Der Effektivste Weg, Um Die Fehlerfortpflanzung Bei Der Internen Numerischen Analyse Zu Eliminieren



Hier sind einige einfache Schritte, die Ihnen helfen können, das Problem der Fehlerfortpflanzung bei der numerischen Analyse zu lösen.

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Das Senden von Fehlern (oder die Fortpflanzung von Unsicherheiten) ist definiert als die beste Auswirkung auf die Unsicherheitsfunktion, die durch eine reelle Variable erzeugt wird. Es handelt sich um eine sehr spezielle statistische Berechnung, die nach dem Kalkül abgeleitet wurde und Dinge wie Vorbehalte in mehreren Variablen enthalten soll, um eine genaue Messung ähnlich der Unsicherheit zu liefern.

Was versteht man unter Fehlerverteilung?

In der Statistik ist die Verzerrungsreproduktion (oder Fehlerfortpflanzung) die Folge von Unsicherheiten (oder Fehlern, insbesondere zufälligen) Variablen auf das Ergebnis der Preisbildung einer Funktion, die auf diesen Arten von Variablen basiert. Unsicherheit kann auf verschiedene Weise herbeigeführt werden. Es kann aus diesem absoluten Fehler Δx bestimmt werden.

In der Statistik ist die Skepsisausbreitung (oder Fehlerausbreitung) die tatsächliche Auswirkung unserer Unsicherheiten (oder Fehler, genauer gesagt versierter Fehler) der Variablen auf jegliche Unsicherheit einer Funktion zugrunde gelegt wird. Wo Variablen ihre Werte aus experimentellen Messungen sind, behalten sie jetzt Unsicherheiten aufgrund der Ausbreitung zusammen mit Messgrenzen (z.B. Systemgenauigkeit) bei, sodass Sie eine Mischung von Variablen in einer bestimmten Funktion ausführen können.

Was ist allgemein die Fehlerfortpflanzungsformel?

VerteilungBeseitigung von Fehlern in der Analyse Die allgemeine Formel (unter Verwendung von Ableitungen) bezüglich der Fehlerfortpflanzungskorrektur (von der alle vielen anderen Formeln abgeleitet werden) lautet normalerweise gleichermaßen: wobei Q = Q(x) eine ganzzahlige Funktion von x sein sollte. Fragebeispiel: Die Menge der von diesem Spender verteilten Essenz entspricht der Differenz zwischen dem unglaublich ersten (I) und letzten (F) psychischen Messwert.

Ungewissheit kann tatsächlich auf verschiedene Arten dargestellt werden.Es kann durchaus bestimmt werden, wie der Summenfehler Δx. Unsicherheiten können auch durch den vergleichbaren Fehler (Δx)/x verfolgt werden, der normalerweise gleich einem Segment a geschrieben wird.Am häufigsten wird die Unsicherheit des absoluten Pegels unter Verwendung der nützlichen Standardabweichung σ quantifiziert, die alle wiederum positive Quadratwurzeln des gleichen Typs sind. Dann wurden der aktuelle Wert der Größe und sogar ihr Fehler durch das Intervall ± y u ausgedrückt. Wenn die statistische Wahrscheinlichkeit der täglichen Geldleistung, auf die eine Variable zeigt, nun bekannt ist oder abgeleitet werden kann, können Einstellungsintervalle erhalten werden, um darüber hinwegzugehen, wo der wahre Wert jeder Variable gefunden werden kann. Zum Beispiel nähert sich ein 68-Prozent-Konfidenzintervall für eine univariate Variable, die zur jüngsten Hauptnormalverteilung gehört, ± einer Standardabweichung der besten Person σ vom Wert des gesamten Geldes x, was bedeutet, dass seine Ecke x ± σ nur schützt ihr wahrer Wert etwa 68 % einer gewissen Zeit.

Fortpflanzung einschließlich Fehler in der numerischen Analyse

Wenn Unsicherheiten eine Folge der Kovarianz sind, sollte dies berücksichtigt werden. Die Korrelation kann aus mehreren verschiedenen Quellen springen. Erstens können Dimensionsfehler korreliert werden. Zweitens, wenn diese Basiswerte über eine schöne funktionale Grundgesamtheit korreliert werden, korrelieren die Unsicherheiten in einigen der Mittelwerte der Grundgesamtheit.[1] Mit wirklich teuren Daten oder komplexen Funktionen können Sie voll werden Fehlerstreuung. Verwendung eines Ersatzmodells von z, das in der Bayes’schen Wahrscheinlichkeit lebt.[2]

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