Matang sa kasaypanan: sistematiko, random, bug-os, banabana

Ang usa ka tukma nga siyensiya, matematika wala motugot dad-on nga mga sitwasyon ngadto sa kinatibuk-ang walay nagpalandong sa mga peculiarities sa usa ka partikular nga panig-ingnan. Sa partikular, kini mao ang dili mahimo sa pagbuhat sa matematika, pisika, husto nga sukod sa literal maoy "pinaagi sa mata", dili pagkuha sa asoy sa mao nga panahon nga makita nga sayop.

Unsa man mahitungod sa?

Mga siyentipiko sa lain-laing mga matang sa mga sayop nakaplagan, mao nga karon nga kita luwas nga moingon nga walay usa decimal dapit dili magpabilin nga walay pagtagad. Siyempre, kini mao ang mahimo, nga walay nagkalingin, kon dili ang tanan sa planeta, ug sa lamang sa pagbuhat sa sa asoy nga, nga sa lawom nga ngadto sa mga thousandths ug napulo ka thousandths. Ingon sa nailhan, sa daghan nga mga numero dili mabahin sa usa ug usa sa walay salin ug mga sukod nga nakuha sa panahon sa eksperimento - sa usa ka padayon nga pagsulay aron sa pagbulag sa tagsa-tagsa nga mga piraso sa pagsukod kanila.

Halos tukma ug Computing gayud mao ang importante kaayo, ingon nga kini mao ang usa sa mga nag-unang pag-lantugi, sa pagtugot sa pagsulti mahitungod sa pagkahusto sa mga data. Matang sa mga sayop pagpamalandong kon sa unsang paagi nga suod ang mga numero sa kamatuoran. Sama sa alang sa quantitative ekspresyon pagsukod walay kasiguroan - nga kon unsa ang nagpakita kon sa unsang paagi nga matinud-anon nga miabut resulta. Ang katukma sa mga sa ibabaw, kon ang sayop mao ang mas gamay.

Ang mga balaod sa siyensiya

Sumala sa nakaplagan balaod sa puwersa sa sa karon kasamtangan nga teoriya sa kasaypanan, diha sa usa ka kahimtang diin ang katukma sa resulta kinahanglan nga mas taas pa kay sa anaa, ang katunga nga quadruple sa gidaghanon sa mga eksperimento. Sa kaso diin ang mga tukma nga misaka sa tulo ka mga panahon, ang mga eksperimento kinahanglan nga labaw pa kay sa 9 nga mga panahon. Iapil sa sistematikong sayop.

Metrology giisip sa mga kasaypanan sukod mao ang usa sa labing importante nga mga lakang nga makatabang sa pagsiguro traceability. Wala nga gidala ngadto sa asoy: ang tukma mao ang naimpluwensiyahan sa usa ka halapad nga-laing mga hinungdan. Kini misangpot sa kalamboan sa usa ka kaayo nga komplikado klasipikasyon sistema operate lamang sa proviso nga kini kondisyonal. Ubos sa tinuod nga mga kahimtang, ang resulta hugot nga nagsalig dili lamang sa tiunay nga sayop sa proseso, apan usab sa mga kinaiya sa mga proseso sa pag-angkon sa impormasyon alang sa pagtuki.

grading system

Matang sa mga sayop nga gibuga sa modernong mga eskolar:

• bug-os nga;
• paryente;
• pagkunhod.

Ikaw mahimo bahinon niining kategoriya ngadto sa ubang mga grupo, kon base sa kon unsa ang mga rason alang sa pagkadili-tukma sa mga kalkulasyon, ang mga eksperimento. Kini mao ang miingon nga may mga:

• sistematikong sayop;
• aksidente.

Ang unang bili mao ang kanunay nga nag-agad sa ibabaw sa mga kinaiya sa proseso sa pagsukod ug nagpabilin nga wala mausab kon alang sa matag usa sa mosunod nga mga manipulations mga kahimtang magpabilin mausab.

