测量不确定度百问

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出版者:
作者:李慎安
出品人:
页数:223
译者:
出版时间:2009-4
价格:42.00元
装帧:
isbn号码:9787502629717
丛书系列:
图书标签:
  • 测量
  • 不确定度
  • 计量
  • 误差分析
  • 数据处理
  • 质量控制
  • 实验
  • 规范
  • 标准
  • 评估
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具体描述

《测量不确定度百问》是作者对近几年来接触到的有关测量不确定度问题的讨论,特别包括了对当前存在的一些误区的辨析。数是红给出了近百种常用测量一起示值不确定度的评定方法要点与评定的结果,供工作中查找和参考。《测量不确定度百问》以简明。实用为主,不涉及理论上的探讨。

可供理化实验室、实验室认可、质量认证的工作人员参考。

计量学前沿探索:从理论基石到现代应用 本书旨在全面深入地剖析现代计量学领域的核心概念、先进方法和前沿应用,为读者构建一个扎实、系统的知识体系。它不侧重于具体测量结果的不确定度评估,而是将焦点放在计量理论的宏观构建、测量体系的科学化管理,以及新兴技术在计量学中的角色演变。 --- 第一部分:计量学的哲学基础与科学溯源 本部分致力于追溯计量学的历史脉络,探讨其作为一门科学的哲学基础和逻辑结构。计量不再被视为单纯的数值获取过程,而是被提升到认识论的高度,研究“量”的本质及其在人类认知世界中的地位。 第一章:量化世界的哲学思辨 测量的本质与本体论: 深入探讨“量”如何从物理实在中抽象出来,并分析不同哲学流派对“标准”和“真实值”的理解差异。讨论测量活动中观察者与被观测对象之间的关系。 公理化计量体系的构建: 介绍计量学体系如何从经验积累过渡到公理化、形式化的科学体系。重点分析国际单位制(SI)的演变历程,及其在定义基本量和导出量时的逻辑自洽性。 从物理实在到信息载体: 探讨信息论在现代计量中的作用。分析测量数据如何从物理信号转化为可处理的信息,以及信息损失与信息增益在计量过程中的辩证关系。 第二章:计量学历史的里程碑与范式转移 早期度量衡的区域性与统一化: 考察古代文明中度量衡的起源、演变及对贸易和工程的支撑作用。分析拿破仑时代米制的诞生及其对标准化运动的深远影响。 计量学的工业革命驱动力: 阐述工业革命对精密测量的迫切需求,以及光学、机械加工技术如何反哺计量基准的建立。探讨误差理论在这一时期的初步形成。 跨越式发展:量子革命对基准的颠覆: 详细分析20世纪以来,从实物基准向基于自然常数的普适基准(如铯原子钟、真空光速)的转变。重点剖析这些转变如何重塑了测量科学的可靠性和普适性。 --- 第二部分:现代测量科学的体系构建与管理 本部分聚焦于构建一个稳定、可靠、可追溯的现代测量基础设施所必需的系统工程与管理规范。内容涵盖从宏观的计量标准维护到微观的仪器校准流程的科学化管理。 第三章:计量标准的层级结构与维护 国际计量基准的维护与比对: 介绍国际计量大会(CGPM)的角色,以及各国计量院(如NIM、NIST)如何通过关键比对(Key Comparisons)来确保全球测量体系的统一性。 国家计量标准与次级标准的传递: 详细描述计量溯源链的构建过程,从最高等级的定义到工作级标准的校准,强调中间传递环节中的系统性控制。 计量资源的数字化与虚拟化: 探讨利用先进计算技术建立虚拟计量参考源的可能性与挑战,以及如何利用云计算平台管理庞大的标准件和校准数据。 