怎么計算不確定性

①計算方案的損益值。即把各因素引起的不同收益計算出來，收益最大的方案為最優(yōu)方案； ②計算方案的后悔值。即計算出由于對不肯定因素判斷失誤而采納的方案的收益值與最大收益值之差，后悔值最小的方案為最佳方案； ③運用概率求出期望值，即方案比

本文我們將從以下幾個部分來詳細介紹如何計算不確定性：基礎知識、計算多個測量值的不確定性、對不確定性進行算術運算

無論何時計算數(shù)據(jù)，你都可以設想數(shù)據(jù)范圍內有個“真值”。要計算不確定性，你需要找出數(shù)據(jù)最好的估計值（理想的“真值”），在計算不確定性范圍的時候考慮所有的數(shù)據(jù)。想知道如何計算不確定性？下面可以教你。第一部分：基礎知識

對同一量,進行多次計量,然后算出平均值.對于偏離平均值的正負差值,就是其不確定度.其差值越大,則計量的不確定度就越大. 在數(shù)理統(tǒng)計學上,一般用方差（S）來表示：S^2＝｛(x1－X)^2+(x2-X)^2+(x3-X)^2……＋(xn-X)^2｝/(n-1). 注：X為平均值,n為測量

第1步：用正確形式表示不確定性。

所謂非確定性是指在理論計算機科學中，針對各種計算機器模型（自動機），在每一時刻，根據(jù)當時的狀態(tài)和輸入，若機器有多個動作可供選擇時，則稱機器為非確定性的；相反，若機器的動作可唯一確定時。且非確定性是相對于確定性來說，對于非確定性

現(xiàn)在你要測量長度接近4.2 cm的木棍，誤差范圍為1毫米。表示你知道木棍長度接近 4.2 cm，可能真實測量值只是少一點，或者大一點，而這個誤差就在1毫米范圍內。

確定性 一個X僅對應一個Y 如下： 關于算法的確定性特征，以下不符合算法確定性的是 ( )。 A． D ← （B * B – 4 * A * C） B． S ← (L * H) / 10 C． 輸入：X D． 輸出：L / 正整數(shù) 答案：D 正整數(shù)有無窮多個，故D沒有確定性

用以下方法表示：4.2 cm ± 0.1 cm，可以寫成 4.2 cm ± 1 mm ，因為0.1 cm = 1 mm

這里價格是一個隨機變量，是按某種已知的概率分布取值的。用動態(tài)規(guī)劃方法處理，按采購期限5周分為5個階段，將每周的價格看作階段的狀態(tài)。設 Yk——狀態(tài)變量，表示第k周的實際價格。 Xk——決策變量，當Xk=1，表示第k周決定采購；當Xk=0，表示第k周決

第2步：總是把實驗值的小數(shù)點化簡到不確定范圍值一致。

宏觀物體位置的不確定性很好算——直接忽略。 在量子力學里，不確定性原理（Uncertainty principle）表明，粒子的位置與動量不可同時被確定，位置的不確定性與動量的不確定性遵守不等式宏觀物體的Δp比微觀物體要大得多，而不等式右邊的普朗克常量h

一般范圍值含有一個或兩個有效數(shù)字。你要讓測量值和范圍值的有效數(shù)字保持一致，這是最重要的。

量子力學中的不確定關系確實是表示的范圍，說明兩個量的不確定度的乘積一定是大于某一個最小值的。但是在實際應用的時候，有時候需要計算臨界情況，也就是極值，就可以直接代入等號計算。 德國物理學家海森堡1927年提出的不確定性原理是量子力學

如果你實驗測量值是60cm，則范圍值也要簡化為整數(shù)。比如60 cm ± 2 cm 而不是60 cm ± 2.2 cm

收益矩陣法，實際上就是計算每一個決策方案的期望值，并取期望值最大的方案作為最優(yōu)決策方案。期望值的計算，是用方案的自然狀態(tài)的收益值，與對應的概率相乘后再相加。 等概率法，是假定每一種自然狀態(tài)的概率是相等的，即，如果有n個自然狀態(tài)，

