1. Представление результатов измерений Экспериментальные исследования, выполняемые в науке и технике, включают в себя как измерительную часть, так и обработку полученных данных с их детальным анализом. Практические знания из области проведения и организации эксперимента, умения и навыки в работе с измерительными приборами, владение аппаратом статистического анализа результатов требуются и в деятельности инженера-практика, и в деятельности инженера-исследователя. В этом разделе рассмотрены вопросы, связанные с составлением таблиц и построением графиков – всем тем, что требуется на начальном этапе обработки данных измерений.Таблицы Для записи результатов большого количества однотипных измерений удобно использовать таблицы. С их помощью удается избежать ненужной многократной записи обозначения измеряемой величины, единиц измерения, используемых множителей и т.п. В таблицы, помимо экспериментальных данных, могут быть сведены промежуточные результаты обработки этих данных. Вот основные правила, которыми следует руководствоваться при построении таблиц. Форма таблицы должна быть удобна для записи и дальнейшей обработки экспериментальных данных. С этой целью необходимо предварительно продумать, значения каких физических величин или результаты расчетов будут помещены в таблицу. Отсюда заранее определяют количество столбцов и строк, необходимых в таблице. После этого столбцы и строки вычерчивают карандашом по линейке, формируя графический контур таблицы. Таблицы, а их может потребоваться несколько, принято нумеровать в порядке их использования. Кроме того, каждой таблице дают краткое название, соответствующее помещенным в нее данным. Первый столбец таблицы, как правило, отводят для записи порядкового номера измерения. В заголовках других столбцов, то есть в самой верхней части, после символьного обозначения физической величины через запятую приводят единицы ее измерения, причем все единицы измерения принято указывать в русском написании и только в системе СИ1. Общий десятичный множитель, если он присутствует во всех результатах измерений, помещаемых в данный столбец, выносят в заголовок. Во избежание недоразумений при последующем использовании таблицы, общий множитель записывают перед единицами измерения физической величины. Таблица 1.1 иллюстрирует указанные правила. В ней приведены результаты косвенных измерений удельного сопротивления платины при разных температурах. Первые три столбца содержат результаты однократных прямых измерений силы тока I через образец, падения напряжения V на нем и термоэлектродвижущей силы UT термопары, служащей датчиком температуры T.Таблица 1.1.Температурная зависимость удельного сопротивления платиновой проволоки. ^ Номер измерения I, мА V, мВ UT ,мВ T, К , 10-7 Ом· м 1 1,0 2,78 0 293 1,02 2 1,0 2,83 0,20 298 1,04 … … … … … … Графики Более наглядными, чем таблицы, являются графики зависимостей исследуемых физических величин. Графики дают визуальное представление о связи между величинами, что крайне важно при интерпретации полученных данных, так как графическая информация легко воспринимается, вызывает больше доверия, обладает значительной емкостью. На основе графика легче сделать вывод о соответствии теоретических представлений данным эксперимента. Ниже изложены рекомендации по построению графиков.Выбор бумаги. Графики строят только на бумаге, имеющей координатную сетку. Это может быть обычная миллиметровка с линейным масштабом по осям или логарифмическая бумага. Логарифмическую бумагу используют реже, поэтому отметим, что она бывает двух типов. У бумаги первого типа по одной оси масштаб линейный, по другой – логарифмический. Бумага второго типа имеет логарифмический масштаб по обеим осям.Распределение осей. Графики, за редким исключением, строят в прямоугольной системе координат, где по горизонтальной оси (оси абсцисс) откладывают аргумент, независимую физическую величину, а по вертикальной оси (оси ординат) – функцию, зависимую физическую величину.