第四章:测量过程的质量保证与可靠性工程 计量认证与实验室认可(ISO/IEC 17025): 深入解析国际公认的实验室能力评估标准,不仅关注技术能力,更关注管理体系的有效性,以确保测量结果的有效性和可信度。 校准与验证方法的优化: 探讨超越传统单点校准的先进方法,如基于模型的校准(Model-based Calibration)和周期性评估策略。分析如何平衡校准成本与风险控制。 测量仪器全生命周期管理: 建立一套从采购、使用、维护到报废的计量设备管理框架,重点在于优化使用参数,延长校准周期,并确保数据记录的完整性。 --- 第三部分:计量学与前沿技术的交叉融合 本部分探索新兴技术,如大数据、人工智能、微纳制造等,如何为计量科学注入新的活力,并催生出全新的测量范式。 第五章:智能传感与分布式测量网络 新型传感器技术对测量极限的拓展: 介绍基于量子效应(如NV色心、石墨烯)、生物分子识别等尖端技术开发的传感器,它们如何突破传统电学、光学传感器的局限,实现极高灵敏度的测量。 物联网(IoT)环境下的数据采集与处理: 分析海量传感器数据如何在网络中实时传输、校验和融合。重点讨论如何在高噪声、低带宽的环境下维持测量数据的质量和同步性。 自适应测量系统的设计原理: 阐述如何利用反馈控制和机器学习算法,使测量设备能够根据被测对象的实时变化自动调整测量参数(如量程、采样率、积分时间),从而实现效率与精度的最优匹配。 第六章:计算计量学与数据驱动的科学决策 高维数据中的测量偏差识别: 探讨复杂系统中,如何利用多元统计分析、主成分分析(PCA)等方法,从大量耦合的测量变量中识别出隐藏的系统性偏差和共模误差。 机器学习在测量模型构建中的应用: 分析如何利用神经网络等技术替代传统的物理模型,尤其是在那些物理模型难以建立或过于复杂的非线性系统中,实现高精度的参数估计和状态重构。 计量学在宏观决策中的角色: 探讨可靠的测量数据如何支撑环境监测、工业过程控制、乃至国家宏观经济指标的科学评估。强调计量体系的稳定性和透明性对社会信任的价值。 --- 总结与展望: 本书不仅回顾了计量科学的坚实基础,更展望了其在未来技术浪潮中的演进方向。它将激励读者超越对单一“误差”计算的关注,转向对整个测量生态系统的科学构建、质量控制和前沿创新的深刻理解。这是一部面向高级工程技术人员、计量科研工作者以及决策制定者的深度理论参考书。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一名即将步入科研领域的学生,我深知掌握准确的测量不确定度评估能力的重要性。然而,在之前的学习过程中,我对这个概念的理解总是有一些模糊和片面。我希望《测量不确定度百问》这本书,能够为我提供一个清晰、系统的学习框架。我非常好奇它将如何剖析“测量不确定度”的由来,比如它会详细解释“误差”、“偏差”和“不确定度”之间的区别与联系吗?我更期待的是,它能教会我如何在实际测量中,系统地识别、量化和合并各种不确定度来源。例如,对于传感器本身的精度限制、环境因素的干扰、以及操作人员的技能差异,书中是否会提供相应的评估模型和计算公式?我希望这本书不仅仅是枯燥的理论阐述,更能辅以生动形象的案例分析,让我能够更好地理解抽象的概念,并将其应用到实际问题中。我特别关注书中是否会涉及一些关于“不确定度传播”的详细讲解,以及在进行实验设计时,如何从源头上减小不确定度。如果这本书能够帮助我建立起扎实的测量不确定度理论基础和实践能力,那将对我未来的科研之路产生深远的影响。

