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त्रुटि प्रसार कैलकुलेटर (कदम दर कदम)

y ± uy को gradient×covariance विधि से फैलाएँ, 68% / 95% विश्वसनीयता अंतराल देखें, और स्वतंत्र व सहसंबद्ध दोनों प्रकार के इनपुट के लिए स्थिर सीड वाले मॉन्टे कार्लो सिमुलेशन से परिणामों की पुष्टि करें।

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सारांश

विश्लेषी फलन y = f(x) दर्ज करें और प्रथम‑क्रम अनुमान द्वारा मानक अनिश्चितताओं को जोड़ें। टेम्पलेट जोड़, घटाव, गुणा, भाग और घात को कवर करते हैं, जबकि सामान्य मोड स्थिरांक, ट्रिग, हाइपरबोलिक और लॉग फ़ंक्शन के साथ सुरक्षित एक्सप्रेशन को स्वीकार करता है।

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उपयोग कैसे करें (3 चरण)

  1. सूत्र y = f(...) दर्ज करें और प्रत्येक चर को औसत व मानक अनिश्चितता के साथ जोड़ें।
  2. ज़रूरत हो तो सहसंबंध सेट करें और मॉन्टे कार्लो सत्यापन चुनें।
  3. संयुक्त अनिश्चितता, विस्तारित अनिश्चितता और योगदान क्रम देखें।
सूत्र पूर्वावलोकन
टेम्पलेट:
औसत और मानक अनिश्चितताओं वाले चर
नाम औसत μ मानक विचलन u इकाई / टिप्पणी पंक्ति हटाएँ
कोरिलेशन मैट्रिक्स (वैकल्पिक)

मुख्य विकर्ण को 1.0 रखें और ρij कोरिलेशन गुणांक −1 और 1 के बीच दर्ज करें। ऊपरी और निचले त्रिकोण स्वचालित रूप से सिंक रहते हैं।

मॉन्टे कार्लो सत्यापन

यह फिक्स्ड seed के साथ सिमुलेशन जोड़कर रैखिक अनुमान की जाँच करता है। यदि आपको अधिकतम गति चाहिए, तो आप इस विकल्प को बंद कर सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

gradient×covariance विधि अनिश्चितता को कैसे जोड़ती है?
हम नाममात्र मानों के आसपास five‑point central difference से gradient का अनुमान लगाते हैं, दर्ज किए गए मानक विचलन और सहसंबंध से covariance मैट्रिक्स बनाते हैं, और gTCg की गणना करते हैं। इस परिणाम का वर्गमूल संयोजित मानक अनिश्चितता uy देता है।
मॉन्टे कार्लो सत्यापन क्या जाँचता है?
यह स्थिर seed के साथ Cholesky decomposition से सहसंबद्ध Gaussian नमूने बनाता है और जाँचता है कि सिमुलेशन से प्राप्त mean और standard deviation, निर्दिष्ट tolerance के भीतर, linearized परिणाम से मेल खाते हैं या नहीं।

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