Выбор масштабов. Обычно график строят на основании таблицы экспериментальных данных, откуда легко установить интервалы, в которых изменяются аргумент и функция. Их наименьшее и наибольшее значения задают значения масштабов, откладываемых вдоль осей. Не следует стремиться поместить на осях точку (0,0), используемую как начало отсчета на математических графиках. Для экспериментальных графиков масштабы по обеим осям выбирают независимо друг от друга и, как правило, соотносят с погрешностью измерения аргумента и функции: желательно, чтобы цена наименьшего деления каждой шкалы примерно равнялась соответствующей погрешности. Масштабная шкала должна легко читаться, а для этого необходимо выбрать удобную для восприятия цену деления шкалы: одной клетке должно соответствовать кратное 10 количество единиц откладываемой физической величины: 10n, 2*10n или 5*10n , где n – любое целое число, положительное или отрицательное. Так, числа 2; 0,5; 100; 0,02 – подходят, а числа 3; 7; 0,15 – не подходят для этой цели. При необходимости масштаб по одной и той же оси для положительных и отрицательных значений откладываемой величины может быть выбран разным, но только в том случае, если эти значения отличаются не менее чем на порядок, т.е. в 10 раз и более. Примером может служить вольтамперная характеристика диода, когда прямой и обратный токи отличаются не менее, чем в тысячу раз: прямой ток составляет миллиамперы, обратный – микроамперы.Нанесение шкал. Стрелки, задающие положительное направление, на координатных осях обычно не указывают, если выбрано принятое положительное направление осей: снизу – вверх и слева – направо. Оси подписывают: ось абсцисс – справа внизу, ось ординат – слева вверху. Против каждой оси указывают название или символ откладываемой по оси величины, а через запятую – единицы ее измерения, причем все единицы измерения приводят в русском написании в системе СИ. Числовой масштаб выбирают в виде равноотстоящих по значению «круглых чисел», например: 2; 4; 6; 8 … или 1,82; 1,84; 1,86 … Десятичный множитель масштаба, как в таблицах, относится к единицам измерения, например, вместо 1000; 2000; 3000 … получится 1; 2; 3 … с общим множителем 103 , указанным перед единицей измерения.Масштабные риски проставляют по осям на одинаковом расстоянии друг от друга, чтобы они выходили на поле графика. По оси абсцисс цифры числового масштаба пишут под рисками, по оси ординат – слева от рисок.Нанесение точек. Экспериментальные точки аккуратно наносят на поле графика карандашом. Их всегда проставляют так, чтобы они были отчетливо различимы. Если в одних осях строят различные зависимости, полученные, например, при измененных условиях эксперимента или на разных этапах работы, то точки таких зависимостей должны отличаться друг от друга. Их следует отмечать разными значками (квадратами, кружками, крестиками и т.п.) или наносить карандашами разного цвета. Расчетные точки, полученные путем вычислений, размещают на поле графика равномерно. В отличие от экспериментальных, они должны слиться с теоретической кривой после ее построения. Расчетные точки, как и экспериментальные, наносят карандашом – при ошибке неверно поставленную точку легче стереть. Выносные координатные линии при нанесении точек не используют, так как для этих целей существует сетка миллиметровки, а лишние линии засоряют график, делая его неудобным для восприятия и работы с ним. На рис.1.1 приведена полученная по точкам экспериментальная зависимость, которая построена на бумаге, имеющей координатную сетку.Рис.1.1. Зависимость коэффициента динамической вязкости воды от температуры. Проведение кривых. Экспериментальные точки с помощью карандаша соединяют плавной кривой, чтобы они в среднем были одинаково расположены по обе стороны от проведенной кривой. Если известно математическое описание наблюдаемой зависимости, то теоретическая кривая проводится точно так же. Нет смысла стремиться провести кривую через каждую экспериментальную точку – ведь кривая является только интерпретацией результатов измерений, известных из эксперимента с погрешностью. По сути, есть только экспериментальные точки, а кривая – произвольное, не обязательно верное, домысливание эксперимента. Представим, что все экспериментальные точки соединены и на графике получилась ломаная линия. Она не имеет ничего общего с истинной физической зависимостью! Это следует из того, что форма полученной линии не будет воспроизводиться при повторных сериях измерений. Напротив, теоретическую зависимость строят на графике таким образом, чтобы она плавно проходила по всем расчетным точкам. Это требование очевидно, так как теоретические значения координат точек могут быть вычислены сколь угодно