怎么計(jì)算不確定性

①計(jì)算方案的損益值。即把各因素引起的不同收益計(jì)算出來，收益最大的方案為最優(yōu)方案； ②計(jì)算方案的后悔值。即計(jì)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(yùn)用概率求出期望值，即方案比

本文我們將從以下幾個(gè)部分來詳細(xì)介紹如何計(jì)算不確定性：基礎(chǔ)知識、計(jì)算多個(gè)測量值的不確定性、對不確定性進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算

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

對同一量,進(jìn)行多次計(jì)量,然后算出平均值.對于偏離平均值的正負(fù)差值,就是其不確定度.其差值越大,則計(jì)量的不確定度就越大. 在數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)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(jì)算機(jī)科學(xué)中，針對各種計(jì)算機(jī)器模型（自動機(jī)），在每一時(shí)刻，根據(jù)當(dāng)時(shí)的狀態(tài)和輸入，若機(jī)器有多個(gè)動作可供選擇時(shí)，則稱機(jī)器為非確定性的；相反，若機(jī)器的動作可唯一確定時(shí)。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(shí)測量值只是少一點(diǎn)，或者大一點(diǎn)，而這個(gè)誤差就在1毫米范圍內(nèi)。

確定性 一個(gè)X僅對應(yīng)一個(gè)Y 如下： 關(guān)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(gè)，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?yàn)?.1 cm = 1 mm

這里價(jià)格是一個(gè)隨機(jī)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(gè)階段，將每周的價(jià)格看作階段的狀態(tài)。設(shè) Yk——狀態(tài)變量，表示第k周的實(shí)際價(jià)格。 Xk——決策變量，當(dāng)Xk=1，表示第k周決定采購；當(dāng)Xk=0，表示第k周決

第2步：總是把實(shí)驗(yàn)值的小數(shù)點(diǎn)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(xué)里，不確定性原理（Uncertainty principle）表明，粒子的位置與動量不可同時(shí)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(gè)或兩個(gè)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(xué)中的不確定關(guān)系確實(shí)是表示的范圍，說明兩個(gè)量的不確定度的乘積一定是大于某一個(gè)最小值的。但是在實(shí)際應(yīng)用的時(shí)候，有時(shí)候需要計(jì)算臨界情況，也就是極值，就可以直接代入等號計(jì)算。 德國物理學(xué)家海森堡1927年提出的不確定性原理是量子力學(xué)

如果你實(shí)驗(yàn)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(shí)際上就是計(jì)算每一個(gè)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(jì)算，是用方案的自然狀態(tài)的收益值，與對應(yīng)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(gè)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(shí)候標(biāo)定的。重復(fù)性的計(jì)算參照超聲波的檢定規(guī)程。不確定度的計(jì)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(gè)測量值計(jì)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(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相

如用尺子量球的直徑，因?yàn)榍蛎媸菑澢乃圆荒芰康煤芫_。我們假設(shè)最精確可以有0.1cm的誤差——這不代表直徑是這個(gè)范圍的。

怎么用不確定性原理計(jì)算離子在無限深勢阱中零點(diǎn)的能量牛X59 2017-04-30 | 瀏覽68 次 理工學(xué)科化學(xué)物理 |舉報(bào) 搜索相關(guān)資料 答題抽獎(jiǎng) 首次認(rèn)真答題后 即可

看看球的邊，看看如何精確量出它的直徑。標(biāo)準(zhǔn)尺可以測到.5 cm，不過假設(shè)你可以測得更精確，比如可以測到 .3 cm 內(nèi)的誤差，那不確定性就是 .3 cm。

內(nèi)插法 題干轉(zhuǎn)換：絕對分析法的敏感性分析 確定在基準(zhǔn)折現(xiàn)率為10% 的條件下 ，年收益下降9%時(shí)項(xiàng)目變的不能接受 問項(xiàng)目基準(zhǔn)折現(xiàn)率為 8% 時(shí)，年收益下降多少項(xiàng)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(shè)得到7.6 cm，只要告知估計(jì)值和不確定性，比如直徑是 7.6 cm ± .3 cm。

根據(jù)量子力學(xué)，一個(gè)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(yīng)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(guān)心的物理量的取值“提缺出來。 算符能夠把一個(gè)函數(shù)映射為另一個(gè)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(jì)算好幾個(gè)物品的一個(gè)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(yùn)算及規(guī)定的運(yùn)算順序所構(gòu)成的完整的解題步驟?；蛘呖闯砂凑找笤O(shè)計(jì)好的有限的確切的計(jì)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(shè)有10 個(gè)CD盒，邊長都相同，假設(shè)你想找出一個(gè)CD盒的厚度，因?yàn)楹鼙?，所以誤差率應(yīng)該會比較大。不過如果你同時(shí)測量10個(gè)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(diào)整現(xiàn)金流量法是將現(xiàn)金流量期望值乘上一個(gè)現(xiàn)金流量的肯定當(dāng)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(fēng)險(xiǎn)的部分，相應(yīng)的折現(xiàn)率應(yīng)當(dāng)是無風(fēng)險(xiǎn)的報(bào)酬率。對時(shí)間價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值分別進(jìn)行調(diào)整，先調(diào)整風(fēng)

