September 26, 2022

곱셈 및 나눗셈 오류에 관한 전파 수정 단계

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구매자가 곱셈 및 작업 그룹 오류의 전파로 오류 코드를 받을 때 이 가이드가 도움이 될 것입니다.

<제목><요소>

모든 오류 곱셈 및 나눗셈에서 오는 전파

측정 오류 >

오류 재생산(또는 불확실성 간의 전파)은 개인이 이러한 측정값을 사용하여 있을 법하지 않은 다른 것을 계산할 때 측정 오류가 발생하는 방식입니다. 그래프를 구성하려면 fast를 사용하여 길이와 함께 운동 에너지를 계산하여 면적을 계산할 수 있습니다. 일반적으로 내담자가 모호한 판독값을 사용하여 다른 것을 밝혀내면, 이는 전파됩니다(개인의 총 개별 오류 합계보다 훨씬 빠르게 증가함). 이 분포를 확인하려면 테스트에서 다음 공식 중 하나를 사용하십시오.

이 맛있는 요리법은 오류가 서로 다르다고 가정하지만 상관 관계가 없습니다(유형의 경우 시스템 오류를 지정하면 조치를 취할 수 없음).

오류 전파 내용:

<올>

  • 덧셈 또는 뺄셈 공식
  • 곱하기 공식
  • 측정된 번호를 곱하는 공식입니다. 숫자로 나누기
  • 일반 공식
  • 효율 공식
  • 계산 오류 전파
  • 1. 더하기 또는 빼기

    가산 오류 전파 방법.

    어디

    <문자열>

  • a,b,c 긍정적인 조치
  • x,y,z는 실제로 음수 측정값입니다.
  • Δ는 각 볼륨과 관련된 각 오류여야 합니다(절대 오류). Δa는 측정 a와 결합된 불확실성, Δb는 총 b와 관련된 불확실성 등입니다.
  • <블록 인용>

    계산 공식의 예

    오류는 곱셈에서 어떻게 전파되나요?

    오류 디스패치(또는 불확실성 전파)는 정의되지 않은 많은 측정값을 사용하여 다른 것을 계산할 때 치수 오류가 발생하는 것으로 설명될 수 있습니다.오류 전파 내용:오차를 계산할 때 곱셈과 나눗셈의 차이는 없습니다.

    오후 2시에 키를 측정할 수 있다고 가정합니다. 0.03초. 당신의 프렛: (b) 0.88 ± 크라운에서 0.04 m, 이는 일부 바지의 길이가 P H가 – 0.88 m = 1.12 m 내에서 – w = 2.00임을 의미합니다.
    덧셈 공식의 불확실성 생성 사용:

    오류 곱셈 및 나눗셈에 대한 전파

    마지막으로 일부 연결된 측정값 1.12m ± 0.05m

    2. 나눗셈 또는 곱셈 공식

    현재 오류 계산 시 곱셈과 나눗셈 중간에 차이가 없습니다.

    3. 효율성 공식

    곱셈과 나눗셈에서 파생된 오류 전략의 전파 가능성은 무엇입니까?

    (b) 곱셈과 나눗셈: z = z 화씨 또는 z = x/y. 관련 규칙은 조합과 함께 곱셈, 면적에 적용됩니다. 즉, 아빠 오류를 얻기 위해 실제 상대 오류를 모두 더합니다. 예: p = (4.52 ± 0.02) cm, par = (2.0 ± 0.2) cm 온스 = 2.0/3.0은 0.6667 cm/s를 의미합니다.

    n이 실제 숫자이면 Q = xn,


    4. 측정된 크기에 정확한 숫자를 곱하는 공식

    A가 매우 정확하고(예: A = 되기 또는 A가 Ï€를 의미함) Q = Ax이면 다음과 같습니다.
    О´Q = |А| 오

    5. 오류 전파 생성을 위한 일반 공식

    타겟 청중이 실수를 추가(또는 현명하게)(고르거나, 심지어 공유까지)하지 않고 실수를 없애기만 하지 않는 이유가 궁금할 것입니다. 왜 우리는 공식을 사용하기 위해 구매합니까? 본질적으로, 작업(예: 면적, 운동 에너지 또는 단순히 속도에 대한 처리)에 적용되는 동안 자기 인식 변수의 측정에서 작은 오류는 종속 변수에서 심각한 오류를 발생시킵니다.

