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World File Search System随机误差
测量和仪器仪表原理 - An-Najah 员工
3 测量过程中的误差 32 3.1 简介 32 3.2 系统误差的来源 33 3.2.1 测量引起的系统干扰 33 3.2.2 环境输入引起的误差 37 3.2.3 仪器部件的磨损 38 3.2.4 连接导线 38 3.3 减少系统误差 39 3.3.1 精心的仪器设计 39 3.3.2 反向输入方法 39 3.3.3 高增益反馈 39 3.3.4 校准 41 3.3.5 输出读数的手动校正 42 3.3.6 智能仪器 42 3.4 系统误差的量化 42 3.5 随机误差 42 3.5.1 受随机误差影响的测量的统计分析 43 3.5.2 图形数据分析技术 – 频率分布 46 3.6 测量系统误差的汇总 56 3.6.1 系统误差和随机误差的综合影响 56 3.6.2 测量系统各个组成部分的误差汇总 56 3.6.3 组合多个测量值时的总误差 59 3.7 自测问题 60 参考文献和进一步阅读 63
使用贝叶斯分析结合多种计量结果，提高光学测量不确定度
( , ) i i y y x i ε = + a for 1,..., i N = , (1) 其中 i ε 是相应的零均值随机误差。使用一阶泰勒
使用旋转级联稳定器代码避免相干错误
由集体耦合引起的相干误差是许多现实量子系统中的主要噪声形式，其破坏性比通常认为的随机误差更大。在此，我们提出通过代码连接将稳定码与恒定激励码相结合。也就是说，通过将 [[ n ， k ， d ]] 稳定外码与双轨内码连接，我们得到一个 [[2 n ， k ， d ]] 恒定激励码，它不受相干相位误差的影响，并且等同于泡利旋转稳定码。当稳定外码具有容错能力时，恒定激励码对随机误差具有正的容错阈值。将外码设置为四量子比特振幅阻尼码可得到一个八量子比特恒定激励码，该码可纠正单个振幅阻尼误差，并且我们分析了该码作为量子存储器的潜力。
使用人工智能的乒乓球游戏
论文收到日期：2022 年 8 月 16 日论文接受日期：2022 年 9 月 16 日论文发表日期：2022 年 9 月 26 日摘要 - Pong 是一个简单的游戏。它可以为计算机提供人工智能。模型反应时间，在做出决定之前等待一段时间，两部分策略：模型精度，其中计算机确切知道球将落在哪里，并添加随机误差因素以假装计算机是会犯错的。在本文中，尝试通过在计算机开始输球时提高其技能来平衡游戏，或者在计算机占主导地位时使其变得更糟。玩 Pong 很容易。它可以给电脑人工智能。模型精度，其中计算机确切知道球将落在哪里，并添加随机误差因素来模拟计算机不完美。模型响应时间，在做出选择之前等待一段时间。在这项工作中，通过提高计算机开始输球时的能力来平衡游戏，或者在计算机获胜时使其变得更糟。关键词：人工智能，视觉力量，原生状态空间，优化状态空间。
Tex-901-K - 测试程序
3.27 标准化——确定 (1) 在将测量仪器、测量系统、实物量具或测量标准的结果与标准实现的值进行比较时对其结果应用的校正，或 (2) 在将设备的性能与公认标准或过程的性能进行比较时对其应用的调整的过程。一种简化的校准形式，用于估计系统误差，但不识别随机误差。因此，标准化并未解决测量不确定性的所有因素，也不会导致可追溯的测量。
评估机载 LiDAR 绘制河流水深地图的能力
在美国雅基马河和三一河流域，我们收集了 220 公里的机载水深激光雷达数据。在收集航空数据的同时，我们还对两个流域的河床进行了地面勘测。我们从水深激光雷达调查在创建准确、精确和完整的河床地形以供数值建模和地貌评估方面的应用角度来评估其质量。测量误差是根据地面调查的幅度和空间变化来评估的。方差统计分析表明，在相似位置进行的两个独立地面调查的残差不是来自同一总体，这意味着不同研究地点的误差也来自不同的总体。系统误差表示数据中存在一致的偏差，随机误差在预期精度值范围内。2007 年由 John Wiley & Sons, Ltd. 出版。
艺术硕士（经济学）作业2024- ...
B节3。概率模型背后的基本思想是什么？说明如何在概率模型中估计参数。4。动态模型是什么意思？说明如何估算以下模型？𝑦= ∝ + 𝛽𝑥 + + + 𝛾𝑦 -𝛾𝑦 -1 +𝑢𝑢| | 𝛾 | <1和𝑢= 𝜌 𝜌𝑡𝑡𝑡𝜀 𝜀 𝜀。在上述模型中是平均零和方差𝜎2和| 𝜌 |的通常随机误差项。 <1。5。解释多项式logit模型背后的核心思想。该模型的基本假设旅馆什么？6。面板数据模型的优点是什么？指定固定效应模型并解释如何估算。7。在以下内容上写简短注释：a）拱形模型
航空电子设备健康监测可信度评估
本文提供了一种使用自动测试设备 (ATE) 评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源 (SSS) 的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向测距 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不为零。
航空电子设备健康监测可信度评估
本文提供了一种使用自动测试设备 (ATE) 评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源 (SSS) 的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向测距 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不为零。
机载激光扫描仪数据的平面和高度精度
由于主要用于生成点间距为几米的数字地形模型，机载激光扫描仪数据的精度通常仅指定为高度精度。然而，数据采集系统的最新发展导致机载激光扫描仪数据的点密度大幅增加。与此同时，该技术越来越多地用于从高密度点数据生成 3D GIS 信息的新应用领域。在这些基于高密度数据集的应用中，数据点的高度和平面精度同等重要。对激光扫描仪系统组件的分析以及实际测试表明，机载激光扫描仪数据的高度精度通常明显优于平面精度。虽然单个地面点的高度精度通常在 10-15 厘米的量级，但可以说平面测量精度与地面飞行高度几乎呈线性关系，在飞行高度为 1000 米时，典型精度在 0.5-1.0 米的量级。高度和平面测量精度都受到显著的系统效应的影响，这些效应通常大于随机误差。