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坦白说,我之前对测量不确定度的理解,一直停留在“知道有这么回事,但具体怎么算,有时候会有点迷糊”的阶段。尤其是在一些复杂的测量系统中,多个变量相互影响,计算不确定度就变成了一项艰巨的任务。我对这本书的期待,首先是它能否帮助我建立起一个清晰的认知框架。我希望它能循序渐进地讲解,从不确定度的基本概念、来源、分类,到各种计算方法,并且每一种方法都能配以详实的例证。我特别希望看到它能够深入剖析一些“误区”,比如哪些常见的计算错误会导致结果偏差很大,以及如何避免这些错误。我希望这本书不仅仅是告诉我们“怎么做”,更能告诉我们“为什么这么做”,以及这样做背后的科学原理。在实际工作中,我经常会遇到一些自己不熟悉的测量设备或者测量方法,这个时候,如果我能对不确定度的评估有扎实的掌握,就能更自信地进行操作。我希望能在这本书里找到一些关于如何选择合适的评估方法、如何评估系统的整体不确定度的指导。我对它是否会涵盖一些特定领域,比如光学测量、电子测量或者物理测量中的不确定度评估问题很感兴趣。

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这本书的封面上“测量不确定度百问”几个字,就瞬间击中了我的痛点。在实验课上,每次计算不确定度都感觉像是在跟一个黑箱打交道,公式看得头晕眼花,代入数字更是小心翼翼,生怕哪个小数点错位就全盘皆输。老师讲的时候感觉似懂非懂,一到自己动手就大脑宕机。我一直希望有本能把我从这种“数学的迷雾”中解救出来的书,能用一种更直观、更易懂的方式来阐述这个看似枯燥但又极其重要的问题。这本书的出现,就像一道曙光,让我对掌握这项技能充满了期待。我非常好奇它会如何解释那些繁复的公式,是否会提供一些生动有趣的例子,或者是一些能帮助我们建立直观理解的方法。毕竟,理论知识固然重要,但能否将其内化成解决实际问题的能力,才是关键。我希望这本书能让我明白,不确定度并不仅仅是报告里的一个数字,它背后蕴含着对测量过程的深刻理解和对结果可靠性的严谨判断。我尤其关心它是否会涉及一些常见的测量误差来源,以及如何通过优化实验设计来减小不确定度。这些都是我在实际操作中经常遇到的困惑,如果能在这本书中找到解答,那将是非常宝贵的收获。我迫不及待地想翻开这本书,看看它能否真正点亮我理解测量不确定度的道路。

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我一直对测量不确定度这个概念感到既熟悉又陌生。熟悉的是,在每一次实验报告中,它都是一个必不可少的组成部分;陌生的是,我总觉得对它的理解不够深入,计算过程也时常让我感到困惑。我非常渴望能够找到一本真正能够帮助我理解这个概念本质的书籍。《测量不确定度百问》这个书名,就好像是我在茫茫书海中看到的一盏明灯。我期待它能系统地解答我在学习过程中遇到的所有“为什么”。比如,它会如何解释“随机误差”和“系统误差”的区别?在实际操作中,我们又该如何去识别它们?我特别希望它能提供一些具体的、可操作的计算方法,并且用清晰的语言和图示来加以说明,让我能够一步一步地跟着做。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌,更能包含一些“实战”经验,比如在不同的测量场景下,应该采用哪种不确定度评估方法?如何处理那些难以量化或难以控制的误差源?如果这本书能够帮助我建立起一套完整的测量不确定度评估体系,那将是我学习生涯中非常宝贵的财富。

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这本书的标题“测量不确定度百问”一下就勾起了我的好奇心。作为一名学生,每次涉及到测量不确定度的课程,我都感到压力山大。公式多,概念抽象,而且常常会和统计学、概率论扯上关系,这让我觉得学习起来非常吃力。我希望这本书能像一个耐心细致的老师,把这些复杂的概念分解成小块,用浅显易懂的语言和生动的比喻来解释清楚。我非常期待它能够从最基础的“什么是测量不确定度”开始,一步一步地引导我,解答我在学习过程中遇到的每一个“为什么”。例如,它会如何解释“标准不确定度”、“扩展不确定度”这两个概念?它们之间的关系是什么?在实际应用中,我们应该如何选择合适的置信水平来计算扩展不确定度?我希望这本书能够提供一些清晰的图示或者流程图,帮助我理解整个评估过程。我也很想知道,书中是否会包含一些可以直接套用的模板或者表格,方便我在进行实际测量时参考。另外,我对于如何处理来自不同来源的不确定度,以及如何对这些不确定度进行合并,也感到非常好奇。这本书能否为我打开一扇新的大门,让我对测量不确定度有一个更深刻、更系统的认识?

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坦白说,测量不确定度这个概念,在我看来一直是一道难以逾越的鸿沟。每次看到那些复杂的公式,我都感觉头晕脑胀,不知道从何下手。《测量不确定度百问》这个书名,瞬间就抓住了我的“痛点”,让我觉得这本书就是来解决我困扰已久的难题的。我非常期待这本书能够用一种非常直观、易懂的方式来解释测量不确定度的本质。它会从最基础的概念讲起吗?比如,什么是“真值”,什么是“测量值”,以及它们之间的差异是如何产生不确定度的?我更关心的是,书中是否会提供一些实用的方法和技巧,来帮助我进行不确定度的计算和评估。例如,在处理不同类型的误差时,我们应该采用哪些不同的计算方法?如何有效地将各个独立的误差源进行合并,得到最终的测量不确定度?我希望这本书能够包含大量的实例,最好是贴近我们实际操作的例子,这样我才能更好地理解和掌握这些知识。如果这本书能够让我摆脱对测量不确定度的恐惧,并且能够自信地进行相关的计算和分析,那将是一件多么令人兴奋的事情!

