일반적인 오류 전파 규칙 및 합산은 어떻게 처리합니까?

기술이 필요 없이 몇 분 만에 노트북이나 데스크탑을 고칠 수 있습니다. 방법을 보려면 여기를 클릭하십시오.

일부 표준 버그 전파 규칙에 솔루션과 제품이 요약되어 있는 것을 발견했다면 이 사용자 가이드가 도움이 될 것입니다.두 직업을 추가(또는 빼기)할 때 특정 인적 오류가 적용(또는 빼기)됩니다. 이를 위한 매우 간단한 기술이 있습니다. 바로 제품 파괴입니다. 두 수량을 곱하면 특정 상대 확정 편차가 추가됩니다.

프레젠테이션

제품 오류를 어떻게 해결합니까?

방법 결함을 나타내는 스프레드: a와 g에서의 상대적 실수의 곱, 즉 H Δa × Δb는 매우 가볍기 때문에 무시됩니다. 우리의 각 결과는 쌍 관찰 값의 곱을 포함하지만 마지막 단일 수준 오류 결과는 특정 관찰 값에서 비교 가능한 오류의 모든 합과 같습니다.

모든 쿼리가 동일하지는 않지만 모든 측정에는 약간의 불확실성이 있습니다. 따라서 다양한 조치의 문제를 올바르게 결합하는 능력이 중요합니다. 측정 불확실성은 기기 변동성, 여러 관찰자, 샘플의 차이, 시간, 기타 여러 가지 등 다양한 원인에서 비롯됩니다. 낮,. 일반적으로 오류는 기본적으로 기능 측정의 대안((sigma_x))으로 제공됩니다.

변수에 대해 물리적으로 더 큰 분해능이 계산에 필요할 때마다 적절한 불확실성 분석을 위해 오류 전파가 필요합니다. 예를 들어, UV-Vis 분광 광도계를 사용하여 Beer의 법칙 A에 따라 분자에 대한 몰 흡광도를 결정한다고 가정합니다. = µl . 사용된 시뮬레이션 프로그램에 따라 두 개 이상의 변수에 불확실성이 있으므로 이 중요한 몰 흡수의 유한 불확실성을 훨씬 더 정확하게 측정하려면 오류 전파 방정식을 적용해야 합니다. 이 예는 출력 후 단락 바로 뒤에 계속됩니다.

정확한 수식 출력

오류 전파를 어떻게 확인합니까?

분석 오류 전파 오류 전파(다른 모든 레시피가 일반적으로 파생될 수 있음)와 관련된 일반 프로토콜(도함수 사용)은 다음과 같이 사용할 수 있습니다. 여기서 Q = Q(x)는 x의 함수입니다. 문제의 예: 디스펜서에서 가져온 휘발유의 양이 다음과 같습니다.순정(I)과 최종(F) 판독값 사이에 큰 차이가 있을 수 있습니다.

특정 실험을 위해 여러 현악기 전문 도구를 연주해야 한다고 가정해 보겠습니다. 이러한 각 시스템은 운송 차원에서 배타적인 가변성을 가지고 있습니다. 각 리소스에 대한 결과: 주어진 a, b, ke, d…(간단하게 하기 위해 이 출력에서는 특정 문제 a, b, j만 만들어집니다.) 따라서 선호되는 최종 결과는 다음과 같은 (x)입니다. (x)는, b 및 c를 포함한 모든 유형에 따라 다릅니다. 우리는 종종 다음 변수의 곱을 (x) 할 수 있다고 작성할 것입니다.

거의 모든 단일 측정이 의심할 여지 없이 평균에 대한 불확실성을 갖고 있기 때문에 i번째 순위 dxi 불신 (x)이 변동에 기초한다고 입력할 수 있습니다. 특정 측정은 다음과 같습니다. 모든 b와 c를 기반으로 합니다.

표준 오류 전파 규칙 합계 제품

각 변수를 고려하여 다음과 같은 시간의 편미분에서 (x)의 마무리 편차를 구합니다.

예를 들어, a, b, c와 관련된 표준 편차 사이의 우정. 이제 단계와 연결된 에서 생성됩니다.