точно. Правильно построенная кривая должна заполнять все поле графика, что будет свидетельством правильного выбора масштабов по каждой из осей. Если же значительная часть поля оказывается незаполненной, то необходимо заново выбрать масштабы и перестроить зависимость. Отображение погрешностей измерений на графике. Результаты измерений, на основании которых строят экспериментальные зависимости, содержат погрешности. Чтобы указать их значения на графике, используют два основных способа. Первый упоминался при обсуждении вопроса выбора масштабов. Он состоит в выборе цены деления масштабной шкалы графика, которая должна равняться погрешности откладываемой по данной оси величины. В таком случае точность измерений не требует дополнительных пояснений. Если достичь соответствия погрешности и цены деления не удается, используют второй способ, заключающийся в прямом отображении погрешностей на поле графика. А именно, вокруг проставленной экспериментальной точки строят два отрезка, параллельные осям абсцисс и ординат. В выбранном масштабе длина каждого отрезка должна равняться удвоенной погрешности величины, откладываемой по параллельной оси. Центр отрезка должен приходиться на экспериментальную точку. Вокруг точки образуются как бы ”усы”, задающие область возможных значений измеряемой величины. Погрешности становятся зримыми, хотя “усы” могут невольно засорить поле графика. Отметим, что указанный способ чаще всего применяют тогда, когда погрешности меняются от измерения к измерению. Иллюстрацией способа служит рис.1.2. Завершение работы. График нумеруют, ему дают название, кратко отражающее содержание построенной зависимости. Все графические символы, использованные при построении, поясняют в подписи к графику, которую располагают под графиком или на не занятой части поля. Правила оформления графиков в учебниках, научных публикациях, монографиях несколько отличаются от изложенных выше, что, в первую очередь, связано с их иллюстративным характером. Большинство таких графиков имеют смысл рисунков, так как на них часто не приводят масштабную сетку и масштабы по осям, не обозначают единицы измерения откладываемых величин. Отчасти все это объясняется малыми размерами самих графиков, на которых просто не остается места для дополнительных надписей и линий.Рис.1.2. Зависимость удельного электрического сопротивления алюминия от температуры. ^ Работа с графиками На основе графического представления исследуемых зависимостей во многих случаях удается провести достаточно полную обработку экспериментальных данных. Подобная обработка всегда проста и наглядна, не требует сложных вычислений, взамен же дает вполне приемлемые по точности результаты. Полезно взять за правило начинать обработку любых данных с графических построений и их интерпретации. Впоследствии можно воспользоваться более точными методами статистической обработки, но никакие математические ухищрения не составят конкуренции зримой достоверности графиков. Считывание точек с графика. Часто возникает необходимость найти из имеющегося графика значение функции y, если задано значение аргумента x. Такое считывание точек требуется, например, при использовании градуировочных графиков термопар, расходомеров и т.п., которые, в свою очередь, строят на основании предварительных измерений или берут из справочников. Во всех этих случаях координата точки, определяемая из графика, имеет погрешность, сопоставимую с ценой наименьшего масштабного деления. Экстремум кривой. При дискретных измерениях физической величины, т.е. измерениях при некоторых фиксированных значениях аргумента, исследуемая зависимость не может быть восстановлена полностью. Поэтому особенности кривой, проведенной по экспериментальным точкам, не могут быть выявлены абсолютно точно. Это, в первую очередь, относится к определению координат экстремумов – максимумов и минимумов кривых. Например, на рис.1.3 кривая может иметь форму, отмеченную как сплошной, так и штриховыми линиями. Однако график дает основание утверждать, что максимум находится на отрезке (x1, x3 ),Рис.1.3. К определению положения экстремума на экспериментальной кривой. поэтому его координату можно оценить как xmax=, (1.1) а за оценку погрешности принять величину x=, (1.2) Чтобы уменьшить погрешность экспериментального определения координаты экстремума, в близкой к нему области