錯誤類型：系統的，隨機的，絕對的，近似

作為一個精確的科學，數學不會容忍把情況向一般不考慮一個具體的例子的特殊性。 特別是，它是不可能在數學，物理做的，正確的測量是字面意思是“用眼”，沒有考慮到在出現錯誤的同時。

它是什麼？

不同類型的錯誤的科學家已經發現，那麼今天我們可以有把握地說，沒有一個小數位不留而不重視。 當然，這是不可能的，沒有四捨五入，地球上的每個人，否則，只有這樣該帳戶，深入到千分之和萬分之三。 如已知的，許多數字不能被彼此分無殘留和實驗期間獲得的測量結果 - 一個連續嘗試分為單獨的塊測量它們。

幾乎 精度 和計算確實是非常重要的，因為它的主要參數之一，允許談論數據的正確性。 錯誤類型反映如何關閉圖形現實。 至於定量表達測量不確定度 - 這正是說明了如何忠實出來的結果。 以上，如果誤差的精確度為小。

科學規律

根據錯誤的現有理論力的發現規律，在一個情況下的結果的準確度應高於可用，有一半翻兩番的實驗次數。 在精度提高三倍的情況下，試驗應超過9倍。 排除系統誤差。

計量認為測量誤差是幫助確保可追溯性最重要的步驟之一。 必須考慮到：精度由一系列因素的影響。 這導致只有它是有條件的，條件運行的非常複雜的分類系統的發展。 在現實條件下，結果不僅強烈地依賴於過程的固有誤差，而且對分析獲取信息的過程的特點。

分級制度

現代學者所發出的錯誤類型：

• 絕對的;
• 相對的;
• 降低。

你可以，如果基於什麼是計算不準確，實驗的原因，此類別劃分成其它基團。 據說，有：

• 系統誤差;
• 事故發生。

第一個值是常數取決於測量過程的特性，並且如果每個以下操作的條件不變保持不變。

但隨機誤差是可以改變的，如果測試重複相似的研究中進行了使用同樣的裝置和相同的條件，以所述第一週期。

系統，隨機誤差同時出現，並且在任何測試。 隨機變量的值事先不知道，因為它挑起不可預測的因素。 儘管不能排除算法減少這一數量發展。 他們正在處理調查過程中獲得的數據的階段使用。

隨機明顯不同來源的系統相比，它的觸發。 它事先檢測到，並且可以由科學家用其原因註冊的關係進行審查。

如果你明白嗎？

有概念的完整認識，就必須不僅知道錯誤的種類，還能有什麼是這一現象的組成部分。 數學孤立以下組件：

• 與所述程序相關聯;
• 由於工具;
• 主觀的。

產生計算誤差，操作員依賴於具體的，其特定的，個人的特點。 它們構成違反信息分析的精度誤差的主觀成分。 原因或許是經驗不足，有時會 - 與幀指示的開始相關的誤差。

晴錯誤計算需要考慮其他兩個點，即工具性和有條不紊。

重要組成部分

精度和準確度 - 概念，沒有它，物理學數學也沒有，也沒有其他一些自然和精密科學的基礎上他們。

應當記住，所有人類已知的方法檢索實驗數據是有缺陷的。 這就是引起的系統誤差，這是絕對不可能避免。 它也被計算通過和計算公式固有的不確定性的影響的系統。 當然，他們的影響力和必要輪投票結果。

分配失誤，即誤差，其中的原因 - ..在實驗的過程中操作者，以及故障時，設備的不正確的操作或無法預料的情況的發生的不正當行為。

粗誤差值通過分析數據並比較具體的標準中的數據時識別不正確的值，以檢測可能的。

你今天講數學，物理？ 可以通過預防措施來避免錯誤。 發明了幾種合理的方法來減少這個概念。 要做到這一點，刪除一個或導致發生故障結果的另一個因素。

分類和分類

有錯誤：

• 絕對的;
• 有條不紊;
• 隨機的;
• 相對的;
• 目前，
• 工具;
• 散裝;
• 額外的;
• 系統;
• 個人;
• 靜態的;
• 動態。

式錯誤不同物種的不同，因為在每種情況下考慮到了一些影響數據不準確的形成的因素。

如果我們談論的數學，那麼在這種條件僅發射相對和絕對誤差。 但是，當交互的預定的時間間隔發生變化，就可以在動態，靜態部件的發言。

式錯誤，考慮到目標的與外部條件的相互作用，包含附加登記，基本的數字。 對於特定的實驗中的輸入數據的依賴性將談論的乘法誤差或添加劑。

絕對

這個術語通常被理解數據，計算，實驗有效期間所採取的匯率之間的差額的釋放。 有人發明了下面的公式：

甲QN = QN - 甲Q0

甲QN - 期望的數據，QN - 在實驗中確定的，並且零 - 這是比較基本的數字。

以上

該術語被認為是指其表達的絕對誤差和範數之間的比率的值。

在這種類型的錯誤的計算不僅與工具相關的缺點工作涉及在實驗中，但在方法部件，以及計數的對應的近似誤差。 由缺陷引起後者的值刻度存在於米。

緊扣這一概念和儀器誤差。 它發生在儀器製造錯誤，錯誤，不正確的，由其簽發導致讀數不夠精確。 然而，現在我們的社會是在技術進步的水平，當儀器的創建沒有儀器誤差，但無法實現的。 這裡怎麼談論應用在學校和學生的實驗樣品陳舊英寸 因此，希望能控制，實驗室工作，忽略儀器誤差是不可接受的。

