흔하지 않은 오류의 예를 포함하는 오류 경험이 발생할 수 있습니다. 이제 이 문제를 해결하기 위해 수행할 수 있는 여러 단계가 있으므로 지금부터 살펴보겠습니다.

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오류 분포(또는 불확실성 전파) 불확실성 재생산 통계에서 의심 전파(또는 오류 전파)는 현재 기능 불확실성에 대한 변수의 불확실성(또는 장애물, 매우 정확하게는 무작위 오류)의 특정 영향의 특성이며, 이는 실제로 기반 귀하의 https://en.wikipedia.org › RSS 피드 › Propagation_of_uncertainty Propagation_of_uncertainty는 다른 선물을 계산하기 위해 불확실한 양에 의존할 때 측정 오류에 발생하는 것입니다. 설명하기 위해 속도를 사용하여 운동 에너지를 계산하거나 길이를 사용하여 면적을 계산할 수 있습니다.

비확실성 Δa, Δb, Δc …를 추가할 때 원리 a, b, c, …가 발생할 때 오류 전파 Q에서 h까지의 양은 측정된 값 a, y, c 등의 회전을 돕습니다.

관심 Δa, Δb, Δc가 “불확실성 Q”로 확장됩니다.

불확도 Q의 일반 공식에 대해 ΔQ로 표시되는 다음 공식은 사용된 대로 끝날 수 있습니다.

참고. 아래의 각 제품에 대해 a, b, 3 값이 제공됩니다. 무작위 또는 관련되지 않은 오류가 있습니다.

더하기 또는 빼기

오류 전파란 무엇입니까?

모든 오류와 함께 전파(또는 불확실성과 함께 전파)는 모든 직업에서 변수에 대한 불확실성에 대한 영향으로 간주됩니다. 이것은 실제로 불확실성에 대한 유효한 측정을 제공하기 위해 여러 요인의 불확실성을 결합하는 방식의 계산에서 파생된 기록 계산입니다.

Q = 하면 + b + … + 약 3 – (x + y + … + z)

그래서, ΔQ = √(Δa)2 + (Δb)2 + … + (Δc)2< /sup> sup> + (Δx)2 + (Δy)2 + … + (Γz)2< /p>

예시. 가족 전체가 이 거리의 키를 센티미터로 45 ± 0.18인치로 측정한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 허리에서 머리를 가리키는 제안까지의 길이를 30피트 인치 ± 0.06인치로 측정합니다.

누군가 이 두 가지 측정값을 사용하여 최종적으로 사람의 키를 계산한다고 가정합니다. 대학 학위는 40으로 계산됩니다. + 29인치 = 연장된 기간 동안 70인치. 이 추정치의 불확실성은 다음과 같이 계산될 가능성이 높습니다.

  • ΔQ √(Δa)2 + (Πb)2 + … + (Σc)2 + (Δx)2 + (Δy)2 + … + (Δz)2
  • О´Q = √(.18)2 + (.06)2
  • МQ = 0.1897
  • propagated shortcoming example

    이것은 700 ± 0.1897인치에 의존하는 최종 측정값을 제공합니다.

    곱하기 또는 나누기

    O´QВ가 |Q| * √(Δa/a)2 + (Δb/b)2 + … + (Δc/c) 2 > + (Δx/x)2 + (Δy/y)2 + … (Δz/z)2

    예: + a 문자가 고려 b를 기준으로 요소의 소수 기간을 측정하려고 한다고 가정합니다. .길이 .b에서 너비 .15인치 ± .20인치에 추가하여 새로운 .20인치 .± ..34인치에서 .길이를 .측정합니다.

    Q = a/b로 정의된 비율은 확실히 20/15 = 0.333으로 계산됩니다. 이 추정치에 대한 의심은 다음과 같이 계산됩니다.

    <문자열>

  • О´QВ В = |Q| (공백) √(н´a/a)2 + (н´b/b)2 + … + (н´c/c)< sup>2< /sup> + (Δx/x)2 + (Δy/y)2 + … + (Γz/z )2< /sup>
  • О´Q = |1,333| 4! ! ! ! √(.34/20)2 + (.21/15)2
  • О´Q = 0.0294
  • 이는 궁극적으로 1.333 ± 0.0294인치의 비율을 렌더링합니다.