Apan ang random sayop mahimong mausab, kon ang pagsulay gisubli gidala sa usa ka susama nga pagtuon sa paggamit sa sama nga aparato ug sa susama nga mga kahimtang sa unang panahon.

Sistematiko, random kasaypanan mahitabo nga dungan ug sa bisan unsa nga mga pagsulay. Ang bili sa mga random baryable wala makaila sa daan, kay kini nagahagit unpredictable mga hinungdan. Bisan pa sa kawalay katakos sa dili iapil algorithms pagpakunhod niini nga gidaghanon naugmad. Sila gigamit sa yugto sa pagproseso sa mga data nga nakuha sa panahon sa imbestigasyon.

Sistematikong kon itandi sa random matin-aw sa lain-laing mga tinubdan, ang hinungdan. Kini mao ang mamatikdan sa daan ug mahimong review sa mga siyentipiko sa narehistro nga relasyon uban sa mga hinungdan niini.

Ug kon kanimo nga mas makasabut?

Aron makabaton sa usa ka bug-os nga pagsabut sa konsepto, kini mao ang gikinahanglan nga mahibalo dili lamang sa mga matang sa mga sayop, apan usab unsa ang mga sangkap sa niini nga panghitabo. Matematika hilit nga mosunod nga mga components:

• nakig-uban sa mga pamaagi;
• tungod sa mga himan;
• suhetibong.

Pagmugna mga sayop kalkulasyon, ang operator agad sa konkreto, ang piho nga, tagsa-tagsa nga mga kinaiya. Nga sila usa ka suhetibong sangkap sa kasaypanan nga naglapas sa katukma sa pagtuki impormasyon. Tingali ang rason mao ang kakulang sa kasinatian, usahay - sa mga sayop nga nalangkit sa pagsugod sa frame timailhan.

Kasagaran sayop pagtantiya, pagbanabana nga makakuha sa asoy sa mga uban nga mga duha ka puntos, nga mao ang instrumento ug metodikal.

Importante nga Components

Katukma ug tukma - ang konsepto, nga walay nga dili physics ni matematika, ni sa usa ka gidaghanon sa mga uban nga mga natural ug tukma nga siyensiya, base sa kanila.

Kini kinahanglan nga pagahinumduman nga ang tanan nga ang mga pamaagi nga nailhan sa katawhan pagkuha sa data gikan sa mga eksperimento nga mga sayop. Kini mao ang naghagit sa kasuko sistematiko sayop, nga mao ang hingpit nga dili mahimo sa paglikay sa. Kini mao ang naimpluwensiyahan usab sa sistema sa pagtantiya, pagbanabana gisagop ug kawalay-kasegurohan sa pagpanunod diha sa mga pormula pagbanabana. Siyempre, ang ilang impluwensya ug sa panginahanglan sa palibot nga resulta.

Paggahin kapalpakan, ie sayop, sa hinungdan sa nga - .. sayop nga kinaiya sa mga operator sa dagan sa eksperimento, ingon man usab sa kapakyasan, dili sakto nga operasyon sa mga lalang o sa panghitabo sa usa ka wala damhang kahimtang.

Coarse mga prinsipyo sayop sa pag-ila sa mahimo pinaagi sa pag-analisar sa data ug sa pag-ila sa sayop nga mga prinsipyo sa diha nga pagtandi sa mga data sa piho nga mga criteria.

Unsa karon mosulti matematika, pisika? sayop mahimong malikayan pinaagi sa preventive nga mga lakang. Imbento sa pipila sa pangatarungan nga paagi sa pagpakunhod niini nga konsepto. Sa pagbuhat niini, kuhaa sa usa o laing butang paingon sa resulta sa daot.

Categorization ug klasipikasyon

Adunay mga kasaypanan:

• bug-os nga;
• sistematikong;
• random;
• paryente;
• pagpresentar;
• himan;
• kinabag;
• dugang nga;
• sistematikong;
• personal;
• nagahunong;
• dinamikong.

