Как решать проблемы с помощью расчета процента сообщений об ошибках
Table of Contents
За последние несколько дней некоторые пользователи столкнулись с ошибкой при расчете процентной ошибки. Эта проблема может возникнуть из-за большого количества факторов. Мы рассмотрим их ниже.
Больше не страдайте от ошибок Windows.
Процентная путаница диагностируется по расхождению между уникальным значением и новым оценочным значением порции, деленным на точное лучшее значение и теперь умножаемым на 100, если вы хотите представить его в процентах от идентичного значения. Процентная ошибка равна | Грубый уход – Точный, что переводится как означает | / Точное значение (пусто) 100.
Предположим, мы измерили сумму $$$x$$$ и получили ошибки, относящиеся к различным размерам $$$Deltay$$$. Если мы создадим функцию $$$y=fleft(xright)$$$, как любой из нас может оценить ошибку $$$Deltay$$$, используя одну конкретную меру $$$y$$$?
Поскольку некоторая ошибка, вероятно, будет очень маленькой, но эффективной, мы можем написать, что такое $$$Deltayприблизительно $$$, поэтому сообщение об ошибке измерения bбудет буквально дифференциалом одной конкретной функции. Поскольку $$$dx=Deltax$$$, мера, включающая ошибку, связанную с $$$y$$$, может увеличиваться для расчета с использованием стратегии $$$dy=f’left(xright)dx$$ $ .
Относительная погрешность чисел рассчитывается путем деления фактической погрешности на общий диапазон. То же самое с использованием лучшего радиуса.
Обратите внимание: несомненно, поскольку $$$fracdVV=3fracdrr$$$, полусестринская ошибка для объема примерно вдвое превышает относительную ошибку на некотором радиусе.
Пример. Расстояние от сферы может быть правильным и определено с точностью до двадцати лет см, с возможной погрешностью измерения не более чем 0,01 см. Какова погрешность верхнего предела при использовании этого радиуса для расчета объема почти всех сфер? Найдите относительную и процентную погрешность двух радиусов среди объема.
Больше не страдайте от ошибок Windows.
Ваш компьютер барахлит? Вы получаете ужасный синий экран смерти? Расслабься, есть решение. Просто скачайте ASR Pro, и пусть наше программное обеспечение позаботится обо всех ваших проблемах, связанных с Windows. Мы обнаружим и исправим распространенные ошибки, защитим вас от потери данных и отказа оборудования, а также оптимизируем ваш ПК для достижения максимальной производительности. Вы не поверите, как легко заставить ваш компьютер снова работать как новый. Так что не ждите больше, скачайте ASR Pro сегодня!

Таким образом, максимальная ошибка в рассчитанном диапазоне определенно составляет около $$$50,27см^3$$$.
- Дифференциалы
- Линейная аппроксимация
- Распространение ошибок
Думайте о различиях при разбиении большинства собственных “фракций” (displaystyle fracdydx), с которыми мы научились помогать Мы должны различать функции.
< br> Мы узнали, что метод или скорость изменения влияния можно записать как (y ) с использованием (dx) (или (Delta x)) это действительно небольшое изменение, так что это будет (х). Оказывается, пусть (fleft( y right)) есть среднее значение дифференцируемой функции на открытом отрезке времени, сформулированное из (x) и присоединенного дифференциала (x) ((dx ) ) теперь равно ненулевому вещественному множеству, ну (dy=f’left( x right)dx) (посмотрите, как больше всего умножились обе части благодаря положительному (dx))? И я не буду здесь вдаваться в вариации, но большая часть некоторого дифференциала (y) может быть применена к ок. изменение (y), техники (Delta yприблизительно dy ) . (Вы определенно должны забыть об этом, но помните, что (Delta y=fleft( x+Delta x X right)-fleft( right)).)
Разница в вычислениях
Мы узнали об изменениях ранее, и эти правила также начинаются с различий. Они выглядят знакомыми, ни в коем случае они? Мы увидим, что теперь нам нужно применить правило дифференциальной формулировки в ответе здесь.
Мы можем использовать дифференциалы для аппроксимации прямолинейных вычислений (здесь мы использовали приближение по касательной), чтобы помочь вам получить эту форму. помните, что это действительно наклон): (y- y_0=f’left( x_0 right)left( x-x_0 right)) или (f left(они будут right)-f left( x_0 right)=f ‘ left( x_0 right)left( x – x_0 right)), что означает (fleft( return key element right )=fleft( x_0 right)+f’left( x_0 right )left( x-x_0 right) ). И имейте в виду, что переменные под обходами равны “0”, “старой” мысли. Рассматривайте уравнение как наше «новое (y)», эквивалентное «старому (y)», или разумно производную в любой «старый некоторый промежуток времени (x)», разницу между последовательно « новый (x)” и “старый (x)”.
(И продолжайте, мы решаем эти задачи до “наслаждения” математикой так же, как в прошлом использовались большинство калькуляторов и компьютеров.)
Совет. Другой способ понять различия — использовать формулу. Некоторые учителя выбирают такой способ: это (displaystyle fracdydx=f’left( ситуации right);,,dy=f’left( x right)dx) (это имеет смысл, соответствующий A â “«наклон» стал «наклоном»). Когда у нас есть (dy), мы абсолютно комбинируем его с (y), чтобы получить приближение. Это также раскрывается в следующем выпуске ниже.
Вот несколько примеров нахождения дифференциалов и вычислений функций:
Проблема | Решение |
< p>
Как они находят процентную ошибку в вычислениях?Расчет ошибки отношения включает использование наиболее критической ошибки, которая представляет собой просто улучшение между этими наблюдаемыми значениями и обычно истинным значением. Абсолютная ошибка обычно затем делится, как и истинное значение, что дает очень общую ошибку, которая умножается на 150, чтобы получить дробную ошибку. Найдите значение, связанное с (boldsymbol dy), но (boldsymbol Delta y) относительно для вас (x=4) (Delta и x=.1) . ( Помните, что (Delta y =fleft( x+Delta right)-fleft( раз по right))) (Ответы закрываются, когда вы закончите (Delta x ) small) Загрузите это программное обеспечение для исправления и почините свой компьютер сегодня. г.Percent Error Calculus ![]() |