기울기×공분산 방법은 불확실도를 어떻게 합성하나요?

명목값 근처에서 5점 중앙차분으로 기울기 벡터를 계산하고, 각 변수의 표준 불확도와 상관계수로 공분산 행렬을 만든 뒤 g T Cg 를 계산합니다. 그 제곱근이 합성 표준 불확도 u y 입니다.

몬테카를로 검증은 무엇을 확인하나요?

촐레스키 분해를 사용해 고정 시드로 상관된 정규분포 샘플을 생성하고, 시뮬레이션에서 얻은 평균과 표준편차가 선형 근사로 예측한 값과 허용 오차 안에서 일치하는지 확인합니다.

분석적인 함수 y = f(x) 와 각 입력 변수의 평균 및 표준 불확도를 입력하면, 1차 근사를 통해 불확실도를 합성할 수 있습니다. 합, 차, 곱, 몫, 거듭제곱 템플릿을 제공하며, 일반 모드에서는 상수와 삼각·쌍곡·로그 함수가 포함된 안전한 수식을 지원합니다.

변수가 강조된 교과서 스타일의 수식 미리 보기, 어느 변수가 불확도에 가장 크게 기여하는지 보여 주는 기여도 막대, 선형 근사 결과를 확인하는 몬테카를로 검증까지 한 화면에서 확인할 수 있습니다.

키보드 팁: Ctrl/⌘+S 는 CSV 를 내보내고, Ctrl/⌘+L 는 공유 URL 을 복사합니다.

식 y = f(...)

수식 미리 보기

식에 사용된 변수

템플릿:

변수의 평균과 표준 불확도 목록
이름	평균 μ	표준 불확도 u	단위 / 메모	행 삭제

상관 행렬 (선택)

대각 원소는 1.0으로 두고, −1에서 1 사이의 상관계수 ρ_ij 를 입력합니다. 위·아래 삼각형 값은 자동으로 동기화됩니다.

몬테카를로 검증

계산 후 몬테카를로도 실행

고정된 시드로 시뮬레이션을 추가해 선형 근사 결과를 확인합니다. 가장 빠른 계산이 필요하면 끌 수 있습니다.

시드 샘플 수 N

기울기×공분산 방법은 불확실도를 어떻게 합성하나요?: 명목값 근처에서 5점 중앙차분으로 기울기 벡터를 계산하고, 각 변수의 표준 불확도와 상관계수로 공분산 행렬을 만든 뒤 g^TCg 를 계산합니다. 그 제곱근이 합성 표준 불확도 u_y 입니다.
몬테카를로 검증은 무엇을 확인하나요?: 촐레스키 분해를 사용해 고정 시드로 상관된 정규분포 샘플을 생성하고, 시뮬레이션에서 얻은 평균과 표준편차가 선형 근사로 예측한 값과 허용 오차 안에서 일치하는지 확인합니다.