大学物理实验不确定度计算器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大学物理实验不确定度计算器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

大物实验计算不确定度纯属牛马行为,本人在某次大物实验之后,面对众多数据,直接破防,索性一劳永逸,编程解决这种重复,不需要脑子的过程。

使用python写了一个不确定度计算器,输入数据个数和数据以及B类不确定度,程序会计算所有的步骤,并且将关键信息打印出来,以便填写数据处理过程。

# 导入数学和统计模块
import math
import statistics
import scipy
# 定义一个函数,用于计算A类不确定度
def calculate_a_uncertainty(data):
  # 计算测量数据的平均值
  mean = statistics.mean(data)
  print(f"平均值为{mean}")
  # 计算测量数据的标准差
  stdev = statistics.stdev(data)
  print(f"标准差为{stdev}")
  # 计算测量次数
  n = len(data)
  # 计算置信度为0.95时的t分布临界值
  t=scipy.stats.t.ppf(0.975, n-1)
  print(f"t值取{t}")
  # 计算A类不确定度
  a_uncertainty = t * stdev / math.sqrt(n)
  # 返回A类不确定度
  print("由A类不确定度计算公式 a=t*S/sqrt(n),得")
  print(f"A类不确定度为{a_uncertainty}")
  return a_uncertainty

# 定义一个函数,用于计算最终的不确定度
def calculate_final_uncertainty(data, b_uncertainty):
  # 调用上面的函数,计算A类不确定度
  a_uncertainty = calculate_a_uncertainty(data)
  # 计算最终的不确定度,假设A类和B类不确定度是相互独立的
  final_uncertainty = math.sqrt(a_uncertainty**2 + b_uncertainty**2)
  # 返回最终的不确定度
  return final_uncertainty

# 输入数据个数,假设是一个正整数
n = int(input("请输入数据个数:"))
# 创建一个空列表,用于存储测量数据
data = []
# 循环输入测量数据,假设是浮点数
for i in range(n):
  x = float(input(f"请输入第{i+1}个数据:"))
  data.append(x)

# 输入B类不确定度,假设是一个非负浮点数
b_uncertainty = float(input("请输入B类不确定度:"))
# 调用上面的函数,计算最终的不确定度
final_uncertainty = calculate_final_uncertainty(data, b_uncertainty)
# 输出最终的不确定度,保留两位小数
print(f"最终的不确定度为:{final_uncertainty},(注:合成不确定度:当数据的首位数字大于或等于三时,取一位有效数字;当数据的首位数字小于三时,去两位有效数字。(数据保留采取非零即进的原则)")

注:需要下载statistics、scipy包

下载命令如下

# pip install statistics

# pip install scipy

本程序仅能计算非传导不确定的计算,若需要计算传导不确定度计算,请移步github。

github上的

不确定度计算器,python,学习,程序人生,Powered by 金山文档

这位博主,汉化了不确定传导计数器,可本地打开也可在线使用

博主的地址为

https://github.com/JoeYe-233/PoU-Calc-Chinese-Localization

为了防止某些同学不能科学上网,我直接贴上了该计算传导不确定度的网页文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-722665.html

https://joeye-233.github.io/PoU-Calc-Chinese-Localization/

到了这里,关于大学物理实验不确定度计算器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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