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Fehlerfortpflanzungs-Rechner

Multiplizieren Sie 2 ± 0,1 mit 3 ± 0,2, und Sie erhalten 6 mit einer kombinierten Standardunsicherheit von 0,5, dazu den Anteil jeder Eingabe. Summen, Produkte, Potenzen, Wurzeln und Logarithmen folgen derselben Regel erster Ordnung. Kostenlos in Ihrem Browser.

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Wenn eine abgeleitete Größe aus gemessenen Eingaben berechnet wird, trägt der Standardfehler jeder Eingabe zur Unsicherheit des Ergebnisses bei. Die Fehlerfortpflanzung erster Ordnung — die gaußsche bzw. GUM-Linearisierung — verbindet diese Beiträge über die partiellen Ableitungen der Formel. Dieser Fehlerfortpflanzungs-Rechner nimmt eine algebraische Formel zusammen mit benannten Werten und ihren Standardfehlern entgegen, wertet den Ausdruck aus und liefert das Ergebnis mit der kombinierten Standardunsicherheit unter der üblichen Annahme unabhängiger Eingaben. Summen, Produkte, Quotienten, Potenzen und gängige Laborfunktionen wie Quadratwurzel und Logarithmus liegen in einem Vertrag, sodass Sie sich keine Sonderidentität für jedes Experiment merken müssen.

Was die Fehlerfortpflanzung erster Ordnung tatsächlich berechnet

Fehlerfortpflanzung beantwortet eine Laborfrage, die ein nackter Taschenrechner nie stellt: Wenn jede Eingabe nur bis zu einem angegebenen Standardfehler bekannt ist, wie groß ist die Standardunsicherheit der soeben berechneten Zahl? Die gaußsche Regel erster Ordnung, zugleich der lineare Term im Leitfaden zur Angabe der Unsicherheit beim Messen, linearisiert die Formel um den Messpunkt und addiert die unabhängigen Beiträge in Quadratur. Ausgeschrieben ist die kombinierte Standardunsicherheit die Quadratwurzel der Summe aus jeder partiellen Ableitung mal dem passenden Standardfehler, alles quadriert.

Bei einer Summe oder Differenz sind die Partiellen plus oder minus eins, daher ist die kombinierte Unsicherheit einfach die Wurzel aus der Quadratsumme der Eingabefehler. Bei einem Produkt oder Quotienten wird dieselbe Identität zur vertrauten Kombination relativer Fehler. Bei einer Potenz, einer Quadratwurzel oder einem Logarithmus ist die Partielle nicht mehr trivial; deshalb ist eine allgemeine Formel-Engine ehrlicher als ein fest verdrahtetes Paar aus Produkt- und Summentasten.

Dieser Rechner wertet die Formel mit Vorwärts-Automatikdifferenzierung aus, sodass jeder unterstützte Operator und jede Funktion eine exakte erste Ableitung liefert statt einer Finite-Differenzen-Schätzung, die von einer versteckten Schrittweite abhängt. Eingaben gelten als unkorreliert: Es gibt keine Kovarianzmatrix, keine Monte-Carlo-Ziehung und keinen Hesse-Term zweiter Ordnung. Das ist das lehrbuchmäßige unabhängige Modell erster Ordnung, das in grundständigen Laboren und in den meisten Unsicherheitsspalten eines LIMS verwendet wird.

Ist irgendein Standardfehler negativ, wird die Anfrage zurückgewiesen, weil ein Standardfehler eine nichtnegative Breite ist, kein vorzeichenbehaftetes Residuum. Null ist zulässig und bedeutet, dass diese Eingabe als exakt gilt. Die Antwort nennt das ausgewertete Ergebnis, die kombinierte Unsicherheit, optionale relative und prozentuale Unsicherheiten wenn das Ergebnis nicht null ist, und eine Aufschlüsselung je Variable nach Partiellen und Varianzbeiträgen, damit Sie sehen, welche Messung das Budget beherrscht.

Eingabevertrag, unterstützte Formeln und wie Fehler gemeldet werden

Mindestens eine Variable ist erforderlich, und die Liste ist gedeckelt, damit ein eingefügter Notizbuch-Auszug nicht ausufert. Die unterstützte Syntax umfasst plus, minus, mal, geteilt, Potenz mit Zirkumflex oder Doppelstern, Klammern und implizite Multiplikation wie zwei pi r oder zwei a. Eingebaute Konstanten sind pi und e.