如果你測量值是3.4 cm，則要簡化為十分位小數(shù)，可以是3.4 cm ± .7 cm ，不能是3.4 cm ± 1 cm

精度不是算出來的，是本身出廠時候標定的。重復性的計算參照超聲波的檢定規(guī)程。不確定度的計算，就比較麻煩了，你沒寫過不確度的評定，肯定不會寫。

第3步：給一個測量值計算不確定性。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相

如用尺子量球的直徑，因為球面是彎曲的所以不能量得很精確。我們假設最精確可以有0.1cm的誤差——這不代表直徑是這個范圍的。

怎么用不確定性原理計算離子在無限深勢阱中零點的能量牛X59 2017-04-30 | 瀏覽68 次 理工學科化學物理 |舉報 搜索相關資料 答題抽獎 首次認真答題后 即可

看看球的邊，看看如何精確量出它的直徑。標準尺可以測到.5 cm，不過假設你可以測得更精確，比如可以測到 .3 cm 內的誤差，那不確定性就是 .3 cm。

內插法 題干轉換：絕對分析法的敏感性分析 確定在基準折現(xiàn)率為10% 的條件下 ，年收益下降9%時項目變的不能接受 問項目基準折現(xiàn)率為 8% 時，年收益下降多少項目變的不能接受。 由于系數(shù)（P/A,i ,n） 隨著 i 的減小而增大，隨著年份的增大增大 故

現(xiàn)在測量直徑。假設得到7.6 cm，只要告知估計值和不確定性，比如直徑是 7.6 cm ± .3 cm。

根據(jù)量子力學，一個物理系統(tǒng)所處狀態(tài)用波函數(shù)ψ描述。 波函數(shù)ψ并不直接對應物理量的取值，我們需要使用算符才能從波函數(shù)中把我們關心的物理量的取值“提缺出來。 算符能夠把一個函數(shù)映射為另一個函數(shù)。即：Aψ=φ 我們可定義算符的本征值問題：Aψ=λψ

第4步：計算好幾個物品的一個測量值的不確定性。

你好~ 算法的定義是 算法可以理解為有基本運算及規(guī)定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，并且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。 所以這道題選C

假設有10 個CD盒，邊長都相同，假設你想找出一個CD盒的厚度，因為很薄，所以誤差率應該會比較大。不過如果你同時測量10個CD盒疊起來的厚度，就直接除以10就可以得到平均厚度了。

調整現(xiàn)金流量法是將現(xiàn)金流量期望值乘上一個現(xiàn)金流量的肯定當量期望值，可以把不肯定的現(xiàn)金流量折算成肯定的現(xiàn)金流量，或者說去掉了現(xiàn)金流量中有風險的部分，相應的折現(xiàn)率應當是無風險的報酬率。對時間價值和風險風險價值分別進行調整，先調整風

假設不確定性不會超過 .2 cm ，因此不確定性就設為 ± .2 cm

一、 引言 電阻是電學中最常用到的物理量之一, 我們有很多方法可以測量電子組件的電阻, 采用補償原理的方法稱為補償法測電阻, 利用歐姆定律來求導體電阻的方法稱為伏安法,其中, 伏安法是測量電阻的基本方法之一.為了研究元件的導電性, 我們

假設測量所有的CD盒，厚度合起來是22 cm。

不算，每個人在人生過程中都有一段迷茫期，找到你想做的事，明確你的目標后就不迷茫了

把所有數(shù)據(jù)除以10（盒數(shù)），22 cm/10 = 2.2 cm ，2 cm/10 = .02 cm 。表示一個CD盒的厚度是2.20 cm ± .02 cm。

安全庫存是防止供應不確定性和需求的不確定性。 預防供應不確定性的安全庫存=提前期變化*平均需求量=1.5*10=15箱 預防需求不確定性的安全庫存=需求標準方差*服務水平因子* （提前期+提前期變化）的開平方 =2*1.64*（6+1.5）的開平方=9箱 故此，

