MERANIE. Doc. Ing. Peter Kukuča, CSc. MIEE KMer FEI STU
|
|
- Miranda Holland
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 MERANIE Doc. Ing. Peter Kukuča, CSc. MIEE KMer FEI STU
2 Hodnotenie predmetu! max. 50 bodov za semester " 30 bodov za prípravu na cvičenia a referáty # 16 bodov za vstupné testy # 14 bodov za odovzdané referáty " 20 bodov za dve písomky na prednáškach! max. 50 bodov za skúšku! webmail.stuba.sk/~peter.kukuca
3 Meranie nie je:! izolovaná činnosť (meranie ako také)! len rutinná technická činnosť (pri ktorej nemusím rozmýšľať)! niečo, čo sa ma netýka (lebo sa s tým nestretnem)
4 Meranie je:! jedna z najčastejších ľudských činností! súčasť väčšiny ľudských činností
5 Meranie je:! zistenie kvantitatívnej charakteristiky predmetu alebo javu, najčastejšie zistenie hodnoty fyzikálnej veličiny! odpovedanie na otázky
6 Lord Kelvin:! When you can measure what you are speaking about, and can express it in numbers, you know something about it; but when you cannot measure it, when you cannot express it in numbers, then your knowledge is of a meagre and unsatisfactory kind.
7 George Miller:! In truth, a good case could be made that if your knowledge is meagre and unsatisfactory, the last thing in the world you should do is make measurements. The chance is negligible that you will measure the right things accidentally.
8 Meranie poskytuje:! informácie o výsledku nejakej práce - konštatovanie stavu
9 Meranie poskytuje:! priebežné informácie počas vývoja a výroby - ovplyvnenie výsledku
10 Meranie poskytuje:! informácie o stave a prevádzke systémov - zabezpečenie funkcie
11 Meranie podporuje:! uľahčenie práce! vyššiu kvalitu výrobkov
12 Meranie podporuje:! nové metódy diagnostiky
13 Meranie limituje:! dosiahnuteľné parametre výrobkov! spravodlivosť v obchode! medzinárodnú spoluprácu a obchod
14 Medzinárodná spolupráca! legislatíva a normalizácia! dôležitosť medzinárodných metrologických organizácií (medzinárodné porovnania)! presun kvantových etalónov do výroby a prevádzky! vyššie nároky na prístrojové a personálne vybavenie organizácií
15 Meranie vyžaduje:! znalosti objektu merania - v prvom rade treba byť odborníkom vo svojom odbore! znalosti z teórie merania - spracovanie a vyhodnotenie výsledku merania
16 Meranie vyžaduje:! znalosti reálnych možností meracej techniky - vedieť rozlíšiť šľahačku na torte od skutočne zásadných vlastností meracieho prístroja
17 Meranie vyžaduje:! získať informácie samotné meranie! namerané údaje spracovať! správne interpretovať výsledok merania #nameraná hodnota #meracia jednotka #odhad chyby merania #podmienky merania
18 Úlohy pre používateľov :! vedieť si vybrať vhodný (správny) merací prístroj! vedieť navrhnúť zloženie meracieho systému! naprogramovať splnenie požadovanej úlohy! vybrať tie správne merané veličiny
19 Chyby merania! Hrubé chyby (omyly) #vylúčiť! Systematické chyby (deterministické) #korigovať! Náhodné chyby (stochastické) #zmenšovať
20 Absolútna chyba X! X = X m -X s! K = X s -X m! X m nameraná hodnota! X s skutočná hodnota
21 Relatívna chyba δx! δx= X / X s! δx= X / X s! δx= X / X m! δx p = X / X N! δx= X/X.100 %! δx= X/X ppm! X s skutočná hodnota! X s správna hodnota! X m nameraná hodnota! X N nominálna hodnota (rozsah)
22 Chyby merania! Skutočné hodnoty chýb # zistené porovnaním s presnejším meradlom! Hranice chýb! Neistoty # zaručované výrobcom # maximálne chyby s pravdepodobnosťou 100 % # interval chýb s pravdepodobnosťou < 100 %
23 Hranice chýb! Trieda presnosti #maximálna relatívna chyba prístroja #maximálna relatívna chyba údaja #maximálna relatívna chyba z dĺžky stupnice! Dvojčlenný vzorec #aditívna zložka #multiplikatívna zložka
24 Trieda presnosti! tr.pr. = max( X/ X N ). 100 % 2 Absolútna chyba
25 Trieda presnosti! δx= X/X. 100 %! δx p = X/X N. 100 %! X= δx p. X N / 100 %! δx= δx p. X N / X
26 Trieda presnosti Relatívna chyba
27 Dvojčlenný vzorec! max( X) = a + m! max( X) = a + δm. X / 100 %! max( X) = δa. X N /100 % + δm. X /100 %! ± (0,1 % z údaja + 0,05 % z rozsahu)! ± (50 ppm + 10 digit)
28 Dvojčlenný vzorec! max( X) = a + δm. X / 100 % 2 Absolútna chyba
29 Dvojčlenný vzorec! max(δx) = δa. X N / X + δm Relatívna chyba
30 Neistoty! Uncertainty u! Interval okolo nameranej hodnoty, v ktorom sa nachádza skutočná hodnota s istou pravdepodobnosťou (~( %).! Daná hodnotou výberovej smerodajnej odchýlky výberového aritmetického priemeru meranej veličiny.
31 Chyby meracích prístrojov! Referenčné podmienky "teplota "frekvencia (frekvenčný rozsah) "časový priebeh striedavej veličiny "...! Prídavné chyby "mimo referenčných podmienok "vplyv meracieho prístroja (spotreba)
32 Korekcia spotreby MP! Neexistuje univerzálny (definičný) vzorec! Individuálna analýza vplyvu MP na výsledok merania! Pozor na zanedbanie vplyvu MP "MP s malým vstupným odporom "extrémne podmienky merania, napr. vysoká frekvencia
33 Zapojenie MP! Paralelne ako voltmeter #veľký vstupný odpor #koľko je dosť?! Sériovo ako ampérmeter #malý vstupný odpor #mikroampérmeter! Prispôsobenie impedancii systému
34 Korekcia spotreby MP U R x = U A I R V R x V
35 Korekcia spotreby MP A V R x R x = U I. R I A
36 Korekcia spotreby MP P = P w R U v 2. R vw R v + R vw A W V Z
37 Meracie metódy! Priame meranie! Nepriame meranie "výpočtom z iných (priamo) nameraných hodnôt "kompenzačná metóda "komparačná metóda "substitučná metóda "mostíkové metódy! Výchylkové a nulové metódy
38 Kompenzačná metóda U = U x N R R x c NI R C U N U X R X
39 Komparačná metóda V X R X V N R N R = R X N U U X N
40 Mostíková metóda R X R 2 NI R 1 R 3. R R R R X = R X = R. 3 1 R 2 1 R3 2
41 Mostíková metóda Z X Z 2 NI Z 1 Z 3 Z X = Z Z 2 1 Z3
42 Zákon prenášania chýb dy Y = X dx Y Y X X
43 Zákon prenášania chýb Y Y = X X Y = i Y X i X i Y Y = i X i X i
44 Zákon prenášania chýb = = i i i X X Y Y Y Y Y 1 δ = i i i i X X X Y Y δy δ 1 = i i i i X Y X X Y δy δ
45 Zákon prenášania chýb Y = X ± X 1 2 Y = X + X 1 2 Y = X / X 1 2 δ Y = δx + δx 1 2
MERANIE. doc. Ing. Peter Kukuča, CSc. MIET KMer FEI STU
MERANIE doc. Ing. Peter Kukuča, CSc. MIET KMer FEI STU Hodnotenie predmetu max. 50 bodov za semester 30 bodov za prípravu na cvičenia a referáty 16 bodov za vstupné testy 14 bodov za odovzdané referáty
More informationNEISTOTY. Základné pojmy a definície z oblasti neistôt meraní
NEISTOTY Základné pojmy a definície z oblasti neistôt meraní Ladislav Ševčovič Košice 23. septembra 2007 OBSAH 1 Základné pojmy a definície z oblasti neistôt meraní 3 2 Chyby elektrických meracích prístrojov
More informationElektrický prúd a náboj. Elektrické napätie. Indukčnosť. Kapacita. Meranie v elektronike a telekomunikáciách. Odpor
Elektrický prúd a náboj Meranie v elektronike a telekomunikáciách (terminológia, meracie metódy, signály a ich parametre,neistoty a chyby merania) prof. Ing. Ján Šaliga, hd. KEM FEI Košice Elektrický prúd
More informationPROGRAMY NA SPRACOVANIE A VIZUALIZÁCIU EXPERIMENTÁLNYCH DÁT
PROGRAMY NA SPRACOVANIE A VIZUALIZÁCIU EXPERIMENTÁLNYCH DÁT Ladislav ŠEVČOVIČ http://people.tuke.sk/ladislav.sevcovic Strana 1 z 20 Strana 2 z 20 V prezentácii sú použité názvy programových produktov,
More informationMetódy vol nej optimalizácie
Matematické programovanie Metódy vol nej optimalizácie p. 1/35 Informácie o predmete Informácie o predmete p. 2/35 Informácie o predmete METÓDY VOL NEJ OPTIMALIZÁCIE Prednášajúca: M. Trnovská (M 267) Cvičiaci:
More informationKVANTIFIKACE NEJISTOT MĚŘENÍ MAGNETICKÝCH VELIČIN
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV AUTOMATIZACE A MĚŘICÍ TECHNIKY FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION
More informationJádrové odhady gradientu regresní funkce
Monika Kroupová Ivana Horová Jan Koláček Ústav matematiky a statistiky, Masarykova univerzita, Brno ROBUST 2018 Osnova Regresní model a odhad gradientu Metody pro odhad vyhlazovací matice Simulace Závěr
More informationIng. Tomasz Kanik. doc. RNDr. Štefan Peško, CSc.
Ing. Tomasz Kanik Školiteľ: doc. RNDr. Štefan Peško, CSc. Pracovisko: Študijný program: KMMOA, FRI, ŽU 9.2.9 Aplikovaná informatika 1 identifikácia problémovej skupiny pacientov, zlepšenie kvality rozhodovacích
More informationObsah. 2 Určenie objemu valčeka Teoretický úvod Postup merania a spracovanie výsledkov... 10
Obsah 1 Chyby merania 1 1.1 áhodné a systematické chyby.................... 1 1.2 Aritmetický priemer a stredná kvadratická chyba......... 1 1.3 Rozdelenie nameraných dát..................... 3 1.4 Limitné
More informationFYZIKA. Ide teda o porozumenie svetu okolo nás, ako funguje. Načo je to dobré?
FYZIKA Physics (from Ancient Greek: φυσική (ἐπιστήμη) phusikḗ (epistḗmē) knowledge of nature, from φύσις phúsis "nature") is the natural science that involves the study of matter and its motion through
More informationMeranie globálneho slnečného žiarenia
Acta Montanistica Slovaca Ročník 13 (28), číslo 3, 357-362 Meranie globálneho slnečného žiarenia Zdeněk Dostál 1, Milan Bobek a Ján Župa 2 The measuring of global solar radiance In paper there is analyzed
More informationJádrové odhady regresní funkce pro korelovaná data
Jádrové odhady regresní funkce pro korelovaná data Ústav matematiky a statistiky MÚ Brno Finanční matematika v praxi III., Podlesí 3.9.-4.9. 2013 Obsah Motivace Motivace Motivace Co se snažíme získat?
More informationFYZIKA. Ide teda o porozumenie svetu okolo nás, ako funguje. Načo je to dobré?
FYZIKA Physics (from Ancient Greek: φυσική (ἐπιστήμη) phusikḗ (epistḗmē) knowledge of nature, from φύσις phúsis "nature") is the natural science that involves the study of matter and its motion through
More informationNÁVOD NA VYJADROVANIE NEISTOTY V KVANTITATÍVNYCH SKÚŠKACH (EA - 4/16: 2003)
SLOVENSKÁ NÁRODNÁ AKREDITAČNÁ SLUŽBA METODICKÁ SMERNICA NA AKREDITÁCIU METHODICAL GUIDELINE FOR ACCREDITATION NÁVOD NA VYJADROVANIE NEISTOTY V KVANTITATÍVNYCH SKÚŠKACH (EA - 4/16: 2003) GUIDELINES ON THE
More informationPROGRAM VZDELÁVACEJ ČINNOSTI. Anotácia predmetu
PROGRAM VZDELÁVACEJ ČINNOSTI Číslo predmetu : 3I0107 Názov predmetu : Štatistické a numerické metódy Typ predmetu : Povinný Študijný odbor: EF Zameranie: Ročník : 1. Ing. Semester : zimný Počet hodín týždenne
More informationDynamic and static bending properties of hybrid carbon tube
Dynamic and static bending properties of hybrid carbon tube Ing. Zdeněk Pošvář prof. Ing. Milan Růžička, CSc. Abstrakt Tato práce se zabývá porovnáním dvou hybridních kompozitových trubek vyrobených metodou
More informationAPPENDIX A: DEALING WITH UNCERTAINTY
APPENDIX A: DEALING WITH UNCERTAINTY 1. OVERVIEW An uncertainty is always a positive number δx > 0. If the uncertainty of x is 5%, then δx =.05x. If the uncertainty in x is δx, then the fractional uncertainty
More informationSúťaž PALMA junior a programovanie v jazyku Python
Súťaž PALMA junior a programovanie v jazyku Python Ján Guniš Ľubomír Šnajder Prírodovedecká fakulta Univerzity P. J. Šafárika v Košiciach DidInfo + DidactIG 2017, Banská Bystrica Obsah Súťaž PALMA junior
More informationACTA HYDROLOGICA SLOVACA
Ročník 17, č. 2, 2016, 199 206 ACTA HYDROLOGICA SLOVACA MERANIE VÝŠKY SNEHU V HORSKOM MIKROPOVODÍ POMOCOU GLOBÁLNEHO POLOHOVÉHO SYSTÉMU Michal Danko, Ladislav Holko, Pavel Krajčí, Jozef Hlavčo, Zdeněk
More informationLABORATÓRNE CVIČENIA Z FYZIKÁLNEJ CHÉMIE
VYSOKOŠKOLSKÉ SKRIPTÁ Pedagogická fakulta Trnavskej univerzity Ján Reguli LABORATÓRNE CVIČENIA Z FYZIKÁLNEJ CHÉMIE 009 Doc. Ing. Ján Reguli, CSc. Recenzenti: Doc. Ing. Mária Linkešová, CSc. RNDr. Zuzana
More informationVPLYV EXPERIMENTÁLNYCH PODMIENOK NA SPOĽAHLIVOSŤ VÝSLEDKOV PRI ŠTÚDIU KINETIKY LÚHOVANIA
VPLYV EXPERIMENTÁLNYCH PODMIENOK NA SPOĽAHLIVOSŤ VÝSLEDKOV PRI ŠTÚDIU KINETIKY LÚHOVANIA Raschman P. Katedra chémie, Hutnícka fakulta, Technická univerzita Košice UNCERTAINTY OF KINETIC LEACHING DATA INTRODUCED
More informationOd zmiešavacieho kalorimetra k ultra citlivej modulovanej kalorimetrii. Jozef Kačmarčík
Od zmiešavacieho kalorimetra k ultra citlivej modulovanej kalorimetrii CENTRUM FYZIKY VEĽMI NÍZKYCH TEPLÔT Ústavu experimentálnej fyziky SAV a Univerzity P.J.Šafárika Centrum excelentnosti SAV Jozef Kačmarčík
More informationSLOVENSKÁ POĽNOHOSPODÁRSKA UNIVERZITA V NITRE TECHNICKÁ FAKULTA. Monitorovanie spotreby elektrickej energie
SLOVENSKÁ POĽNOHOSPODÁRSKA UNIVERZITA V NITRE TECHNICKÁ FAKULTA 1127465 Monitorovanie spotreby elektrickej energie Nitra 2010 Róbert Kupeček SLOVENSKÁ POĽNOHOSPODÁRSKA UNIVERZITA V NITRE TECHNICKÁ FAKULTA
More informationComputation of Information Value for Credit Scoring Models
Jedovnice 20 Computation of Information Value for Credit Scoring Models Martin Řezáč, Jan Koláček Dept. of Mathematics and Statistics, Faculty of Science, Masaryk University Information value The special
More informationON-LINE SLEDOVANIE ÚNAVOVEJ ŽIVOTNOSTI OCEĽOVÝCH KONŠTRUKCIÍ
ON-LINE SLEDOVANIE ÚNAVOVEJ OCEĽOVÝCH KONŠTRUKCIÍ Juraj RITÓK, Peter BOCKO, Vladimír DITTEL Príspevok sa zaoberá tenzometrickým meraním napätosti kritických miest konštrukcie a spracovaním nameraných dát
More informationPerforované plastové rozvádzačové lišty
Perforované plastové rozvádzačové lišty Perforované plastové rozvádzačové lišty Štandardné Bezhalógenové Technické údaje farba sivá RAL 7030 plastický izolačný materiál, odolný proti nárazu, samozhášavý
More informationThe influence of input data design on terrain morphometric parameters quality and accuracy
The influence of input data design on terrain morphometric parameters quality and accuracy Mgr. Radoslav Bonk bonk@fns.uniba.sk Katedra fyzickej geografie a geoekológie, Prírodovedecká fakulta Univerzity
More informationŠtatisticky tolerančný interval nazýva ISO Statistics. Vocabulary and symbols. Part 1: Probability and general statistical terms ako štatistick
Použitie štatistických tolerančných intervalov v riadení kvality Ivan Janiga Katedra matematiky SjF STU v Bratislave Štatisticky tolerančný interval nazýva ISO 3534-1 Statistics. Vocabulary and symbols.
More informationSec. 14.3: Partial Derivatives. All of the following are ways of representing the derivative. y dx
Math 2204 Multivariable Calc Chapter 14: Partial Derivatives I. Review from math 1225 A. First Derivative Sec. 14.3: Partial Derivatives 1. Def n : The derivative of the function f with respect to the
More informationGAGE STUDIES FOR VARIABLES AVERAGE AND RANGE METHOD
GAGE STUDIES FOR VARIABLES AVERAGE AND RANGE METHOD JANIGA Ivan (SK) Abstract. There are several methods that can be used to measure gauge variability. The average and range method is widely used in industry
More informationTransactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 2, 2010, vol. LVI article No. 1776
Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series o. 2, 200, vol. LVI article o. 776 Zuzana ADRÁSSYOVÁ *, Martin KOTUS ** EVALUATIO OF CC MILLIG MACHIE CAPABILITY FOR TRASMISSIOS
More informationSegmentace textury. Jan Kybic
Segmentace textury Případová studie Jan Kybic Zadání Mikroskopický obrázek segmentujte do tříd: Příčná vlákna Podélná vlákna Matrice Trhliny Zvolená metoda Deskriptorový popis Učení s učitelem ML klasifikátor
More informationACTA HYDROLOGICA SLOVACA
Ročník 16, Tematické číslo, 2015, 101-107 ACTA HYDROLOGICA SLOVACA MOŽNOSTI APLIKÁCIE PRÍSTROJA FLOW TRACKER PRI MERANIACH CHARAKTERISTÍK PRÚDENIA Radoslav Schügerl, Yvetta Velísková, Renáta Dulovičová
More informationPriestorové a časové zmeny pôdnych procesov a parametrov Procesy ovplyvňuj. ujúce funkcie a kvalitu pôdy
Priestorové a časové zmeny pôdnych procesov a parametrov Procesy ovplyvňuj ujúce funkcie a kvalitu pôdy Ekologické,, technické,, ekonomické a sociálne aspekty ohrození pôdy Faktory (ohrozenia) ovplyvňuj
More informationUrčenie hodnoty Value at Risk využitím simulačnej metódy Monte Carlo v neživotnom poistení
Určenie hodnoty Value at Risk využitím simulačnej metódy Monte Carlo v neživotnom poistení Vladimír Mucha 1 Abstrakt Cieľom príspevku je poukázať na využitie simulačnej metódy Monte Carlo pri určovaní
More information(A) Opening Problem Newton s Law of Cooling
Lesson 55 Numerical Solutions to Differential Equations Euler's Method IBHL - 1 (A) Opening Problem Newton s Law of Cooling! Newton s Law of Cooling states that the temperature of a body changes at a rate
More informationANALYSIS OF EXTREME HYDROLOGICAL EVENTS ON THE DANUBE USING THE PEAK OVER THRESHOLD METHOD
See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/245419546 ANALYSIS OF EXTREME HYDROLOGICAL EVENTS ON THE DANUBE USING THE PEAK OVER THRESHOLD
More informationŠkolské experimenty s analyzátorom vysokofrekvenčného elektromagnetického poľa HF35C
Školské experimenty s analyzátorom vysokofrekvenčného elektromagnetického poľa HF35C JÁN DEGRO 1, MIRIAM FERETOVÁ 2, MONIKA LEŠŠOVÁ 2 1 Prírodovedecká fakulta, Univerzita P. J. Šafárika v Košiciach 2 Gymnázium
More informationAppendix. Title. Petr Lachout MFF UK, ÚTIA AV ČR
Title ROBUST - Kráĺıky - únor, 2010 Definice Budeme se zabývat optimalizačními úlohami. Uvažujme metrický prostor X a funkci f : X R = [, + ]. Zajímá nás minimální hodnota funkce f na X ϕ (f ) = inf {f
More informationGRAVIMETRICKÁ MĚŘENÍ A OPAKOVANÁ NIVELACE NA POLYGONU TETČICE
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STAVEBNÍ ÚSTAV GEODÉZIE FACULTY OF CIVIL ENGINEERING INSTITUTE OF GEODESY GRAVIMETRICKÁ MĚŘENÍ A OPAKOVANÁ NIVELACE NA POLYGONU TETČICE
More informationKľúčové slová: SAR, šum spekl noise, evolučná PDR, lineárna difúzia, Perona-Malikova rovnica, štatistickéfiltre, Leeho filter
Kľúčové slová: SAR, šum spekl noise, evolučná PDR, lineárna difúzia, Perona-Malikova rovnica, štatistickéfiltre, Leeho filter Tvorba šumu spekl radarový senzor vysiela elektromagneticlý pulz a meria odraz
More informationDefinition: If y = f(x), then. f(x + x) f(x) y = f (x) = lim. Rules and formulas: 1. If f(x) = C (a constant function), then f (x) = 0.
Definition: If y = f(x), then Rules and formulas: y = f (x) = lim x 0 f(x + x) f(x). x 1. If f(x) = C (a constant function), then f (x) = 0. 2. If f(x) = x k (a power function), then f (x) = kx k 1. 3.
More informationAnalytická chémia I. Analytické meranie. Princípy analytických meraní 2/13/2018
Analytická chémia I 2017/2018 prof. Ing. Ivan Špánik, DrSc. Ústav Analytickej chémie miestnosťč. 490, 566, 379 Klapka 283 e-mail: ivan.spanik@stuba.sk Analytické meranie Signál Dekódovanie Vzorka Informácia
More informationPartial Derivatives Formulas. KristaKingMath.com
Partial Derivatives Formulas KristaKingMath.com Domain and range of a multivariable function A function f of two variables is a rule that assigns to each ordered pair of real numbers (x, y) in a set D
More informationSÚHRNNÁ SPRÁVA k previerke národného etalónu
SÚHRNNÁ SPRÁVA k previerke národného etalónu Národný etalón: Osoba zodpovedná za národný etalón: NE 007/97 Národný etalón nízkeho absolútneho tlaku v rozsahu 10 mpa až 1 kpa Ing. Peter Farár Správu vypracoval:
More informationSborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava Lenka OCENASOVA* Stanislav TUREK** Robert CEP ***, Ivan LITVAJ****
Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava číslo 1, rok 2008, ročník LIV, řada strojní článek č. 1604 Lenka OCENASOVA *, Stanislav TUREK **, Robert CEP ***, Ivan LITVAJ
More informationEcon 110: Introduction to Economic Theory. 8th Class 2/7/11
Econ 110: Introduction to Economic Theory 8th Class 2/7/11 go over problem answers from last time; no new problems today given you have your problem set to work on; we'll do some problems for these concepts
More informationMikrokontaktová spektroskopia silne korelovaných elektrónových systémov
Mikrokontaktová spektroskopia silne korelovaných elektrónových systémov Gabriel PRISTÁŠ Školiteľ: Marián REIFFERS Ústav exerimentálnej fyziky, OFNT, SAV, Košice 1. Prehľad činností v r. 2006 2. Silne korelované
More informationAppendix II Calculation of Uncertainties
Part 1: Sources of Uncertainties Appendix II Calculation of Uncertainties In any experiment or calculation, uncertainties can be introduced from errors in accuracy or errors in precision. A. Errors in
More informationError Analysis. To become familiar with some principles of error analysis for use in later laboratories.
1. Object Error Analysis To become familiar with some principles of error analysis for use in later laboratories. 2. Apparatus A plastic tub, water, Saxon Bowls, and a stopwatch. 3. Theory In science one
More informationThe Treatment of Numerical Experimental Results
Memorial University of Newfoundl Department of Physics Physical Oceanography The Treatment of Numerical Experimental Results The purpose of these notes is to introduce you to some techniques of error analysis
More informationIntroduction to Data Analysis
Introduction to Data Analysis Analysis of Experimental Errors How to Report and Use Experimental Errors Statistical Analysis of Data Simple statistics of data Plotting and displaying the data Summary Errors
More informationIng. Arpád Kósa. Author's report on the dissertation thesis
Ing. Arpád Kósa Author's report on the dissertation thesis DEEP LEVEL TRANSIENT SPECTROSCOPY STUDY OF EMISSION AND CAPTURE PROCESSES IN MULTILAYER SEMICONDUCTOR STRUCTURES for the acquisition of: academic
More informationSystems of Linear ODEs
P a g e 1 Systems of Linear ODEs Systems of ordinary differential equations can be solved in much the same way as discrete dynamical systems if the differential equations are linear. We will focus here
More informationKybernetika. Jan Havrda; František Charvát Quantification method of classification processes. Concept of structural a-entropy
Kybernetika Jan Havrda; František Charvát Quantification method of classification processes. Concept of structural a-entropy Kybernetika, Vol. 3 (1967), No. 1, (30)--35 Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/125526
More informationIntroduction to Statistics and Data Analysis
Introduction to Statistics and Data Analysis RSI 2005 Staff July 15, 2005 Variation and Statistics Good experimental technique often requires repeated measurements of the same quantity These repeatedly
More informationNECESSARY AND SUFFICIENT CONDITIONS FOR STATE-SPACE NETWORK REALIZATION. Philip E. Paré Masters Thesis Defense
NECESSARY AND SUFFICIENT CONDITIONS FOR STATE-SPACE NETWORK REALIZATION Philip E. Paré Masters Thesis Defense INTRODUCTION MATHEMATICAL MODELING DYNAMIC MODELS A dynamic model has memory DYNAMIC MODELS
More informationMBN 305 Phase Diagrams & Transformations
MBN 305 Phase Diagrams & Transformations Introduction to Phase Diagrams & Transformations Dr. Ersin Emre Oren Department of Biomedical Engineering Department of Materials Science & Nanotechnology Engineering
More informationVplyv fyzikálnych vlastností na rýchlosť prechodu seizmických vĺn horninami
acta geologica slovaca, ročník 2, 1, 2010, str. 69 76 69 Vplyv fyzikálnych vlastností na rýchlosť prechodu seizmických vĺn horninami Radoslav Schügerl Katedra inžinierskej geológie, Prírodovedecká fakulta,
More informationTransactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series. article No Adam BUREČEK *, Lumír HRUŽÍK **
Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 1, 01, vol. LVIII article No. 1889 Adam BUREČEK *, Lumír HRUŽÍK ** EXPERIMENTAL MEASUREMENTS OF DYNAMIC BULK MODULUS OF OIL
More informationDealing with uncertainty
Appendix A Dealing with uncertainty A.1 Overview An uncertainty is always a positive number δx > 0. If you measure x with a device that has a precision of u, thenδx is at least as large as u. Fractional
More informationBRIEF SURVEY OF UNCERTAINITY IN PHYSICS LABS
BRIEF SURVEY OF UNCERTAINITY IN PHYSICS LABS THREE CASES OF UNCERTAINTY CALCULATION There are two main situations when dealing with uncertainty calculation of a given parameter; or it is measured or it
More informationMeasurement and Uncertainty
Measurement and Uncertainty Michael Gold Physics 307L September 16, 2006 Michael Gold (Physics 307L) Measurement and Uncertainty September 16, 2006 1 / 9 Goal of Experiment Measure a parameter: statistical
More informationTangent Planes, Linear Approximations and Differentiability
Jim Lambers MAT 80 Spring Semester 009-10 Lecture 5 Notes These notes correspond to Section 114 in Stewart and Section 3 in Marsden and Tromba Tangent Planes, Linear Approximations and Differentiability
More informationUncertainty, Error, and Precision in Quantitative Measurements an Introduction 4.4 cm Experimental error
Uncertainty, Error, and Precision in Quantitative Measurements an Introduction Much of the work in any chemistry laboratory involves the measurement of numerical quantities. A quantitative measurement
More informationSÚHRNNÁ SPRÁVA k previerke národného etalónu
SÚHRNNÁ SPRÁVA k previerke národného etalónu Národný etalón: Osoba zodpovedná za národný etalón: NE 003/97 Národný etalón hmotnosti Ing. Robert Spurný, PhD. Správu vypracoval: Ing. Robert Spurný, PhD.
