Announcement: there is an English version of this forum on Eine Frage an die Mathe-Experten: Gibt es (z.B. in MATLAB?) eine Funktion, welche Gleichungen einer Fehlerrechnung unterzieht? Als Beispiel eine Funktion wie ein Filter: Beitrag "Wie bekomme ich IIR Filterkoeffizienten Ganz-Zahlig?" bei der man angibt, welchen Parameter man wie belegt und welche Toleranz er hat? Die Toleranz ergibt sich in einigen Fällen aus der gewählten Genauigkeit der Variablen, die das Ergebnis nicht beeinflussen sollen, weil genau genug und in anderen Fällen aus der Physik, weil Eingangswerte nicht genau genug bekannt sind und rauschen. Das würde man getrennt untersuchen können, wenn man alle Fälle der Abweichungen als Kombination in die Formel hineingibt und es durchspielt. Das habe ich schon mit Python gemacht, würde es aber gerne automatisieren, um nicht jedesmal die Formel in Python abbilden zu müsssen.
Keiner eine Idee? Bin ich der Einzige, der mit solchen Aufgabenstellungen konfrontiert ist?
Hatte das für meine MA damals auch mit Python gemacht und kann mich an irgendeine lib erinnern die dabei behilflich war. Uncertain...?
Nein, gibt es afaik nicht. Musst du über Monte Carlo machen und zig Wiederholungen rechnen. Dafür müsste Matlab auf Datentypebene mit Verteilungen klar kommen, was es nicht tut. In Julia gibt es zumindest Ansätze: - https://github.com/SciML/SciMLExpectations.jl und https://docs.sciml.ai/SciMLExpectations/stable/tutorials/introduction/ - https://github.com/JuliaPhysics/Measurements.jl (Unsicherheiten in Eingangs-/Ausgangsdaten) - Monte Carlo: https://github.com/baggepinnen/MonteCarloMeasurements.jl - all-in-one, aber ziemlich neu: https://github.com/FriesischScott/UncertaintyQuantification.jl (ungetestet)
Genau in dem genannten Thread hat ja Jürgen S. eine "Anekdote" zum Thema Matlab erzählt, in deren Verlauf er deren Leute als "bachelor-Entwickler" beschimpft: Beitrag "Re: Ganzzahlprobleme mit MATLAB" ...gehen daher davon aus, dass MATLAB das schon richten wird ... Ich hätte auch gedacht, dass man von so einem "professionellen" Programm mehr erwarten darf.
Jan K. schrieb: > In Julia gibt es zumindest Ansätze: Interessant, danke! Christoph db1uq K. schrieb: > ...gehen daher davon aus, dass MATLAB das schon richten wird ... Solange es Monte Carlo ist, bleibt es natürlich zufällig. Die Abdeckung des Problems ist es dann sicher auch. Das ist auch mein Problem mit MATLAB. Eigentlich müsste man eine vollständige Abdeckung erzielen können, wenn das Programm die Formel analysiert.
Christoph db1uq K. schrieb: > Genau in dem genannten Thread hat ja Jürgen S. eine "Anekdote" zum Thema > Matlab erzählt, ... was auch nicht ganz falsch ist. der MATLAB-Coder, der VHDL oder C erzeugt, ist auch nicht gerade das allerintelligenteste Biest. Da kann Python deutlich mehr. Wenn du an das Ende des threads blätterst, findest du meinen Vorschlag: Beitrag "Re: Wie bekomme ich IIR Filterkoeffizienten Ganz-Zahlig?" Für die Genauigkeit rechne man mit mehren Ansätzen nacheinander dieselbe Rechnung durch. Durch eine Mittelung erhält man den geringsten Fehler. Durch Weiterverwenden der Extrema den Maxmimalen. Die Rechnung muss dann eben für jeden Parameter zweimal durchgeführt werden. Mit etwas Intelligenz, erhält man aus jeder neuen Rechnung dann 4 Werte, die wieder 2 Extreme bilden. Diese setzt man in die neue Rechnung ein.
-gb- schrieb: > Für die Genauigkeit rechne man mit mehren Ansätzen nacheinander dieselbe > Rechnung durch. Durch eine Mittelung erhält man den geringsten Fehler. > Durch Weiterverwenden der Extrema den Maxmimalen. Solche Sachen wollte ich mir eben sparen und dachte, daß das auch irgenwie automatisch gehen müsste. Ich meine, eigentlich haben doch alle Entwickler diesen Bedarf, bei einer Simulation die Extra abzufahren. So wird alternativ vorgeschlagen, das Problem statistisch zu lösen und beispielsweise mit zufälligen Werten zu arbeiten, die das Feld abdecken (sollen).
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