Обзор
Задайте аналитическую функцию y = f(x) и номинальные значения с их стандартными неопределённостями, чтобы увидеть, как строится ковариационная матрица и как складывается суммарная uy. Шаблоны покрывают суммы, разности, произведения, отношения и степени, а общий режим принимает безопасные выражения с тригонометрическими и логарифмическими функциями.
Формула отображается в «книжном» предварительном просмотре, а переменные, определённые в таблице, автоматически подсвечиваются. Гистограмма вкладов показывает, какая переменная доминирует в неопределённости, а рекомендованная проверка Монте‑Карло помогает подтвердить линейную аппроксимацию.
Горячие клавиши: Ctrl/⌘+S экспортирует CSV, Ctrl/⌘+L копирует общую ссылку.
Как пользоваться (3 шага)
- Введите формулу y = f(...) и добавьте каждую переменную со средним значением и стандартной неопределённостью.
- При необходимости задайте корреляции и выберите проверку Монте‑Карло.
- Проверьте комбинированную неопределённость, расширенную неопределённость и вклад переменных.
Частые вопросы
- Как метод gradient×covariance объединяет неопределённость?
- Мы вычисляем градиент по пятиточечной центральной формуле в точке номинальных значений, строим ковариационную матрицу по введённым стандартным неопределённостям и корреляциям и вычисляем gTCg. Квадратный корень из результата даёт комбинированную стандартную неопределённость uy.
- Что проверяет метод Монте‑Карло?
- Он генерирует коррелированные гауссовские выборки с фиксированным seed с помощью разложения Холецкого и проверяет, совпадают ли среднее и стандартное отклонение симуляции с линейной оценкой в заданных пределах.
Связанные калькуляторы
Рекламный блок (зарезервирован)