Pormula sayop lahi sa lain-laing mga matang, tungod kay sa matag kaso nga makakuha sa asoy sa usa ka gidaghanon sa mga butang nga naka-apekto sa sa pagporma sa mga sayop nga data.

Kon kita maghisgut kabahin sa math, unya ubos sa mga termino emit lamang paryente ug bug-os nga sayop. Apan sa diha nga ang usa ka gitino nang daan sa panahon sal sa pakig-usab, kita sa pagsulti sa dinamikong, nagahunong components.

sayop Pormula nga nagkinahanglan sa asoy sa interaction sa target uban sa sa gawas nga mga kahimtang, adunay dugang nga registration, ang nag-unang mga numero. Pagsalig sa mga data input alang sa usa ka partikular nga eksperimento nga istorya mahitungod sa multiplicative sayop o additive.

bug-os nga

Kini nga termino sagad nasabtan data, kalkulado nga sa pagpagawas sa mga kalainan tali sa mga rates nga gikuha sa panahon sa eksperimento balido. Kini imbento sa mosunod nga pormula:

Usa ka Qn = Qn - Usa ka Q0

Usa ka Qn - gitinguha data, Qn - giila sa eksperimento, ug zero - kini mao ang nag-unang mga numero nga gitandi.

ang labaw sa

Kini nga termino gidala ngadto sa kahulogan sa usa ka bili nga nagpahayag sa ratio sa taliwala sa mga hingpit nga sayop ug sa mga lagda.

Sa kalkulasyon sa niini nga matang sa sayop nga mga dili lamang sa mga kasaypanan nga nakig-uban sa mga tulonggon bulohaton nalambigit sa eksperimento, apan ang methodological component, ingon man ang gibanabanang kasaypanan sa pag-ihap. Ang ulahing bili naghagit sa mga kakulangan scale gradwasyon karon sa meter.

Pag-ayo nga nalambigit sa niini nga ideya ug sa instrumento sayop. Kini mahitabo sa diha nga ang instrumento nga ginama sayop, sayop, sayop, hinungdan sa pagbasa nga gi-isyu pinaagi kanila dili tukma nga igo. Apan, karon ang atong katilingban mao ang sa usa ka ang-ang sa teknolohiya pag-uswag, sa diha nga ang paglalang sa instrumento nga wala sa instrumento sa kasaypanan, apan dili makab-ot. Unsa dinhi sa pagsulti mahitungod sa apply sa eskwelahan ug sa eksperimento estudyante obsolete sample. Busa, naglaom sa pagkontrolar, laboratory buhat, wala magtagad sa instrumento sayop mao ang dili madawat.

Artikulo

Kini nga matang sa hinungdan sa usa sa duha ka mga rason, o complex:

• Gipadapat research sa matematika model dili igo tukma;
• pinili nga sayop nga mga pamaagi sukod.

suhetibong

Ang termino mapadapat sa usa ka kahimtang diin ang mga impormasyon nga nadawat sa panahon sa pagsuma o eksperimento mga sayop tungod sa kakulang sa kwalipikasyon sa og operasyon sa tawo.

dili kita makaingon nga adunay lamang lamang sa diha nga ang proyekto nga gikuha edukado o makinaadmanong tawo ang miapil. Sa partikular, ang sayop nga hinungdan sa pagkadili-hingpit sa tawo visual system. Busa, ang mga hinungdan nga dili direkta magdepende sa eksperimento user, bisan pa niana, sila giklasipikar ingong usa ka tawo hinungdan.

