Unsicherheiten Transparente Berechnungen mit Mengen mit Unsicherheiten (AKA "Fehlerausbreitung")
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Berechnungen transparent Python-Bibliothek Python transparente Berechnungen Fehlerausbreitung.

Unsicherheiten Beschreibung

Transparente Berechnungen mit Mengen mit Unsicherheiten (aka "Fehlerausbreitung") Unsicherheiten ist ein Python-Modul, mit dem die Berechnung wie (0,2 + - 0,01) ** 2 = 0,04 + - 0,004 transparent durchgeführt werden kann. Die Korrelationen zwischen den Ausdrücken werden korrekt berücksichtigt (XX ist beispielsweise genau null, zum Beispiel. Korrelationen zwischen den Ausdrücken sind korrekt berücksichtigt (XX ist genau null, zum Beispiel) .Basic-Beispiele: Import Unsicherheitenvon Math Import * # muss getan werden * Nachdem Sie Unsicherheiten importieren # mathematische Operationen: X = Unsicherheiten = 0.20 + -0,01x = Unsicherheiten 0.00399 ... "drucken x.position_in_sigmas (0,17) # druckt" -3.0 ": Abweichung von -3 Sigmas # Zugang zum Nennwert und zur Unsicherheit: S = X ** 2 # Squareprints S # druckt" 0,04+ -0.004 "drucken s.nominal_value # druckt" 0,04 "drucken s.std_dev () # druckt" 0.004 ... "drucken s.derivativen # teilweiser Ableitung: Druckt" 0,4 "(= 2 * 0,20) drucken s - x * x # Genau null: Korrelationen, die in die Berücksichtigung von Python (oder iPython) genommen werden, können somit als leistungsstarker Rechner verwendet werden, der die Mengen mit Unsicherheiten umgibt (Druckanweisungen sind optional, und alle mathematischen Funktionen können beispielsweise mit vom Mathe-Import * nach dem Importieren eingeführt werden Modul mit Importunsicherheiten) .alste alle mathematischen Operationen werden unterstützt, einschließlich der meisten Funktionen des Standard-Mathematikmoduls und -funktionen des dritt-Party-NUMPY-Moduls (schnelle Vorgänge in Arrays und Matrizen). Vergleichsoperatoren (>, == usw.) werden auch unterstützt. Es besteht keine Einschränkung der Komplexität der Ausdrücke oder auf die Anzahl der beteiligten Variablen. Eine mögliche Verwendung dieses Moduls ist die Berechnung von Teilderivaten der mathematischen Funktionen (siehe Beispiel oben) .Mehr Beispiele und zusätzliche Informationen können mit PYDOC erhalten werden Unsicherheiten nach der Installation.Bitte Senden von Merkmalsanfragen, Fehlerberichten oder Feedback an den Autor. Weitere Installationsmethoden finden Sie unter readme.txt in der angegebenen Datei. Anforderungen: · Python Was ist neu in dieser Version: · NUMMER_WITH_UNPER wurde in der Nummern von Nummern umbenannt

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