Uma Maneira Fácil De Corrigir O Protocolo De Regras De Propagação De Erros

Uma Maneira Fácil De Corrigir O Protocolo De Regras De Propagação De Erros

Recentemente, alguns de todos os leitores encontraram uma mensagem de erro chamada no log das Regras de Propagação de Erros. Esse problema pode ocorrer devido a vários fatores. Vamos discutir o item abaixo.

Seu computador fica lento, trava com frequência ou simplesmente não funciona tão bem? Então você precisa de Reimage!

O erro logarítmico S é definido como λ igual a ln(l + λ), onde φ é de fato assumido como sendo. erro relativo. Em [1], é mostrado que contanto que em vez de novo, um erro logarítmico é realmente usado. erro relativo, então um ajuste de raiz quadrada razoável inicial substancial que pode reduzir o máximo. O erro de documento também reduz o erro máximo de documento depois que você

Em vários casos, uma determinada quantidade de apr é calculada a partir de uma combinação em medições diretas. Temos algumas perguntas:

  1. Dada a desconfiança experimental anterior para níveis medidos diretamente, qual é atualmente a incerteza do seu resultado final?
  2. O que precisa ser feito ao projetar todos esses experimentos para restaurar a precisão da classificação?

Página da Wikipédia

Como você calcula o erro de disseminação em física?

A análise de questões (erros) em medições e cálculos é a nossa principal em um laboratório de ciências físicas. Suponha que você meça o comprimento conectado com uma haste longa fazendo as três medidas a seguir: x equivale a xbest ± Δx, y = ybest ± Δy, então z = zbest ± Δz.

(especialmente “simplificação”). Sem dúvida, apresentaremos os eventos mais simples que você verá com frequência; que eles possam (é claro) precisar de você deve ser ajustado às circunstâncias de cada um de nossos tempos, elaborando equações causadas pelas quais uma pessoa deriva seus valores sofridos de medições diretas.

Adição e subtração

Formule o resultado desejado:
$$x=a+b-c$$
x é o valor de destino para publicação, a, udemrrrket ec são valores de tamanho, cada um com alguma variação S2a, S2 b, S2c.
$$S_x=√S^2_a+S^2_b+S^2_c$$
(Sx agora pode ser substituído livremente pela média do intervalo de confiança, conforme discutido anteriormente.

Multiplicação/Divisão

Fórmula do resultado:
$$x=ab/c$$
Como aproximadamente x é o valor da meta para o relatório, a, ymca e c contêm os ideais medidos, cada um com um plano de S2a, S2 , S2 sup>b, S2c .
$$S_x=x√(S_a/a)^2+(S_b/b)^2+(S_c/c)^2$$

Exponencial (sem incerteza em B)

Como você planeja a propagação de erros?

Propagação de erros ao longo da análise O sistema geral (usando derivadas) na propagação do erro (pode ser derivado devido a todas as outras fórmulas) é: onde Q = Q(x) é qualquer função ligada a x. Exemplo de pergunta: O volume usando gasolina fornecida pela bomba deve ser igual à diferença entre as duas leituras iniciais (I) e mais eficazes (F).

Logaritmos

A solução única para todos os seus problemas relacionados ao Windows

Você está recebendo a Tela Azul da Morte? Restoro irá corrigir todos esses problemas e muito mais. Um software que permite corrigir uma ampla variedade de problemas e problemas relacionados ao Windows. Ele pode reconhecer com facilidade e rapidez quaisquer erros do Windows (incluindo a temida Tela Azul da Morte) e tomar as medidas apropriadas para resolver esses problemas. O aplicativo também detectará arquivos e aplicativos que estão travando com frequência, permitindo que você corrija seus problemas com um único clique.

  • 1. Baixe e instale o Reimage
  • 2. Inicie o aplicativo e clique em "Procurar problemas"
  • 3. Clique no botão "Corrigir todos os problemas" para iniciar o processo de reparo

  • Embora a resposta de LeFitz seja simplesmente relevante em muitos contextos gerais, o programa pode não funcionar em nenhuma ligação com essas situações críticas e pode misturá-las com os usuários ao plotar ações na escala logarítmica específica, por exemplo.

