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下面是我的 MATLAB 代码，用于生成波速 (c) 的虚部，当雷诺数为 249 并且我想以 2 为步长在 0.1 到 2 之间运行波数 (alpha) 时，使用函数 oscalcpcf。

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'];

在我看来，上面的代码一点也不难，但是我的笔记本电脑因为一些雷诺数和阿尔法而变得暴躁。只需命名其中一个，Reynolds number = 249并且alpha = 0.3.

当我运行上面的代码时，我得到c1 = 6.06002472332094E-08and c2 = 0.0000010870344982811。

现在问题来了。如果我用步骤从2到运行，我得到和。0.1-0.1c1 = -0.337584041016646c2 = 0.0000364854401656638

oscalcpcf如果我要使用, 即oscalcpcf(249,0.3,100)and手动检查oscalcpcf(249,0.3,200)，我会得到c1 = -0.337583911335139and c2 = -0.337577395716528。

我真的不知道这里发生了什么，有人可以帮忙！

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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

并且0.1为了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

我的天啊，为什么我的电脑没有给出0.1我告诉它这样做的精确步骤。该函数oscalcpcf对 中的微小变化非常敏感alpha，当我检查我的脚本使用的这些值时，如果我手动执行它，它匹配oscalcpcf。你能建议我的电脑给出精确步骤的方法0.1吗？谢谢你。

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2 回答 2

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我相信你有一个浮点错误，因为你的冒号生成的0.1:0.1:2向量。

得到的值不准确alpha，因为在给定固定存储大小（例如双精度）的情况下，计算机无法准确表示所有数字。对于冒号运算符尤其如此，这会使不准确性通过向量元素传播。

现在，我不确定这是否会改善您的结果，但根据COLON 运算符的工作原理，我建议您尝试按以下方式运行循环（类似于我的这个答案）：

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

此外，如果oscalcpcf()是一个允许被篡改的函数，我建议您对其进行研究并提高其对输入中微小变化的鲁棒性/敏感性。10 -14 % 的误差绝不会对您的结果产生重大影响。

于 2012-09-01T09:10:21.167 回答
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尝试这个：

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

结果将精确到双精度标准。此外，如果你有 matlab 符号工具箱sym中的vpa函数， 它可能会有所帮助。

于 2012-09-01T10:18:24.113 回答