Очень общая метрология

В метрологии применяется еще термин «приведенная погрешность». Представим себе, что вольтметр измеряет напряжения от 0 до 250 В, причем погрешность постоянна и равна 5 В. В этом случае абсолютная погрешность и будет 5 В, относительная зависит от реально измеряемой величины (2 % — если 250 В, 5 % — если 100 В, 10 % — если 50 В, чуете, что будет дальше?), а приведенная погрешность будет именно 2 %: это относительная погрешность на конце шкалы. Если шкала прибор начинается не с 0, то берется не конец, а разность конца и — а вы как думаете? — начала.

Погрешности: классификация по «устройству»

Источников погрешностей великое множество, но большинство из них действует либо сдвигая измеряемую величину на сколько-то, либо умножая ее на сколько-то. При этом умножение может быть и на величину, меньшую единицы, то есть не «умножая», а «умаляя». Примечание это необходимо потому, что в не столь давние времена церковь сильно возражала против дробей, поскольку при умножении на некоторые дроби величина не «умножалась», а «умалялась». Поскольку не известно, не будет ли к моменту издания этой книги РПЦ рулить преподаванием метрологии, сделано это примечание.

Так вот, первая погрешность называется аддитивной, а вторая мультипликативной. А смешанная погрешность называется почему-то смешанной. Видимо, метрологам не хватило знания латыни.

Но главное деление погрешностей — это деление на систематические и случайные. Смысл кажется вполне понятным из названий, но на самом деле он не понятен. Если верить физике, то истинно случайное — это область действия квантовых закономерностей, от обычной метрологии это достаточно далеко (хотя эталоны все больше становятся квантовыми). Хочется сказать крамолу — что случайные погрешности — это просто погрешности, причина которых нам не ясна. Отчасти это так, но важно еще то, что у того, что мы называем случайными погрешностями, обычно много сравнимых по мощности причин, действующих независимо. Это не случайно — если бы какая-то причина превалировала, мы бы ее раскусили и объявили систематической. А если причин много и они сравнимы и независимы, то формируется определенная картина: распределение погрешностей подчиняется так называемому «нормальному распределению», симметричной функции определенной формы. Симметричность позволяет путем вычисления среднего многократных измерений уменьшать погрешность, а знание функции распределения позволяет оценить достижимую точность.

Можно представить себе ситуацию случайной несимметричной погрешности. Скажем, данный прибор сильнее завышает, нежели занижает показания. Тогда, измерив 220 вольт, мы будем вынуждены сказать, что напряжение равно 220 + 5 — 10 В, то есть лежит на отрезке 210–225. Конечно, такая ситуация уже менее случайна, нежели стандартная «случайная» и человечьим голосом просит — разберитесь во мне, определите мой источник.

Систематические погрешности, увеличивающиеся со временем, называют систематическими прогрессирующими. При чем здесь слово «прогресс» не понятно.

Наше знание того, что при тех или иных измерениях имеет место систематическая погрешность, часто, хотя и не всегда сопряжено с пониманием источника этих погрешностей. Например, систематическая погрешность может быть обнаружена сравнением с более точным прибором. Однако понимание источника погрешности, даже если оно и есть, не всегда означает, что мы можем всегда исключить ее на уровне прибора — и тогда приходится либо исключать ее вычислительно, вводя поправки, либо прибегать к специфическому методу измерений — методу замещения. При этом измеряемая величина и эталон по очереди «измеряются» прибором, который может быть не точнее, хотя и должен быть стабилен.

В заключение этого раздела отметим следующее. Стандартной процедурой в естественных науках является поиск закономерностей. Мы получаем набор чисел, чаще всего — зависимость некой функции от одной или нескольких переменных, и имеем в виду подобрать функцию, описывающую эти данные. Функция обычно подбирается в некотором классе (синусоиды, экспоненты, многочлены), причем выбор класса делается, исходя из наших исходных представлений о зависимости. Так вот, при подборе функции не имеет смысла делать так, чтобы полученные данные объяснялись точно — потому, что в этих «данных» смешаны действительные значения и погрешности. Подбор функций должен делаться так, чтобы она прошла через экспериментальные точки с учетом «полей допуска», то есть зацепила соответствующие прямоугольнички (x, ''x, y, ''y). Причем человеку свойственно преувеличивать достигнутую им точность. Поэтому Л.Д.Ландау говорил, что если вы провели зависимость через экспериментальные точки и собираетесь эту зависимость интерпретировать, то увеличьте погрешность в три раза и посмотрите — сохранится ли ваша интерпретация.

Характеристики: метрологические и не очень