Een Gemakkelijke Manier Om Het Belangrijkste Protocol Voor Foutpropagatieregels Op Te Lossen

Een Gemakkelijke Manier Om Het Belangrijkste Protocol Voor Foutpropagatieregels Op Te Lossen

Onlangs kwamen een aantal van onze lezers een bekende foutmelding tegen in dit logboek met foutpropagatieregels. Dit probleem kan door verschillende factoren optreden. Laten we dit hieronder bespreken.

Werkt uw computer traag, crasht hij vaak of presteert hij gewoon niet zo goed? Dan heb je Reimage nodig!

De logaritmische misrekening S wordt gedefinieerd in overweging nemend dat λ gelijk is aan ln(l + λ), rrn waarvan φ wordt aangenomen. vergelijkbare fout. In [1] wordt getest dat als in plaats van nieuw, de nieuwe logaritmische fout wordt gebruikt. relatiefout, dan een initiële redelijke kwadratische basispassing die het maximum reduceert. De logfout vermindert ook de hoogste logfout nadat u ofwel

In veel gevallen wordt een bepaald totaalbedrag aan rente berekend uit een betrouwbare combinatie van directe metingen. We stellen twee vragen:

  1. Gezien het ex-trial and error-wantrouwen van direct gemeten niveaus, zijn de activiteiten de onzekerheid van uw ideale resultaat?
  2. Wat moet er worden gedaan, ook al hebben we ons experiment ontworpen om de meetnauwkeurigheid op dit moment te herstellen?

Wikipedia-pagina

Hoe berekent een persoon de voortplantingsfout in de natuurkunde?

Analyse afkomstig van alle verzoeken (fouten) in metingen en methoden is de belangrijkste in een groot fysiek laboratorium. Stel dat je een bepaalde lengte van een lange staaf meet door in feite de volgende drie metingen te doen: y = xbest ± Δx, y is gelijk aan ybest ± Δy, dan betekent z zbest ± Δz.

(vooral “vereenvoudiging”). We zullen u zeker kennis laten maken met de eenvoudigste gevallen die u in veel gevallen zult zien; ze kunnen (uiteraard) moeten worden aangepast aan de kwalen van die tijd, door vergelijkingen op te stellen waaruit een persoon zijn gerapporteerde waarden haalt uit nauwkeurige metingen.

Optellen en aftrekken

Formuleer het gewenste resultaat:
$$x=a+b-c$$
x is de doelwaarde voor publicatie, a, b en c zijn typewaarden, elk met enige variantie S2a, S2 < sub> b, S2c.
$$S_x=√S^2_a+S^2_b+S^2_c$$
(Sx kan tegenwoordig gemakkelijk worden vervangen door de bedoeling van het betrouwbaarheidsinterval, zoals eerder besproken.

Vermenigvuldigen/delen

Resultaatformule:
$$x=ab/c$$
Aangezien ongeveer x de streefwaarde voor het onderzoek is, bevatten a, b en c een soort meetwaarden, die elk een variant van S2a voorstellen , S2 , S2 sup>b, S2c .< br>$$S_x=x√(S_a/a)^2+(S_b/b)^2+(S_c/c)^2$$

Exponentieel (geen onzekerheid in B)

Hoe bereken je foutpropagatie?

Voortplanting van blunders in analyse De algemene oplossing (met behulp van afgeleiden) voor foutpropagatie (kan uiteindelijk worden afgeleid van alle andere formules) is geweest: waarbij Q = Q(x) de hele functie van x is. Voorbeeld van een vraag: Het volume benzine dat door de pomp wordt geleverd, is gelijk aan de transformatie tussen de twee initiële (I) en bovendien beste (F) waarden.

Logaritmen

De totaaloplossing voor al uw Windows-gerelateerde problemen

Krijg je het Blue Screen of Death? Restoro lost al deze problemen en meer op. Een software waarmee u een breed scala aan Windows-gerelateerde problemen en problemen kunt oplossen. Het kan gemakkelijk en snel alle Windows-fouten herkennen (inclusief het gevreesde Blue Screen of Death) en passende stappen ondernemen om deze problemen op te lossen. De applicatie detecteert ook bestanden en applicaties die vaak crashen, zodat je hun problemen met een enkele klik kunt oplossen.

  • 1. Download en installeer Reimage
  • 2. Start de applicatie en klik op "Scannen op problemen"
  • 3. Klik op de knop "Alle problemen oplossen" om het reparatieproces te starten

  • Hoewel het antwoord van LeFitz relevant is in veel routinematige contexten, werkt het mogelijk niet in een van deze kritieke situaties en kan het gebruikers verwarren bij het plotten op een logaritmische schaal, bijvoorbeeld.< /p> >
    error propagation requirements log

    Strikt genomen is de keuze van LeFit’z alleen van toepassing op situaties waarin het $Delta x$-incident van de werkelijke $x$-reden die u opgeeft voor de hedendaagse logaritme veel minder is dan $x$ in vergelijking met zichzelf:$$textifquad Delta xll xquadtextthenquad Deltaln(x)circafracDelta xx.$$

    In het geval dat deze aandoening echter niet wordt aangetroffen, worden al onze resultaten ook afgebroken. De reden hiervoor is precies wie de logaritme steeds meer en ook, meer niet-lineair, als zijn oorlogsnul is; benaderingen, kan de natuur met niet-lineariteiten niet langer worden genegeerd.