следует выполнять измерения как можно чаще с минимально допустимым шагом изменения величины x. Если оценка (1.2) оказывается меньше погрешности измерения величины x, то именно погрешность измерения следует принимать за погрешность x . Проверка теоретических выводов. Графическую проверку осуществляют на основе сравнения экспериментальной и теоретической кривых, совместно построенных на одном графике. Для корректности сравнения необходимо учитывать разброс точек экспериментальной кривой. С этой целью на графике по обе стороны от нее проводят дополнительные кривые, симметричные относительно экспериментальной кривой. Выполняя построение дополнительных кривых, необходимо исходить из того, что между ними должна оказаться примерно половина всех экспериментальных точек. Теоретическая кривая, если она соответствует полученным данным, также должна располагаться в промежутке между дополнительными кривыми. Графическое дифференцирование. Графическое дифференцирование может понадобиться, например, при вычислении дифференциального сопротивления диода. Вольтамперная характеристика диода нелинейна, поэтому его сопротивление зависит от приложенного напряжения, называемого смещением. Понятие статического сопротивления (сопротивления по постоянному току R = U/I) в данном случае лишено физического смысла, поэтому вводят дифференциальное сопротивление, при заданном смещении, находимое путем дифференцирования экспериментальной вольтамперной характеристики. Поясним, как графически выполнить дифференцирование. Известно, что производная от функции y(x) равна угловому коэффициенту касательной, построенной к кривой y(x) при том же значении аргумента, при котором вычисляется . Поэтому после графического отображения экспериментальной кривой для вычисления производной в некоторой точке достаточно провести на графике касательную к кривой в той же точке и вычислить ее угловой коэффициент. Конечно, метод весьма чувствителен к точности построения кривой – даже небольшая неточность, допущенная при вычерчивании, может привести к ощутимым ошибкам в производной. Это означает, что экспериментальную кривую следует строить очень тщательно.Графическое интегрирование. Определенный интеграл от неотрицательной функции y(x) может быть найден как площадь плоской геометрической фигуры, ограниченной на графике прямой x=x1 слева, прямой x=x2 справа, кривой y(x) сверху и прямой y=0 снизу. Такая интерпретация является удобной применительно к вычислению интеграла от любой экспериментально полученной зависимости. Площадь фигуры, дающая количественное значение интеграла, находят посредством подсчета составляющих ее клеток миллиметровки с последующим домножением результата подсчета на цену стороны клетки по каждой из двух осей. Графическое интегрирование можно использовать, например, при проверке закона излучения Стефана-Больцмана, устанавливающего, что интегральная светимость физического тела пропорциональна четвертой степени его температуры. Светимость находят интегрированием экспериментальной кривой, отображающей зависимость спектральной плотности излучения тела от длины волны. Графические дифференцирование и интегрирование дают неплохие по точности результаты, однако основная область их применения относится к качественному анализу исследуемых зависимостей.^ 2. Погрешности измерений Погрешность является неотъемлемой частью любого измерения.Погрешность – количественная характеристика неопределенности, или неоднозначности, результата измерения. Ее оценивают, исходя из всей информации, накопленной при подготовке и выполнении измерений. Эту информацию обрабатывают для совместного одновременного определения окончательного результата измерения и его погрешности. Окончательный результат нельзя расценивать как “истинное значение” измеряемой физической величины, так как в этом нет смысла из-за наличия погрешности. Погрешность может быть выражена в единицах измеряемой величины x, – в таком случае она обозначается x и носит название абсолютной погрешности. Однако абсолютная погрешность зачастую не отражает качества измерений. Действительно, абсолютная погрешность 1 метр при измерении расстояния от Земли до Луны свидетельствует о высоком качестве измерения, та же погрешность совершенно неприемлема при измерении роста человека. Критерием качества измерения является отношение абсолютной погрешности к окончательному результату измерения x= . (2.1) Это отношение безразмерно, а x называют относительной погрешностью и используют как в абсолютном, так и в процентном выражении. Высокой точности измерения соответствует малое значение относительной погрешности. Наоборот, существенная относительная погрешность характеризует малую точность. Рассмотрим основные типы погрешностей, проявляющихся в лабораторных физических экспериментах.