Ein numerischer Ansatz zur Unsicherheitsfortpflanzung, bei dem Werte zufällig aus der zugewiesenen Wahrscheinlichkeitsverteilung jeder Eingangsgröße gezogen, durch das Messmodell berechnet und die resultierenden Ausgangswerte zu einer Verteilung zusammengeführt werden. Ein Durchlauf von einer Million Versuchen ist das übliche Ziel, was ausreicht, um die Enden eines 95 %-coverage interval auf ein oder zwei signifikante Stellen genau zu bestimmen. Sie bewältigt nichtlineare Modelle, asymmetrische Ausgangsgrößen und dominante nicht-normale Eingangsgrößen, bei denen das lineare Fortpflanzungsgesetz versagt.
Ran the Monte Carlo method with a million trials and it matches the GUM budget to the second digit, so the simple budget stands.
In klarem Deutsch Ich habe die Monte Carlo method mit einer Million Durchläufen berechnet und sie stimmt bis auf die zweite Stelle mit der GUM-Bilanz überein, sodass die einfache Bilanz bestehen bleiben kann.
Nutzen Sie Monte Carlo als Gegenprüfung für eine Fortpflanzungsbilanz. Wenn beide übereinstimmen, behalten Sie die einfachere Bilanz für die Dokumentation bei.
Auch bekannt als
- MCM
- Monte Carlo simulation
- propagation of distributions
Verwandte Begriffe
Law of propagation of uncertainty
Die Formel erster Ordnung, die die Standardunsicherheiten der Eingangsgrößen, gewichtet mit den Empfindlichkeitskoeffizienten, zur Ausgangsunsicherheit kombiniert.
Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (Probability density function), die Kurve, die beschreibt, wie wahrscheinlich jeder mögliche Wert einer Größe ist.
Coverage interval
Das Intervall um ein Ergebnis, das die plausiblen Werte der Messgröße mit einer angegebenen Wahrscheinlichkeit enthält.
Measurement model
Die Gleichung, die die von Ihnen angegebene Ausgangsgröße mit allen Eingangsgrößen verknüpft, die in sie einfließen.
GUM
Leitfaden zur Angabe der Unsicherheit im Messen, die zentrale Referenzmethode zur Ermittlung der Messunsicherheit.