第5步：多次取樣測量。

1，項目后評價不確定性分析進行方法：企業(yè)建立了項目后評價評審領導小組，對不肯定因素進行技術經濟分析，計算其發(fā)生的概率及對決策方案的影響程度，從中選擇經濟效果最好（或滿意）的方案，從而實施。 2，項目后評價不確定性分析運用于：決策方

要增加數(shù)據(jù)真實性，無論測量長度還是通過一定距離的時間，如果多取幾個數(shù)據(jù)，會增加數(shù)據(jù)說服力。找多個測量值的平均，可以讓你計算不確定性的時候讓數(shù)據(jù)更精確。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相

第二部分：計算多個測量值的不確定性

用對觀測列進行統(tǒng)計分析的方法來評定標準不確定度，稱為不確定度A類評定；所得到的相應標準不確定度稱為A類不確定度分量，用符號uA表示。它是用實驗標準偏差來表征。 計算公式： 一次測量結果An的uA=S； 平均測量結果A的不確定度uA=S/sqrt(n)=

第1步：多取樣測量。

n=9時 u(a)=S(x) 數(shù)據(jù)平均值設為q =14.63 用貝塞爾公式S(x)*S(x)= [(X1-q)*(X1-q)+(X2-q)*(X2-q)+(X9-q)(X9-q)]/(9-1)=0.24 S(x)=0.49 所以A類不確定度是0.49 擴展資料 不確定度的含義是指由于測量誤差的存在，對被測量值的不能肯定的程度。

假設要計算一個球從桌子高度掉落到地板需要多長時間，要測量有說服力的數(shù)據(jù)，你需要至少測好幾次時間，比如五次。然后求平均，再加、減不確定范圍，得到最佳數(shù)據(jù)。

先計算各方案的最大效益值，然后對于每個狀態(tài)下的各方案計算其后悔值（就是用最大效益值減去每一個狀態(tài)下的各方案效益值），然后再在每一個方案的后悔值里找最大后悔值。

假設你測量得到了 0.43 s 、0.52 s、 0.35 s 、0.29 s、 0.49 s。

不確定度的值即為各項值距離平均值的最大距離。 例：有一列數(shù)。A1,A2, , An，它們的平均值為A，則不確定度為：max{ |A - Ai|, i = 1, 2, , n} 不確定度的A類評定 用對觀測列進行統(tǒng)計分析的方法來評定標準不確定度，稱為不確定度A類評定；

第2步：得出平均值。

精度不是算出來的，是本身出廠時候標定的。重復性的計算參照超聲波的檢定規(guī)程。不確定度的計算，就比較麻煩了，你沒寫過不確度的評定，肯定不會寫。

把所有五個數(shù)加起來除以5。 0.43 s + 0.52 s + 0.35 s + 0.29 s + 0.49 s = 2.08 s ， 2.08 除以 5： 2.08/5 = 0.42 s ，平均時間為 0.42 s

把配子寫出來，然后寫子代的患病情況。 最后用患病除以總數(shù)就可以求出概率了。 這題母親配子A a，父親配子只有a 所以子代有一半Aa一半aa 所以患病概率是50%。

