下面的例子中,精度和准确度将变得清晰。使用不同类型的仪器(分别为 A、B 和 C)对组件进行多次测量,并绘制结果。在任何一组测量中,各个测量值都分散在平均值附近,精度表示同一仪器对同一质量特性执行的各种测量之间的一致性。同一质量特性的读数集平均值与真实值之间的差异称为误差。误差越小,仪器越准确。图中显示仪器 A 是精确的,因为多次测量的结果接近平均值。
交互作用,这与从数据集收集的数据信息一致。这表明本文构建的最佳模型可以准确地用于DTI的定性预测。但是,如图5和图6,占| D |的百分之八十分配为1.5-2.0。差异范围在2.0之内,为98.95%(EC50)96.63%(kd)| D |分别。这表明预测值和实验值之间存在误差。对预测和实验数据的进一步比较表明,所有预测值都大于实验真实值,并且在一定的误差范围内。原因可能是由于用于将数据存储在不同数据库中的不同标准而导致的系统错误。可以用校正因子设置该案例 - 所有差异的平均值
冯诺依曼测量框架描述了目标系统和探针之间的动态相互作用。相比之下,量子控制测量框架使用量子比特探针来控制不同运算符对目标系统的操作,并且便于建立通用量子计算。在这项工作中,我们使用量子控制测量框架直接测量量子态。我们介绍了两种类型的量子控制测量框架,并研究了由这两种类型引起的系统误差(真实值和估计值之间的偏差)。我们用数字方式研究了系统误差,评估了置信区域,并研究了由于不完美检测而产生的实验噪声的影响。我们的分析在直接量子态层析成像中具有重要的应用。
摘要— 分析了检查机载激光扫描数字高程模型平面精度的当前技术水平。介绍了所提出方法的原理,包括数学方程。特别强调了用于与真实值进行比较的导出点的精度。应用最小二乘调整,通过迭代确定权重作为校正大小的函数来减少观测中误差的影响。使用来自丹麦新数字高程模型的数据进行了实际测试。所需的参考值是通过航空图像和摄影测量技术得出的。一些地面控制点由 GPS 确定。然后根据从该方法的实际使用中获得的经验讨论了该方法的可靠性和实用性。结论是,所提出的方法是准确的、对错误具有鲁棒性的并且具有自动化的潜力。
一方面,Skott & Zipperer (2012)、Dum´enil & L´evy (2012, 2014)、Kiefer & Rada (2015)、Blecker (2016)、Setterfield (2018)、Pierce & Wisniewksi (2018)、Fiebiger (2018)、Nersisyan & Wray (2019) 和 Setterfield & Avritzer (2019) 都认为美国的产能利用率呈下降趋势:他们都依赖美联储委员会 (FRB,以下简称 FRB) 的估计。另一方面,Shaikh (1987, 1989, 1992, 1999, 2016) 和 Nikiforos (2016, 2018) 基于测量误差论证不同意这一观点,这意味着 FRB 估计值没有正确捕捉产能利用率的真实值。首先,我们将实证分析 FRB 时间序列及其评论。之后,我们将分析美国产能利用率的不同估计值,以回答我们的询问。最后将得出一些结论。
在遥感领域,验证是指通过与参考数据进行分析比较来评估更高级别卫星传感器衍生产品的不确定性的过程,而参考数据被认为代表了属性的真实值。当然,验证是任何地球观测计划的重要组成部分,因为它能够独立验证传感器获得的物理测量值以及任何衍生产品。在介绍一些相关定义之后,本章借鉴了国际和国家验证活动,总结了使用地面参考数据验证通过地球观测 (EO) 数据获得的生物物理产品时涉及的一些主要组成部分。这些包括场地选择、场地范围和采样设计。还回顾了上尺度化过程,通过比较在不同尺度(即地面、中空)进行的测量,可以验证粗分辨率产品。本章最后简要介绍了替代验证方法。
5.1 简介 测量标准可以定义为满足特定目标所必需的最低精度。规范是实现所需精度的程序要求,证明测量结果不是偶然的,而是测量精度的指标。本文件提供了一种通用方法,用于报告位置由点表示的明确定义特征的水平和垂直坐标值的精度。示例包括主动测量标志,例如连续运行参考站 (CORS) 或 VLBI 1;被动测量标志,例如黄铜盘和杆标记;以及临时点,例如摄影测量控制点或施工桩。它提供了使用位置或比例方法来实现项目要求的等效方法。现代地理信息系统 (GIS) 允许我们存储更多可能重复的信息。用户越来越需要知道坐标值及其精度,以便用户可以决定哪些坐标值代表其应用的真实值的最佳估计。
摘要。在当前的多模型集成方法中,气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中,集成中的模型在模拟过程中交换信息,并从历史观测中学习,将它们的优势结合起来,形成对观测到的气候的最佳表征。该方法是在小型混沌动力系统(如 Lorenz 63 系统)的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接,将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型(被视为真实模型)的数据中学习。本研究的主要结果是,经过学习,超级模型非常接近真实值,比每个单独的不完善模型要好得多。这些说明性示例表明,超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。