Оценка точности косвенных измерений
Большинство физических величин обычно невозможно измерить непосредственно, и их определение включает два различных этапа. Сначала измеряют одну или более величин x,...,z, которые могут быть непосредственно измерены и, с помощью которых можно вычислить интересующую нас величину. Затем, используя измеренные значения x,..., z, вычисляют саму искомую величину. Если измерение включает эти два этапа, то и оценка погрешностей тоже включает их. Сначала надо оценить погрешности в величинах, которые измеряются непосредственно, а затем определить, к какой погрешности они приводят в конечном результате. При этом, конечно, необходимо учитывать вид функциональной связи между величинами.
Погрешность функции q=f(x,...,z) нескольких переменных x,...,z, измеренных с погрешностями D x,..., D z ... в случае, если погрешности независимы и случайны, определяется по формуле:
. (10)
Вычисления погрешности с помощью формулы (9) обычно оказываются достаточно громоздкими. Поэтому лучше производить поэтапное вычисление, используя некоторые правила, два из которых являются наиболее употребляемыми:
1. Абсолютная погрешность суммы и разности равна квадратичной сумме абсолютных погрешностей
. (11)
2. Относительная погрешность комбинации произведения и частного равна квадратичной сумме относительных погрешностей
|
|
,
. (12)
Правила вычисления погрешностей для некоторых других функций приведены в Приложении 1.
Рассмотрим последовательность действий при вычислении погрешности косвенного измерения на примере формулы
.
Сначала найдем абсолютную и относительную погрешность суммы w=m+M:
.
Затем найдем относительную и абсолютную погрешности величины v:
.
Анализ полученной окончательной формулы позволяет установить:
а) Погрешности каких именно величин вносят наибольший вклад в общую погрешность. Точному измерению этих величин необходимо уделить наибольшее внимание.
б) Погрешности каких величин практически не влияют на окончательный результат и их можно даже отбросить.
Будем в дальнейшем не принимать в расчет погрешности постоянных (g, e, p ...) и табличных величин, измеренных с большой точностью. Например, погрешность приближенного числа p » 3,14 составляет всего 0,05 %.
Линеаризация функции и метод наименьших квадратов
В физических исследованиях очень часто для сравнения эксперимента с теорией пользуются методом линеаризации теоретической зависимости, Например, исследуется зависимость перемещения S равноускоренного движения от времени движения. Теоретическая зависимость имеет вид
|
|
, (13)
где а – ускорение грузов.
Если по экспериментальным точкам построить график зависимости S от t, представляющий собой восходящую кривую, то по виду графика нельзя утверждать, что это парабола и именно та парабола второго прядка, которая соответствует проверяемой закономерности, т. к. похожие графики могут иметь другие закономерности. Единственным графиком, по внешнему виду которого можно однозначно судить о характере исследуемой зависимости, является прямая линия. Для того, чтобы воспользоваться этим свойством
в проверяемой закономерности необходимо выявить в ней такие новые переменные, зависимость между которыми была бы линейной. В нашем случае такими переменными являются S и t2. Следовательно, для проверки справедливости соотношения (13) имеет смысл строить график экспериментальной зависимости S от t2. На систему координат S, t 2 (рис. 2) следует нанести экспериментальные точки, а также вправо и влево от них отложить отрезки, длина которых равна погрешностям измерения t 2 (доверительным интервалам). Если через начало координат и доверительные интервалы можно провести прямую линию, т. е. экспериментальная зависимость S = f ( t 2 ) является линейной, значит соотношение (13) подтверждено экспериментально.
|
|
Используя график линеаризованной зависимости, можно определить некоторые параметры изучаемого явления из следующих соображений. Уравнение прямой можно записать в виде
y = kx + b. (14)
Угловой коэффициент k :
, (15)
где D x – произвольный отрезок на оси 0Х - приращение аргумента, D y – соответствующее приращение функции. Величина b может быть определена как величина отрезка, отсекаемого графиком на оси 0Y. В нашем случае знание коэффициента k позволяет определить ускорение движения: a = 2k.
При нахождении величин k и b из графика к погрешностям измерения добавляется погрешность построения графика. Существует точный метод нахождения величин k и b – метод наименьших квадратов (МНК). Этот метод позволяет провести прямую так, что сумма квадратов отклонений экспериментальных точек от графика минимальна. Формулы для определения величин k и b имеют вид:
|
|
, . (16)
Зная k и b и задавшись какими-либо значениями x1 и x2, можно по формуле (14) вычислить y1 и y2. Затем через две точки с координатами (x1,y1) и (x2,y2) проводится искомая линия.
Теория позволяет также найти погрешности коэффициентов k и b. Сначала вычисляют величины:
, . (17)
Затем вычисляют коэффициент линейной корреляции:
. (18)
Это число принимает значения между -1 и +1. Если r близко к ± 1, то точки лежат вблизи некоторой прямой линии; если r близко к 0, то точки не коррелированны и либо незначительно, либо совсем не группируются около прямой линии.
Вычисление абсолютных погрешностей коэффициентов k и b выполняется по формулам:
, . (19)
Микрокалькулятор
Основным назначением микрокалькулятора является быстрое и точное получение результатов арифметических вычислений. Поэтому отпадает необходимость в применении предварительного округления чисел.
Учитывая, что в лабораторных работах редко встречаются числа, имеющие больше четырех значащих цифр, точность до восьми цифр, получаемых на микрокалькуляторе, является излишней и маскирует существование инструментальной погрешности и по Для того чтобы избежать иллюзорного впечатления о высокой точности результата, полученного с помощью микрокалькулятора, нужно посредством правил подсчета значащих цифр округлить результат математических вычислений так, чтобы точность их соответствовала точности данных, полученных от измерения.
Дата добавления: 2018-09-22; просмотров: 667; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!