第3步：求得方差。

你先要找出每個數(shù)據(jù)和0.42 s這個平均值的差。相減即可得出，如下：

0.43 s - .42 s = 0.01 s

0.52 s - 0.42 s = 0.1 s

0.35 s - 0.42 s = -0.07 s

0.29 s - 0.42 s = -0.13 s

0.49 s - 0.42 s = 0.07 s

加起來所有的平方值：(0.01 s)2 + (0.1 s)2 + (-0.07 s)2 + (-0.13 s)2 + (0.07 s)2 = 0.037 s

把上述答案除以5，得到平均值。 0.037 s/5 = 0.0074 s

第4步：找出標準差。

標準差即方差的平方根。 0.0074 s 的平方根= 0.09 s，因此標準差是 0.09 s

第5步：表示最終答案。

直接告知標準差和加減誤差范圍（標準差）。因為平均測量值是.42 s ，標準差.09 s ，最終測量理想值是 .42 s ± .09 s

第三部分：對不確定性進行算術運算

第1步：不確定性的加法。

直接把測量值相減，然后誤差范圍相加。

(5 cm ± .2 cm) + (3 cm ± .1 cm) =

(5 cm + 3 cm) ± (.2 cm +. 1 cm) =

8 cm ± .3 cm

第2步：不確定性的減法。

直接把測量值相減，和誤差范圍分別相加即可。

(10 cm ± .4 cm) - (3 cm ± .2 cm) =

(10 cm - 3 cm) ± (.4 cm +. 2 cm) =

7 cm ± .6 cm

第3步：不確定性的乘法。

要做乘法，直接把測量值相乘，誤差范圍相加。

(6 cm ± .2 cm) x (4 cm ± .3 cm) =

(6 cm x 4 cm) ± (.2 cm +.3 cm) =

24 cm ± .5 cm

第4步：不確定性的除法。

直接把測量值相除，誤差范圍相加。

(10 cm ± .6 cm) ÷ (5 cm ± .2 cm) =

(10 cm ÷ 5 cm) ± (.6 cm + .2 cm) =

2 cm ± .8 cm

第5步：不確定性的指數(shù)增加。

要讓不確定性指數(shù)增加，計算測量值指數(shù)增加值，然后讓誤差范圍乘以次數(shù)。

(2.0 cm ± 1.0 cm)3 =

(2.0 cm)3 ± (1.0 cm) x 3 =

8.0 cm ± 3 cm

小提示

你可以把整體數(shù)據(jù)的標準不確定性整合在一起，或者每組數(shù)據(jù)分別計算不確定性。通用的規(guī)則是，從多個測量值中提出來的部分數(shù)據(jù)，其不確定性是大于一個測量值的。

警告

好的科學是不會告訴你什么是“真理”，什么是“”的。雖然精確的測量值一般都會在誤差范圍內，但也是不一定的。科學測量本身就接受出錯的可能性。

這里描述的不確定性只適用于常規(guī)（高斯，鐘形曲線）統(tǒng)計學。其他的數(shù)據(jù)方法可能需要另外的描述不確定性的方法。

參考

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只要是該公司的收入都算。未簽勞動合同的雙倍工資是按照每個月分別計算的。

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人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。[1]

在項目的不確定性分析中

內插法

題干轉換：絕對分析法的敏感性分析 確定在基準折現(xiàn)率為10% 的條件下 ，年收益下降9%時項目變的不能接受

問項目基準折現(xiàn)率為 8% 時，年收益下降多少項目變的不能接受。

由于系數(shù)（P/A,i ,n） 隨著 i 的減小而增大，隨著年份的增大增大

故結果必然大于 9%

選擇（D）

你再琢磨下

第一次遇見這類型的題

你有標準答案嗎？

最好能把標準解析發(fā)我看看

關于能量和時間的不確定性原理和關于動量和位置的不確定性原理這兩個原理之間有關系嗎

根據(jù)量子力學，一個物理系統(tǒng)所處狀態(tài)用波函數(shù)ψ描述。

波函數(shù)ψ并不直接對應物理量的取值，我們需要使用算符才能從波函數(shù)中把我們關心的物理量的取值“提取”出來。

算符能夠把一個函數(shù)映射為另一個函數(shù)。即：Aψ=φ

我們可定義算符的本征值問題：Aψ=λψ

這里λ是一個數(shù)，上式表示算符A把波函數(shù)“映射”為自己了，所以這個方程叫本征方程，本征的德語eigen就是“自己”的意思。λ叫本征值，ψ叫λ對應的本征函數(shù)。

如果λ是實數(shù)，A就是一個厄米算符。

由于物理量都是實數(shù)，在量子力學中我們用厄米算符表示物理量。

現(xiàn)在本征方程可以重新寫為：

這里a是實數(shù)，我們對隨便一個波函數(shù)ψ做測量A，力圖獲取物理量A的取值，假如測量是成功的，我們會得到某個a'，這個a'就是物理量A的取值。

但如果ψ本身不是A的本征函數(shù)，我們需要把ψ對本征函數(shù)做個展開，即把ψ表示為好多本征函數(shù)的疊加：

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