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計量論壇

標題: 不確定度體系的自我否定 [打印本頁]

作者: 史錦順    時間: 2020-1-5 11:43
標題: 不確定度體系的自我否定
本帖最后由 史錦順 于 2020-1-5 11:45 編輯

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                       不確定度體系的自我否定
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                                                                            史錦順
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       在本網本版塊,筆者已發表五百多篇短文(個別文章也很長),來抨擊不確定度體系。以前,著眼點在具體內容;最近才注意到,在《規范》的前言中,不確定度也在自我否定。
       且看,不確定度體系是怎樣否定自己的。

       以下截圖來自《JJF1059.1-2012》
(, 下載次數: 291)
       大致相同的內容也出現在葉德培先生不久前在《中國計量》上發表的宣講不確定度的文章中。
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       科學技術不能靠“假設”。在證明公式時,有時先假設,但隨后必須證明。只假設而不證明,就不能算理論;而很可能是誤導。

1  本《規范》的適用范圍的前兩條,使用者沒法判別
       測量一個量,要先知道該量是什么分布,分布符合了,才能用此規范;分布不適合,就不能用。那就等于說:不知道分布的用戶,莫用!

2  統計方式錯位

       認真研究“不確定度體系”可知,原來這里所謂的《分布》,是“臺域統計”的分布,而廣大測量計量工作者,是就單臺儀器的重復測量來統計的,因而是“時域統計”。“臺域統計”,僅僅適用于研制場合對一批產品的分析,是用多臺儀器(例如20臺)同時測量一個量的情況。實際的測量計量工作,是用一臺儀器重復測量一個量,是“時域統計”而不是“臺域統計”。統計方式的錯位,是不確定度體系的根本性錯誤之一。   

3  “線性”的要求,既無道理,也不可能滿足。
       線性函數是指Y=kX+C 的函數,畫在紙上是一條直線。
一般的間接測量,除極個別的例外,被測量的值對直接測量的各變量,都不是線性關系。由長寬尺寸求面積,是平方關系;由長寬高尺寸求體積是立方關系。指數函數、對數函數、三角函數,乃至商、積,都是非線性關系。《規范》要求“線性”,等于說,通常不能用。這就是自我否定。
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       其實這是把一個極其易滿足的條件,說錯位了。
       第一,測量的目的是求知量值。設計儀器,必須考慮能認識量值。從儀器的物理機制上說,測量計量的理論,必須能處理任何部件與整體的函數關系、能處理間接測量與直接測量的函數關系。絕不能說,“線性能測,非線性不能測”,也絕不能把本來的非線性變成線性。
       儀器研制與制造、標準的研制,是測量計量學的第一位的問題。可惜,現代的測量計量理論,往往不講這一點。
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       第二,測量講究準確,因而要知道測量儀器的誤差范圍,這就要研究關于誤差的理論。當然,誤差理論也是測量儀器與計量標準研制的基礎。
       由于人類社會科技的進步,誤差與被測量值相比較,總是小量。誤差是準確度的定量表達。誤差量的特點是其絕對性與上限性。
       誤差元是測量值減真值;誤差范圍是誤差元的絕對值的一定概率(大于99%)意義上最大可能值。誤差范圍又稱極限誤差、準確度、準確度等級、最大允許誤差MPEV.
       微小誤差可略,是測量計量學的一條重要法則。
       同被測量值相比,誤差范圍是小量。現代儀器,通常要小到5%以下。
       測量依據物理機制。物理機制用物理公式表達。
       物理公式加腳標就是計值公式。計值公式與物理公式之差,就是誤差公式。
       對測量值函數做泰勒展開,只取一階量已足夠。二階量比一階量小一個量級以上,完全可以忽略。
       這樣,只保留一階量的泰勒展開式,函數的誤差與各自變量的誤差間的關系,一定是線性關系。這是微積分原理決定的。
       就是說,測量計量學研究表達的誤差關系,必定是線性關系。規范之第三條,是廢話。這種條文,其作用是自己封殺自己;沒有任何用處。
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       注:JJG1027-1991的說明
(, 下載次數: 263)


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補充內容 (2020-1-6 08:16):
“平方關系”改為“二次方關系”,“立方關系”改為“三次方關系,二者都不是線性關系”。
作者: lininggray    時間: 2020-1-5 12:00
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作者: nkjhty    時間: 2020-1-5 13:24
不慌,還有JJF1059.2蒙特卡羅法可以一戰
作者: njlyx    時間: 2020-1-5 13:57
【“線性能測,非線性不能測”】?…… 怎么出來的"結論"?  現在的所謂"合成不確定度"的"求法",與以前"誤差理論"中"間接測量"的"誤差(其實是"極限誤差",也就是您稱謂的"誤差范圍")"求法"的"理論"依據是一致的,都是"概率統計",主要涉及"隨機變量(不確定量)"的"運算"。
作者: njlyx    時間: 2020-1-5 14:13
不問"分布"和"運算"的函數形式,也不管"相關性"?……如何能得到"隨機量(不確定量)"的"合理""運算"結果?…做些"假設",由此"導出"一些"結果(公式)",總還是在"講理",應該好過"金口玉言"式的"真理"。當然,應用時須"盡力"考察相關"假定"的適當性。
作者: njlyx    時間: 2020-1-5 14:31
本帖最后由 njlyx 于 2020-1-5 15:13 編輯

對非線性"運算"做"線性化近似",確實是行之有效的"實用方法",但終究還是會有差異,無論"變化幅度"多小。

如果沒有較實用的較"精確"求取替代方案(在"高性能數字仿真工具"可用以前的年代大概如此),實用獨此一方,當然不必再說明它只適用于"線性"情況了。

現今是還有"蒙特卡洛"可選,如果要求更"精確","非線性"情況便可高就。
作者: njlyx    時間: 2020-1-5 14:49
本帖最后由 njlyx 于 2020-1-5 15:15 編輯

回避"概率統計"理論,靠人為規定"測量誤差"的所謂"上限性"是不可能"自洽"的。

你找不到"絕對"的"上限",只能是"概率上限";"概率上限"的"合成",必須考慮"分布"、"相關性"之類的問題,哪怕是最簡單的"求和";……。


"不確定度"應用至今,可能有若干瑕疵。但如果"凡是敵人擁護的,我們就要反對",可能會把自己的臺也給拆了--- 您提倡的"測量誤差范圍"本來概念上不難說服別人,但若它的"求取"不服現成的"概率統計",完全靠您總結的"法則"行事,可能法力不夠?




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