* Betydande siffror: Antalet betydande siffror i en mätning återspeglar dess precision. Vid beräkningar av beräkningar kan resultatet endast vara lika exakta som den minst exakta mätningen som används.
* Felutbredning: Varje mätning har någon inneboende osäkerhet. Denna osäkerhet eller fel kan spridas genom beräkningar och påverkar det slutliga resultatet. Ju mer exakta mätningar, desto mindre är felutbredningen och desto mer exakt slutresultatet.
* avrundning: För att undvika att överdriva precisionen för ett beräknat resultat tillämpas avrundningsregler. Dessa regler säkerställer att det slutliga svaret inte innebär mer precision än de ursprungliga mätningarna tillåtna.
Exempel:
Låt oss säga att du beräknar området för en rektangel. Du mäter längden som 5,2 cm och bredden som 2,85 cm.
* area =längd x bredd
* area =5,2 cm x 2,85 cm
* area =14,82 cm²
Längdmätningen (5,2 cm) har emellertid endast två betydande siffror, medan bredden mätning (2,85 cm) har tre. Därför bör det beräknade området avrundas till två betydande siffror, vilket resulterar i 15 cm² .
Nyckelpunkter:
* minst exakt mätning: Det beräknade resultatet kan inte vara mer exakt än den minst exakta mätningen som används.
* Osäkerhetsansamling: Fel i mätningar ackumuleras genom beräkningar, vilket leder till potentiell osäkerhet i slutresultatet.
* Betydande siffror och avrundning: Dessa regler är avgörande för att upprätthålla en realistisk representation av precisionen för ett beräknat resultat.
Sammanfattningsvis är precisionen för ett beräknat resultat direkt beroende av precisionen för de mätningar som användes i beräkningen. Genom att använda exakta mätningar och tillämpa lämpliga avrundningsregler kan du se till att det beräknade resultatet exakt återspeglar nivån på osäkerhet i originaldata.
