (उदाहरण के लिए कागज के एक टुकड़े की लंबाई 4.53 सेमी है लेकिन शासक आपको केवल निकटतम 0.1 सेमी तक अनुमान लगाने की अनुमति देता है, इसलिए आप इसे 4.5 सेमी के रूप में मापते हैं)।

संख्यात्मक विश्लेषण के गणित क्षेत्र में, कलन विधि की संख्यात्मक स्थिरता इंगित करती है कि एल्गोरिथ्म द्वारा त्रुटि कैसे प्रचारित की जाती है।

औपचारिक परिभाषा
आमतौर पर सापेक्ष त्रुटि और पूर्ण त्रुटि के बीच अंतर होता है।

कुछ मान v और इसका सन्निकटन v दिया गया हैapprox, पूर्ण त्रुटि है


 * $$\epsilon = |v-v_\text{approx}|\ ,$$

जहां वर्टिकल बार निरपेक्ष मान को दर्शाते हैं। अगर $$v \ne 0,$$ सापेक्ष त्रुटि है


 * $$ \eta = \frac{\epsilon}{|v|}

= \left| \frac{v-v_\text{approx}}{v} \right| = \left| 1 - \frac{v_\text{approx}}{v} \right|, $$ और प्रतिशत त्रुटि (सापेक्ष त्रुटि की अभिव्यक्ति) है


 * $$\delta = 100\%\times\eta = 100\%\times\frac{\epsilon}{|v|} = 100\%\times\left| \frac{v-v_\text{approx}}{v} \right|.$$

शब्दों में, पूर्ण त्रुटि सटीक मान और सन्निकटन के बीच के अंतर का परिमाण (गणित) है। सापेक्ष त्रुटि सटीक मान के परिमाण से विभाजित पूर्ण त्रुटि है।

एक त्रुटि सीमा सन्निकटन त्रुटि के सापेक्ष या पूर्ण आकार पर एक ऊपरी सीमा है।

सामान्यीकरण
इन परिभाषाओं को मामले में बढ़ाया जा सकता है जब $$v$$ और $$v_{\text{approx}}$$ यूक्लिडियन वेक्टर हैं | एन-डायमेंशनल वैक्टर, निरपेक्ष मान को एक मानदंड (गणित) | एन-मानदंड के साथ बदलकर। 

उदाहरण
एक उदाहरण के रूप में, यदि सटीक मान 50 है और सन्निकटन 49.9 है, तो पूर्ण त्रुटि 0.1 है और सापेक्ष त्रुटि 0.1/50 = 0.002 = 0.2% है। एक और उदाहरण होगा, यदि 6 एमएल बीकर को मापने में, मान 5 एमएल था। सही रीडिंग 6 एमएल है, इसका मतलब है कि उस विशेष स्थिति में प्रतिशत त्रुटि, गोल, 16.7% है।

व्यापक रूप से भिन्न आकार की संख्याओं के अनुमानों की तुलना करने के लिए अक्सर सापेक्ष त्रुटि का उपयोग किया जाता है; उदाहरण के लिए, 3 की पूर्ण त्रुटि के साथ संख्या 1,000 का अनुमान लगाना, अधिकांश अनुप्रयोगों में, 3 की पूर्ण त्रुटि के साथ संख्या 1,000,000 का अनुमान लगाने से कहीं अधिक बुरा है; पहले मामले में सापेक्ष त्रुटि 0.003 है और दूसरे में यह केवल 0.000003 है।

सापेक्ष त्रुटि की दो विशेषताएं हैं जिन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए। सबसे पहले, सापेक्ष त्रुटि अपरिभाषित होती है जब वास्तविक मान शून्य होता है जैसा कि यह भाजक में प्रकट होता है (नीचे देखें)। दूसरे, सापेक्ष त्रुटि केवल तब समझ में आती है जब एक Level_of_measurement#Ratio_scale पर मापा जाता है, (यानी एक ऐसा पैमाना जिसमें एक वास्तविक सार्थक शून्य हो), अन्यथा यह माप इकाइयों के प्रति संवेदनशील होगा। उदाहरण के लिए, जब सेल्सियस पैमाने में दिए गए तापमान माप में एक पूर्ण त्रुटि 1 डिग्री सेल्सियस है, और वास्तविक मान 2 डिग्री सेल्सियस है, सापेक्ष त्रुटि 0.5 है, और प्रतिशत त्रुटि 50% है। इसी मामले के लिए, जब तापमान केल्विन पैमाने में दिया जाता है, तो वही 1 K निरपेक्ष त्रुटि 275.15 K के समान वास्तविक मान के साथ 3.63 की सापेक्ष त्रुटि देता है और केवल 0.363% की प्रतिशत त्रुटि। सेल्सियस तापमान को माप_के_स्तर#अंतराल_स्केल पर मापा जाता है, जबकि केल्विन पैमाने में एक वास्तविक शून्य होता है और ऐसा ही एक अनुपात पैमाना है। इस प्रकार सापेक्ष त्रुटि बहुत सार्थक नहीं है।

उपकरण
अधिकांश संकेतक उपकरणों में, पूर्ण पैमाने पर पढ़ने के एक निश्चित प्रतिशत की सटीकता की गारंटी है। निर्दिष्ट मूल्यों से इन विचलनों की सीमा को सीमित त्रुटियों या गारंटी त्रुटियों के रूप में जाना जाता है।

यह भी देखें

 * स्वीकृत और प्रायोगिक मूल्य
 * स्थिति संख्या
 * आँकड़ों में त्रुटियां और अवशेष
 * प्रायोगिक अनिश्चितता विश्लेषण
 * मशीन एप्सिलॉन
 * माप त्रुटि
 * माप अनिश्चितता
 * अनिश्चितता का प्रसार
 * परिमाणीकरण त्रुटि
 * सापेक्ष अंतर
 * राउंड-ऑफ त्रुटि
 * अनिश्चितता