Các loại lỗi: có hệ thống, ngẫu nhiên, tuyệt đối, gần đúng

Là một khoa học chính xác, toán học không chịu đựng việc đưa ra các tình huống chung mà không tính đến các đặc điểm cụ thể của một ví dụ cụ thể. Đặc biệt, không thể đo lường đúng về toán học, vật lý, theo nghĩa đen là "bằng mắt", mà không tính đến lỗi xuất hiện.

Chúng ta đang nói gì?

Các nhà khoa học đã tìm ra các loại lỗi khác nhau, vì vậy ngày nay người ta có thể an toàn nói rằng không có dấu hiệu nào sau khi dấu phẩy được để lại mà không cần chú ý. Tất nhiên, không thể không tròn, nếu không tất cả mọi người trên hành tinh này sẽ chỉ tham gia vào điều đó, bằng cách đi sâu vào phần nghìn và mười ngàn. Như bạn đã biết, nhiều con số không thể chia thành nhau mà không có số còn lại, và các phép đo được thu được trong quá trình thử nghiệm là một nỗ lực để phân chia liên tục thành các phần riêng biệt để đo chúng.

Thực tế tính chính xác của các phép đo và tính toán thực sự rất quan trọng vì nó là một trong những thông số chính cho phép nói về tính đúng đắn của dữ liệu. Các loại lỗi phản ánh số liệu gần sát với thực tế như thế nào. Đối với các biểu hiện định lượng: lỗi trong đo lường là những gì cho thấy kết quả chính xác như thế nào. Độ chính xác cao hơn nếu lỗi là ít hơn.

Luật khoa học

Theo các mô hình tìm thấy trong lý thuyết lỗi hiện tại, trong một tình huống mà độ chính xác của kết quả phải cao hơn mức sẵn có, hai lần, nó sẽ cần phải tăng số lượng các thí nghiệm gấp bốn lần. Trong trường hợp độ chính xác tăng gấp ba lần, các thí nghiệm phải lớn hơn 9 lần. Lỗi hệ thống được loại bỏ.

Đo lường xem việc đo sai sót là một trong những bước quan trọng nhất để đảm bảo tính đồng đều của phép đo. Cần phải tính đến: tính chính xác chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố. Điều này dẫn đến sự phát triển của một hệ thống phân loại rất phức tạp, chỉ hoạt động với điều kiện là có điều kiện. Trong điều kiện thực tế, kết quả phụ thuộc mạnh mẽ không chỉ vào quá trình lỗi cố hữu mà còn về đặc điểm của quá trình thu thập thông tin để phân tích.

Hệ thống phân loại

Các loại lỗi, phân biệt bởi các nhà khoa học hiện đại:

• Tuyệt đối;
• Tương đối;
• Giảm.

Có thể chia nhóm này thành các nhóm khác, dựa trên lý do không chính xác của tính toán và thí nghiệm. Họ nói rằng họ xuất hiện:

• Lỗi hệ thống;
• Chance.

Số lượng đầu tiên là không đổi, phụ thuộc vào các đặc tính của quá trình đo và vẫn không thay đổi nếu, dưới mỗi thao tác tiếp theo, các điều kiện vẫn như cũ.

Nhưng một lỗi ngẫu nhiên có thể thay đổi nếu người thử lặp lại các nghiên cứu tương tự được thực hiện bằng cách sử dụng cùng một bộ máy và trong điều kiện giống hệt với giai đoạn đầu tiên.

Lỗi ngẫu nhiên có hệ thống xuất hiện đồng thời và trong bất kỳ bài kiểm tra nào. Giá trị của một biến ngẫu nhiên không được biết trước, vì nó được gây ra bởi các yếu tố không tiên đoán. Mặc dù không thể loại trừ, các thuật toán đã được phát triển để giảm giá trị này. Chúng được áp dụng ở giai đoạn xử lý dữ liệu thu được trong quá trình nghiên cứu.

Hệ thống so với ngẫu nhiên khác về bản chất của các nguồn kích thích nó. Nó được tiết lộ trước và có thể được xem xét bởi các nhà khoa học có tính đến mối quan hệ với các nguyên nhân của nó.

Và nếu bạn hiểu nhiều hơn?

Để có một sự hiểu biết đầy đủ về khái niệm, bạn cần phải biết không chỉ các loại lỗi, mà còn là những thành phần của hiện tượng này. Các nhà toán học xác định các thành phần sau:

• Liên kết với phương pháp luận;
• Gây ra bởi các công cụ;
• Chủ quan.

