* 오류 전파 : 모든 측정에는 어느 정도의 불확실성이 있습니다. 계산에서 이러한 측정을 사용하면 이러한 불확실성이 전체 프로세스를 통해 증폭되고 전파됩니다. 가장 가까운 센티미터 만 측정하는 통치자가있는 방의 길이를 측정하면 가장 가까운 밀리미터를 측정하는 줄자를 사용한 경우보다 방 영역 계산이 덜 정확합니다.
* 중요한 수치 : 과학적 계산은 중요한 수치의 개념에 의존하며, 이는 정밀도에 기여하는 숫자의 숫자입니다. 최종 계산 결과의 정밀도는 계산에 사용 된 최소 정확한 측정에 의해 제한됩니다.
* 데이터 분석 : 과학 데이터를 분석 할 때 측정의 정밀도를 이해하는 것이 중요합니다. 통계 분석 기술은 종종 의미있는 결론을 도출하기 위해 측정의 불확실성을 이해하는 데 의존합니다.
다음은 구체적인 예입니다.
* 구체의 부피 계산 : ± 0.1cm의 불확실성을 가진 눈금자로 구의 반경을 측정하면 계산 된 부피는 반경의 크기에 따라 불확실성을 갖습니다. 반경이 작은 것은 볼륨의 불확실성이 작고 반경이 크면 불확실성이 커집니다.
* 물질의 밀도 결정 : 물질의 질량과 부피를 측정하면 두 측정의 정밀도는 계산 된 밀도의 정밀도에 영향을 미칩니다. 질량 또는 부피의 정확한 측정은 덜 정확한 밀도 계산을 초래합니다.
* 실험 데이터 분석 : 실험을 수행하고 다른 수준의 정밀도로 데이터 포인트를 수집하면 데이터에 대한 통계 분석이 영향을받습니다. 정밀도가 높은 데이터 포인트는 분석에 더 큰 영향을 미치는 반면 정밀도가 낮은 데이터 포인트는 영향력이 떨어질 수 있습니다.
요약 :
* 측정의 정밀도는 과학 계산의 정밀도에 직접적인 영향을 미칩니다.
* 측정의 오류는 계산을 통해 전파됩니다.
* 측정의 정밀도를 이해하는 것은 적절한 데이터 분석과 신뢰할 수있는 결론을 도출하는 데 중요합니다.
측정의 정밀도를 신중하게 고려하고 오류 분석을 위해 적절한 기술을 사용함으로써 과학자들은 계산이 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장 할 수 있습니다.
