勾配×共分散でどのように不確かさを合成しますか？

平均値まわりで 5 点中心差分により偏微分 ∂f/∂x i を計算し、相関係数 ρ ij と標準不確かさから共分散行列 C を構成します。最後に g T Cg の平方根を取ることで u y を求めます。

モンテカルロ検証は何を確認しますか？

シード固定の相関付き正規乱数（チョレスキー分解）で 20,000 サンプルを生成し、平均と標準偏差が線形化の結果と整合するか（±2% 以内）を確認します。

関数 y = f(x) の不確かさを、偏微分と相関係数から合成する教育用途の電卓です。プリセットで和・差・積・商・べきを素早く設定でき、一般関数モードでは安全な数式パーサで任意の式を評価します。

式は教科書風にライブ表示され、表にある変数がハイライトされます。寄与率バーで支配的な変数を把握し、推奨のモンテカルロ照合で計算結果への信頼度を高められます。

キーボード: Ctrl/⌘+S で CSV、Ctrl/⌘+L で共有URLをコピーできます。

式 y = f(...)

プレビュー

プリセット:

変数の平均と標準不確かさ
名前	平均 μ	標準不確かさ u	単位・メモ	行の削除

相関行列（任意）

対角を 1.0 に保ちつつ、相関係数 ρ_ij を -1〜1 で入力できます。上下三角は自動で同期します。

モンテカルロ検証（推奨）

計算後にモンテカルロを実行する

線形化の結果をシード付きシミュレーションで照合します。速度重視ならオフにできます。

シードサンプル数 N

感度係数×共分散でどのように不確かさを合成しますか？: 平均値まわりで 5 点中心差分により感度係数（偏微分） ∂f/∂x_i を計算し、相関係数 ρ_ij と標準不確かさから共分散行列 C を構成します。最後に g^TCg の平方根を取ることで u_y を求めます。
モンテカルロ検証は何を確認しますか？: シード固定の相関付き正規乱数（チョレスキー分解）で 20,000 サンプルを生成し、平均と標準偏差が線形化の結果と整合するか（±2% 以内）を確認します。