Statics ug sitwasyon sa teoriya sa mga sayop

Sa pipila ka mga sayop ang kanunay nga nakig-uban sa kon sa unsang paagi makig input ug output bili. Sa partikular, ang proseso analisar sa relasyon sa usa ka gitino nang daan sal panahon. Sa paghisgot mahitungod sa:

• Mga sayop nga makita sa pagkalkulo sa pipila ka mga prinsipyo sa usa ka gitino nang daan kanunay sal panahon. Kini gitawag nagahunong.
• Dinamikong conjugate sa dagway kalainan namatikdan pinaagi sa pagsukod nagbalik-balik nga matang data nga gihulagway sa ibabaw parapo.

Unsa ang nag-una nga ug unsa ang secondary?

Siyempre, sa kilid sa sayop nga hinungdan sa nag-unang mga lantugi nga makaapekto sa usa ka piho nga buluhaton, bisan pa niana, ang impluwensya sa mga dili-uniporme, nga nagtugot sa mga tigdukiduki gibahin sa grupo ngadto sa duha ka mga kategoriya sa data:

• Kalkulado sa normal nga mga kahimtang operating uban sa mga sumbanan sa numero nga mga ekspresyon, ang tanan nga naka-apekto sa mga numero. Kadtong gitawag nag-unang mga.
• Dugang nga nag-umol sa ilalum sa impluwensya sa atypical mga butang, dili angay nga normal nga mga prinsipyo. Ang sama nga panagway ingon sa kaso diin ang nag-unang bili anaa sa tabok sa utlanan sa normal.

Ug unsa ang nahitabo sa palibot?

Kita adunay na labaw pa kay sa makausa naghisgot sa termino nga "normal", apan wala gihatag nga katin-awan ingon nga sa unsa nga matang sa kahimtang sa siyensiya nga gitawag normal ingon man sa usa ka paghisgot nga ang hilit ug sa ubang mga kahimtang sa.

Busa, normal - sa usa ka sitwasyon diin ang tanan nga naka-apekto mga prinsipyo workflow anaa sa laing giila alang sa ilang normal nga mga prinsipyo.

Apan ang mga mamumuo - sa usa ka termino magamit sa mga kahimtang diin ang kausaban sa bili mahitabo. Kon itandi sa normal unya sa kasangkaran mas mas halapad, Apan, makaapekto sa bili kinahanglan mahulog sa sulod sa espesipikong alang kanila workspace.

Ang pagtrabaho uban sa usa ka epekto rate bili nangagpas sa usa ka bili sal axis sa diha nga rationing posible nga pinaagi sa pagpaila sa usa ka dugang nga sayop.

Unsay makaapekto sa input bili?

Pagmugna mga sayop kalkulasyon, kini mao ang gikinahanglan sa paghinumdom nga ang mga input bili adunay usa ka epekto sa unsa nga matang sa mga sayop mahitabo sa usa ka partikular nga kahimtang. Sa samang panahon sa paghisgot mahitungod sa:

• additive, nga gihulagway pinaagi sa walay kasiguroan, kalkulado ingon nga ang gidaghanon sa mga lain-laing mga mga hiyas nga gikuha sa module. Mao kini ang sa ibabaw sa mga timailhan dili makaapekto sa unsa ka dako ang gisukod bili;
• multiplicative, nga mag-usab sa diha nga ang gisukod bili ang apektado.

Kini kinahanglan nga pagahinumduman nga ang bug-os nga additive - mao ang walay kasiguroan nga walay kalabotan sa sukod bili nga - ang katuyoan sa eksperimento. Sa bisan unsa nga bahin sa laing mga mithi sa index nga nagbantay sa kanunay, kini dili apektado sa mga lantugi ug igsusukod mga instrumento, lakip na ang pagkasensitibo.

Ang additive sayop nagpakita sa gidak-on nga gamay nga gidaghanon mahimong gipatungha sa paggamit sa mga pinili nga pagsukod paagi.