    분석 오류 전파

    작업 결과가 극소 미적분학, 특히 결론에 대한 이해가 필요한 이유는 무엇입니까? 그것들은 주로 정규 분포 딜레마에 대한 가우스 방정식에서 파생됩니다. 측정 오류(x)가 있는 경우 특성(y) 소스의 오류 발생은 선의 언덕(즉, 주 도함수)을 기반으로 합니다.
    대부분의 오류에 대한 일반적인 공식(도함수 사용)(다양한 공식 중 일부가 파생된 확산):

    여기서 Q = Q(x) any는 x.Propagation의 현재 작업을 수행합니다.

    오류 방법은 주로 indeterminateValue의 변형에 주의하면서 이 함수의 몇 가지 파생물을 기반으로 합니다. 대부분의 사람들이 3개의 경계(x, u, v)를 가진 거의 모든 함수를 갖고 있고 그 중 2개(u, v)가 사실상 불확실성을 갖고 있다고 가정합니다. 의 분산은 [1]에 의해 결정될 수 있습니다.

    질문 예: 특정 공급자가 분배한 휘발유의 양은 공개 번호(I)와 최종 선택(F) 간의 차이입니다. ±0.02ml를 읽고 모두가 걱정한다면, 출력량의 오류 특성은 무엇입니까?

    해결책:

    V는 F – I에 해당합니다. σ2(B)
    = σ2(I) + (0 σ2(f)
    =0.02ml)2 + (0.02ml)2
    = 0.0008ml2
    = 0.028ml

    0.028ml 전달 질량 오류.

    이 계산은 각 편도함수가 1인 경우에만 작동합니다. x가 곱(x = uv)과 몫(x U/v)이 될 수 있는 경우 규칙이 약간 변경됩니다.

    예시 2: 배송 컨테이너의 치수는 12 x 10 x 8이고 정확도는 0.1피트입니다. 시리즈 부분의 불확실성은 무엇입니까?

    1단계. 특정 부피 계산:
    V는 12 x 10 x 8과 동일하며 960피트3를 보조하는 것과 같습니다.

    1단계. 작업 공식:
    (0 the.Ft)2 단 하나 / (12 ft2) +
    (0.1v.pi)2 (10pi2) +
    (파이 대신 0.1)2 (8파이2) =
    0.0.00145149572

    3단계: 볼륨의 불균형(특히 1단계 6. 2단계):
    (0.00145149572)(960피트3)2는 1337.698피트6

    를 의미합니다.

    4단계. 정사각형을 가져오세요. 부피의 불확실성을 찾기 위한 3단계의 근:
    √(1337.698)는 36.57피트3와 같습니다.

    링크

    십. 버그 전파 가이드.doc. 2021년 4월 14일에서 검색: https://foothill.edu/psme/daley/tutorials_files/10.%20Error%20Propagation.pdf

    마지막 곱셈과 나눗셈의 불확실성을 어떻게 계산합니까?

    곱셈 또는 나눗셈. 피할 수 없는 두 숫자를 나눌 가능성이 가장 높으면 제품의 부분 불확실성과 몫은 두 볼륨의 프락셀 불확실성의 합이 되어야 합니다. 예를 들어 A u003d 3.4 ±인 경우. d 및 B = 0.334 ± .

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    오차 분포(또는 불확실성 전파)는 여성/남성이 다른 것을 생성하기 위해 부정확한 측정을 사용하여 테스트할 때 측정 오류와 함께 추악한 머리를 들어올립니다. 예를 들어 속도를 사용하여 운동 연료를 확인하거나 길이를 사용하여 목적지를 계산할 수 있습니다. 다른 것을 계산하기 위해 우유부단한 측정을 사용하면 사람들이 증가할 것입니다(독립 오류의 합은 훨씬 더 빠르게 증가할 것입니다). 바로 소매점에서 이러한 차이를 설명하려면 실험에 다음 몇 가지 배송 공식 중 하나를 사용하십시오.

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    Propagation Of Error Multiplication And Division
    Propagacion De Error Multiplicacion Y Division
    Voortplanting Van Fouten Vermenigvuldigen En Delen
    Propagazione Della Moltiplicazione E Divisione Degli Errori
    Rasprostranenie Oshibok Umnozheniya I Deleniya
    Propagacja Mnozenia I Dzielenia Bledow
    Fortpflanzung Der Fehler Multiplikation Und Division
    Propagacao Do Erro Multiplicacao E Divisao
    Propagation De L Erreur Multiplication Et Division