基于MATLAB用蒙特卡洛法评定测量不确定度--聚文网

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内容简介

本书简要介绍与测量不确定度评定有关的MATLAB的基本知识，编程基础以及随机变量的模拟，重点介绍了MCM实施的基本方法、MCM自适应法以及对GUM的验证，大量列举了用蒙特卡罗法评定测量不确定度的示例，只要掌握与测量不确定度相关的MATLAB的基本知识，具有一定的编程基础，参照相关示例，便可很容易地进行所从事项目测量不确定度的评估。

第一章概述
第一节引言
第二节 MCM的应用
第三节 MATLAB软件概述
第二章 MATLAB基本知识
第一节 MATLAB基本操作
第二节变量、数值和表达式
第三节数组
第四节关系和逻辑运算
第三章 MATLAB编程基础
第一节 M文件编写
第二节流程控制
第三节控制命令
第四章随机变量模拟与统计绘图
第一节随机变量生成
第二节常用概率统计函数
第三节统计图
第五章 MCM法评定基础
第一节 MCM法基本原理
第二节 MCM法的实施步骤
第三节测量不确定度来源
第四节测量模型与MCM
第六章输入量的概率分布与抽样
第一节均匀分布
第二节曲线梯形分布
第三节梯形分布
第四节三角分布
第五节反正弦分布
第六节正态分布
第七节多元正态分布
第八节缩放位移t分布
第九节指数分布
第十节伽马分布
第七章输出量的模型值与概率分布
第一节输出量的模型值
第二节输出量的估计值、标准不确定度及包含区间
第三节结果报告与示例
第四节全量程测量不确定度评定
第八章 MCM自适应法
第一节自适应MCM法概述
第二节自适应MCM法实施
第三节基于MATLAB的MCM自适应法的实现
第四节 MCM自适应法示例
第九章用MCM法验证GUM法的结果
第一节验证方法
第二节用MCM验证GUM示例
参考文献

基于MATLAB用蒙特卡洛法评定测量不确定度

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