Startpagina / Rekenmachines / Error propagation

Rekenmachine voor foutenpropagatie

Propageer y ± uy met gradient×covariantie, toon 68%- en 95%-intervallen en controleer het resultaat met een Monte Carlo-simulatie met vaste seed, zowel voor onafhankelijke als voor gecorreleerde invoer.

Andere talen: ja | en | zh-CN | es

Overzicht

Voer de analytische functie y = f(x) in en geef de nominale waarden met hun standaardonzekerheden op om te zien hoe de covariantiematrix wordt opgebouwd en hoe uy wordt gecombineerd. Sjablonen dekken sommen, verschillen, producten, quotiënten en machten; de algemene modus accepteert veilige expressies met trigonometrische en logaritmische functies.

Sneltoetsen: Ctrl/⌘+S exporteert CSV en Ctrl/⌘+L kopieert de deelbare URL.

Zo gebruik je het (3 stappen)

  1. Voer de formule y = f(...) in en voeg elke variabele toe met gemiddelde en standaardonzekerheid.
  2. Stel indien nodig correlaties in en kies de Monte Carlo-validatie.
  3. Bekijk de gecombineerde onzekerheid, uitgebreide onzekerheid en de bijdragevolgorde.
Voorbeeld
Sjablonen:
Naam Gemiddelde μ Standaardonzekerheid u Eenheid / notitie
Correlatiematrix (optioneel)

Laat de diagonaal op 1,0 staan en vul correlatiecoëfficiënten ρij tussen −1 en 1 in. Bovenste en onderste driehoek blijven automatisch gesynchroniseerd.

Monte Carlo-validatie

Voegt een simulatie met vaste seed toe om de gelinieariseerde schatting te controleren. Schakel uit als je de snelst mogelijke berekening nodig hebt.

Veelgestelde vragen

Hoe combineert de gradient×covariantie-methode de onzekerheid?
We evalueren de gradiënt met een gecentreerd vijfpuntschema op de nominale waarden, bouwen de covariantiematrix op uit de ingevoerde standaardonzekerheden en correlaties en berekenen gTCg. De wortel hiervan geeft de gecombineerde standaardonzekerheid uy.
Wat controleert de Monte Carlo-validatie?
Ze genereert gecorreleerde normaalverdeelde samples met een vaste seed via Cholesky-decompositie en controleert of gemiddelde en standaardafwijking van de simulatie overeenkomen met de gelinieariseerde voorspelling binnen de opgegeven toleranties.

Gerelateerde rekenmachines