Przegląd
Wprowadź analityczną funkcję y = f(x) oraz średnie wartości i odchylenia standardowe zmiennych wejściowych, aby połączyć niepewności w przybliżeniu pierwszego rzędu. Szablony obejmują sumy, różnice, iloczyny, ilorazy i potęgi, a tryb ogólny akceptuje bezpieczne wyrażenia z stałymi oraz funkcjami trygonometrycznymi, hiperbolicznymi i logarytmicznymi.
Zobacz podgląd wzoru w stylu podręcznikowym z podświetlonymi zmiennymi, wykres słupkowy wkładów pokazujący, która zmienna dominuje niepewność, oraz zalecaną weryfikację Monte Carlo potwierdzającą wynik z linearyzacji.
Wskazówki dotyczące klawiatury: Ctrl/⌘+S eksportuje CSV, Ctrl/⌘+L kopiuje udostępnialny URL.
Jak używać (3 kroki)
- Wpisz wzór y = f(...) i dodaj każdą zmienną ze średnią i niepewnością standardową.
- Ustaw korelacje, jeśli są potrzebne, i wybierz weryfikację Monte Carlo.
- Sprawdź niepewność złożoną, niepewność rozszerzoną i udział zmiennych.
Najczestsze pytania
- Jak metoda gradient×kowariancja łączy niepewności?
- Gradient wyznaczamy pięciopunktową formułą centralną w punkcie nominalnym, z odchyleń standardowych i korelacji budujemy macierz kowariancji, a następnie liczymy gTCg. Pierwiastek z tej wartości daje łączną niepewność standardową uy.
- Co sprawdza weryfikacja Monte Carlo?
- Symulacja losuje skorelowane próbki o rozkładzie normalnym z ustalonym ziarnem za pomocą rozkładu Choleskiego i sprawdza, czy średnia oraz odchylenie standardowe z Monte Carlo mieszczą się w zadanych tolerancjach względem wyniku liniowego.