Kaedah pemprosesan data eksperimen: perbandingan antara kaedah perbezaan jadual dan kaedah perbezaan demi perbezaan

Bagaimanakah kaedah perbezaan jadual dan kaedah perbezaan demi perbezaan masing-masing memproses data eksperimen? Apakah ciri-ciri mereka

Kaedah perbezaan jadual dan kaedah perbezaan langkah demi langkah:

1. Kaedah perbezaan jadual adalah untuk terus mengira perbezaan antara dua baris data bersebelahan dalam data jadual, dan kemudian ulangi operasi pada perbezaan sehingga N kali perbezaan adalah sama. Kaedah ini boleh digunakan untuk menyelesaikan beberapa masalah tekaan berangka.

Kaedah perbezaan demi perbezaan ialah kaedah yang digunakan untuk pemprosesan data. Langkah-langkahnya adalah untuk menolak pembolehubah bersandar dalam data yang diukur satu demi satu, atau membahagikan data kepada dua kumpulan mengikut tertib dan kemudian menolak item yang sepadan. Perbezaan yang terhasil boleh dianggap sebagai pelbagai ukuran pembolehubah bersandar. Kaedah perbezaan demi perbezaan boleh digunakan untuk menyelesaikan beberapa masalah praktikal dan membantu kami menganalisis perubahan arah aliran dan hubungan data. Melalui kaedah perbezaan demi perbezaan, kita boleh lebih memahami perubahan dalam data dan membuat kesimpulan atau membuat ramalan.

【Perbezaan】

Kelebihan kaedah perbezaan jadual ialah ia menggunakan sepenuhnya data dan boleh menggunakan sepenuhnya formula untuk pengiraan. Walau bagaimanapun, kelemahannya ialah keputusan mudah dipengaruhi oleh satu data dan ia agak menyusahkan untuk digunakan.

Kelebihan kaedah perbezaan demi perbezaan ialah ia menggunakan sepenuhnya data pengukuran, boleh purata data, menemui ralat atau corak pengedaran data tepat pada masanya, dan boleh membetulkan atau meringkaskan corak data tepat pada masanya .

Maklumat lanjutan:

Kaedah pemprosesan data yang biasa digunakan:

1. Kaedah senarai:

Apabila merekod dan memproses data, jadualkan data yang terhasil. Selepas data dijadualkan, surat-menyurat antara kuantiti fizik yang berkaitan boleh dinyatakan dalam bentuk yang ringkas, jelas dan padat untuk menyemak sama ada keputusan itu munasabah pada bila-bila masa, mencari masalah tepat pada masanya, dan mengurangkan dan mengelak ralat; adalah berguna untuk mengetahui hubungan tetap antara kuantiti fizik yang berkaitan, dan kemudian menghasilkan formula empirik, dsb.

2. Kaedah lukisan:

Untuk membantu memproses data percubaan, kami boleh menggunakan grafik untuk mewakili hubungan antara dua lajur data. Kaedah graf mempersembahkan data dalam bentuk graf supaya hubungan antara data dapat diperhatikan dan dianalisis dengan lebih intuitif. Data percubaan boleh diproses dengan cekap menggunakan kaedah grafik, memberikan lebih banyak cerapan dan cerapan.

Salah satu kaedah menyelesaikan teka-teki ialah menggunakan pembinaan model, yang boleh memaparkan secara visual koresponden antara kuantiti fizik dan mendedahkan kaitan antara mereka semasa menyelesaikan masalah. Kaedah ini sering digunakan secara meluas untuk menyelesaikan pelbagai teka-teki dan teka-teki, membantu pemain lebih memahami dan menyelesaikan masalah.

Rujukan: Kaedah Lukisan Ensiklopedia

Kaedah Senarai Ensiklopedia

Apakah kaedah perbezaan demi perbezaan? Syarat penggunaan? Apa kelebihannya

Apabila menyelesaikan masalah ini, hanya operasi jumlah digunakan, yang tidak dapat memberikan permainan sepenuhnya kepada kesan purata berbilang ukuran untuk mengurangkan ralat rawak. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita boleh menggunakan kaedah perbezaan demi perbezaan (kaedah perbezaan demi perbezaan) untuk memproses data.