^ Промахи или грубые погрешности. Такие погрешности возникают вследствие неисправности измерительных приборов или ошибок в эксперименте, сделанных по невнимательности. Естественно стремление избегать промахи, но если стало понятно, что они все-таки допущены, соответствующие им результаты измерений просто отбрасывают. Представим следующую ситуацию: с помощью цифрового измерительного прибора проводят исследования электрического тока в цепи. Один из разрядов индикатора используемого прибора неисправен и постоянно воспроизводит ноль. Если этот разряд приходится на первую или вторую цифру результата измерения, то промах неизбежен. В процессе непосредственного проведения измерений бывает сложно определить, содержит ли полученный результат промах. Количественный критерий, позволяющий отсеивать такие результаты, рассмотрен ниже.^ Систематические погрешности. Приборная погрешность. Систематическая погрешность, присутствующая в результатах измерений, выполненных с помощью любого измерительного прибора, как правило, неизвестна и не может быть учтена. Ее можно оценить только путем сравнения показаний прибора с показаниями другого, более точного. Иногда результаты специально проведенного сравнения приводят в паспорте прибора, однако чаще указывают максимально возможную погрешность для приборов данного типа. Модельная погрешность. В основу любого экспериментального исследования, сопряженного с измерениями, заложена модель. Модель содержит наиболее полное физическое описание исследуемого объекта или процесса, которое позволяет составить его математическое описание, а именно, набор математических соотношений, включающих в себя физические величины. Они выступают в роли переменных и параметров, которыми могут быть величины, непосредственно измеряемые в ходе эксперимента, и величины, значения которых требуется определить, исходя из всей совокупности экспериментальных данных. В итоге модель представляет собой математическую конструкцию, базирующуюся на физических представлениях. Только на основании эксперимента можно сделать обоснованное заключение о приемлемости описания полученных данных с помощью использованной теоретической модели. Зафиксированные несоответствия построенной модели, фактически – теории, и эксперимента, служат важнейшим стимулом развития науки, требуя уточнять представления о природе окружающего физического мира. В свое время именно отчетливо зарегистрированные несоответствия привели к созданию теории равновесного теплового излучения, квантовой механики, теории относительности. С другой стороны, неверно построенная модель, в которой не нашли отражения какие-то важные процессы или факторы, влияющие на результат измерений, также приводит к несоответствиям. Как следствие, измеряемые в эксперименте величины, вычисляемые по полученным из модели рабочим формулам, содержат погрешности, которые носят название модельных погрешностей. В эксперименте лабораторную установку стараются поместить в такие условия, которые были бы максимально близки к требованиям модели. Однако полностью исключить несоответствие модели и экспериментальной ситуации удается далеко не всегда. В качестве модельной погрешности, например, можно рассматривать неучтенное изменение напряжения на исследуемом с применением вольтметра участке электрической цепи. Оно возникает из-за шунтирования цепи внутренним сопротивлением вольтметра. Отклонение результатов измерений можно компенсировать введением поправок к показаниям вольтметра, но существеннее другое – при наличии в цепи вольтметра, как следствие, изменяются электрические процессы в ней. Значит, первоначальная модель процессов в этой цепи, не рассматривающая включение вольтметра, может оказаться неточной. К разряду модельных может быть отнесена погрешность взвешивания на рычажных весах. Согласно закону Архимеда вес тела и гирь уменьшается из-за действия выталкивающей силы воздуха. Напомним, что 1 куб.