    측정 금액에 숫자를 곱한 금액

    예: 정확합니다. 자신의 범위의 지름을 표시하고 7m ± 0.3m인 것을 발견했다고 가정합니다. 그런 다음 면적 c Ï€d를 계산하려면 이 값이 필요합니다. 원

    이 값은 c = Ï€d가 Ï€*5 = 15.708과 같이 계산됩니다. 이 모든 가치 있는 추정치의 불확실성은 다음과 같이 식별됩니다.

    <문자열>

  • О´Q В = |A|О´x
  • О´Q В= |П€| *0.3
  • О´Q = 0.942
  • 따라서 면적은 15.708 ± 0.942미터가 될 수 있습니다.

    불확실성

    예시. 2인치 ± 0.02인치가 임의의 인치인 정육면체의 단면을 측정한다고 가정합니다. 이 값을 사용하여 나중에 주사위 v = s3의 부피를 계산합니다.

    볼륨은 다음과 같이 적절합니다. v = 조언 s3 23 = 8인치3. 추정치의 오류는 다음과 같이 정의됩니다.

    <문자열>

  • О´Q В= |Q| 2 . |p| ( 비어 있음 ) (Δx/x)
  • O´Q В= |8| * |3| * (.02/2)
  • О´Q는 0.24입니다.
  • 따라서 조각의 부피는 8 ± 0.24인치3입니다.

    일반 오류 전파 공식

    Q = Q(x)가 x의 함수인 경우 일반 오류 전파 공식은 다음과 같이 정의할 수 있습니다.

    이러한 제품을 처음부터 사용할 필요는 거의 없지만 제품에 대해 알면 도움이 될 수 있습니다. 이를 기반으로 한 주요 그림입니다.

    중요한 물리량의 실제 값을 알 필요가 없습니다.광범위하게 새로운 배치의 여러 결정은 종종 동일한 것을 사용하여 부를 수 있습니다.다른 장치, 결과.

    propagated error example

    때때로 현재 특정 측정이 이루어질 수 있는 진실성은측정 대상을 다시 변경하여 결정됩니다. 지금까지 올바른 숫자야구공 크기로 측정하면 공이 실제로 나오는 TV 프로그램이 무엇인지 알 수 있습니다.매우 적합한 영역이 아니므로 측정된 입찰이 계속 배포됩니다.값의 범위에 있어야 합니다.

    때때로 용량이 만들어질 수 있는 정확도는 종종 결정됩니다.여기 눈금이 실제로 기기에서 읽을 수 있는 정확도입니다. 에게예를 들어, +0.5mm에 비해 더 높은 정확도로 책상을 읽는 것은 거의 불가능합니다.정확도 한계는 합계의 정확도로 연결될 수 있습니다.도구 또는 현재 이익 및/또는 관찰자. 그러나 여전히 그러한 한계존재하다.

    정확한 도구로 인해 시스템 오류가 발생할 수도 있습니다.예를 들어, 멀티 미터 d길이는 정확히 하나의 멀티 미터가 아닙니다. 그래서 모든리소스 측정이 잘못된 경우가 많고 상수가 좋은 경우가 많습니다.요인.

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  • 일부 도구를 읽을 때 보는 사람에게 불확실성은 재앙이 아닐 것입니다.오른쪽. 1명의 관찰자가 99개의 a.5를 등록하면 이 특정 값이 89.5일 때이것은 아마도 버그가 아니라 실수일 것입니다.

    항상 흥미로워지는 것으로 완료되며 거의 중요하게는실험의 피드백은 신뢰할 수 있으며 일반적으로 가장 중요한 결과가 아닙니다.불확실성은 지금 중요하지만 측정된가치 및 “참” 등급(일명 “허용 가치”)

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    Propagated Error Example
    Ejemplo De Error Propagado
    Exemple D’erreur Propagée
    Esempio Di Errore Propagato
    Exemplo De Erro Propagado
    Beispiel Für Propagierten Fehler
    Voorbeeld Van Gepropageerde Fout
    Exempel På Förökat Fel
    Пример распространенной ошибки
    Przykład Błędu Propagowanego