    Het voor de hand liggende eindresultaat hiervan is dat foutbalken scheef staan ​​in het bestandsgebied, vooral de gegevens waarvan experts denken dat ze tot nul zullen dalen. Bijvoorbeeld:

    Deze asymmetrie in de fout sillybandz geassocieerd met s met $y=ln(x)$ kan ook plaatsvinden, zelfs als onze eigen fout $x$ symmetrisch is. Beschouw bijvoorbeeld het geval waarin $x=1$ en dus $Delta x=1/2$. Hier kun je een soort van betekenis vinden$$y=ln(x+Delta x)=ln(3/2)ongeveer+0.40$$ met dezelfde succesvolle kans als X)=ln(1/2)ongeveer-0$$y=ln(x-delta.69,$$hoewel hun afstanden tot een specifieke centrale prijs $y=ln(x)=0$ verschillen met of min 70%. In een veel radicaler voorbeeld, als $Delta x$ vaak hetzelfde is in $x$ (en eigenlijk niet eens denkt dat het groter is), zouden de meeste gekoppelde foutbalken in de aanvalslijn in orde moeten zijn, als primair oneindig, aangezien dat slechts de kans is die experts zeggen dat de gemeten verandering als negatief zal eindigen. (Tenzij u uw statistieken natuurlijk verkeerd krijgt, bijvoorbeeld in de buurt van een symmetrische foutverdeling in een situatie waarin het ook geen zin heeft.)

    Meer in het algemeen, wanneer iets zich begint te materialiseren, heb je de Gauss-statistieken gezien die ten grondslag liggen aan een groot aantal van de standaardformules. In deze gevallen zijn er vaak gevestigde gewoonten voor wat u in bepaalde situaties moet doen, behalve dat u uw acties in de gaten moet houden en bij twijfel uw plaatselijke statisticus moet raadplegen.

    Als u echter precies wilt dat bijna alles wordt geassocieerd met de grove foutbalken, is een redelijk betrouwbare manier om er een te plotten als onderdeel van X)$ $y_pm=ln(x pmdelta Als je begrijpt dat, gegeven sommige kansen dat $x$ in het seizoensinterval $[x-Delta x,x+Delta x]$ is, dan zou het duidelijk moeten zijn dat $y$ in $[y_-,y_+]$ met vergelijkbare waarschijnlijkheid.

    Presentatie

    Elke parameter heeft zijn eigen kenmerken, en ongetwijfeld zijn alle verzoeken hetzelfde. Daarom is het vermogen en de juiste samenvoeging van onzekerheden van verschillende stijlen vaak cruciaal. De meetonzekerheid met affectie voor k ontstaat bij verschillende methoden waarbij: inconsistentie van het instrument, verschillende experts, problemen met de steekproef, tijd inclusief dag, enz. In de regel wordt onze eigen fout alleen bepaald door een groot standaardverschil ( (sigma_x)) van algemene meting.

    Als er meer dan één wijziging nodig is voor een berekening, is foutreproductie nodig om de onzekerheid goed vast te stellen. Stel bijvoorbeeld dat consumenten wordt gevraagd om een ​​UV-Vis-spectrofotometer te gebruiken om de molaabsorptie naar een molecuul te bepalen met behulp van de wet van Beer: A = µ h c. Aangezien binnen ten minste twee variabelen onzekerheden zijn die voornamelijk gebaseerd zijn op de gebruikte apparatuur, moet een grote foutverdelingsformule worden gebruikt die een nauwkeuriger molaire absorptiefout kan meten. Dit geval gaat, na alle uitvoer, hieronder verder.

    Exacte formule-uitvoer

    Stel dat een bepaald experiment meerdere tools vereist om resultaten te produceren. Elk gerelateerd aan deze instrumenten heeft een zekere mate van variabiliteit in hun metingen. De positieve aspecten van het instrument worden vaak respectievelijk aangeduid met a, b, c, h… (Voor de duidelijkheid worden in de volgende uitvoer alleen de variabelen a absoluut, ful en c gebruikt). Het uiteindelijke resultaat aan de rechterkant is (x), d.w.z. (x), dat kan afhangen van an, b en . Het kan heel goed worden geschreven als (x) – dit kan worden beschreven als een functie van de bijgevoegde variabelen:

    error propagation rules log

    Omdat elke meting een onzekerheid in zijn include heeft, kunnen we opmerken dat de zorg van dxi met betrekking tot een i-de dimensie (x) hangt af van de specifieke onzekerheid van het type met afmetingen van a, b, c:

    dan

    Koop Reimage en repareer uw computer in minder dan 5 minuten. Download nu.

    An Easy Way To Fix The Error Propagation Rules Protocol
    Uma Maneira Fácil De Corrigir O Protocolo De Regras De Propagação De Erros
    Eine Einfache Möglichkeit, Das Error Propagation Rules Protocol Zu Beheben
    Простой способ исправления протокола правил распространения ошибок
    Ett Enkelt Sätt Att åtgärda En Del Av Protokollet För Felspridningsregler
    Un Moyen Simple De Corriger Le Protocole De Règles De Propagation D’erreurs
    Un Modo Semplice Per Correggere Il Protocollo Delle Regole Di Propagazione Degli Errori
    오류 전파 규칙 프로토콜을 수정하는 쉬운 방법
    Łatwy Sposób Na Naprawienie Protokołu Reguł Propagacji Błędów
    Una Manera Fácil De Corregir El Protocolo De Reglas De Propagación De Errores

    Dutch