Tính toán sai số, người vận hành phụ thuộc vào cụ thể, chỉ với đặc tính cá nhân vốn có của mình. Chúng tạo thành phần chủ quan của lỗi, vi phạm tính chính xác của phân tích thông tin. Có lẽ, lý do sẽ là do thiếu kinh nghiệm, đôi khi trong các lỗi liên quan đến sự bắt đầu đếm ngược.

Chủ yếu, tính sai số tính đến hai mặt hàng khác, nghĩa là công cụ và phương pháp luận.

Các thành phần quan trọng

Độ chính xác và lỗi là các khái niệm mà không có vật lý, cũng không phải toán học, hoặc một số khoa học tự nhiên và chính xác khác dựa trên chúng là có thể.

Đồng thời, cần nhớ rằng tất cả các kỹ thuật mà nhân loại biết đến để thu thập dữ liệu trong quá trình thử nghiệm là không hoàn hảo. Đây là lý do cho các lỗi phương pháp, đó là hoàn toàn không thể tránh. Nó cũng chịu ảnh hưởng của hệ thống chấp nhận của tính toán và không chính xác vốn có trong các công thức tính toán. Tất nhiên, ảnh hưởng của nó cũng được thực hiện bởi sự cần thiết phải kết quả tròn.

Có sai lầm tồi tệ, nghĩa là lỗi do hành vi không chính xác của người vận hành trong quá trình thử nghiệm, cũng như sự thất bại, hoạt động không đúng thiết bị hoặc sự xuất hiện của tình huống không lường trước được.

Có thể phát hiện sai số thô của các giá trị bằng cách phân tích các dữ liệu thu được và tiết lộ các giá trị không chính xác khi so sánh dữ liệu với các tiêu chí đặc biệt.

Toán học và vật lý nói gì hôm nay? Độ chính xác có thể được ngăn ngừa bằng các biện pháp phòng ngừa. Một số cách hợp lý để giảm khái niệm này đã được phát minh. Để làm điều này, loại bỏ một hoặc các yếu tố khác, dẫn đến kết quả không chính xác.

Danh mục và phân loại

Có lỗi:

• Tuyệt đối;
• Phương pháp;
• Ngẫu nhiên;
• Tương đối;
• Giảm;
• Dụng cụ;
• Cơ bản;
• Bổ sung;
• Hệ thống;
• Cá nhân;
• Tĩnh;
• Năng động.

Công thức lỗi cho các loài khác nhau khác nhau, vì trong từng trường hợp cụ thể có tính đến một số yếu tố ảnh hưởng đến sự hình thành không chính xác trong dữ liệu.

Nếu chúng ta nói về toán học, sau đó, với biểu thức này, chỉ có các lỗi tương đối và tuyệt đối được lựa chọn. Nhưng khi tương tác của các thay đổi diễn ra trong một khoảng thời gian nhất định, bạn có thể nói về sự hiện diện của các thành phần động, tĩnh.

Công thức lỗi, có tính đến sự tương tác của đối tượng đích với các điều kiện bên ngoài, chứa một tài khoản của các chữ số bổ sung, cơ bản. Sự phụ thuộc của các lần đọc vào dữ liệu đầu vào cho một thí nghiệm cụ thể sẽ nói về một lỗi nhân hoặc một lỗi phụ.

Tuyệt đối

Theo thuật ngữ này, thông thường các dữ liệu được tính bằng cách tách biệt sự khác nhau của các chỉ số được thực hiện trong quá trình thử nghiệm bằng các số liệu thực tế. Công thức sau được phát minh:

A Qn = Qn - A Q0

Và Qn là dữ liệu tìm kiếm, Qn là một trong những thử nghiệm, và số không là những con số cơ bản mà so sánh được thực hiện.

Các

Theo thuật ngữ này, thông thường phải hiểu được giá trị đó thể hiện tỷ số giữa sai số tuyệt đối và định mức.

Khi tính toán loại lỗi này, không chỉ những thiếu sót liên quan đến hoạt động của các dụng cụ tham gia thí nghiệm mà còn cả thành phần phương pháp luận, cũng như sai số ước lượng của đếm là quan trọng. Giá trị thứ hai là gây ra bởi những thiếu sót về quy mô của bộ phận hiện diện trên dụng cụ đo lường.