Apan dili multiplicative mausab sinalagma, apan sa gidaghanon ingon nga kini konektado sa lantugi sa mga gisukod mga mithi. Unsa ka dako ang sayop nga kalkulado pinaagi sa pagsusi sa pagkasensitibo sa mga lalang, sa ingon nga kini mahimo nga sumala sa sa bili. Adunay usa ka matang sa kasaypanan niini nga tungod sa kamatuoran nga ang input nga bili sa igsusukod nga himan ug mag-usab engaste niini.

Sa unsa nga paagi sa pagtangtang sa sayop?

Sa pipila ka mga kaso, nga kamo mahimo sa pagwagtang sa mga sayop, bisan tuod kini dili mao ang tinuod nga alang sa matag sakop sa henero nga. Kay sa panig-ingnan, sa kaso sa mga sa ibabaw, usa ka sayop nga klase sa niini nga kaso agad sa lantugi device ug mausab alang niini nga mas tukma, ang mga modernong paagi. Sa samang higayon kini mao ang dili gayud mahimo sa bug-os nga pagwagtang sa mga disadvantages sukod nga nakig-uban sa mga teknikal nga mga bahin sa gigamit sa mga sakyanan, tungod kay didto kanunay nga mga butang nga pagpakunhod sa katukma sa mga data.

Classic ila upat ka mga pamaagi sa pagwagtang o mamenosan ang sayup:

• Sa pagwagtang sa mga hinungdan, ang tinubdan sa wala pa ang eksperimento.
• Pagwagtang sa mga sayop diha sa mga lakang alang sa data angkon. Sa pagbuhat niini, sa paggamit sa mga puli mga pamaagi, naningkamot sa compensate alang sa ilhanan ug counter surveillance sa usag usa, ingon man usab sa paggamit sa symmetrical obserbasyon.
• Pagtul-id sa mga resulta nga nakuha sa dagan sa paghimo rebisyon, ie, computational nga pamaagi sa pagwagtang sa mga sayop.
• Pagtino unsa ang mga utlanan sa sistematikong sayop, sa pagbantay kanila sa kaso diin ang mga elimination sa maong non-mausab.

Ang labing maayo nga kapilian - mao sa pagwagtang sa mga hinungdan, ang mga tinubdan sa kasaypanan sa pilot data angkon. Bisan pa sa kamatuoran nga ang pamaagi gihisgotan sa labing tukma nga, kini dili complicate sa proseso sa buhat, sa sukwahi, kini bisan sa mas sayon. Kini mao ang tungod sa kamatuoran nga ang mga operator dili kinahanglan nga iapil mga sayop diha sa dagan sa diha-diha nga data. Ug dili sa usba sa natapos nga resulta, angay kini sa ilalum sa mga regulasyon.

Apan sa diha nga kini nakahukom sa pagwagtang sa mga sayop sa dagan sa sukod, ang midangop sa usa sa mga labing popular nga mga teknolohiya.

Inila nga mga eksepsiyon mga kapilian

Ang labing sagad nga gigamit sa administrasyon edit. Sa paggamit niini nga kamo kinahanglan nga masayud kon unsa ang pagpihig sa pagpanunod diha sa partikular nga eksperimento.

Dugang pa, mangayo ilis nga bersyon. Paggamit sa niini, mga espesyalista nga mga interesado nga ilis sa ilang mga prinsipyo gigamit gipulihan giluwas sa usa ka susama nga palibot. Kini mao ang komon nga sa diha nga pagsukod sa electrical natapok gikinahanglan.

Sa pagtandi sa kalainan - pamaagi, nagkinahanglan sa makaduha ang mga eksperimento, ang tinubdan sa ikaduha nga yugto molihok sa pikas nga resulta kon itandi sa una. Nga duol sa katarungan sa niini nga pamaagi larawan, gitawag nga "ang ilhanan sa bayad" diha sa usa ka eksperimento sa diha nga ang gidaghanon kinahanglan nga positibo sa uban nga mga - negatibo, ug ang mga piho nga bili mao ang kalkulado pinaagi sa pagtandi sa mga resulta sa duha ka sukod.