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我对测量不确定度的理解,一直处于一种“似懂非懂”的状态。每次接触到相关内容,都会感觉信息量巨大,而且概念非常抽象,难以消化。我总是在寻找一本能够真正把我从这种困惑中解脱出来的书,一本能够把看似复杂、晦涩的知识讲透、讲明白的书。《测量不确定度百问》这个书名,一下就抓住了我的眼球,它似乎承诺了将解答我心中无数个关于测量不确定度的疑问。我非常渴望了解,这本书会以何种方式来组织这些“百问”,是按照知识体系的逻辑顺序,还是以问题为导向,逐个击破?我尤其希望它能深入浅出地讲解测量不确定度的基本概念,例如“真值”、“测量值”、“误差”以及“不确定度”之间的内在联系。更重要的是,我期待书中能够提供一些具体的方法和步骤,来指导我如何识别和量化不同类型的误差,以及如何根据这些误差来计算最终的测量不确定度。我希望这本书能为我提供一些实操性的建议,比如在进行仪器校准时,如何评估校准结果的不确定度?在进行数据分析时,如何有效地合并来自不同环节的不确定度?我相信,通过这本书的学习,我能够对测量不确定度有一个更全面、更深入的认识,从而更自信地进行科学研究和工程实践。

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作为一名在实验室里摸爬滚打多年的研究人员,我深知“不确定度”这三个字的分量。它不是简单地告诉你一个误差范围,而是对你整个测量过程严谨性的终极审判。多少次,我绞尽脑汁地去理解那些统计学原理,去推导那些复杂的传播公式,但总觉得隔靴搔痒,无法真正领会其精髓。每次写报告,计算不确定度都像是在走钢丝,步步惊心,生怕出现低级错误而影响整个研究的结论。所以,当我在书店看到这本《测量不确定度百问》时,我立刻被它吸引了。这个“百问”的名字,就暗示了它会针对读者在学习和应用中可能遇到的各种问题,提供详尽的解答。我非常想知道,它会以怎样的逻辑结构来组织这些问题,是否会从最基础的概念入手,逐步深入到更复杂的应用场景。我特别期待它能提供一些“实战”技巧,比如在处理相关性、进行数据分组、或者在一些特殊测量条件下如何准确评估不确定度。如果它能辅以一些真实的案例分析,那就更完美了。我希望这本书不仅仅是教科书式的理论讲解,更能成为一本实用的操作手册,帮助我在面对具体测量问题时,能够迅速找到应对的方法。我想了解,它是否会涉及到一些与国际标准接轨的最新方法,或者一些被广泛认可的评估不确定度的最佳实践。

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在我多年的学习和工作中,总感觉测量不确定度这个概念像一个无形的“天花板”,限制了我对数据可靠性的判断和对实验结果的深入解读。我知道它很重要,但总觉得难以真正掌握。我总是抱着一种“知道点皮毛”的心态去处理,但内心深处却渴望能真正理解其精髓。《测量不确定度百问》这个名字,恰恰击中了我的软肋,仿佛它就是要来解决我长期以来困扰的那些“为什么”和“怎么办”。我非常期待这本书能够提供一种系统性的学习路径,让我能够从零开始,逐步建立起对测量不确定度的完整认知。我希望它能清晰地阐述测量不确定度的来源,比如系统误差、随机误差,以及如何区分它们。更重要的是,我希望它能教会我如何有效地量化这些不确定性,并将其传播到最终的测量结果中。我特别关注书中是否会提供一些关于不确定度评估的实用技巧,比如在进行重复测量时,如何处理异常值?在进行多参数拟合时,如何评估参数的不确定度?我希望这本书不仅仅是理论的堆砌,更能提供一些“接地气”的方法,让我能够将其应用到我的实际科研或工程项目中。

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在我看来,测量不确定度是科学研究中最基础也是最核心的概念之一,它直接关系到我们对测量结果可靠性的判断。然而,在实际的学习和工作中,我常常感到自己在理解和应用方面存在不足。每次遇到测量不确定度的计算,都像是在走一条迷宫,虽然知道方向,但总是在细节上卡住。《测量不确定度百问》这个书名,恰恰触及了我一直以来的学习痛点。我非常期待这本书能够系统地解答我在学习过程中遇到的种种疑问,例如,如何科学地估计测量设备的固有不确定度?在进行数据采集时,如何通过实验设计来减小不确定度?在处理多变量测量时,如何有效地进行不确定度传播?我希望这本书能够提供清晰的理论讲解,同时辅以大量生动、贴切的实例,帮助我理解抽象的概念。我尤其看重书中是否能够提供一些关于不确定度评估的“最佳实践”或者“避坑指南”,这对于提高我的实际操作能力将非常有帮助。我希望通过这本书的学习,我能够真正掌握测量不确定度的评估方法,并将其自如地应用于各种科学和工程领域,让我的研究成果更加严谨和可信。

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