Liên quan chặt chẽ với khái niệm này và lỗi công cụ. Nó xảy ra khi thiết bị đã được thực hiện không chính xác, sai lầm, không chính xác, tại sao các chỉ dẫn cho nó trở nên không chính xác không chính xác. Tuy nhiên, bây giờ xã hội của chúng ta ở mức độ tiến bộ công nghệ như vậy, khi việc tạo ra các công cụ không có một sai lỗi cụ thể vẫn chưa thể đạt được. Chúng ta có thể nói gì về các mẫu lỗi thời được sử dụng trong các thử nghiệm của trường học và của học sinh? Do đó, kiểm soát tính toán, làm việc trong phòng thí nghiệm, để bỏ qua sai lỗi cụ thể là không thể chấp nhận.

Phương pháp

Giống này bị kích động bởi một trong hai lý do hoặc phức tạp:

• Mô hình toán học được sử dụng trong các nghiên cứu hoá ra không chính xác;
• Các phương pháp đo không chính xác được chọn.

Chủ quan

Thuật ngữ được áp dụng cho trường hợp đã có những sai sót trong quá trình tính toán hoặc thử nghiệm do thiếu trình độ của người thực hiện hoạt động.

Không thể nói rằng nó chỉ phát sinh khi một người không có giáo dục hay ngu ngốc đã tham gia vào dự án. Cụ thể, lỗi này được gây ra bởi sự không hoàn hảo của hệ thống thị giác con người. Vì vậy, các lý do có thể không phụ thuộc trực tiếp vào người tham gia thử nghiệm, tuy nhiên chúng được phân loại như là một nhân tố con người.

Statics và động lực học cho lý thuyết sai

Một lỗi nhất định luôn luôn được kết hợp với cách các số lượng đầu vào và đầu ra tương tác. Cụ thể, quá trình tương quan trong một khoảng thời gian nhất định được phân tích. Thông thường, hãy nói về:

• Lỗi xuất hiện khi tính một số lượng nhất định là không đổi trong một khoảng thời gian nhất định. Điều này được gọi là tĩnh.
• Năng động, kết hợp với sự xuất hiện của một sự khác biệt, tiết lộ bằng cách đo dữ liệu không ổn định, được mô tả bởi mục trên loại.

Cái gì là chính và thứ yếu là gì?

Chắc chắn, lỗi cho phép được gây ra bởi các số lượng cơ bản ảnh hưởng đến các vấn đề cụ thể, tuy nhiên, hiệu quả không đồng đều, cho phép các nhà nghiên cứu chia nhóm thành hai loại dữ liệu:

• Tính trong tiêu chuẩn điều kiện hoạt động theo tiêu chuẩn của các biểu thức số của tất cả các số liệu ảnh hưởng đến số. Đây được gọi là cơ bản.
• Bổ sung, hình thành dưới ảnh hưởng của các yếu tố không điển hình, không tương ứng với các giá trị bình thường. Cùng loại cũng được nói trong trường hợp khi lượng chính vượt quá giới hạn của định mức.

Và những gì xảy ra xung quanh?

Thuật ngữ "định mức" đã được nhắc đến nhiều lần, nhưng nó chưa được giải thích chính xác về các điều kiện trong khoa học được gọi là bình thường, và cũng đề cập đến các loại điều kiện khác cũng được chỉ ra.

Vì vậy, những điều bình thường là những điều kiện như vậy khi tất cả các lượng ảnh hưởng đến quá trình làm việc nằm trong giới hạn của các giá trị bình thường được tiết lộ cho họ.

Nhưng người lao động là một thuật ngữ áp dụng cho các điều kiện trong đó các giá trị thay đổi. So với bình thường ở đây, khung khổ rộng hơn nhiều, tuy nhiên số lượng ảnh hưởng phải phù hợp với vùng làm việc được chỉ định cho chúng.

Định mức làm việc của số lượng ảnh hưởng giả định khoảng thời gian như vậy của trục giá trị, khi có thể bình thường hóa do việc đưa ra một lỗi bổ sung.

Giá trị đầu vào ảnh hưởng như thế nào?

Khi tính sai số, cần nhớ rằng khối lượng đầu vào ảnh hưởng đến loại lỗi nào phát sinh trong một tình huống cụ thể. Đồng thời họ nói về:

• Bổ sung, vốn có trong lỗi, được tính như là tổng của các giá trị khác nhau lấy trong mô đun. Đồng thời, chỉ số này không có ảnh hưởng lớn đến mức lượng đo được;
• Multiplicative, sẽ thay đổi khi lượng đo được bị ảnh hưởng.

