Неопределённость измерений (Монте-Карло)
Оценка неопределённости измерений методом Монте-Карло по GUM Supplement 1 (JCGM 101, по мотивам инструмента NIST): вместо линеаризации формула модели «пробивается» сотнями тысяч случайных испытаний. Корректно для нелинейных моделей и произвольных законов распределения входов — охватывающий интервал может оказаться асимметричным.
Входные величины
Распределение выходной величины Y
Охватывающий интервал 95%: [27,8075; 32,1856] · испытаний N = 100000
О методе (GUM Supplement 1)
Классический GUM оценивает неопределённость через линеаризацию (ряд Тейлора) — это работает для линейных моделей и гауссовских погрешностей. Для нелинейных зависимостей и произвольных распределений применяется метод Монте-Карло (GUM Supplement 1, JCGM 101).
Каждая входная величина моделируется своим законом распределения, формула модели вычисляется на случайных выборках (10⁴–10⁶ испытаний), по распределению выходной величины определяются среднее, медиана, СКЗ и охватывающий интервал заданной вероятности — в общем случае асимметричный.
Нужен расчёт сложнее?
Задачи, выходящие за рамки типовых сервисов — CFD-моделирование, нестационарная теплофизика, экспертиза, нестандартные расчёты — выполняются на индивидуальных условиях. Результат сопровождается полным расчётным обоснованием и отчётом.