假設(shè)不確定性不會超過 .2 cm ，因此不確定性就設(shè)為 ± .2 cm

一、 引言 電阻是電學(xué)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(bǔ)償原理的方法稱為補(bǔ)償法測電阻, 利用歐姆定律來求導(dǎo)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(dǎo)電性, 我們

假設(shè)測量所有的CD盒，厚度合起來是22 cm。

不算，每個(gè)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(biāo)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(gè)CD盒的厚度是2.20 cm ± .02 cm。

安全庫存是防止供應(yīng)不確定性和需求的不確定性。 預(yù)防供應(yīng)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(yù)防需求不確定性的安全庫存=需求標(biāo)準(zhǔn)方差*服務(wù)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(xiàng)目后評價(jià)不確定性分析進(jìn)行方法：企業(yè)建立了項(xiàng)目后評價(jià)評審領(lǐng)導(dǎo)小組，對不肯定因素進(jìn)行技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析，計(jì)算其發(fā)生的概率及對決策方案的影響程度，從中選擇經(jīng)濟(jì)效果最好（或滿意）的方案，從而實(shí)施。 2，項(xiàng)目后評價(jià)不確定性分析運(yùn)用于：決策方

要增加數(shù)據(jù)真實(shí)性，無論測量長度還是通過一定距離的時(shí)間，如果多取幾個(gè)數(shù)據(jù)，會增加數(shù)據(jù)說服力。找多個(gè)測量值的平均，可以讓你計(jì)算不確定性的時(shí)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(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相

第二部分：計(jì)算多個(gè)測量值的不確定性

用對觀測列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法來評定標(biāo)準(zhǔn)不確定度，稱為不確定度A類評定；所得到的相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)不確定度稱為A類不確定度分量，用符號uA表示。它是用實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)偏差來表征。 計(jì)算公式： 一次測量結(jié)果An的uA=S； 平均測量結(jié)果A的不確定度uA=S/sqrt(n)=

第1步：多取樣測量。

n=9時(shí) u(a)=S(x) 數(shù)據(jù)平均值設(shè)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(kuò)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(shè)要計(jì)算一個(gè)球從桌子高度掉落到地板需要多長時(shí)間，要測量有說服力的數(shù)據(jù)，你需要至少測好幾次時(shí)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(jì)算各方案的最大效益值，然后對于每個(gè)狀態(tài)下的各方案計(jì)算其后悔值（就是用最大效益值減去每一個(gè)狀態(tài)下的各方案效益值），然后再在每一個(gè)方案的后悔值里找最大后悔值。

假設(shè)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(xiàng)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(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法來評定標(biāo)準(zhǔn)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(shí)候標(biāo)定的。重復(fù)性的計(jì)算參照超聲波的檢定規(guī)程。不確定度的計(jì)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(gè)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(shí)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(gè)數(shù)據(jù)和0.42 s這個(gè)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(biāo)準(zhǔn)差。

標(biāo)準(zhǔn)差即方差的平方根。 0.0074 s 的平方根= 0.09 s，因此標(biāo)準(zhǔn)差是 0.09 s

第5步：表示最終答案。

直接告知標(biāo)準(zhǔn)差和加減誤差范圍（標(biāo)準(zhǔn)差）。因?yàn)槠骄鶞y量值是.42 s ，標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行算術(shù)運(yùn)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(jì)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(biāo)準(zhǔn)不確定性整合在一起，或者每組數(shù)據(jù)分別計(jì)算不確定性。通用的規(guī)則是，從多個(gè)測量值中提出來的部分?jǐn)?shù)據(jù)，其不確定性是大于一個(gè)測量值的。

警告

好的科學(xué)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(nèi)，但也是不一定的?？茖W(xué)測量本身就接受出錯(cuò)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(jì)學(xué)。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(gè)月分別計(jì)算的。

不確定性人工智能有哪些算法

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(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)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(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)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(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。[1]

在項(xiàng)目的不確定性分析中

內(nèi)插法

題干轉(zhuǎn)換：絕對分析法的敏感性分析 確定在基準(zhǔn)折現(xiàn)率為10% 的條件下 ，年收益下降9%時(shí)項(xiàng)目變的不能接受

問項(xiàng)目基準(zhǔn)折現(xiàn)率為 8% 時(shí)，年收益下降多少項(xiàng)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(jié)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(biāo)準(zhǔn)答案嗎？

最好能把標(biāo)準(zhǔn)解析發(fā)我看看

關(guān)于能量和時(shí)間的不確定性原理和關(guān)于動量和位置的不確定性原理這兩個(gè)原理之間有關(guān)系嗎

根據(jù)量子力學(xué)，一個(gè)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(yīng)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(guān)心的物理量的取值“提取”出來。

算符能夠把一個(gè)函數(shù)映射為另一個(gè)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(gè)數(shù)，上式表示算符A把波函數(shù)“映射”為自己了，所以這個(gè)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(yīng)的本征函數(shù)。

如果λ是實(shí)數(shù)，A就是一個(gè)厄米算符。

由于物理量都是實(shí)數(shù)，在量子力學(xué)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(shí)數(shù)，我們對隨便一個(gè)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(gè)a'，這個(gè)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(gè)展開，即把ψ表示為好多本征函數(shù)的疊加：

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