Nên nhớ rằng phụ gia tuyệt đối là một lỗi mà không có kết nối với độ lớn, được đo bằng mục đích của cuộc thử nghiệm được tiến hành. Trong bất kỳ phần nào của dải giá trị, chỉ thị vẫn không đổi, và các thông số của thiết bị đo, kể cả độ nhạy, không ảnh hưởng đến nó.

Lỗi additive chỉ ra giá trị thu được khi ứng dụng dụng cụ đo được chọn nhỏ như thế nào.

Nhưng nhân số sẽ không thay đổi một cách ngẫu nhiên, nhưng theo tỷ lệ, vì nó liên quan đến các thông số của giá trị đo. Lỗi lớn bao nhiêu được tính bằng cách nghiên cứu độ nhạy của dụng cụ, vì giá trị sẽ tỉ lệ với nó. Loại phụ lỗi này phát sinh chính xác vì số lượng đầu vào ảnh hưởng đến các phương tiện đo và thay đổi các thông số của nó.

Làm thế nào để loại bỏ các lỗi?

Trong một số trường hợp, bạn có thể loại trừ lỗi này, mặc dù điều này không đúng cho mỗi loài. Ví dụ, nếu chúng ta đang nói về các điều trên, lớp lỗi trong trường hợp này phụ thuộc vào các thông số của thiết bị và giá trị có thể được thay đổi bằng cách chọn một phương tiện hiện đại hơn, chính xác hơn. Đồng thời, không thể loại trừ hoàn toàn việc thiếu các phép đo liên quan đến các đặc tính kỹ thuật của máy móc sử dụng, vì luôn có các yếu tố làm giảm độ tin cậy của dữ liệu.

Cổ điển phân biệt bốn phương pháp loại bỏ hoặc giảm thiểu các lỗi:

• Loại bỏ nguyên nhân, nguồn gốc trước khi thí nghiệm.
• Loại bỏ không chính xác trong hoạt động thu thập dữ liệu. Để làm điều này, sử dụng các phương pháp thay thế, cố gắng bù đắp cho dấu hiệu và đối chiếu các quan sát với nhau, và cũng dùng các quan sát đối xứng.
• Hiệu chỉnh các kết quả thu được trong quá trình thực hiện các sửa chữa, đó là, một cách tính toán để loại bỏ các lỗi.
• Xác định giới hạn của lỗi hệ thống, đưa chúng vào tài khoản trong trường hợp không thể loại bỏ được.

Tùy chọn tối ưu nhất là loại bỏ các nguyên nhân, các nguồn lỗi trong quá trình thu thập dữ liệu thực nghiệm. Mặc dù thực tế phương pháp được coi là tối ưu nhất, nó không làm phức tạp quy trình làm việc, trái lại, nó thậm chí làm cho nó dễ dàng hơn. Điều này là do thực tế là các nhà điều hành không cần phải loại trừ các lỗi đã có trong quá trình trực tiếp nhận dữ liệu. Không phải chỉnh sửa kết quả đã hoàn thành, điều chỉnh nó thành các tiêu chuẩn.

Nhưng khi quyết định loại bỏ các lỗi đã có trong quá trình đo đạc, hãy sử dụng một trong những công nghệ phổ biến.

Các tùy chọn loại trừ đã biết

Hầu hết áp dụng rộng rãi việc giới thiệu các chỉnh sửa. Để sử dụng chúng, bạn cần phải biết chính xác lỗi hệ thống vốn có trong một thử nghiệm cụ thể nào.

Ngoài ra, tùy chọn thay thế là nhu cầu. Bằng cách sử dụng nó, các chuyên gia thay vì giá trị của lãi suất sử dụng một thay thế, cung cấp trong một môi trường tương tự. Điều này rất phổ biến khi đo lượng điện.

Ngược lại là một phương pháp đòi hỏi phải tiến hành các thí nghiệm hai lần, trong khi nguồn ở giai đoạn thứ hai ảnh hưởng đến kết quả ngược lại so với phương pháp thứ nhất. Logic của phương pháp này tương tự như biến thể, gọi là "bù đắp bằng ký", khi giá trị trong một thí nghiệm phải dương, ngược lại, và giá trị bê tông được tính bằng cách so sánh kết quả của hai phép đo.