м. воздуха весит примерно 10 Н. Для того, чтобы правильно найти массу взвешиваемого тела, опять же, нужно ввести поправки на потерю веса гирями и самим телом. Вместе с тем, как и при любых измерениях, здесь необходим разумный подход. Например, при работе с грубыми техническими весами бессмысленно вводить поправку на Архимедову силу, так как она окажется много меньше погрешностей, вносимых в результат измерения гирями и самими весами. Следует особо отметить, что модельные погрешности являются наиболее сложными для анализа и учета.^ Случайные погрешности. Из самого названия следует, что при повторных измерениях погрешности этого типа демонстрируют свою случайную природу. Возникают они вследствие множества причин, совместное воздействие которых на каждое отдельное измерение невозможно учесть или заранее установить. Такими причинами могут оказаться, к примеру, незначительные колебания температуры различных деталей и узлов установки, скачки напряжения, вибрации, турбулентные движения воздуха, трение в механизмах, ошибки считывания показаний приборов и т.п. Единственно возможный способ объективного учета случайных погрешностей состоит в определении их статистических закономерностей, проявляющихся в результатах многократных измерений. Рассчитанные статистические оценки вносят в окончательный результат измерения.^ 3. Погрешности прямых измерений Рассмотрим ситуацию, наиболее типичную при выполнении физического эксперимента. Допустим, многократным прямым измерением получены n значений постоянной величины x : x1, x2, ….., xi,......, xn . (3.1) Все отдельные измерения выполнены одним методом с одинаковой степенью тщательности (их называют равноточными), но результаты имеют разброс, т.е. измеренные значения величины отличаются друг от друга. Хотя не исключено, что среди них могут оказаться и одинаковые. Набор данных (3.1) подлежит совместной обработке для определения окончательного результата многократного измерения и оценивания его погрешности. Прежде всего должны быть выявлены промахи, а соответствующие им результаты отброшены. С этой целью бывает достаточно внимательно просмотреть таблицы результатов, обращая внимание на «неестественные» значения измеряемой величины, которые резко отличаются от других. Следующим этапом обработки является выявление систематических погрешностей, которые вычисляют и учитывают в виде поправок к результатам. Когда промахи и систематические погрешности устранены, в данных (3.1) остается учесть только случайные и приборные погрешности. Перейдем к изучению правил работы с ними.^ Случайные погрешности Случайные погрешности, как уже отмечено, проявляются в разбросе результатов отдельных измерений постоянной величины. Для определения разброса (и оценивания погрешности результата отдельного измерения), необходимо вычислить среднее квадратичное отклонение. С увеличением количества измерений n оценка значения величины практически перестает зависеть от n, а это означает, что значение известно точнее, а значит, в итоге уменьшается неточность при оценивании погрешности отдельного измерения. Связь среднего квадратичного отклонения ) окончательного результата (другими словами, погрешности определения среднего значения) и среднего квадратичного отклонения отдельного измерения задает соотношение. (3.2) Важным практическим выводом из (3.2), который относится к многократным измерениям, содержащим только случайные ошибки, является заключение о возможности уменьшить погрешность окончательного результата при увеличении количества n отдельных измерений. Однако также следует помнить, что повышение точности никогда не дается бесплатно. Так, чтобы узнать дополнительную цифру в , т.е. повысить точность в 10 раз, количество измерений необходимо увеличить в 100 раз!