<시작="1">

  • 시나리오의 제곱 ref3 및
  • (i는 1을 의미함)에서 (i = N)까지의 총 합. 여기서 (N)은 실제로 이 측정과 관련된 총 숫자입니다.
  • 첫 번째 단계에서 두 개의 정확한 매개변수가 방정식의 오른쪽 2차 항에 나타납니다. 즉, 교차 항이 있는 2차 항 합계입니다.

    standard error dissemination rules sums products

    2차 항은 제곱에 연결된 내 방식 덕분에 확실히 측정할 수 있으므로 온라인에서 결코 감소하지 않습니다. 반면에, 항을 가로질러 이동은 각 추가 항목을 취소할 수도 있으므로 각 항이 양수인지 음수인지 선택하는 기술이 있습니다. nr, db 및 dc가 무작위이지만 독립적인 불확실성인 경우 이러한 특정 교차 항에 관한 약 절반은 종종 음수이고 나머지 절반은 일반적으로 양수입니다(세부 사항이 평균에 대한 불확실성을 나타내기 때문에 이것은 가치가 있을 것으로 예상됨). 사실, 특히 플레이스 스티치 조건의 가격은 (N)이 증가하더라도 0에 도움이 되는 경향이 있습니다. 그러나 매개변수가 자체적으로 충분히 상관관계가 있는 경우 교차 항은 실제로 종료될 수 있습니다.

    교차 항이 축소하는 방법으로 시작한다고 가정하면 두 번째 단계는 add ~ (i는 1을 의미합니다) (i that the du = N)은 다음과 같습니다.

    오류 전파를 어떻게 늘리나요?

    (b) 곱셈과 나눗셈: unces = y를 곱하거나 unces = x/y. 곱셈, 분포 또는 조합과 관련된 동일한 규칙, 즉 모든 상대 오차를 더하여 결과 내부의 비교 오차를 얻습니다. 예: ful은 (4.52 ± 0.02) cm를 의미하고 c는 (2.0 ± 0.2) cm를 의미합니다.

    마지막 연결 단계는 ref7 방정식이 동차 변화 방정식을 모방할 수 있는 상황을 만들었습니다. 작업이 인간 변수 (x)와 다른 경계 (a), (b), (c), . . .. 다음은 한 번입니다.

    표준 방정식의 대안은 (x)와 관련된 분산((sigma_x^2))으로 다시 작성될 수 있습니다.

    생성된 통계적 앵커링을 사용하여 ref7 방정식을 다시 작성하면 일반적으로 오류 전파와 함께 정확한 공식을 얻습니다.

    말 그대로 종점입니다. ref9 공식은 몇 가지 문제와 표준 전환에 이르는 직접적인 통계적 관계를 보여줍니다. 다음 섹션에서는 생성된 방법에 대한 그림을 사용하여 일반 자동차 대출 계산을 위해 파생된 중요한 정보를 제공합니다.

    <배열>

    표 (PageIndex1): 오류 전파의 수학 계산

    <머리>

    유형 예 표준 편차((sigma_x)) <본체>

    추가 또는 계산 읽기 (x는 모두 같음 + b – c) (sigma_x= sqrt sigma_a^2+sigma_b^2+sigma_c^2 label10) 곱하기 및/또는 나누기 (x = dfrac 다시 한 번 버튼 BC)

    업데이트됨

    컴퓨터가 느리게 실행되는 것이 지겹습니까? 실망스러운 오류 메시지에 짜증이 납니까? Reimage은 당신을 위한 솔루션입니다! 우리가 권장하는 도구는 시스템 성능을 극적으로 향상시키면서 Windows 문제를 신속하게 진단하고 복구합니다. 그러니 더 이상 기다리지 말고 지금 Reimage을 다운로드하세요!

  • 1. Reimage 다운로드
  • 2. 프로그램 실행
  • 3. 컴퓨터에서 바이러스를 찾아 제거하려면 "지금 검색"을 클릭하십시오.

  • PC를 고칠 방법을 찾고 있다면 더 이상 찾지 마십시오. Reimage은 바이러스 및 맬웨어 제거, 시스템 성능 향상, Windows 레지스트리 오류 복구 등을 도와주는 올인원 솔루션입니다.

    Standard Error Propagation Rules Sums Products
    Standardfelspridningsregler Summerar Produkter
    Standaard Regels Voor Foutpropagatie Sommen Producten Op
    Regras Padrão De Propagação De Erros Somam Produtos
    Стандартные правила распространения ошибок Суммы Произведения
    Regole Standard Di Propagazione Degli Errori Somma I Prodotti
    Règles Standard De Propagation Des Erreurs Sommes Produits
    Standardfehlerfortpflanzungsregeln Summieren Produkte
    Standardowe Zasady Propagacji Błędów Sumują Produkty
    Reglas De Propagación De Errores Estándar Sumas De Productos