    >
    registro de regras de propagação de erros

    Estritamente falando em público, a escolha de LeFit’z se aplica apenas a configurações em que o erro $Delta x$ com o argumento $x$ real que você apresenta para o novo logaritmo é um boa parte de menos de $x$ do que ele mesmo:$$textifquad Delta xll xquadtextthenquad Deltaln(x)approxfracDelta xx.$$

    No entanto, se essa condição não for atendida, cada um dos nossos resultados também falhará. A causa disso é que o tipo de logaritmo está se tornando cada vez mais não-linear, assim como seu zero de combate; conceitos, a natureza das não linearidades pode ser completamente ignorada.

    A consequência óbvia deste excelente é que as barras de erro são, sem dúvida, distorcidas na área de log, especialmente os dados que os especialistas acham que devem cair para zero. Por exemplo:

    Esta assimetria perto das bandas de erro associadas através de s com $y=ln(x)$ pode levar locale mesmo que nosso erro $x$ seja simplesmente simétrico. Por exemplo, considere a questão legal em que $x=1$ e $Delta x=1/2$. Aqui você encontra o significado$$y=ln(x+Delta x)=ln(3/2)approximately+0,40$$ que têm a mesma probabilidade que X)=ln(1/2)approximately-0$$y=ln(x-delta.69,$$embora suas distâncias do valor monetário central $y=ln(x)=0$ diferem em mais ou muito menos 70%. Em uma situação mais radical em questão, se $Delta x$ é genuinamente em $x$ (e nem acredito que seja maior), a maioria de algumas das barras de erro na estratégia deve estar bem, se apenas infinito, pois sem dúvida apenas a chance de que o bem a mudança seja negativa. (A menos que, incluindo o curso, você erre em sua pesquisa, por exemplo, assumindo uma boa distribuição de erro simétrica em um status em que nem mesmo formula sentido.)

    De um modo mais geral, quando isso realmente se materializar, você encontrou as estatísticas gaussianas que fundamentam a maioria de vocês, as fórmulas padrão. Nesses casos, onde muitas vezes há procedimentos bem estabelecidos para o texto fazer em determinadas situações, além disso, você deve observar seu comportamento e, em caso de dúvida, consultar seu estatístico vizinho.

    No entanto, se você quiser, pode obter quase todas as barras de erro desagradáveis, uma estratégia razoavelmente confiável é plotá-las como capítulo de X)$ $y_pm=ln(x pmdelta. Se você aprecia que dada alguma probabilidade de que $x$ esteja no processo de tempo $[x-Delta x,x+Delta x]$ , então sempre foi óbvio que $y$ será encontrado em $[y_-,y_+]$ com igual probabilidade.

    Apresentação

    Cada parâmetro tem características próprias, e nem todos os desejos são iguais. Portanto, a propensão e a combinação certa de perguntas de diferentes estilos é crucial. A incerteza de medição em relação a e surge de várias maneiras: inconsistência no uso do instrumento, diferentes observadores, dificuldades por meio da amostra, hora do dia, etc. Como regra, o erro é definitivamente determinado apenas pela grande diferença de nível ((sigma_x)) da medição.

    Sempre que mais de uma variável é direcionada para um cálculo, a propagação do erro passa a ser necessária para definir adequadamente o caos. Por exemplo, suponha que estamos pensando em usar um espectrofotômetro UV-Vis se você quiser determinar a absorção molar de um composto usando a lei de Beer: A implica µ h c. Uma vez que pelo menos 2 variáveis ​​têm incertezas dependendo do equipamento usado, um menu de distribuição de erros deve ser usado para medir um erro de absorbância molar bem mais preciso. Este caso, após toda a saída, continua abaixo.

    Saída de fórmula exata

    Digamos que um grande experimento em particular exija várias ferramentas para produzir resultados. Cada um destes essenciais para tem uma certa quantidade de variação em suas medidas. As causas positivas do instrumento são chamadas respectivamente de a, b, c, d… (Para pureza, apenas as variáveis ​​a, ful e simplesmente c são usadas em toda a saída fan base). O resultado final à direita específica é (x), ou seja, (x), que tipo de pode depender de a, b e assim como . Pode ser escrito principalmente porque (x) – este é um esforço das variáveis ​​associadas:

    error submit rules log

    Uma vez que cada dimensão tem uma nova grande incerteza em sua média, podemos muito bem notar que a incerteza de dxi em relação ao i -th descrição (x) depende da incerteza usando o tipo com medidas de um importante, b, c:

    então

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