Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Symulacja Monte Carlo" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Intuicja i symulacja Monte Carlopodstawą analizy niedokładności pomiaru
Autorzy:
Kubisa, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151370.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
założenia do obliczeń przedziału ufności
symulacja Monte Carlo
assumptions for confidence interval calculation
Monte Carlo simulation
Opis:
Intuicja metrologa stanowi podstawę do formułowania założeń niezbędnych w obliczeniach przedziału ufności wyniku pomiaru. Intuicja opiera się o wiedzę i doświadczenie, którego nabywa się wraz z praktyką. Zdobywanie doświadczenia można przyspieszyć wykonując pomiary wirtualnie. Do tego celu predystynowana jest symulacja Monte Carlo. Jest ona narzędziem skutecznym nawet w przypadkach silnej nieliniowości równania pomiaru. Pozwala efektywnie badać wpływ sposobu sformułowania założeń na wynik obliczeń przedziału ufności.
Metrologist's intuition provides a basis for formulation of assumptions that are necessary to calculate the confidence interval. The intuition is based on knowledge and experience, which is acquired by practice. Gaining experience may be expedited by making virtual measurements. A Monte Carlo simulation is well suited for this purpose. It is an effective tool for confidence interval calculation, even in the case of a strong non-linear measurement equation, and it enables testing effectively how different assumptions affect the result of calculations.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9, 9; 3-8
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A study on transitivity of Monte Carlo based evaluation of the confidence interval for a measurement result
Problem przechodniości, określanej za pomocą symulacji Monte Carlo, oceny przedziału ufności wyniku pomiaru
Autorzy:
Kubisa, S.
Moskowicz, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156990.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
symulacja Monte Carlo
przedział ufności
przechodniość oceny wyniku
Monte Carlo simulation
confidence interval
transitivity of calculation results
Opis:
Monte Carlo simulation provides information on the confidence interval of the measurement result. This evaluation applied in Monte Carlo simulation to another measurement where the result of the first measurement represents an input quantity necessitates information on its probability distribution. In the paper it is proposed to furnish this information in a compressed form as an information matrix. The effectiveness of the approach is proven by way of example, where the result of the first measurement has a multimodal probability distribution.
Symulacja Monte Carlo dostarcza informacji o przedziale ufności wyniku pomiaru. Wykorzystanie tej oceny w symulacji Monte Carlo dotyczącej innego pomiaru, w którym wynik pierwszego pomiaru jest wielkością wejściową, wymaga informacji o rozkładzie prawdopodobieństwa wyniku tego pierwszego pomiaru. Zaproponowano skompresowaną formę tej informacji w postaci macierzy informacyjnej. Za pomocą przykładu, w którym wynik pierwszego pomiaru ma wielomodalny rozkład prawdopodobieństwa, wykazano skuteczność proponowanego przekazu informacji.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 6, 6; 7-10
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sześć podejść do oceny miary niedokładności pomiaru - od determinizmu po symulację Monte Carlo
Six Approaches to Evaluation of Measurement Inaccuracy Measure - from Determinism to Monte Carlo Simulation
Autorzy:
Kubisa, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152506.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
błąd pomiaru
niepewność pomiaru
symulacja Monte Carlo
generowanie liczb losowych
measurement error
measurement uncertainty
Monte Carlo simulation
random numbers generation
Opis:
Przedstawiono syntezę sześciu podstawowych podejść do oceny miary niedokładności pomiaru, w szczególności do obliczeń tzw. niepewności pomiaru - od podejścia deterministycznego po najbardziej uniwersalne podejście naturalne - symulację Monte Carlo. Przedstawiono też zarys sposobu generowania liczb pseudolosowych o trzech rozkładach prawdopodobieństwa rzadziej stosowanych w analizie dokładności pomiaru.
Synthesis of six essential approaches to evaluation of measurement inaccuracy measure, especially to calculation of so-called measurement uncertainty, from a deterministic approach to the most versatile and natural one - Monte Carlo simulation, is presented. A sketch of a generation method of pseudo-random numbers with three, rarely used distributions, is presented as well.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 2, 2; 8-11
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies