Кресты ошибок на графике

Обновлено: 06.07.2024

Любое число, которое выдает нам эксперимент, это результат измерения. Измерение производится прибором, и это либо непосредственные показания прибора, либо результат обработки этих показаний. И в том, и в другом случае полученный результат измерения неидеален, он содержит погрешности. И потому любой грамотный физик должен не только предъявить численный результат измерения, но и обязан указать все сопутствующие погрешности. Не будет преувеличением сказать, что численный экспериментальный результат, предъявленный без указания каких-либо погрешностей, бессмыслен.

В физике элементарных частиц к указанию погрешностей относятся исключительно ответственно. Экспериментаторы не только сообщают погрешности, но и разделяют их на разные группы. Три основных погрешности, которые встречаются чаще всего, это статистическая, систематическая и теоретическая (или модельная) погрешности. Цель такого разделения — дать четкое понимание того, что именно ограничивает точность этого конкретного измерения, а значит, за счет чего эту точность можно улучшить в будущем.

Статистическая погрешность связана с разбросом значений, которые выдает эксперимент после каждой попытки измерить величину.

Теоретическая/модельная погрешность — это неопределенность результата измерения, которая возникла потому, что методика обработки данных была сложная и в чем-то опиралась на теоретические предположения или результаты моделирования, которые тоже несовершенны. Впрочем, иногда эту погрешность считают просто разновидностью систематических погрешностей.

Что означает погрешность

Стандартный вид записи измеренной величины с погрешностью знаком всем. Например, результат взвешивания какого-то предмета может быть 100 ± 5 грамм. Это означает, что мы не знаем абсолютно точно массу, она может быть и 101 грамм, и 96 грамм, а может быть и все 108 грамм. Но уж точно не 60 и не 160 грамм. Мы говорим лишь, сколько нам показывают весы, и из каких-то соображений определяем тот примерный разброс, который измерение вполне могло бы дать.

Во-вторых, надо четко понимать, что погрешности — это не ошибки эксперимента. Наоборот, они являются показателем качества эксперимента. Погрешности характеризуют объективный уровень несовершенства прибора или неидеальности методики обработки. Их нельзя полностью устранить, но зато можно сказать, в каких рамках результату можно доверять.

Некоторые дополнительные тонкости, связанные с тем, что именно означают погрешности, описаны на странице Тонкости анализа данных.

Как записывают погрешности

Указанный выше способ записи не уточняет, что это за погрешность перед нами. В физике элементарных частиц при предъявлении результатов источники погрешностей принято уточнять. В результате запись результата может иногда принять пугающий своей сложностью вид. Таких выражений не надо бояться, просто нужно внимательно посмотреть, что там указано.

В самом простом случае экспериментально измеренное число записывается так: результат и две погрешности одна за другой:

μ = 1,33 ± 0,14 ± 0,15.

Тут вначале всегда идет статистическая, а за ней — систематическая погрешность. Если же измерение не прямое, а в чем-то опирается на теорию, которая тоже не идеально точна, то следом за ними приписывается теоретическая погрешность, например:

μ = 1,33 ± 0,14 ± 0,15 ± 0,11.

Иногда для пущей понятности явно указывают, что есть что, и тогда погрешностей может быть даже больше. Это делается вовсе не для того, чтобы запутать читателя, а с простой целью: упростить в будущем расчет уточенного результата, если какой-то один из источников погрешностей будет уменьшен. Вот пример из статьи arXiv:1205.0934 коллаборации LHCb:

Означает эта длинная строка следующее. Тут записана измеренная детектором вероятность выписанного распада B_s-мезона, которая равна [1,83 ± четыре вида погрешностей] · 10 –5 . В перечислении погрешностей вначале идет статистическая погрешность, потом систематическая погрешность, затем погрешность, связанная с плохим знанием некоторой величины f_s/f_d (неважно, что это такое), и наконец, погрешность, связанная с плохим знанием вероятности распада B 0 -мезона (потому что измерение B_s-распада косвенно опирается на B 0 -распад).

Нередки также случаи, когда погрешности в сторону увеличения и уменьшения разные. Тогда это тоже указывается явно (пример из статьи hep-ex/0403004):

И наконец, совсем экзотический случай: когда величина настолько плохо определена, что погрешность пишут не к самому числу, а к показателю степени. Например, 10 12 ± 2 означает, что величина вполне может лежать где-то между 10 миллиардами и 100 триллионами. В этом случае обычно нет большого смысла разделять погрешности на разные типы.

Величина со всеми явно указанными погрешностями часто не очень удобна для работы, например при сравнении теории и эксперимента. В этом случае погрешности суммируют. Эти слова ни в коем случае нельзя воспринимать как простое сложение! Как правило, речь идет о сложении в квадратах: если все три типа погрешностей обозначить как Δx_stat., Δx_sys., Δx_theor., то глобальная погрешность обычно вычисляется по формуле

Как изображают погрешности

Наконец, когда экспериментальная точка имеет отдельные погрешности по обеим осям, то их тоже наносят, и результат выглядит в виде крестика.

Аннотация: в лекции рассмотрены принципы оценки погрешностей, правила построения графиков, примеры линеаризации функций, советы по выполнению олимпиадного эксперимента, а также основные правила и пример оформления решения экспериментальной задачи.

Оценка погрешностей

Участникам школьных физических олимпиад высокого уровня (например, третьего или чётвертого этапа всероссийской олимпиады школьников по физике) приходится решать не только теоретические, но и практические задачи. При подготовке к экспериментальному туру олимпиады полезно повторить правила оценки погрешностей измерений, округления и записи конечного результата, потому что на уроках физики этим темам обычно уделяется недостаточно внимания.

Абсолютные и относительные погрешности

Любая физическая величина может быть измерена лишь с конечной точностью. Насколько бы ни был точным измерительный прибор, результат измерения зачастую не будет совпадать с истинным значением измеряемой величины . Поэтому экспериментатор должен не только провести измерение, но и оценить разность , а также при возможности принять меры по уменьшению этой разницы. Напомним, что разность между найденным на опыте и истинным значением физической величины называется абсолютной погрешностью измерения:

Помимо абсолютной погрешности вводят понятие относительной погрешности, как отношение абсолютной погрешности к результату измерения:

Относительная погрешность величины наиболее наглядно характеризует точность ее измерения.

Правила округления

При обработке результатов измерений часто приходится производить округление. При этом нужно следить, чтобы ошибка, возникающая при округлении, была хотя бы на порядок меньше остальных погрешностей. Однако оставлять слишком много значащих цифр [1]тоже неправильно, поскольку влечёт за собой потерю драгоценного времени. В большинстве случаев бывает достаточно погрешность округлить до двух значащих цифр, а результат до того же порядка, что и погрешность. При записи же конечного ответа принято оставлять в погрешности только одну значащую цифру, за исключением случая, когда эта цифра единица, тогда нужно оставить две значащих цифры в погрешности. Также часто порядок числа выносится за скобку, таким образом, чтобы первая значащая цифра числа осталась либо в порядке единиц, либо в порядке десятых.

Например, пусть были проведены измерения модуля Юнга стали и Алюминия и были получены следующие значения (до округления):

, , , .

Правильно записанный конечный ответ тогда будет иметь вид:

Построение графиков

Во многих задачах, предлагаемых на физических олимпиадах школьников, требуется снять зависимость одной физической величины от другой, а затем проанализировать эту зависимость (сравнить экспериментальную зависимость с теоретической, определить неизвестные параметры теоретической зависимости). График является наиболее удобным и наглядным способом представления данных и их дальнейшего анализа. Поэтому в критериях оценивания большинства экспериментальных задач присутствуют баллы за график, даже если построение графика не требуется явно в условии. Таким образом, если при решении задачи Вы сомневаетесь нужно ли в данной задаче построение графика или нет — сделайте выбор в пользу графика.

Правила построения графика

1. График строится на миллиметровой бумаге. Если на экспериментальном туре олимпиады миллиметровая бумага не была предоставлена сразу, нужно попросить её у организаторов.

2. График нужно подписать в верхней части, чтобы всегда можно было установить, какой участник строил этот график. В работе следует указать, что был построен соответствующий график, на случай если график будет потерян во время проверки.

3. Ориентация миллиметровой бумаги может быть как альбомная, так и книжная.

4. На графике обязательно должны присутствовать координатные оси. Вертикальная ось проводится в левой части графика, а горизонтальная ось в нижней части.

5. Вертикальная ось должна соответствовать значениям функции, а горизонтальная – значениям аргумента.

6. Оси на графике рисуются с отступом 1-2см от края миллиметровой бумаги.

8. Оси не обязательно должны пересекаться в точке (0,0).

9. Масштаб графика и положение начала отсчёта на координатных осях выбираются так, чтобы наносимые точки располагались по возможности на всей площади листа. При этом нули координатных осей могут вообще не попадать на график.

10. Линии, проведённые на миллиметровой бумаге через сантиметр, должны попадать на круглые значения величин. С графиком удобно работать, если 1 см на миллиметровой бумаги соответствуют 1, 2, 4, 5 *10 n единиц измерения по данной оси. Часть делений на оси нужно подписать. Подписанные деления должны находится на равном расстоянии друг от друга. Подписанных делений на оси должно быть не менее 4х и не более 10ти.

11. Точки на график нужно наносить так, чтобы они были чётко и ясно видны. Для того чтобы показать, что величина наносимая на график имеет погрешность, из каждой точки проводятся отрезки вверх и вниз, вправо и влево. Длина горизонтальных отрезков соответствует погрешности величины, отложенной по горизонтальной оси, длина вертикальных отрезков — погрешности величины, отложенной по вертикальной. Таким образом, обозначаются области определения экспериментальной точки, называемые крестами ошибок. Кресты ошибок обязательны к нанесению на графике, за исключением случаев: в условии задачи дано непосредственное указание не оценивать погрешности, погрешность составляет меньше 1 мм в масштабе соответствующей оси. В последнем случае необходимо указать, что погрешность значений слишком мала для нанесения по этой оси. В таких случаях считается, что размер точки соответствует ошибке измерения.

Примечание: все вышеперечисленные правила происходят исключительно из соображений удобства работы с графиком. Однако, при проверке работ на олимпиадах жюри пользуются этими правилами как формальными критериями: плохо выбран масштаб — минус полбалла. Поэтому на олимпиаде следует неукоснительно придерживаться этих правил.

Справа приведен график, построенный не по критериям, а слева, построенный по указанным выше правилам.

Линеаризация

Более сложным является случай, когда исследуемая зависимость не линейна. Действительно, на глаз невозможно отличить кубическую параболу от квадратичной! Для того, чтобы проверить подобную зависимость, нужно провести линеаризацию, то есть отложить по осям такие величины, зависимость между которыми линейна.

Пусть теоретическая зависимость имеет вид

и из эксперимента нужно определить соответствуют ли экспериментальные точки данной зависимости, и, если соответствуют, найти величины и . Для этого по вертикальной оси нужно отложить величину , а по горизонтальной — . В новых координатах зависимость будет линейной:

Если экспериментальные точки в новых координатах графика ложатся на прямую, то можно утверждать, что экспериментальные точки отвечают теоретической зависимости. По наклону прямой определяется (угловой коэффициент графика будет составлять ), а по смещению (смещение будет составлять ) и известному значению рассчитывается . Наиболее частые зависимости в школьном курсе физики и их линеаризация приведены в таблице:

Зависимость	1ая новая перемен.	2ая новая перем.	Линеаризованная зависимость	Угловой коэфф.	Смещен.
не
не

Оформление решения экспериментальной задачи

Всероссийская олимпиада школьников по физике состоит из четырех этапов. На третьем (региональном) и четвёртом (заключительном) помимо теоретического тура имеется экспериментальный, на котором учащимся предлагается решить две практических задачи. Поскольку практическая задача на олимпиаде принципиально отличается от лабораторной работы в школе (в первую очередь тем, что школьнику часто необходимо самому придумать метод решения), то правила оформления отчёта по экспериментальной олимпиадной задаче имеют свои особенности. Неправильное оформление экспериментальной задачи на олимпиаде может привести к потере баллов и, как следствие, шансов на успех. Далее будут изложены советы и рекомендации по оформлению работы на экспериментальном туре олимпиады. Предполагается, что читатель знаком с рекомендациями по расчёту погрешностей измерений и построению графиков, о которых подробно написано в соответствующих документах.

Структура работы

Структура решения по экспериментальной работе на олимпиаде должна состоять из нескольких обязательных пунктов:

1. Описание метода измерений и экспериментальной установки

2. Теоретическое обоснование эксперимента

3. Измеренные величины

4. Оценка погрешностей

5. Представление результатов и ответы на поставленные вопросы

Порядок пунктов может быть любым. Важно, чтобы любое измерение в задаче было рассмотрено с позиции этих пунктов.

В отличие от лабораторной работы, не требуется приводить цель работы и список используемого оборудования. Цель любой работы на экспериментальном туре олимпиады одна — ответить на поставленный в условии вопрос, по возможности проведя измерения с наибольшей точностью. Список оборудования, которое должно быть предоставлено учащемуся и может быть использовано при решении задачи, всегда указывается в условии, и жюри с ним знакомо не хуже школьника. Написав эти вещи в своей работе, участник лишь потеряет драгоценное время, не получив за это баллов.

Теоретическое обоснование

В теоретическом обосновании эксперимента необходимо пояснить, каким образом из прямых измерений, можно получить ответ на поставленный в задаче вопрос. Теоретическое обоснование, зачастую состоит из формульных выкладок. Основные законы необходимо подписать, также как в теоретической задаче. Расчетные окончательные формулы необходимо выделить, так чтобы их было не тяжело найти при проверке решения.

Измеренные величины

Результаты всех прямых[5] измерений должны присутствовать в работе. Проводить измерения нужно при решении любой экспериментальной задачи и поэтому в критериях оценивания почти любой экспериментальной задачи предусмотрены баллы за результаты измерений. Если в работе есть только конечный ответ и не присутствует результаты промежуточных измерений, то конечный ответ принимается необоснованным и не оценивается. Результаты измерений в отчёте необходимо поместить на видное место, например, на отдельную строку или выделить отдельным блоком. Таким образом, участник упростит жюри проверку, а себе апелляцию.

Если проводится серия из нескольких измерений, результаты необходимо заносить в таблицу. При оформлении таблицы важно не забыть подписать каждый столбец (или строку, если таблица горизонтальная), то есть указать измеряемую физическую величину и единицу измерения. При построении таблицы не обязательно чертить все границы, так как на это уйдёт много времени. Вполне достаточно отделить столбцы друг от друга вертикальными линиями, а подписи от данных горизонтальными линиями. Столбцы желательно сделать широкими, чтобы при необходимости была возможность внести исправления.

Косвенные измерения также необходимо вносить в таблицу отдельным столбцом, если они имеют повторяющийся характер.

Часто для обработки серий измерений необходимо воспользоваться графической обработкой результатов. График должен быть построен аккуратно и в соответствии с правилами построения. Если экспериментальные точки предполагается аппроксимировать теоретической зависимостью, коэффициенты зависимости должны быть найдены.

Оценка погрешностей

Так как никогда в физическом эксперименте невозможно получить абсолютно точный ответ, необходима оценка погрешностей полученных результатов. Для этого необходимо оценить погрешности всех прямых измерений и указать, каким образом они повлияют погрешность конечного результата. В оценке погрешностей прямых измерений должны быть указаны источники погрешностей и метод оценки погрешности, вносимый каждым из них. В оценке погрешностей косвенных измерений необходимо привести расчетные формулы погрешностей. Пренебрежение погрешностями, создаваемыми отдельными источниками погрешности, необходимо обосновать как для прямых, так и для косвенных измерений.

Если погрешность измерений неодинакова для каждого измерения, она должна быть занесена в таблицу измерений отдельным столбцом.

Представление результатов и ответы на поставленные вопросы

Результатом экспериментальной работы на олимпиаде может быть: график, коэффициенты математической зависимости, описывающие экспериментальные точки, числовые значения измеренных величин, о которых спрашивалось в задаче, ответы на вопросы, поставленные в задаче.

Числовые значения должны быть записаны в соответствии с записью экспериментальных чисел. График необходимо оформить в соответствии с правилами оформления графиков. Ответы на все поставленные вопросы, должны быть записаны в решении.

Для того, чтобы стало понятно, как эти советы применяются на практике, предлагаю Вам ознакомиться с решением экспериментальной задачи, которая была предложена девятиклассникам на заключительном этапе всероссийской олимпиады по физике в 2014 году.

Пример экспериментальной задачи и ее правильно-оформленного решения

Условие

Лекция 2.

Оформление эксперимента

Автор: Черников Юрий Александрович, главный тренер по подготовке к экспериментальному туру олимпиад сборной команды школьников по физике, преподаватель Школы №1329 и СУНЦ МГУ

Оценка погрешностей

Абсолютные и относительные погрешности

Относительная погрешность величины наиболее наглядно характеризует точность ее измерения.

Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого.

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим.

Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни.

© cyberpedia.su 2017-2020 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

Пусть известны две независимо измеренных физических величины и с погрешностями и соответственно. Тогда справедливы следующие правила:

1. Абсолютная погрешность суммы (разности) есть сумма абсолютных погрешностей. То есть, если

Более разумная (учитывающая то, что величины и независимы и маловероятно, что их истинные значения одновременно окажутся на краях диапазонов) оценка получается по формуле:

На всех школьных олимпиадах допускается применение любой из этих двух формул. Аналогичные формулы справедливы для случая нескольких (более двух) слагаемых.

Таким образом, в результате сложения двух величин сначала вычисляется абсолютная погрешность величины, а после этого может быть вычислена относительная погрешность.

2. Относительная погрешность произведения (частного) есть сумма относительных погрешностей.

Как и в предыдущем случае, более разумной будет формула

Аналогичные формулы справедливы для случая нескольких (более двух) множителей.

3. Правило для возведения в степень. Если , то .

4. Правило умножения на константу. Если .

5. Более сложные функции величин разбиваются на более простые вычисления, погрешности которых можно рассчитать по формулам представленным выше.

6. Если расчётная формула сложна и не сводиться к описанным выше случаем, то, школьники знакомые с понятием частной производной могут найти погрешность косвенного измерения следующим образом: пусть , тогда

или более простой оценкой:

7. Школьники, не знакомые с производными, могут пользоваться методом границ, который состоит в следующем: пусть нам известно, что и для каждой величины диапазон в котором лежит её истинное значение. Рассчитаем минимальное и максимальное возможное значение величины на области задания величин :

За абсолютную погрешность величины возьмём полуразность максимального и минимального значения:

Правила округления

, , , .

Правильно записанный конечный ответ тогда будет иметь вид:

Построение графиков

Правила построения графика

3. Ориентация миллиметровой бумаги может быть как альбомная, так и книжная.

5. Вертикальная ось должна соответствовать значениям функции, а горизонтальная – значениям аргумента.

6. Оси на графике рисуются с отступом 1-2см от края миллиметровой бумаги.

8. Оси не обязательно должны пересекаться в точке (0,0).

Справа приведен график, построенный не по критериям, а слева, построенный по указанным выше правилам.

Правила построения графика

3. Ориентация миллиметровой бумаги может быть как альбомная, так и книжная.

5. Вертикальная ось должна соответствовать значениям функции, а горизонтальная – значениям аргумента.

6. Оси на графике рисуются с отступом 1-2см от края миллиметровой бумаги.

8. Оси не обязательно должны пересекаться в точке (0,0).

Справа приведен график, построенный не по критериям, а слева, построенный по указанным выше правилам.

Как построить график в Excel с учетом погрешностей? Подобная задача нередко возникает у студента при обработке результатов лабораторных работ. Результаты представляют собой, как правило, два массива данных (в общем случае Х и Y). Пусть, для примера, имеется следующая экспериментальная зависимость:

Х	2,0	4,0	5,0	7,0	9,0	11,0	15,0
У	3,2	4,2	9,0	14,8	23,0	15,2	12,8

Требуется представить эту зависимость Y от Х графически. Получится примерно то, что представлено на рисунке.

Например, в ходе лабораторной работы студент измерял зависимость силы тока в одной из ветвей электрической цепи (в Амперах) от напряжения на том или ином ее элементе (в Вольтах). Необходимо отложить данные на графике с учетом погрешностей.

Надо сказать, что сделать построение вручную, как ни парадоксально, в данном случае даже немного проще, чем с использованием, казалось бы, такой мощной и удобной программы, как Excel . Дело в том, что, на самом деле, график, приведенный на предыдущем рисунке… построен неверно.

Вроде бы, все правильно. Да только график построен строго по точкам. Видно, что зависимость немонотонная, с достаточно острым максимумом – что не всегда имеет место в реальности. Ибо в реальности подавляющее большинство зависимостей могут быть более плавными.

Конечно, здесь надо смотреть, какие конкретно показатели анализируются. Если это, к примеру, динамика биржевого курса ценных бумаг; или – динамика поступления платежей от покупателей, равно как и другой аналогичный экономический показатель, то, конечно, можно с уверенностью сказать, что график вовсе не обязан быть плавным. В самом деле, очень многие экономические показатели меняются, как правило, скачкообразно.

А вот если анализировать данные, скажем, из области психологии, физики, биологии (отчасти), а также из ряда иных отраслей, то там графики экспериментальных зависимостей, за немногим исключением, зачастую являются достаточно плавными (хотя, все относительно, конечно) .

Но, вроде бы, и здесь нет никаких проблем: следует провести линию тренда, которых Excel предлагает несколько типов. Так, можно выбрать линейный, степенной, экспоненциальный и т.д. тренд.

Можно… На примере выбранных нами данных, выбор показал, что наиболее близким для выбранной совокупности данных является параболический тренд. Отобразим его на рисунке.

Вроде бы, то, что проведено черной линией (тренд), уже гораздо ближе к истине. Правда, совсем ненамного. Фактически, проведенный тренд достаточно хорошо соответствует исходным данным только для 3, 4 и 7-й точек. Для остальных точек имеются существенные расхождения, причем ошибка доходит до 80%.

Ясно, что построенный тренд, в силу его высокой погрешности, в данном случае никак нельзя принять в качестве качественного графика, отражающего ход зависимости, выявленной экспериментально. Однако, и первоначально построенную (синюю) линию, вероятно, также нельзя принять в качестве такового, ибо, повторимся, она вообще не учитывает погрешностей.

Как же быть?

Конечно, есть возможность провести интерполяцию и уже с ее учетом определить функцию, которая будет наиболее плавной (с учетом погрешностей) и построить ее в качестве графика. Однако, это – задача достаточно сложная, представляющая собой предмет отдельного разговора. Скажем, в том же MatLab , конечно, существуют подобные функции, при помощи которых можно это реализовать.

Однако, тогда, в любом случае, придется писать программу (в MatLab это будет проще, в Excel – посложнее, ибо там придется программировать вручную готовые функции, которые уже имеются в MatLab ). А для студента, которому требуется обработать данные лабораторной или (реже) контрольной работы, это может являться сложной, отдельной задачей. В самом деле, вместо анализа результатов он вынужден вначале думать, каким образом построить эти результаты, а потом программировать. Добро, если лабораторная работа проходит на старшем курсе. Однако, зачастую, студент делает их, начиная с самого начала своего обучения, т.е. когда опыта математической обработки, не говоря уже об умении строить интерполяционные многочлены, нет вообще.

Какими бывают погрешности

Погрешности бывают, в общем случае, относительные (в процентах) и абсолютные (выраженные в единицах измеряемой величины). Кроме того, они могут иметь постоянное значение или переменное.

Надо сказать, что старые версии программы Excel не позволяют просто так нанести погрешность на график. А вот, начиная, по крайней мере, с версии Excel 2007 , это можно сделать достаточно просто. Вот пример, как наносятся погрешности в Excel.

Да, все вроде бы, замечательно. Но только график, приведенный на сайте (по указанной ссылке), также построен, строго говоря, неверно. Дело в том, следует повторить, что график должен представлять собой, по возможности, плавную линию. Которая где-то пройдет через середину интервала погрешности, а где-то, быть может, через один из его краев. Так вот, стандартные средства Excel даже самых новых версий не позволяют построить такой график автоматически. Тем более, если идет речь о том, что каждая экспериментальная точка может иметь, вообще говоря, разную погрешность.

Когда это бывает?

Например, в случае, когда разные экспериментальные точки были получены на базе исследований, проведенных разными методами.

Например, взять эксперименты по измерению зависимости внутреннего трения (т.е. степени перехода механической энергии в тепловую при упругих деформациях) материалов от частоты упругой деформации.

Если частота равна нулю (т.е. происходит равномерная деформация материала), то необходимо применять установки для растяжения/сжатия, способные измерить работу, затраченную на нагрев материала в процессе деформации.
Если говорить о частоте, когда ее значения лежат в пределах 10 Гц… 1000 Гц, то такие измерения проводятся при помощи совсем других установок, например, с использованием так называемых крутильных маятников (т.е. когда образец совершает вынужденные крутильные колебания заданной частоты).
Если вести речь о диапазоне частот 20 кГц… 200 кГц то здесь необходимо применять ультразвуковые установки.
Наконец, исследования при гиперзвуковых частотах (более 10 9 Гц) проводятся при помощи оптических, пьезоэлектрических методов.

Таким образом, даже ориентировочное рассмотрение выявило, что существуют, как минимум, четыре основных диапазона частот, для каждого из которых может быть применен какой-либо свой метод исследования, кардинально отличающийся от других. Соответственно, у каждого из методов может быть свое значение погрешности (относительной или абсолютной).

Как построить плавный график в Excel с учетом погрешностей?

Итак, как построить нормальный, правильный график? Который, с одной стороны, был бы, по возможности, плавным (т.е. содержал бы поменьше нестабильных, немонотонных участков - в пределах погрешности, конечно), а с другой – лежал бы в рамках допустимых погрешностей.

Рассмотрим самый сложный, общий случай – разных погрешностей для каждой из экспериментальных точек и покажем, как можно применить Excel для того, чтобы построить корректный график зависимости.

