Page 28 - 6118
P. 28

4 ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ № 4

                               ОЦІНЮВАННЯ НЕВИЗНАЧЕНОСТЕЙ СУМІСНИХ
                                                    ВИМІРЮВАНЬ

                                МЕТА  ЗАНЯТТЯ:  Засвоєння  студентами  методик  опра-
                            цювання сумісних вимірювань.
                                ТРИВАЛІСТЬ ЗАНЯТТЯ: 4 ауд. год.

                                             Основні теоретичні відомості

                                Сумісні вимірювання необхідні для встановлення функці-
                            ональних  залежностей  між  декількома  фізичними  величина-
                            ми, в найпростішому випадку між двома х та у
                                                    y x    f x .                        (4.1)

                                Загалом ця функція може бути як лінійною, так і неліній-
                            ною відносно як незалежного аргументу х, так і шуканих кое-
                            фіцієнтів.
                                На  практиці  під  час  наближення  експериментальних  ре-
                            зультатів  аналітичними  залежностями  можливі  дві  основні
                            ситуації. Перша, коли з фізичних чи інших міркувань вид за-
                            лежності між функцією та аргументом є відомим, але невідомі
                            коефіцієнти цієї залежності.
                                У таких задачах не виникає проблеми вибору апроксима-
                            ційної функції – її задано апріорі. Залишається проблема ура-
                            хування невизначеності результатів вимірювань значень фун-
                            кції (і аргументів).
                                В іншій ситуації, наприклад, під час наукових досліджень
                            нових явищ характер залежності між вхідною величиною (ар-
                            гументом) та вихідною величиною (функцією) може бути ві-
                            домим лише наближено – в одних випадках краще, а в інших
                            гірше.  У  такому  випадку  необхідно  спочатку  вибрати  певну
                            аналітичну модель залежності, а потім на підставі результатів
                            вимірювань знайти параметри цієї моделі.
                                Широкого розповсюдження з метою знаходження параме-
                            трів апроксимуючої функції знайшов метод найменших квад-


                                                           27
   23   24   25   26   27   28   29   30   31   32   33