Eine Einfache Möglichkeit, Das Error Propagation Rules Protocol Zu Beheben

Eine Einfache Möglichkeit, Das Error Propagation Rules Protocol Zu Beheben

Kürzlich stießen ausgewählte unserer Leser auf eine bekannte Fehlermeldung in diesem Protokoll zu den Fehlerfortpflanzungsregeln. Dieses Problem kann möglicherweise aufgrund mehrerer Faktoren auftreten. Lassen Sie uns dies weiter unten besprechen.

Ihr Computer läuft langsam, stürzt häufig ab oder funktioniert einfach nicht so gut? Dann brauchen Sie Reimage!

Die logarithmischen Fehler S sind in Fällen, in denen angenommen wird, dass φ gleich ln(l + λ) ist, beispielsweise als λ definiert. Fehler des Stiefbruders. In [1] wird gezeigt, dass if statt new deren logarithmischer Fehler verwendet wird. geliebter Fehler, dann eine anfängliche vernünftige quadratische Anpassung, die das Maximum reduziert. Der Protokollfehler reduziert auch den größten Protokollfehler nach Ihnen

In vielen Fällen wird eine bestimmte interessante Telefonnummer aus einer funktionalen Kombination von direkten Messungen berechnet. Wir haben zwei Fragen:

  1. Angesichts des exzessiven Misstrauens gegenüber direkt gemessenen Werten ist der Betrag die Unsicherheit Ihres letzten Ergebnisses?
  2. Was muss beim Entwerfen unseres Experiments getan werden, um die Messgenauigkeit wiederherzustellen?

Wikipedia-Seite

Wie berechnen Sie und Ihre Familie Ausbreitungsfehler in der Physik?

Die Analyse von Anfragen (Fehlern) bei Messungen und Berechnungen von Autokrediten ist die wichtigste in jedem physischen Labor. Angenommen, Sie messen eine beliebige Länge einer langen Stange, um die folgenden drei Messungen durchzuführen: a = xbest ± Δx, y entspricht ybest ± Δy, dann impliziert z zbest ± Δz.

(insbesondere „Vereinfachung“). Wir werden Ihnen auf jeden Fall diese einfachsten Fälle vorstellen, die Sie oft sehen werden; Sie müssen (natürlich) für die jeweiligen Ereignisse angepasst werden, indem sie nach oben verschobene Gleichungen aufstellen, aus denen eine Person ihre gemeldeten Werte aus Kanalmessungen erhält.

Addition und Subtraktion

Formulieren Sie das wesentliche Ergebnis:
$$x=a+b-c$$
x ist der Zielwert für das Magazin, a, b und c sind Maschinenwerte, jeweils mit einer gewissen Abweichung S2a, S2 b, S2c.
$$S_x=√S^2_a+S^2_b+S^2_c$$
(Sx kann, wie bereits erwähnt, sofort durch die Implikation des Konfidenzintervalls ersetzt werden.

Multiplikation/Division

Ergebnisformel:
$$x=ab/c$$
Da ungefähr x zweifelsfrei der Zielwert für das Ranking ist, enthalten a, b und c die wichtigsten Messwerte, die jeweils eine Variante von S2a, S2 , S2 sup>b, S2c .
$$S_x=x√(S_a/a)^2+(S_b/b)^2+(S_c/c)^2$$

Exponential (keine Unsicherheit in B)

Wie berechnen Sie die Fehlerfortpflanzung?

Ausbreitung von Hindernissen in der Analyse Der allgemeine Aufbau (unter Verwendung von Ableitungen) für die Fehlerfortpflanzung (kann mehr von allen anderen Formeln abgeleitet werden) ist ohne Zweifel: wobei Q = Q(x) fast jede Funktion von x ist. Fragebeispiel: Die von Ihrer Zapfsäule abgegebene Benzinmenge entspricht der signifikanten Differenz zwischen den beiden Anfangs- (I) und den besten (F) Messwerten.

Logarithmen

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  • 1. Laden Sie Reimage herunter und installieren Sie es
  • 2. Starten Sie die Anwendung und klicken Sie auf „Nach Problemen suchen“
  • 3. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Alle Probleme beheben", um den Reparaturvorgang zu starten

  • Während die Antwort von LeFitz in vielen Caudillo-Kontexten relevant ist, funktioniert sie möglicherweise nicht als Teil einer dieser kritischen Situationen und kann außerdem Benutzer verwirren, wenn Aktien auf einer logarithmischen Skala dargestellt werden, wenn es um ein Beispiel geht .

    >
    Error Propagation Key Points Log

    Genau genommen betrifft die Auswahl von LeFit’z nur Situationen, in denen die $Delta x$-Fehlfunktion der tatsächlichen $x$-Auswahl, die Sie für den ausstehenden Logarithmus bereitstellen, sehr groß ist weniger als $x$ mehr als sich selbst:$$textifquad Delta xll xquadtextthenquad Deltaln(x)approxfracDelta xx.$$

    Obwohl diese Bedingung nicht beigefügt ist, kann jedes unserer Ergebnisse auch nicht funktionieren. Der Grund dafür ist, dass der Logarithmus leider immer mehr und zudem nichtlinearer wird, ebenso wie seine erektile Dysfunktion Null; Ansätzen kann die Natur der Nichtlinearitäten nicht länger ignoriert werden.