More informationDealing with uncertainty
Appendix A Dealing with uncertainty A.1 Overview An uncertainty is always a positive number δx > 0. If you measure x with a device that has a precision of u, thenδx is at least as large as u. Fractional
More informationEDEXCEL NATIONAL CERTIFICATE UNIT 4 MATHEMATICS FOR TECHNICIANS OUTCOME 4 - CALCULUS
EEXCEL NATIONAL CERTIFICATE UNIT MATHEMATICS FOR TECHNICIANS OUTCOME - CALCULUS TUTORIAL - INTEGRATION Use the elementary rules of calculus arithmetic to solve problems that involve differentiation and
More informationMeasurement and Uncertainty
Physics 1020 Laboratory #1 Measurement and Uncertainty 1 Measurement and Uncertainty Any experimental measurement or result has an uncertainty associated with it. In todays lab you will perform a set of
More informationIntegration - Past Edexcel Exam Questions
Integration - Past Edexcel Exam Questions 1. (a) Given that y = 5x 2 + 7x + 3, find i. - ii. - (b) ( 1 + 3 ) x 1 x dx. [4] 2. Question 2b - January 2005 2. The gradient of the curve C is given by The point
More informationCHAPTER 6 VECTOR CALCULUS. We ve spent a lot of time so far just looking at all the different ways you can graph
CHAPTER 6 VECTOR CALCULUS We ve spent a lot of time so far just looking at all the different ways you can graph things and describe things in three dimensions, and it certainly seems like there is a lot
More informationWheat Flour Dough Alveograph Characteristics Predicted by NIRSystems 6500
Vol. 21, No. 1: 28 33 Czech J. Food Sci. Wheat Flour Dough Alveograph Characteristics Predicted by NIRSystems 6500 M HRUŠKOVÁ and P ŠMEJDA Department of Carbohydrate Chemistry and Technology, Institute
More informationTransactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 3, 2010, vol. LVI article No. 1811
Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 3, 010, vol. LVI article No. 1811 Václav DVOŘÁK *, Oldřich STUPKA **, Jan KOLÁŘ *** DESIGN AND NUMERICAL CALCULATION OF VARIABLE
More informationMeas ure ment: Uncertainty and Error in Lab Measurements
Meas ure ment: Uncertainty and Error in Lab Measurements Measurement is at the heart of science. In order to do science, we must be able to measure quantities such as time, distance, and mass. As famous
More informationMEDZINÁRODNÉ OIML R 129 ODPORÚANIE Vydanie 2000
MEDZINÁRODNÉ OIML R 9 ODPORÚANIE Vydanie 000 Prístroje na meranie viacerých rozmerov Multi-dimensional measuring instruments Instruments de mesure multidimensionnels OIML R 9 Vydanie 000 Realizované s
More informationMath Green s Theorem
Math 213 - Green s Theorem Peter A. Perry University of Kentucky November 28, 2018 Homework Read Section 16.5 for Friday Work on Stewart problems for 16.4: 1-13 (odd), 17, 19, 21-27, 29 Finish Homework
More informationMeasurements. October 06, 2014
Measurements Measurements Measurements are quantitative observations. What are some kinds of quantitative observations you might make? Temperature Volume Length Mass Student A and Student B measured the
More informationPropagation of Error Notes
Propagation of Error Notes From http://facultyfiles.deanza.edu/gems/lunaeduardo/errorpropagation2a.pdf The analysis of uncertainties (errors) in measurements and calculations is essential in the physics
More informationModern Navigation. Thomas Herring
12.215 Modern Navigation Thomas Herring Estimation methods Review of last class Restrict to basically linear estimation problems (also non-linear problems that are nearly linear) Restrict to parametric,
More informationInstructions: No books. No notes. Non-graphing calculators only. You are encouraged, although not required, to show your work.
