An Introduction to Uncertainty in Measurement pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Kirkup, L./ Frenkel, R. B.

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 56.50

装帧:Pap

isbn号码:9780521605793

丛书系列:

图书标签:

测量不确定度
误差分析
计量学
数据处理
实验数据
测量科学
不确定度评估
标准不确定度
测量误差
科学计算

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具体描述

Measurement shapes scientific theories, characterises improvements in manufacturing processes and promotes efficient commerce. In concert with measurement is uncertainty, and students in science and engineering need to identify and quantify uncertainties in the measurements they make. This book introduces measurement and uncertainty to second and third year students of science and engineering. Its approach relies on the internationally recognised and recommended guidelines for calculating and expressing uncertainty (known by the acronym GUM). The statistics underpinning the methods are considered and worked examples and exercises are spread throughout the text. Detailed case studies based on typical undergraduate experiments are included to reinforce the principles described in the book. This guide is also useful to professionals in industry who are expected to know the contemporary methods in this increasingly important area. Additional online resources are available to support the book at www.cambridge.org/9780521605793.

《测量中的不确定性导论》（An Introduction to Uncertainty in Measurement）本书简介：引言：精确的追求与现实的界限在科学、工程、质量控制乃至日常生活的诸多领域，我们无时无刻不在进行测量。从宇宙尺度的天文观测到微观尺度的粒子物理实验，从新药的有效性评估到工业产品的使用寿命预测，测量的结果往往是决策的基石。然而，我们必须清醒地认识到，任何一次测量都不可能达到绝对的精确。每一次读数、每一个仪器、每一种环境条件，都携带着固有的局限性与随机性。这些局限性和随机性累积起来，构成了我们所称的“不确定性”。《测量中的不确定性导论》旨在系统而深入地阐述测量不确定性的概念、来源、评估方法以及在数据报告中的恰当表达。本书摒弃了对复杂数理统计学的过度依赖，转而采用一种更贴近实践、更注重概念理解的叙事方式，引导读者穿越测量科学的迷雾，抵达对“可靠性”的清晰认知。本书的目标读者群体广泛，包括初入实验室的研究人员、需要进行质量保证的工程师、负责标准制定的技术人员，以及对数据可信度有严格要求的专业人士。第一部分：不确定性的基石——概念的澄清与框架的构建本书的第一部分致力于为不确定性分析奠定坚实的理论基础，首先，我们必须区分“误差”与“不确定性”这两个经常被混淆的概念。误差（Error）代表了测量结果与被测量真值之间的偏差，它是事后的评估，通常是不可知的绝对数值。相比之下，不确定性（Uncertainty）是对该次测量结果分散程度的量化描述，它反映了我们对测量值可能偏离真值程度的置信区间。我们将详细探讨不确定性的两大主要来源：系统不确定性（Systematic Uncertainty）和随机不确定性（Random Uncertainty）。系统不确定性，如校准不当的仪器、环境因素的漂移或固定方法论的缺陷，会导致测量结果系统性地偏向某一方向。随机不确定性，由操作人员的微小差异、仪器的内在噪声或瞬时环境波动引起，其特征在于重复测量时表现出的随机分散性。本书随后引入了现代测量科学的核心框架——GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) 的基本思想。虽然不深入探讨其繁复的数学推导，但我们会清晰地阐述如何将所有已知的、可合理估计的（无论是A类还是B类）不确定度分量，通过平方和（Root Sum of Squares, RSS）的方法进行有效合成，从而得到总的复合不确定度。第二部分：不确定度的识别与评估——实践中的量化挑战此部分是本书的核心，专注于如何将抽象的理论转化为可操作的实践步骤。我们将详细剖析不确定度分量的识别过程。这不仅仅是查阅仪器规格书，更需要一种批判性的思维：“如果这个参数（如温度、湿度、电源电压）发生变化，会对最终结果产生多大的影响？” A类评估（Type A Evaluation）：针对那些可以通过重复观测来统计分析的随机效应，本书将指导读者如何运用标准差、置信区间以及自由度等统计工具，高效地计算出A类不确定度分量。重点在于，我们不仅要计算标准偏差，更要理解如何基于重复次数和置信水平，恰当地选择和应用统计因子。 B类评估（Type B Evaluation）：这一部分处理那些无法通过重复测量直接量化的信息，包括校准证书的证书不确定度、制造商提供的规格限制、经验判断以及文献数据的引用。我们将提供一套实用的方法论，将这些基于专业知识和外部信息的约束转化为具有标准偏差等效值的贡献项。例如，如何将一个“在 $pm 1%$ 范围内”的声明，转化为一个具有标准不确定度的数值。敏感度系数（Sensitivity Coefficients）的引入是本部分的另一大亮点。测量结果通常是多个输入变量的复杂函数。我们需要量化每一个输入变量的不确定性对最终输出结果的影响程度。本书将使用清晰的代数方法（或在必要时采用偏微分的直观解释），演示如何计算这些敏感度系数，从而准确地将输入端的不确定性“传递”到最终的测量结果上。第三部分：不确定度的传播、合成与报告——信息的可信传递评估出所有的独立不确定度分量后，下一步是如何将它们有效地“合并”起来。本书将严格遵循平方和的原则，解释如何通过复合不确定度（Combined Uncertainty）的计算，得出总体的标准不确定度。随后，我们将深入探讨扩展不确定度（Expanded Uncertainty, $U$）的概念。标准不确定度（一个标准差的量度）并不能直接用于向最终用户传达置信水平。扩展不确定度则通过引入一个覆盖因子（Coverage Factor, $k$），将置信区间扩展到一个特定的概率水平（通常是95%或99%）。我们将讨论如何选择合适的覆盖因子，特别是当样本量较小，自由度不足时，如何恰当地应用t-分布（Student’s t-distribution）来确保报告的置信度是名副其实的。报告的艺术：测量的不确定度报告绝不应是附加的脚注，而是测量结果不可分割的一部分。本书的最后章节将聚焦于如何以清晰、透明和符合国际惯例的方式呈现最终结果。一个完整的测量报告应包括： 1. 最终的测量结果（带有扩展不确定度和覆盖概率）。 2. 所有被评估的主要不确定度分量的列表（A类和B类）。 3. 用于合成的敏感度系数。 4. 所采用的假设和未包含在分析中的潜在不确定度来源的讨论。结论：从数字到信赖《测量中的不确定性导论》不仅仅是一本技术手册，它更是一种思维方式的转变。它教导读者如何从“绝对的对”转向“可信赖的范围”。在数据驱动的时代，理解和恰当地报告测量不确定性，是区分严谨科学实践与随意估计的试金石。本书致力于培养读者的批判性分析能力，确保每一次数据输出都带着对其内在可靠性的诚实声明，从而真正提升科研与工程决策的质量和可信度。