Eingebaute Funktionen sind sqrt, exp, ln, log (natürlich), log10, sin, cos, tan, abs, asin, acos, atan und pow, mit trigonometrischen Argumenten im Bogenmaß. Eine klassische Produktprüfung ist die Formel a mal b mit a gleich zwei plus oder minus ein Zehntel und b gleich drei plus oder minus zwei Zehntel: Das Ergebnis ist sechs und die kombinierte Unsicherheit genau ein Halbes, weil die Partiellen drei und zwei betragen.

Eine Dichteprüfung m durch v mit Masse zehn plus oder minus ein Zehntel und Volumen zwei plus oder minus fünf Hundertstel ergibt fünf mit einer kombinierten Unsicherheit nahe einhundertfünfunddreißig Tausendstel.

Wo sich Fehlerfortpflanzung besonders lohnt

Grundständige Physik-, Chemie- und Ingenieurlabore verlangen, dass Studierende ein abgeleitetes Ergebnis mit kombinierter Unsicherheit angeben statt nur den Zentralwert vom Taschenrechner zu kopieren. Lehrplattformen und Prüfungsgeneratoren brauchen ein deterministisches Orakel, das einen negativen Standardfehler als ungültig markiert, statt den Absolutbetrag zu nehmen und eine nachlässige Tabelle still als richtig zu werten. Analyse- und Kalibrierlabore hängen eine Unsicherheit erster Ordnung an Dichte-, Widerstands-, Durchfluss- und Ausbeuteformeln in einem LIMS oder in Notizbuchaufträgen, ohne ein Computeralgebrasystem aufzustellen.

Qualitäts- und Metrologieteams vergleichen, welche Eingabe den Varianzbeitrag beherrscht, wenn sie entscheiden, ob eine bessere Waage oder ein besseres Thermometer gekauft wird. Eine fehlgeschlagene Prüfung wird nicht berechnet.

Laborberichte und Hausaufgaben-Schlüssel

Studierende geben eine Formel sowie jeden Messwert und Standardfehler ein, um die kombinierte Unsicherheit gegen die Erstordnungsregel der grundständigen Physik- und Chemielabore zu prüfen.

Unsicherheitsspalten in LIMS und Notizbüchern

Hängen Sie eine deterministische kombinierte Unsicherheit an Dichte-, Widerstands- oder Ausbeuteformeln in Laborinformationssystemen und Analysenotizbüchern, ohne Abhängigkeit von einem Computeralgebrasystem.

Prüfungen des Unsicherheitsbudgets

Prüfen Sie die Varianzbeiträge je Variable, um zu sehen, welche Messung die kombinierte Unsicherheit beherrscht, bevor Sie ein besseres Gerät kaufen oder einen Lauf wiederholen.

Wie wird die kombinierte Unsicherheit berechnet?

Die Partiellen stammen aus der Vorwärts-Automatikdifferenzierung der Formel.

Gelten die Eingabevariablen als unabhängig?

Ja. Die kombinierte Unsicherheit ist die Wurzel aus der Quadratsumme der einzelnen Terme (Partielle × Standardfehler). Korrelierte Eingaben und Monte-Carlo-Fortpflanzung liegen außerhalb dieser Seite.

Welche Formeln und Funktionen werden unterstützt?

Sie können + − * / ^, Klammern, implizite Multiplikation, die Konstanten pi und e sowie die Funktionen sqrt, exp, ln, log, log10, sin, cos, tan, abs, asin, acos, atan und pow verwenden. Trigonometrische Argumente stehen im Bogenmaß.

Wie sehe ich, welche Messung die Unsicherheit dominiert?

Schauen Sie in die Aufschlüsselung je Eingabe, die partielle Ableitung und Beitrag zeigt. Im Beispiel trägt die zweite Eingabe 0,4 bei und die erste 0,3, eine genauere Messung der zweiten bringt also am meisten.

Darf ein Standardfehler null sein?

Ja. Null bedeutet, dass diese Eingabe als exakt gilt und nichts zur kombinierten Unsicherheit beiträgt. Abgelehnt werden nur negative Standardfehler, denn ein Standardfehler ist eine Breite und hat kein Vorzeichen.

Alles auf dieser Seite ist auch per API verfügbar. Dieser Abschnitt richtet sich an Teams, die es in ihre eigenen Systeme einbinden möchten; alle anderen nutzen einfach das Tool oben.