^ Приборные погрешности Возникновение приборных погрешностей обусловлено свойствами используемых измерительных приборов. Погрешность каждого конкретного прибора является систематической, но ее значение обычно неизвестно, а значит, ее невозможно исключить введением в результат измерения соответствующей поправки. В паспорте прибора принято указывать предел допустимой погрешности , означающий максимально возможную погрешность при рекомендованных условиях работы прибора. Для электроизмерительных стрелочных приборов принято указывать класс точности, записываемый в виде числа, например, 0,05 или 4,0. Это число дает максимально возможную погрешность прибора, выраженную в процентах от наибольшего значения величины, измеряемой в данном диапазоне работы прибора. Так, для вольтметра, работающего в диапазоне измерений 0 – 30 В, класс точности 1,0 определяет, что указанная погрешность при положении стрелки в любом месте шкалы не превышает 0,3 В. Соответственно, среднее квадратичное отклонение приб составляет 0,1 В. Относительная погрешность результата, полученного с помощью указанного вольтметра, зависит от значения измеряемого напряжения, становясь недопустимо высокой для малых напряжений. При измерении напряжения 0,5 В погрешность составит 20% . Как следствие, такой прибор не годится для исследования процессов, в которых напряжение меняется на 0,1 – 0,5 В. Обычно цена наименьшего деления шкалы стрелочного прибора согласована с погрешностью самого прибора. Если класс точности используемого прибора неизвестен, за погрешность sприб всегда принимают половину цены его наименьшего деления. Понятно, что при считывании показаний со шкалы нецелесообразно стараться определить доли деления, так как результат измерения от этого не станет точнее. Указанным образом необходимо работать с линейками и шкалами других приборов, в том числе с сеткой на экране осциллографа. Например, на экране осциллографа нанесена сетка с размерами клетки 10x10 или 5x5 мм, а для отсчета малых делений имеется дополнительная миллиметровая сетка. Погрешность отсчета по сетке составит не менее 0,5 мм. Если размеры наблюдаемых изображений порядка 5 – 10 мм, им соответствует погрешность 5-10% и осциллограф нельзя использовать для более точных измерений. Предел допустимой погрешности цифрового измерительного прибора рассчитывают по паспортным данным, содержащим формулу для расчета погрешности именно данного прибора. При отсутствии паспорта за оценку погрешности sприб принимают единицу наименьшего разряда цифрового индикатора. Так, при наблюдаемой на индикаторе частоте 161,2 кГц погрешность частотомера оценивают как 0,1 кГц.^ Суммарная погрешность Окончательный результат многократного измерения содержит в себе как случайную, так и приборную погрешности. Случайная погрешность уменьшается с увеличением количества отдельных измерений, а приборная погрешность не меняется, оставаясь в пределах ±. При выполнении многократного измерения желательно получить столько отдельных измерений, сколько необходимо для выполнения соотношения (x)случ В таком случае погрешность окончательного результата будет целиком определена лишь приборной погрешностью. Однако чаще встречается ситуация, когда случайная и приборная погрешности близки по значению, а поэтому обе влияют на окончательный результат. Тогда их необходимо учитывать совместно и за суммарную погрешность принимают. (3.3) Поскольку случайную погрешность обычно оценивают с доверительной вероятностью 0,68 , а - оценка максимальной погрешности прибора, то можно считать, что выражение (4.7) задает доверительный интервал также с вероятность не меньшей 0,68. При выполнении однократного измерения оценкой погрешности результата служит x = /3, учитывающая только предельно допустимую приборную погрешность. Встречаются ситуации, когда случайную и приборную погрешности удается сравнить без вычислений (x)случ. Это возможно, если результаты отдельных измерений не выходят за пределы допустимой приборной погрешности: (xmax- xmin) 2 , где xmin, xmax - наибольшее и наименьшее значения измеряемой величины. Повышение точности многократного измерения в таком случае невозможно, а погрешностью окончательного результата будет /3 .^ Учет погрешности в записи окончательного результата измерения Завершением обработки данных многократного прямого измерения при заданной доверительной вероятности являются два числа: среднее значение измеренной величины и его погрешность (полуширина доверительного интервала). Оба числа есть окончательный результат многократного измерения и должны быть совместно записаны в стандартной форме x = ± x , которая содержит только достоверные, т.