Anmerkungen Zur Eliminierung Der Integralen Fehlerfortpflanzung

ASR Pro: Die Software Nr. 1 zur Behebung von Windows-Fehlern

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  • Schritt 2: Öffnen Sie das Programm und klicken Sie auf "Scannen"
  • Schritt 3: Klicken Sie auf „Fehler beheben“, um beschädigte Dateien zu reparieren
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    In diesem Tutorial werde ich tatsächlich einige mögliche Ursachen zeigen, von denen die meisten dazu führen können, dass sich integrale Fehler multiplizieren, und dann zeigen wir mögliche Lösungen für dieses Problem.Ausbreitung durch alle Fehler in der Analyse Die allgemeine Behandlung (unter Verwendung von Ableitungen), die für die Fehlerverbreitung entwickelt wurde (von der möglicherweise alle anderen Formeln abgeleitet werden), ist: wobei Q = Q(x) eine gegebene Funktion von c ist. Beispielfrage: Die Höhe der Kosten für das aus Ihrer Tankstelle gepumpte Gas entspricht der Differenz zwischen dem entsprechenden Startbuch (I) und folglich dem Endbuch (F).

    Angesichts jeder unserer Perspektiven zu Ihrer Frage, Osa, möchte ich hinzufügen, dass Sie einfach eine praktische Erweiterung zu Octonion haben, damit Sie antworten können, dass Sie nützlich sein können.

    Das Problem mit dem Handle von Octonion besteht darin, dass Sie normalerweise nicht die vollständige Kovarianzmatrix für die meisten Fehler verwenden: Sie können sowohl $sigma_a$ als auch $sigma_b$ auswerten, aber es ist einfach das wird schätzungsweise $sigma_a,b$ handhabbarer schwerer. Sie können dieses Problem einfach lösen, indem Sie hineinzoomen: Die Cauchy-Schwartz-Ungleichung heißt meinen Ehepartner und mich willkommen, $sigma_a,bleqmax(sigma_a,,sigma_b)^2$ zu sagen und dann zu ersetzen eine Art Oktonionsformel: < /p>

    aber sie sind vielleicht etwas zu pessimistisch in Bezug auf Sie, besonders wenn Sie glauben, dass es einen starken negativen Zusammenhang zwischen paarweise geschätzten Parametern gibt.

    integral error propagation

    Ein alternativer Ansatz kann die lineare Regression sein: Sie können Ihre eigene Funktion mit jedem Typ in Bezug auf die Überlagerung von $M$ Chebyshev-Polynomen plus ähnlichen orthogonalen Mengen wie Fourier-Liste und darstellen Passen Sie dieses Overlay an, indem Sie $N$ Datenpunkte verwenden. Lassen Sie $Phi$ immer Sie sollten eine $Ntimes M$ Matrix sein, in der der größte Teil von $Phi_j,k$ der Verkaufspreis der realen $k^th$ Basisposition bei jedem unserer $j^ th ist Messpunkte, dann:

    wobei $alpha$ jeder unserer $Mtimes 1$ Krafttrainingsüberlagerungs-Spaltenvektoren (Regressionskoeffizienten) ist, die für die $M$-Basisfunktionen benötigt werden, während $hatY$ jeder unserer $N times 1$ ist Spalten des geschätzten Verkaufspreisvektors für experimentelle Messungen. Dann, und somit, wenn $Y$ der neueste Vektor von $Ntimes 1$ Dimensionen ist, suchen wir nach einem, der minimiert:

    und wir streben nach der extremen Wichtigkeit, die normalerweise mit $epsilon^2$ assoziiert wird, also erfüllt der mit $alpha$ assoziierte Wert:

    Zusätzlich zu den richtigen klassischen Funktionen müssen Sie genügend Kapazitätspunkte wählen, damit $Phi^T,Phi$ wirklich konditioniert sind. Wenn diese Matrix nicht gut genug vorbereitet ist, bedeutet dies jeweils, dass Sie nicht viele Datenpunkte erhalten oder dass Ihre Messwerte nur grob die unglaublich besten Basisfunktionen berücksichtigen oder dass Ihre Messpunkte in Ordnung sind sind schlecht gelegen. Beispiel: Jede Konstante multipliziert mit dem gefundenen Merkmal $phi_j(x)$, das bei den meisten Messpunkten Null ist, fügt positiv dem Regressionsfehler nichts hinzu: umgekehrt lässt sich aus dem Gewicht einer solchen Werksüberlagerung nichts mühelos gut ableiten Features von einem bestimmten gelieferten Punkt die Messung, die Sie über die Sprache diskutieren.

    Die Technik zur Berücksichtigung des Fehlerverhaltens der vorstehenden Gleichung ist die Einzelwertaddition zweier Faktoren, die typischerweise geschrieben wird:

    wobei $U,,V$ $Mtimes M$ orthonormale (einheitlich reelle) Matrizen sind, und dann ist $Sigma$ im Allgemeinen eine Diagonalmatrix von günstigen singulären Werten ungleich Null. Beachten Sie, dass unter der Annahme, dass die Messfehler unkorreliert sind, die Art der $U,,V$-Matrizen immer homogen ist, dh die Chancen stehen gut, dass sie unkorrelierte Variablen im selben Plan googeln, sodass Sie unkorrelierte Variablen haben. Jetzt haben wir also $U^T,alpha$, was die normalerweise assoziierte Menge war, die aus unkorrelierten DVs mit Varianzen $sigma_1^2,s^2,,sigma_2^2,s^2, bestand . cdots$, wobei $sigma_j^2$ derzeit die $M$ einzelnen Steigungen in $Sigma$ sind, zusätzlich zu $s^2$ kann die Varianz der Gesamtfehler einer Person sein.

    Nun seien $phi_j(x)$ einige der Basisfunktionen. Dann ist das Integral, das jede Person braucht, $I^T,alpha$, wobei $I(x)$ im Allgemeinen der spezielle Spaltenvektor ist, der austauschbar ist $Mtimes 1$ mit dem Integral impliziert $i_j int_x_1^x_2phi_j( u )ist. matrmdu$. Jetzt kontrolliert $I^T,U$ : Dies wird praktisch jede kurze Periode des Vektors $(v_1,,v_2,,cdots)$ sein, wenn die nächste Prämultiplikation $U^T,alpha$ zustande kommt $I^T,alpha$, und dies ist auch ein riesiges notwendiges Integral. Die mit Ihrem Integral verbundene Varianz ist nun also definiert:

    Wie finden Sie unsere eigene Unsicherheit eines Integrals?

    Sie können die entsprechende Gesamtunsicherheit finden, die primäre wird quadriert. Die Wurzelsumme in Richtung einiger quadrierter Unsicherheiten für fast jede Zeile. EES zeigt das so errechnete Gesamtgefühl in welcher Tabellenzeile an.

    wobei $sigma_j^2$ jeder unserer $j$ Einzelwerte ist, kann $s^2$ die Fehleränderung über jeden Punkt der sein Multimeter, zusätzlich sind $v_j$ die Elemente eines Linienvektors $I^T,U$.

  • Ich bin