POSThttps://api.kit.forhosting.com/stat/error-propagation

Authentifizierung per Bearer-Token. Ein einziger POST stellt die Aufgabe in die Warteschlange; das Ergebnis erhalten Sie per Webhook oder über einen signierten Link.

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/error-propagation \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"formula":"a*b","variables":[{"name":"a","value":2,"std_error":0.1},{"name":"b","value":3,"std_error":0.2}]}'
{
  "formula": "a*b",
  "variables": [
    {
      "name": "a",
      "value": 2,
      "std_error": 0.1
    },
    {
      "name": "b",
      "value": 3,
      "std_error": 0.2
    }
  ]
}
{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "stat.error_propagation",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

Die API arbeitet asynchron: Sie erhalten sofort eine task_id. Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt.

pro Anfrage$0.002

Der Preis steht auf der Seite – keine Tokens, keine Credits. Fehlgeschlagene Aufgaben werden nicht berechnet.

max_formula_len400
max_variables24
max_abs1000000000000000
HTTPCodeBedeutung
401unauthorizedDer API-Schlüssel fehlt oder ist ungültig – prüfen Sie den Authorization-Header (Bearer).
402insufficient_balanceIhr Guthaben reicht für diese Aufgabe nicht aus – Aufladungen verfallen nicht.
404unknown_typeUnbekannter Aufgabentyp – prüfen Sie das Feld „type“ gegen den Katalog.
429rate_limitedZu viele Anfragen – warten Sie kurz; Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt.

Ein negativer Standardfehler wird mit invalid_input zurückgewiesen statt still mit dem Absolutbetrag verrechnet.

Eingabevertrag, unterstützte Formeln und wie Fehler gemeldet werden

Senden Sie einen JSON-Körper per POST mit zwei Pflichtfeldern. formula ist ein algebraischer Ausdruck, dessen Bezeichner zu den Namen passen, die Sie liefern; die Aliasse expression, expr und f werden akzeptiert. variables ist eine Liste von Datensätzen, jeweils mit name, value und std_error, mit den Aliassen vars, inputs und measurements für die Liste und error, se, sigma oder uncertainty für die Standardfehlerzelle. Fehlende Felder, leere Formeln, unbekannte Bezeichner, reservierte Funktionsnamen als Variablen, nichtendliche Zahlen und jeder negative std_error scheitern mit invalid_input unter Nennung des Problems, und diese Fehlschläge werden nicht berechnet. Bei Erfolg wiederholt der Körper die Formel, liefert result und combined_uncertainty als Hauptpaar, setzt method auf first_order_gaussian und independent auf true, wiederholt die Quadraturidentität und listet jede Eingabe mit partieller Ableitung, Absolutbeitrag und Varianzbeitrag. Verbinden Sie das JSON mit Ihrer eigenen Rundung signifikanter Stellen, wenn eine Berichtsvorlage eine bestimmte Darstellung verlangt; dieser Endpunkt behält zwölf Dezimalstellen, damit Referenzwerte und Pipelines über JavaScript-Engines hinweg stabil bleiben.

Wo eine API zur Fehlerfortpflanzung ihren Nutzen zeigt

Weil die Umsetzung reines Parse der Stufe A ist, kostet jeder erfolgreiche Aufruf den veröffentlichten Grundpreis $0.002, ohne Modell-Token und ohne ausgehendes Netz. Halten Sie Formeln kurz, benennen Sie jeden Bezeichner und pinnen Sie in Tests das gerundete result und combined_uncertainty, und Sie erhalten reproduzierbare Unsicherheit für Hausaufgaben, Rand-Worker und Laborskripte, ohne die lineare GUM-Regel in jeder ausgelieferten Sprache neu zu implementieren.

Was kostet der Fehlerfortpflanzungs-Rechner?

Das Browser-Werkzeug ist kostenlos. API-Anfragen nutzen das vorausbezahlte KIT-Guthaben zu $0.002 je erfolgreichem Aufruf; ungültige Eingabe einschließlich eines negativen Standardfehlers wird nicht berechnet.

Warum werden negative Standardfehler zurückgewiesen?

Ein Standardfehler ist eine nichtnegative Breite. Ein negativer Wert ist fast immer ein Vorzeichenfehler oder ein vertauschtes Residuum, daher scheitert die Aufgabe mit invalid_input statt den Absolutbetrag zu nehmen.

Vollständige KIT-Dokumentation lesen →