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誤差伝播計算機(過程表示付き)

入力値の不確かさから、偏微分×共分散で合成標準不確かさ uy を計算します。相関あり入力やモンテカルロ検証も1ページで確認できます。

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概要

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。

使い方(3ステップ)

  1. 式 y = f(...) を入力し、変数名・平均 μ・標準不確かさ u を表に追加します。
  2. 必要なら相関行列で ρij を設定し、モンテカルロ検証の有無を選びます。
  3. 自動計算の結果を確認し、拡張不確かさや寄与率で改善ポイントを判断します。
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 ρij 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)

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。

FAQ

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/∂xi を計算し、相関係数 ρij と標準不確かさから共分散行列 C を構成します。最後に gTCg の平方根を取ることで uy 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。
最初に何を入力すればよいですか?

まず必須項目だけで1回実行し、基準ケースを作ってください。オプションは初回は既定値のままにすると比較しやすくなります。

結果が別ページと一致しないのはなぜですか?

単位、期間、丸め、初期条件が揃っていないと差が出ます。比較する前に設定を同じにしてから再計算してください。

表示される値はどの程度信頼できますか?

このページの値はブラウザ内計算の結果です。学習・試算には有効ですが、法務・医療・契約など高リスク用途では公式情報と照合してください。

結果を共有して再現できますか?

共有URLやコピー機能がある場合は、入力条件と一緒に保存できます。基準ケースと変更ケースをセットで残すと再現しやすくなります。

入力データはサーバーに送信されますか?

基本計算はブラウザ内で実行されます。URL共有を手動で行わない限り、入力内容が自動で送信されることはありません。

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