Apabila menggunakan kaedah perbezaan demi perbezaan untuk memproses data, mula-mula bahagikan data kepada dua kumpulan, dan kemudian tolak nilai dalam kumpulan kedua daripada nilai sepadan dalam kumpulan pertama. Seperti yang ditunjukkan dalam jadual di bawah:

n Kumpulan 1 Kumpulan 2 Hasil pemprosesan perbezaan demi perbezaan Analisis ketidakpastian

Apabila

n ialah nombor genap, setiap kumpulan mempunyai

Ya, dan kedua-duanya mengandungi, maka hasil tambah kuasa dua dan punca ialah

Ketidakpastian boleh dianggarkan secara kasar menggunakan formula berikut

Apabila n ialah nombor ganjil, kita boleh sewenang-wenangnya membuang data pertama, data terakhir atau data tengah. Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa jika kita membuang sekeping data di tengah, kita mesti mempertimbangkan saiz jurang sebenar antara dua set data yang sepadan dengan data yang dibuang.

Contoh pemprosesan data menggunakan kaedah perbezaan demi perbezaan:

Untuk mendapatkan pekali kekuatan spring, kita perlu merekodkan kedudukan spring memanjang apabila berat diturunkan, dan menggunakan kaedah perbezaan demi perbezaan untuk mengira purata lanjutan spring apabila berat 1kg adalah tambah. Perlu diingatkan bahawa kaedah ini hanya terpakai apabila spring memanjang dalam julat anjal, dan pemanjangan adalah berkadar dengan daya luaran. Apabila mengukur, kita boleh mendapatkan nilai sebenar melalui anggaran. Rekod dan keputusan anggaran khusus ditunjukkan dalam jadual berikut: |. Jisim berat (kg) | |. -------------- | |. 0 | |. 1

Menurut hasil pemprosesan data eksperimen, kami memperoleh data berikut: nilai 1 ialah 1.00, nilai 2 ialah 2.00, dan nilai 7.90.

2 2.00 4.01 7.92

3 3.00 6.05 7.80

4 4.00 7.95 7.87

5 5.00 9.90

6 6.00 11.93

7 7.00 13.85

8 8.00 15.82

Kaedah perbezaan demi perbezaan ialah kaedah pemprosesan data yang biasa digunakan, yang boleh meningkatkan penggunaan data eksperimen, mengurangkan kesan ralat rawak dan mengurangkan komponen ralat instrumen. Melalui kaedah perbezaan demi perbezaan, kita boleh memproses data eksperimen dengan lebih tepat untuk mendapatkan hasil yang lebih dipercayai. Ini menjadikan kaedah perbezaan demi perbezaan sebagai alat analisis yang biasa digunakan dalam penyelidikan dan eksperimen saintifik.

Kadang-kadang untuk meningkatkan hasil perbezaan dengan sewajarnya kepada satu tempoh, tetapi tidak perlu mengeluarkan data satu demi satu, anda boleh terus mengukur n data, meninggalkan beberapa data tidak direkodkan, dan kemudian merekod n data secara berterusan, dan membandingkan dua diperolehi Data kumpulan boleh diperoleh dengan perbezaan:

, ketidakpastian boleh dianggarkan hanya dengan:

Penjelasan di atas adalah mengenai teori kaedah perbezaan linear, yang boleh digunakan semasa menyelesaikan penyelesaian pekali polinomial linear, dengan syarat pembolehubah bebas berubah pada selang masa yang sama. Dalam eksperimen fizikal, kadangkala anda mungkin menghadapi kaedah perbezaan kuadratik demi perbezaan dan kaedah perbezaan padu demi perbezaan untuk menyelesaikan masalah seperti pekali polinomial kuadratik dan polinomial padu. Jika anda ingin mengetahui lebih lanjut, anda boleh merujuk buku yang berkaitan. Rujukan:

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah pemprosesan data eksperimen: perbandingan antara kaedah perbezaan jadual dan kaedah perbezaan demi perbezaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!