Пусть погрешности экспериментальных точек равны следующим значениям:

Ясно, что как относительная, так и абсолютная погрешности данных будут разными для каждой из экспериментальных точек. Однако, для каждой из них можно определить минимальное и максимальное значения (через интервал которых и должен пройти график). Проведем такой расчет (благо, при помощи Excel это сделать очень легко и быстро):

Х	2,0	4,0	5,0	7,0	9,0	11,0	15,0
Y	3,2	4,2	9,0	14,8	23,0	15,2	12,8
Относительная погрешность (для Y), %	10	7	5	12	20	17	23
Минимальное значение Y	2,9	3,9	8,6	13,0	18,4	12,6	9,9
Максимальное значение Y	3,5	4,5	9,5	16,5	27,6	17,8	15,8

Минимальные и максимальные значения Y образуют допустимый интервал (диапазон), в котором может находиться график. Отложим этот диапазон на рисунке.

Нижняя граница диапазона показана зеленой линией, верхняя – черной. Толстая черная линия – это ранее нанесенные тренд. Четко видно, что тренд (даже, повторимся, оптимальный, выбранный из предлагаемого программой Excel перечня) только в двух (из семи) экспериментальных точках проходит в пределах допустимой области. Следовательно, необходимо отказаться от него. Удалим его с рисунка.

Итак, построена допустимая область. Искомый график зависимости должен лежать внутри нее, при этом имея, по возможности, наиболее плавный вид.

Его построение (если расчет оптимального интерполяционного многочлена вызывает сложность) проще провести вручную. Т.е. распечатать на бумаге полученный рисунок и уже на нем нанести график. Но, вполне возможно это сделать и при помощи компьютера – чтобы вообще не возиться с пишущими принадлежностями, причем сделать это можно очень быстро.

Устанавливаем ее, затем открываем. Копируем рисунок (отметим, лучше это сделать не из Word, а из первоисточника, т.е. из Excel).

Затем, удерживая левую кнопку мыши на соответствующем узле, двигаем его в ту или иную сторону. Так повторяем с другими узлами (при необходимости скорректировать кривизну линии в конкретном узле, можно также двигать рычаги каждого из них).

В итоге линия принимает вид, показанный на рисунке.

Для наглядности (чтобы можно было помнить, где проходила линия графика, построенная в Excel), экспериментальные точки, в виде синих ромбиков, оставлены.

Таким образом, мы получили сглаженный, более плавный график, чем тот, который был построен автоматически в Excel. Даже не взяв в руки карандаш или иной пишущий инструмент: использовались лишь некоторые клавиши и мышь.

Наносим линии погрешностей

Что же касается линий погрешностей, то их можно провести, используя соответствующие возможности Excel (если он у Вас, как минимум, версии 2007 г.) . Правда, так как величина погрешности в нашем примере для каждой из точек – разная, то возможности Excel по построению погрешностей здесь помогут мало.

Так что, в данном случае, можно начертить их вручную (т.е. нарисовать мышкой соответствующие вертикальные линии, проходящие через каждую экспериментальную точку).

Однако, это, на наш взгляд, утомительно. Поэтому, если совсем не хочется возиться с ручным рисованием, выход вполне есть – их можно выполнить, нарисовав соответствующее (в данном случае 7) дополнительных графиков. Повторимся, это следует сделать ДО того, как преобразовывать диаграмму в Inkscape.

Видим, что для точки Х=7 появилась линия погрешности. Кстати, ширину этой линии можно, при желании, изменять - путем изменения размера маркера.

Поступая таким же образом со всеми остальными точками, можно вскоре построить линии погрешностей для каждой из них (кому не хочется выполнять эту нудную работу, если точек много, можно написать несложный макрос - пишется один раз; правда, некоторым студентам, например, учашимся на младших курсах, это, возможно, будет затруднительно, поэтому проще будет сделать так, как говориось выше) . А линии, ограничивающие диапазоны минимальных и максимальных значений (зеленую и черную, соответственно) можно, кстати, потом удалить, если они не нужны. Тогда график примет полностью стандартный вид.

Его можно потом перенести в Inkscape и придать графику (синяя линия) более плавный вид.

Читайте также: