माप अनिश्चितता की गणना कैसे करें

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माप अनिश्चितता की गणना कैसे करें
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वीडियो: माप अनिश्चितता की गणना कैसे करें

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वीडियो: How to Calculate Standard Deviation (Uncertainty) for Measured Values 2024, नवंबर
Anonim

भौतिक राशियों का मापन हमेशा एक या दूसरी त्रुटि के साथ होता है। यह मापा मूल्य के सही मूल्य से माप परिणामों के विचलन का प्रतिनिधित्व करता है।

माप अनिश्चितता की गणना कैसे करें
माप अनिश्चितता की गणना कैसे करें

ज़रूरी

  • -नापने का यंत्र:
  • -कैलकुलेटर।

निर्देश

चरण 1

विभिन्न कारकों के प्रभाव के परिणामस्वरूप त्रुटियां उत्पन्न हो सकती हैं। उनमें से, कोई साधन या माप के तरीकों की अपूर्णता, उनके निर्माण में अशुद्धि, अनुसंधान के दौरान विशेष परिस्थितियों का पालन न करने पर प्रकाश डाल सकता है।

चरण 2

त्रुटियों के कई वर्गीकरण हैं। प्रस्तुति के रूप के अनुसार, वे निरपेक्ष, सापेक्ष और कम हो सकते हैं। पहली मात्रा की गणना और वास्तविक मूल्य के बीच का अंतर है। वे मापी जा रही घटना की इकाइयों में व्यक्त किए जाते हैं और सूत्र द्वारा पाए जाते हैं: = hyslchist। उत्तरार्द्ध संकेतक के वास्तविक मूल्य के मूल्य के लिए पूर्ण त्रुटियों के अनुपात से निर्धारित होते हैं। गणना सूत्र है: = / हिस्ट। प्रतिशत या अंश के रूप में मापा जाता है।

चरण 3

मापने वाले उपकरण की घटी हुई त्रुटि ∆х के अनुपात के रूप में хн के सामान्यीकरण मूल्य के रूप में पाई जाती है। डिवाइस के प्रकार के आधार पर, इसे या तो माप सीमा के बराबर लिया जाता है, या उनकी विशिष्ट सीमा के लिए संदर्भित किया जाता है।

चरण 4

घटना की शर्तों के अनुसार, मुख्य और अतिरिक्त हैं। यदि माप सामान्य परिस्थितियों में किए गए थे, तो पहला प्रकार प्रकट होता है। सामान्य सीमा से बाहर के मानों के कारण विचलन वैकल्पिक हैं। इसका आकलन करने के लिए, प्रलेखन आमतौर पर मानक निर्धारित करता है जिसके भीतर माप की शर्तों का उल्लंघन होने पर मूल्य बदल सकता है।

चरण 5

साथ ही, भौतिक माप की त्रुटियों को व्यवस्थित, यादृच्छिक और सकल में विभाजित किया गया है। पूर्व कारकों के कारण होते हैं जो माप के बार-बार दोहराव पर कार्य करते हैं। उत्तरार्द्ध कारणों के प्रभाव से उत्पन्न होते हैं, और प्रकृति में यादृच्छिक होते हैं। मिस एक अवलोकन है जो अन्य सभी से बहुत अलग है।

चरण 6

मापा मूल्य की प्रकृति के आधार पर, त्रुटि को मापने के विभिन्न तरीकों का इस्तेमाल किया जा सकता है। इनमें से पहला कॉर्नफेल्ड विधि है। यह न्यूनतम से अधिकतम परिणाम तक के विश्वास अंतराल की गणना पर आधारित है। इस मामले में त्रुटि इन परिणामों के बीच का आधा अंतर होगी: = (хmax-xmin) / २। दूसरा तरीका मूल माध्य वर्ग त्रुटि की गणना करना है।

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