    Die offensichtliche Behandlung dafür ist, dass diese Fehlerbalken im Indikatorbereich verzerrt sind, insbesondere die Daten, von denen Profis glauben, dass sie auf Null fallen werden. Zum Beispiel:

    Diese Asymmetrie in den Fehlerringen, die s mit $y=ln(x)$ zugeordnet sind, kann nun auftreten, selbst wenn der menschliche Fehler $x$ symmetrisch ist. Denken Sie zum Beispiel an den Fall, in dem $x=1$ und außerdem $Delta x=1/2$. Hier findest du meine Bedeutung$$y=ln(x+Delta x)=ln(3/2)ungefähr+0.40$$ mit der gleichen Aussicht wie X)=ln(1/2)ungefähr-0$$y=ln(x-delta.69,$$obwohl sich ihre Abstände vom zentralen Preis $y=ln(x)=0$ um einen großen Bonus oder minus 70% unterscheiden. In einem viel radikaleren Beispiel: Wenn $Delta x$ in $x$ gleich wäre (und Sie sollten nicht einmal denken, dass es größer ist), sollten die meisten Fehlerbalken in der Routine in Ordnung sein, wenn auch nur unendlich, da Das ist nur die Chance, dass sich die gemessene Veränderung negativ anfühlt. (Es sei denn natürlich, Sie generieren Ihre Statistiken falsch, indem Sie zum Beispiel eine symmetrische Fehlerverteilung annehmen, wenn es zu einer Situation kommt, in der dies nicht wirklich sinnvoll ist.)

    Allgemein gesagt, wenn unser Ding beginnt, sich zu verwirklichen, haben Sie die Gaußschen Statistiken gespürt, die allen Standardformeln zugrunde liegen. In Form von Fällen gibt es oft gut etablierte Begriffe dafür, was in bestimmten Situationen zu tun ist, außer dass Sie Ihre Handlungen am Handgelenk beobachten und im Zweifelsfall Ihren örtlichen Statistiker konsultieren müssen.

    Wenn Sie jedoch nur fast alle an die groben Fehlerbalken anhängen möchten, ist es ein einigermaßen zuverlässiger Weg, sie alle als Teil von X)$ $y_pm=ln(x pmdelta Wenn Sie verstehen, dass sich $x$ bei einiger Gelegenheit im Zeitrahmenintervall $[x-Delta x,x+Delta x]$ befindet, nachdem es offensichtlich ist, dass $y$ darin sein können $[y_-,y_+]$ mit der gleichen Wahrscheinlichkeit.

    Präsentation

    Jeder Parameter enthält seine eigenen Merkmale, und nicht nur alle Anfragen sind gleich. Daher ist das Können und die richtige Kombination von Unsicherheiten verschiedener Stilrichtungen einfach entscheidend. Die Messunsicherheit bei Einhaltung von k entsteht auf verschiedene Weise, dass: Inkonsistenz des Instruments, unterschiedliche Experten, Schwierigkeiten mit der Probe, Tageszeit usw. In der Regel wird ein Fehler nur durch die meist große Standarddifferenz bestimmt ((sigma_x)) aller Messungen.

    Wann immer mehr als eine Unterscheidung für eine Berechnung erforderlich ist, ist eine Fehlerreproduktion erforderlich, um die Unsicherheit richtig auszudrücken. Angenommen, jeder wird gebeten, ein UV-Vis-Spektrophotometer zu verwenden, um die molare Absorption eines a-Moleküls unter Verwendung des Beer’schen Gesetzes zu bestimmen: A = µ h c. Da bei den mindestens zwei Variablen viele Unsicherheiten auf der verwendeten Ausrüstung bestehen, sollte jede Fehlerverteilungsformel verwendet werden, um einen genaueren molaren Extinktionsfehler zu messen. Dieser Fall, immerhin allgemein ausgegeben, wird unten fortgesetzt.

    Exakte Formelausgabe

    Nehmen wir an, ein bestimmtes Experiment erfordert verschiedene Tools, um Ergebnisse zu erzielen. Jedes dieser Instrumente hat eine gewisse Schwankungsbreite in seinen Messungen. Die positiven Aspekte des Instruments könnten jeweils mit a, b, c, in … bezeichnet werden (der Übersichtlichkeit halber werden in der folgenden Ausgabe nur die Variablen the perfect, ful und c verwendet). Die Endkonsequenz rechts ist (x), also (x), was von a nice, b und abhängen kann. Es kann auch als (x) geschrieben werden – dies kann eine Funktion der verknüpften Variablen sein:

    Error Propagation Rules Log

    Da jede Ebene eine Unsicherheit in ihrer Anzeige hat, können wir feststellen, dass die Unsicherheit von dxi in Bezug auf Ihren aktuellen i-ten Dimension (x) hängt von der wichtigsten Unschärfe des Typs bei Sachen aus a, b, c ab:

    dann

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