用品

這種兩方面的原因引發的一個，或者是複雜的：

• 應用研究的數學模型不夠精確;
• 選擇不正確的測量方法。

主觀

本術語適用於其中的計算過程中接收到的信息或實驗是由於缺乏產生人為操作的資格失誤的情況。

我們不能說，世界上只有只有當項目已經沒有受過教育或愚蠢的人參加了會議。 尤其是觸發錯誤不完善人類視覺系統。 因此，產生的原因不能直接依賴於實驗用戶，然而，它們被歸類為一個人的因素。

靜力學和錯誤的理論動態

某些錯誤總是與如何交互的輸入和輸出值相關聯。 特別地，該過程分析在預定的時間間隔的關係。 說說：

• 出現在一個預定的恆定時間間隔計算一定值中的誤差。 這些被稱為靜態的。
• 動態結合物與通過測量上述段落中描述的間歇數據類型檢測的外觀差異。

什麼是主要的，什麼是次要的？

當然，誤差範圍是由影響一個特定的任務的基本參數觸發，然而，非均勻的，這使得研究人員把該組分為兩類數據的影響：

• 計算與數字表達式的標準，所有的數字影響正常工作條件。 這些被稱為基本。
• 非典型的因素，不恰當的正常值的影響下附加地形成。 同樣的五官說，在主值超出正常值上限的情況。

什麼是圍繞怎麼回事？

我們已經不止一次提到的術語“正常”多，但並沒有給出解釋，以什麼樣的條件，所謂的正常的科學，也是一提的是，孤立和其他條件。

所以，在正常 - 的情況下所有工作流程的影響值在確定了自己的正常值範圍內。

但工人 - 適用於在中值發生變化的情況下的一個術語。 與正常然後比較範圍寬得多，然而，影響值應該落入為他們的工作區指定。

用衝擊速率值工作假設通過引入附加的誤差可能配給當值區間軸線。

哪些因素會影響輸入值？

產生計算誤差，有必要記住輸入值對什麼類型的錯誤發生在特定情況下的影響。 同時談到：

• 添加劑，其特徵在於不確定性，如由所述模塊所採取的不同的值的總和來計算。 因而在指示器不影響有多麼大的測量值;
• 乘法，當測量值會受到影響，這將改變。

應該記住的是，絕對添加劑 - 是具有與價值尺度是無連接的不確定性 - 實驗的目的。 在值指數的範圍的任何部分被保持恆定，它不受由參數和測量儀器，包括靈敏度。

附加誤差指示哪些小量可以通過所選擇的測量裝置的應用來產生的程度。

但是，因為它是與所述測量值的參數連接乘法不會隨機地改變，但在比例。 多麼偉大的是通過檢查設備的靈敏度，因為它會按比例值來計算的誤差。 有此錯誤的一個亞種是由於這樣的事實，在測量工具的輸入值，並更改其設置。

如何去除錯誤？

在某些情況下，可以消除誤差，雖然這不是每一個物種如此。 例如，在上述的情況下，在這種情況下的錯誤類依賴於所述裝置的參數和可以為這個更精確地改變，現代的裝置。 同時也不可能完全消除與二手車的技術特徵相關的測量缺點，因為總是會有減少了數據準確性的因素。

經典區分四種方法來消除或減少錯誤：

• 去除的原因，在實驗前的源。
• 在數據採集的措施錯誤的消除。 要做到這一點，使用替換的方法，試圖彌補標誌和反監視對方，以及訴諸對稱的意見。
• 在製作版本，即，消除了誤差的計算方法的過程中獲得的結果的校正。
• 確定哪些是系統誤差的限制，他們留在該情況下消除這種非流通的。

最好的選擇 - 是消除病因，誤差的來源試點數據採集。 儘管該方法被稱為最合適的，它不工作的過程複雜化，相反，使得它更容易。 這是由於操作者並不需要在即時數據的過程中排除的錯誤。 而沒有編輯完成的結果，根據規定安裝它。

但是，當它決定消除在測量過程中的錯誤，已經使出了最流行的技術之一。

值得注意的例外選項

最常用的管理編輯。 要使用它們，你需要知道什麼是在特定的實驗中固有的偏見。

此外，需求的替代變種。 求助於它，專家有興趣，而不是它們的值用在類似的環境取代交付。 測量所需的電量時，這是常見的。

對比 - 方法，需要兩次的實驗中，當與第一比較在第二階段中的源作用在相反的結果。 接近這個方法實施例的邏輯，在一個實驗中，稱為“補償的符號”當量必須在其它是正 - 負，和具體值是通過比較這兩種測量的結果計算。