ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ МОНТЕ КАРЛО ДЛЯ ОБЧИСЛЕННЯ ПОХИБКИ ВИМІРЮВАЛЬНОЇ СИСТЕМИ
ARTICLE_14_PDF (English)

Ключові слова

Method Monte Carlo method
calculation of system’s error
measuring system метод Монте-Карло
обчислення похибки системи
вимірювальна система

Як цитувати

[1]
Baida, Y. і Pantelyat, M. 2024. ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ МОНТЕ КАРЛО ДЛЯ ОБЧИСЛЕННЯ ПОХИБКИ ВИМІРЮВАЛЬНОЇ СИСТЕМИ. ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА. 6 (Жов 2024), 090. DOI:https://doi.org/10.15407/techned2024.06.090.

Анотація

У статті розглядається метод Монте Карло як один з можливих методів розрахунку похибки вимірювальної системи, яка складається з декількох елементів, кожен з яких вимірює деяку величину зі своєю незалежною похибкою. Завдяки своїм особливостям метод може бути поширено на моделювання будь якого процесу, на який впливають випадкові величини. Простота застосування та алгоритму розрахунку дає можливість легко розрахувати сумарну похибку системи та ймовірність її появи, уникаючи при цьому завищених та мало ймовірних значень. Обґрунтовано застосування методу Монте Карло для розрахунку похибки вимірювальної системи, виявлено характер розподілу похибок та розраховано значення похибки в залежності від ймовірності її появи. Показано, що з ймовірністю 0,95 сумарну похибку системи можна прийняти в 3 рази меншою, ніж максимально можлива похибка. Бібл. 8, рис. 2, табл. 1.

https://doi.org/10.15407/techned2024.06.090
ARTICLE_14_PDF (English)

Посилання

1. Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo methods. J. Amer. Statistical Assoc. 1949. Vol. 44. No. 247. Pp. 355–341.

Sobol I.M. The Monte Carlo Method. Moskva: Nauka, 1986. 80 p. (Rus).

Sobol I.M. A Primer for the Monte Carlo Method. Roca Raton: CRC Press, 1994. 126 p.

Liang X., Yang Sh., Cotter S.L., Law K.J.H. A randomized multi-index sequential Monte Carlo method. Statistics and Computing. 2023,. Vol. 33. Article No. 97. Pp. 1-17. DOI: https://doi.org/10.1007/s11222-023-10249-9.

Bendat Ju.S., Piersol A.G. Random Data: Analysis & Measurement Procedures. Wiley-Interscience, 2000. 594 p.

Baida Ye.I. Fundamentals of Mathematical Statistics and Probability Theory. Kharkiv: NTU KhPI, 2020. 37 p. (Ukr).

Saulis L., Valakevičius E., Aksomaitis A.J., Janilionis V., Navickas Z. Application of the Monte Carlo Method of Markov Chains to Modeling Stochastic Systems. Kaunas: Lithuanian Academic Libraries Network, Kaunas University of Technology, 2011. 91 p. (Lit).

Zakharov I.P., Vodotika S.V. Application of the Monte Carlo simulation for evaluation of the measurements uncertainty. Information Processing Systems. 2008. Issue 4 (71). Pp. 34-37. (Rus).

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Авторське право (c) 2024 Array

Переглядів анотації: 59 | Завантажень PDF: 8

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.