Exam 3 Math 850-007 Fall 04 Odenthal Name: Instructions: No books. No notes. Non-graphing calculators only. You are encouraged, although not required, to show your work.. Evaluate the iterated integral
More informationTransactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series. article No. 1849
Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 1, 2011, vol. LVII article No. 1849 Martin KOTUS *, Zuzana ANDRÁSSYOVÁ ** MEASUREMENT OF ADHESIVE WEAR SHARE IN LABORATORY
More informationComputer Applications in Hydraulic Engineering
Computer Applications in Hydraulic Engineering www.haestad.com Academic CD Aplikácie výpočtovej techniky v hydraulike pre inžinierov Flow Master General Flow Characteristic Všeobecná charakteristika prúdenia
More informationVIACKRITERIÁLNE (MULTIKRITERIÁLNE) ROZHODOVANIE (ROZHODOVACIA ANALÝZA)
VIACKRITERIÁLNE (MULTIKRITERIÁLNE) ROZHODOVANIE (ROZHODOVACIA ANALÝZA) Metódy rozhodovacej analýzy Existuje viacej rozličných metód, ktoré majú v zásade rovnaký princíp - posúdenie niekoľkých variantov
More informationSolutions of differential equations using transforms
Solutions of differential equations using transforms Process: Take transform of equation and boundary/initial conditions in one variable. Derivatives are turned into multiplication operators. Solve (hopefully
More informationSecond Order ODEs. Second Order ODEs. In general second order ODEs contain terms involving y, dy But here only consider equations of the form
Second Order ODEs Second Order ODEs In general second order ODEs contain terms involving y, dy But here only consider equations of the form A d2 y dx 2 + B dy dx + Cy = 0 dx, d2 y dx 2 and F(x). where
More informationSolution Methods for Beam and Frames on Elastic Foundation Using the Finite Element Method
Solution Methods for Beam and Frames on Elastic Foundation Using the Finite Element Method Spôsoby riešenie nosníkov a rámov na pružnom podklade pomocou metódy konečných prvkov Roland JANČO 1 Abstract:
More informationNeural Network Back-propagation HYUNG IL KOO
Neural Network Back-propagation HYUNG IL KOO Hidden Layer Representations Backpropagation has an ability to discover useful intermediate representations at the hidden unit layers inside the networks which
More informationClass Objectives MISTAKES AND ERRORS MISTAKES AND ERRORS CE 211 SURVEYING ENGINEERING FALL 2011 CLASS 03: THEORY OF ERROS 8/26/2011
8/6/011 Class Objectives CE 11 SURVEYING ENGINEERING FALL 011 CLASS 03: THEORY OF ERROS Ahmed Abdel-Rahim, Ph.D, P.E. Associate Professor, Civil Engineering Define mistakes and errors in measurements and
More informationVŠB - Technical University of Ostrava, 17. listopadu 15, Ostrava, tel. (+420)
DATA COLLECTION FOR DEVELOPMENT OF ASSESSMENT METHODS OF FIRM ROOF FAILURE BASED ON MINE SURVEYING OBSERVATIONS SBĚR DAT PRO VÝVOJ METODY HODNOCENÍ PORUŠOVÁNÍ PEVNÉHO NADLOŽÍ NA ZÁKLADĚ DŮLNĚ MĚŘICKÝCH
More informationUSING STOCHASTIC MODELLING METHODS IN CONSTRUCTION PREPARATION. Zdenka Hulínová 1
The International Journal of TRANSPORT & LOGISTICS Medzinárodný časopis DOPRAVA A LOGISTIKA ISSN 1451-107X USING STOCHASTIC MODELLING METHODS IN CONSTRUCTION PREPARATION Zdenka Hulínová 1 1 Katedra technológie
More informationDOCTORAL THESIS STATEMENT
CZECHTECHNICALUNIVERSITY IN PRAGUE DOCTORAL THESIS STATEMENT 1 CzechTechnicalUniversity in Prague Faculty of Electrical Engineering Department of Control Engineering Peter Matisko Estimation of the stochastic
More informationMeasurement Systems Analysis January 2015 Meeting. Steve Cox
Measurement Systems Analysis January 2015 Meeting Steve Cox Steve Cox Currently retired 33 Years with 3M Mostly quality related: 37 total in Quality ASQ Certified Quality Engineer Certified Black Belt
More informationAn estimation of subsurface total drainage quantity in nonsteady state drainage flow, and its verification in loamy soils
An estimation of subsurface total drainage quantity in nonsteady state drainage flow, and its verification in loamy soils J. Štibinger Czech University of Agriculture in Prague, Czech Republic ABSTRACT
More informationKapitola S5. Skrutkovica na rotačnej ploche
Kapitola S5 Skrutkovica na rotačnej ploche Nech je rotačná plocha určená osou rotácie o a meridiánom m. Skrutkový pohyb je pohyb zložený z rovnomerného rotačného pohybu okolo osi o a z rovnomerného translačného
More informationError Analysis in Experimental Physical Science Mini-Version
Error Analysis in Experimental Physical Science Mini-Version by David Harrison and Jason Harlow Last updated July 13, 2012 by Jason Harlow. Original version written by David M. Harrison, Department of
More informationEDEXCEL NATIONAL CERTIFICATE UNIT 4 MATHEMATICS FOR TECHNICIANS OUTCOME 4 TUTORIAL 1 - INTEGRATION
Learning outcomes EEXCEL NATIONAL CERTIFICATE UNIT MATHEMATICS FOR TECHNICIANS OUTCOME TUTORIAL 1 - INTEGRATION On completion of this unit a learner should: 1 Know how to use algebraic methods e able to
More informationUncertainties & Error Analysis Tutorial
Uncertainties & Error Analysis Tutorial Physics 118/198/1 Reporting Measurements Uncertainties & Error Analysis Tutorial When we report a measured value of some parameter, X, we write it as X X best ±
More informationAppendix F. Treatment of Numerical Data. I. Recording Data F-1
Treatment of umerical Data I. Recording Data When numerical data are recorded, three kinds of information must be conveyed: the magnitude of the number, how well the number is known, and the units used
More informationEuler s Method (BC Only)
Euler s Method (BC Only) Euler s Method is used to generate numerical approximations for solutions to differential equations that are not separable by methods tested on the AP Exam. It is necessary to
More informationExperimental Uncertainties
Experimental Uncertainties 1 Measurements of any physical quantity can never be exact. One can only know its value with a range of uncertainty. If an experimenter measures some quantity X, the measurement
More information