е. надежно измеренные, цифры этих чисел. Заблуждением было бы полагать, что высокая точность вычислений при обработке данных может способствовать получению более точного результата измерения. Например, компьютер может выдать с десяток ненулевых цифр среднего и погрешности, но все ли они будут достоверными? Ведь обработка данных, какой бы сложной и трудоемкой она ни была, является вторичной по отношению к природе изучаемого объекта и процессу измерения. В окончательных числовых значениях это следует учитывать, что и делают путем их округления. Необходимость округления есть простое следствие неопределенности при оценивании окончательных результатов, находимых по данным эксперимента. Ограниченное количество измерений вносит неопределенность как в среднее значение, так и в погрешность. В математической статистике показано, что относительная неточность оценивания величины () составляет примерно , где n – количество используемых отдельных измерений. При n ~10 относительная погрешность оценивания () может достигать 30%. Понятно, что тогда теряет смысл приводить в погрешности лишние цифры, которые окажутся заведомо ненадежными. Правда, при выполнении промежуточных расчетов полезно иметь одну или две дополнительные цифры, которые понадобятся в процессе округления.^ Порядок выполнения округления. 1. Выполнить предварительную запись окончательного результата измерения в виде x =±x и вынести за общую скобку одинаковые порядки среднего и погрешности, т.е. множитель вида 10k, где k – целое число. Числа в скобках переписать в десятичном виде с использованием запятой, убрав тем самым оставшиеся порядковые множители. 2. Округлить в скобках число, соответствующее погрешности: до одной значащей (ненулевой) цифры слева, если эта цифра больше 2, или до двух первых цифр в противном случае. При округлении используют правило: ес^ ЧАСТЬ II. АНАЛИЗ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА 1. Оценивание параметров линейной зависимости Одним из важных методов современной физики является модельное описание. Модель позволяет получить количественную информацию об исследуемом объекте или процессе. Физические величины, определяющие результаты эксперимента, выступают в роли переменных и параметров некоторой функциональной зависимости, теоретически получаемой в рамках модели. После экспериментальной регистрации зависимости ее сравнивают с теоретической. Путем сравнения можно не только численно определить, т.е. измерить, значения физических величин, не измеряемых другим способом, но и вывести заключение об адекватности применения модели к эксперименту. Обработка экспериментально полученной зависимости состоит в проведении по зарегистрированным точкам теоретической кривой, рассчитанной для заданного набора численных значений параметров. Варьируя параметры, добиваются наилучшего совпадения теоретической кривой с экспериментальными данными. Достижению такого совпадения помогает обязательное требование: теоретическая кривая должна отражать все особенности поведения экспериментальной зависимости, а, тем более, не давать повода для сомнений в совпадении с ней. Полученный набор параметров расценивают как результат их одновременного измерения, выполненного на основе используемой модели. В эксперименте часто проверяют линейную зависимость двух величин вида y = ax + b , (1.1) где x, y – измеряемые величины, a, b – параметры зависимости. Даже если из модельного описания непосредственно не получается линейная зависимость величин, теоретическую зависимость стремятся преобразовать к линейной. Объясняется это тем, что линейная зависимость выделена по отношению к другим формам функциональной связи двух величин. Во-первых, в силу психологических причин восприятие человека обладает свойством распознавать прямые линии, как встречающиеся в повседневной жизни, так и построенные в виде графиков. Визуально удается достаточно точно восстановить из графика всю прямую, даже в той области, где информация о ней частично отсутствует. Это означает, что проводимая «на глаз» прямая, которая проходит по точкам, содержащим экспериментальный разброс, оказывается удивительно близкой к оптимальной, построенной с помощью методов математической статистики. Собственно, возможности статистики применительно к линейной зависимости определяют второе обстоятельство ее частого использования. Дело в том, что параметры линейной зависимости и их погрешности могут быть надежно оценены на основе метода, называемого методом наименьших квадратов. Ниже, помимо этого метода, рассмотрены варианты графической и простой статистической (метод парных точек) обработки лин