പരീക്ഷണാത്മക ഡാറ്റ വിശകലനവും കർവ് ഫിറ്റിംഗും

നേട്ടങ്ങൾ:

• ഫിസിക്സിൽ നിന്ന് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുത്ത് curve_fit ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണാത്മക ഡാറ്റ ഫിറ്റ് ചെയ്യാനും അവയുടെ അനിശ്ചിതത്വങ്ങൾക്കൊപ്പം പാരാമീറ്ററുകൾ റിപ്പോർട്ടുചെയ്യാനുമുള്ള കഴിവ്
• അവശിഷ്ടങ്ങൾ പരിശോധിച്ച് ഫിറ്റ് ക്വാളിറ്റി സത്യസന്ധമായി വിലയിരുത്താനും ഓവർഫിറ്റിംഗ് ഒഴിവാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• കണ്ടെത്തിയ പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഫിസിക്കൽ പ്ലാസിബിലിറ്റി പരിശോധിക്കാനും 'ഭൗതികമായി ശരിയായ' ഫിറ്റിൽ നിന്ന് 'നല്ല ഭംഗിയുള്ള' ഫിറ്റിനെ വേർതിരിക്കാനും ഉള്ള കഴിവ്

ഭൗതികശാസ്ത്രം ആത്യന്തികമായി പരീക്ഷണത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു സിദ്ധാന്തം എത്ര ഗംഭീരമാണെങ്കിലും, അത് അളക്കുന്ന ഡാറ്റയുമായി യോജിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, അത് അസാധുവാണ്. പരീക്ഷണാത്മക ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ ഹൃദയഭാഗത്താണ് കർവ് ഫിറ്റിംഗ് സ്ഥിതിചെയ്യുന്നത്: സിദ്ധാന്തം (ഒരു രേഖ, ഒരു എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ, ഒരു ആന്ദോളനം) പ്രവചിച്ച ഒരു മോഡൽ നിങ്ങൾക്ക് സാധ്യമായ മികച്ച രീതിയിൽ ശബ്ദമയമായ അളവെടുപ്പ് പോയിൻ്റുകളിലേക്ക് ഘടിപ്പിക്കുകയും മോഡലിൻ്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുക (ചരിവ്, സ്ഥിരത, ആവൃത്തി). ഈ യൂണിറ്റിൽ, പരീക്ഷണ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും കർവ് ഫിറ്റിംഗ് എങ്ങനെ ശരിയായി സജ്ജീകരിക്കാമെന്നും-ഏറ്റവും വിമർശനാത്മകമായി - ഫിറ്റ് "നല്ലതായി കാണപ്പെടുന്നു", "ശാരീരികമായി ശരിയായിരിക്കുക" എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എങ്ങനെ പറയാമെന്നും നിങ്ങൾ പഠിക്കും. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടൂൾ scipy.optimize.curve_fit (ഡാറ്റയ്ക്ക് ഒരു മോഡൽ ഫംഗ്‌ഷനുമായി യോജിക്കുന്ന SciPy ഫംഗ്‌ഷൻ) ആണ്.

കർവ് ഫിറ്റിംഗിൻ്റെ യുക്തിയും AI-യുടെ റോളും

കർവ് ഫിറ്റിംഗ് ഇത് ചെയ്യുന്നു: നിങ്ങൾ ഒരു മോഡൽ ഫംഗ്‌ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു (ഉദാ. y = a·x + b), കൂടാതെ അൽഗൊരിതം ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ പിശകുള്ള ഡാറ്റയുമായി യോജിക്കുന്ന a, b എന്നിവയുടെ മൂല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. ശരിയായ മോഡൽ ഫംഗ്‌ഷൻ കോഡ് ചെയ്യുന്നതിനും curve_fit കോൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും ഫലം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും AI വേഗത്തിലാണ്. എന്നാൽ രണ്ട് നിർണായക തീരുമാനങ്ങൾ നിങ്ങളുടേതാണ്: (1) ശാരീരികമായി ശരിയായ മാതൃക ഏതാണ്? (2) ഫിറ്റിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം ശരിക്കും നല്ലതാണോ? AI-ക്ക് ഡാറ്റയ്ക്ക് 10-ആം-ഓർഡർ പോളിനോമിയൽ ഘടിപ്പിക്കാനും ഏതാണ്ട് തികഞ്ഞതായി തോന്നുന്ന ഒരു കർവ് വരയ്ക്കാനും കഴിയും - എന്നാൽ ഇത് ശാരീരികമായി അർത്ഥശൂന്യമായ ഓവർഫിറ്റിംഗ് ആയിരിക്കും.

ശാരീരിക സംഭവം

പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മോഡൽ

പാരാമീറ്റർ കണ്ടെത്തി

സ്ഥിരമായ വേഗത ചലനം

y = a·x + b

ചരിവ് = വേഗത

റേഡിയോ ആക്ടീവ് ക്ഷയം

N = N₀·e^(−λt)

λ = ക്ഷയ സ്ഥിരം

സ്പ്രിംഗ് റിലീസ്

x = A·cos(ωt + φ)

ω = കോണീയ ആവൃത്തി

ഓമിൻ്റെ നിയമം

V = R·I

R = പ്രതിരോധം (ചരിവ്)

സ്വതന്ത്ര വീഴ്ച

y = ½·g·t²

g = ഗുരുത്വാകർഷണ ത്വരണം

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: സത്യസന്ധമായ ഒരു വളവ് ഘടിപ്പിക്കുക

1. ഡാറ്റയിൽ നിന്നല്ല, ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്ന് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഇവൻ്റ് ഏത് ഭൌതിക നിയമം അനുസരിക്കണമെന്ന് ആദ്യം തീരുമാനിക്കുക. ഡാറ്റ നോക്കി ഒരു മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും "ഏത് നന്നായി യോജിക്കുന്നു" എന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും ഭൗതികശാസ്ത്രത്തെ ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുയോജ്യമാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു - അപകടകരമാണ്.

2. ഡാറ്റയും അനിശ്ചിതത്വവും നൽകുക. മെഷർമെൻ്റ് പോയിൻ്റുകൾക്കൊപ്പം, ഓരോ പോയിൻ്റിൻ്റെയും അളക്കൽ പിശക് (സിഗ്മ പാരാമീറ്റർ) എന്തെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ നൽകുക. ഫിറ്റ്, പാരാമീറ്റർ അനിശ്ചിതത്വത്തിൻ്റെ കൃത്യമായ കണക്കുകൂട്ടലിന് ഇത് ആവശ്യമാണ്.

3. പാരാമീറ്ററുകളും അവയുടെ അനിശ്ചിതത്വങ്ങളും വായിക്കുക. curve_fit രണ്ട് പാരാമീറ്റർ മൂല്യങ്ങളും കോവേരിയൻസ് മാട്രിക്സിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ അവയുടെ അനിശ്ചിതത്വങ്ങളും നൽകുന്നു. ഒരു പരാമീറ്റർ അതിൻ്റെ അനിശ്ചിതത്വമില്ലാതെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നത് അപൂർണ്ണമാണ്: "g = 9.7 ± 0.3 m/s²" എന്ന് പറയുന്നത് "9.7" എന്ന് പറയുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ വിവരദായകമാണ്.

4. ശേഷിക്കുന്നവ ഉപയോഗിച്ച് ഫിറ്റ് വിലയിരുത്തുക. മോഡലിൽ നിന്നുള്ള ഓരോ മെഷർമെൻ്റ് പോയിൻ്റിൻ്റെയും വ്യതിയാനമാണ് അവശിഷ്ടം. അവശിഷ്ടങ്ങളുടെ ക്രമരഹിതമായ വിതരണം നല്ല ഫിറ്റിൻ്റെ അടയാളമാണ്; ഒരു സിസ്റ്റമാറ്റിക് കർവ് (ഉദാ. മോഡലിന് മുകളിൽ ഒരിടത്ത്) മോഡൽ തെറ്റാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

5. ശാരീരിക യുക്തി പരിശോധിക്കുക. g മൂല്യം 9.8 അല്ലെങ്കിൽ 50 എന്ന ക്രമത്തിലാണോ കാണപ്പെടുന്നത്? ഒരു റെസിസ്റ്റർ നെഗറ്റീവ് ആയി പോയോ? ശാരീരികമായി അസാധ്യമായ പാരാമീറ്ററുകൾ ഒരു പ്രശ്നത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഫിറ്റ് "നല്ലതായി തോന്നുന്നു" പോലും.

നുറുങ്ങ്: കാഴ്ചശക്തിയെ മാത്രം ആശ്രയിച്ച് ഫിറ്റിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്തരുത്. എല്ലായ്‌പ്പോഴും അവശിഷ്ടങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രാഫിൽ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക. നല്ല ഫിറ്റിൽ, അവശിഷ്ടങ്ങൾ പൂജ്യത്തിന് ചുറ്റും ശബ്ദം പോലെ ചിതറുന്നു; ഒരു മോശം ഫിറ്റ് ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു ദൃശ്യമായ പാറ്റേൺ (തരംഗം, ചരിവ്, യു-ആകൃതി) ദൃശ്യമാകുന്നു. നിങ്ങളുടെ മാതൃക ശാരീരികമായി കുറവാണെന്നതിൻ്റെ ഏറ്റവും സത്യസന്ധമായ അടയാളമാണ് ഈ പാറ്റേൺ.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഓവർഫിറ്റിംഗ് ട്രാപ്പ്. ഒരു വിദ്യാർത്ഥി AI-നിർദ്ദേശിച്ച 7th ഡിഗ്രി പോളിനോമിയൽ 8 ഡാറ്റ പോയിൻ്റുകളിലേക്ക് ഘടിപ്പിച്ചു; വക്രം എല്ലാ പോയിൻ്റുകളിലൂടെയും കടന്ന് "തികഞ്ഞത്" ആയി കാണപ്പെട്ടു. എന്നാൽ രണ്ട് പോയിൻ്റുകൾക്കിടയിൽ വളവ് അസംബന്ധമായി ആന്ദോളനം ചെയ്തു. വിദ്യാർത്ഥി ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിലേക്ക് തിരിഞ്ഞു: അതൊരു രേഖീയ ബന്ധമായിരുന്നു. അവൻ ഒരു ലളിതമായ വരി ഘടിപ്പിച്ചപ്പോൾ, പരാമീറ്ററുകൾ ഭൗതിക അർത്ഥം എടുത്തു; ഉയർന്ന ഓർഡർ പോളിനോമിയൽ ശബ്ദം മനഃപാഠമാക്കിയിരുന്നു.

കേസ് 2 - അനിശ്ചിതത്വം മറന്നു. ഒരു ഗവേഷകൻ YZ എഴുതിയ കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് g = 9.73 ഗുരുത്വാകർഷണ ത്വരണം കണ്ടെത്തി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. അദ്ദേഹത്തിൻ്റെ ഉപദേഷ്ടാവ് അനിശ്ചിതത്വത്തെക്കുറിച്ച് ചോദിച്ചു. ഗവേഷകൻ curve_fit-ൻ്റെ covariance output ഉപയോഗിച്ചില്ല; കണക്കാക്കിയപ്പോൾ, അനിശ്ചിതത്വം ± 0.4 ആയി മാറി, അതായത് ഫലം 9.81 എന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് മൂല്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. അവ്യക്തത കൂടാതെ, ഫലം "9.81 ൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുന്നു" എന്ന് തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കാം.

കേസ് 3 - അവശിഷ്ടങ്ങൾ പിശക് കാണിച്ചു. ഒരു അധ്യാപകൻ ഒരു കൂളിംഗ് പരീക്ഷണത്തിൽ ഒരു നേർരേഖ ഘടിപ്പിച്ചു, അത് ന്യായമാണെന്ന് തോന്നി. എന്നാൽ അവൻ സ്ക്രാപ്പുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്തപ്പോൾ, ഒരു പ്രത്യേക വളഞ്ഞ പാറ്റേൺ ഉയർന്നുവന്നു. യഥാർത്ഥത്തിൽ സംഭവിച്ചത് ഒരു എക്സ്പോണൻഷ്യൽ കൂളിംഗ് ആയിരുന്നു. അദ്ദേഹം ശരിയായ മോഡൽ (എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ) ഉപയോഗിച്ചപ്പോൾ, അവശിഷ്ടങ്ങൾ ക്രമരഹിതമായിത്തീർന്നു, ഫിറ്റ് ഫിസിക്കൽ അർത്ഥവത്തായി.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ഫിസിക്കൽ മോഡലുമായി യോജിക്കുന്നു:

ഇനിപ്പറയുന്ന പരീക്ഷണാത്മക ഡാറ്റയിലേക്ക് ഫിസിക്കൽ മോഡലി = [മോഡൽ ഫംഗ്‌ഷൻ] യോജിക്കുന്ന ഒരു curve_fit കോഡ് എഴുതുക ([x, y മൂല്യങ്ങൾ, യൂണിറ്റുകളിൽ]). കോവേരിയൻസിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ പാരാമീറ്ററുകളും 1-സിഗ്മ അനിശ്ചിതത്വങ്ങളും പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുക. ഡാറ്റ, ഘടിപ്പിച്ച വക്രം, അവശിഷ്ടങ്ങൾ എന്നിവ ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രാഫിൽ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക. ഞാൻ ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്ന് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുത്തു; നിങ്ങൾ അത് പ്രയോഗിക്കുക.

2) ഫിറ്റ് അസസ്‌മെൻ്റിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം:

ചുവടെയുള്ള ഫിറ്റിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്തുന്ന കോഡ് ചേർക്കുക: അവശിഷ്ടങ്ങൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക, ചി-സ്ക്വയർ അല്ലെങ്കിൽ R² പോലെയുള്ള അളവ് കണക്കാക്കുക, അവശിഷ്ടങ്ങളിൽ ചിട്ടയായ പാറ്റേൺ ഉണ്ടെങ്കിൽ രേഖാമൂലം അഭിപ്രായമിടുക. ഫിറ്റ് കോഡ്: [ഇവിടെ]

3) മോഡൽ താരതമ്യം:

രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഫിസിക്കൽ മോഡലുകളെ ഒരേ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന കോഡ് എഴുതുക: [മോഡൽ എ], [മോഡൽ ബി]. രണ്ടിൻ്റെയും പാരാമീറ്ററുകൾ, അനിശ്ചിതത്വങ്ങൾ, ശേഷിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ കാണിക്കുക. ശാരീരികമായി ഏതാണ് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമെന്ന് തീരുമാനിക്കേണ്ടത് ഞാനാണ്; രണ്ടും വശങ്ങളിലായി അവതരിപ്പിക്കുക. ഓവർ ഫിറ്റിംഗ് ഒഴിവാക്കാൻ ഓർക്കുക.

4) അനിശ്ചിതത്വ റിപ്പോർട്ടിംഗ്:

"മൂല്യം ± അനിശ്ചിതത്വം (യൂണിറ്റ്)" എന്ന ഫോർമാറ്റിൽ ഉചിതമായ എണ്ണം അക്കങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇനിപ്പറയുന്ന ഫിറ്റിൻ്റെ ഓരോ പാരാമീറ്ററും പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്ന കോഡ് ചേർക്കുക. ഒരു പരാമീറ്റർ ഭൗതികമായി അസാധ്യമായ മൂല്യം (ഉദാ. നെഗറ്റീവ് പിണ്ഡം) എടുക്കുകയാണെങ്കിൽ ഫിറ്റ് ചെയ്യുക. കോഡ്: [ഇവിടെ]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ഈ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ വക്രം കണ്ടെത്തുക."

ഉപസംഹാരം: ഹൈ-ഓർഡർ പോളിനോമിയലിന് AI-ക്ക് "തികഞ്ഞത്" എന്നാൽ ശാരീരികമായി അർത്ഥമില്ലാത്ത ഫിറ്റ് നൽകാൻ കഴിയും; അനിശ്ചിതത്വവും ഇനിയുമില്ല.

ശക്തമായത്: "റേഡിയോ ആക്ടീവ് ഡീകേ മോഡലിന് N = N₀·e^(−λt) യോജിച്ച ഒരു curve_fit കോഡ് ഈ (t, N) ഡാറ്റയിലേക്ക് എഴുതുക. λ, N₀ എന്നിവയും അവയുടെ അനിശ്ചിതത്വങ്ങളും പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുക. അവശിഷ്ടങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രാഫിൽ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക, വ്യവസ്ഥാപിത പാറ്റേൺ ഉണ്ടെങ്കിൽ കമൻ്റ് ചെയ്യുക. λ ആണെങ്കിൽ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുക."

ഫലം: ഫിസിക്കൽ മോഡൽ, അനിശ്ചിതത്വ പാരാമീറ്ററുകൾ, അവശിഷ്ട പരിശോധനയും പ്ലാസിബിലിറ്റി പരിശോധനയും.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഭൗതിക നിയമത്തിനുപകരം "മികച്ച അനുയോജ്യം" തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ ഭൗതികശാസ്ത്രത്തെ നിർബന്ധിക്കുകയും അമിതമായ ഫിറ്റിംഗിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• അനിശ്ചിതത്വം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നില്ല. അനിശ്ചിതത്വമില്ലാത്ത ഒരു പാരാമീറ്റർ മൂല്യം ശാസ്ത്രീയമായി അപൂർണ്ണമാണ്; രണ്ട് ഫലങ്ങൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്നത് അനിശ്ചിതത്വത്തിലൂടെ മാത്രമേ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയൂ.
• മിച്ചം വരുന്നതു പോറൽ അല്ല. കണ്ണിൽ നോക്കി പാലിക്കൽ "നല്ലത്" എന്ന് പ്രഖ്യാപിക്കുന്നത് വ്യവസ്ഥാപരമായ വ്യതിയാനങ്ങളെ മറയ്ക്കുന്നു.
• പ്രധാനപ്പെട്ട അക്കം അമിതമായി കണക്കാക്കുക. g = 9.73418 ± 0.4 എന്നത് തെറ്റായ കൃത്യതയാണ്; എത്ര അക്കങ്ങൾ പ്രാധാന്യമുള്ളതാണെന്ന് അനിശ്ചിതത്വം നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
• ശാരീരിക യുക്തിയെ മറികടക്കുന്നു. നെഗറ്റീവ് പ്രതിരോധം അല്ലെങ്കിൽ 50 m/s² ഗുരുത്വാകർഷണം പോലുള്ള അസാധ്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ അവഗണിക്കുന്നു.

ശ്രദ്ധിക്കുക: ഒരു വക്രം ഡാറ്റയുമായി നന്നായി യോജിക്കുന്നതിനാൽ, അടിസ്ഥാന ഭൗതികശാസ്ത്രം ശരിയാണെന്ന് തെളിയിക്കുന്നില്ല. മതിയായ സൗജന്യ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു "നല്ല" വക്രം ഏത് ഡാറ്റയ്ക്കും അനുയോജ്യമാകും. ശാസ്ത്രീയ സമഗ്രതയ്ക്ക് ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്ന് മാതൃക തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അനിശ്ചിതത്വം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും അവശിഷ്ടങ്ങൾ സത്യസന്ധമായി പരിശോധിക്കുകയും വേണം. ഒരു നല്ല AI- ജനറേറ്റഡ് ഗ്രാഫിക് ഈ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് പകരമാവില്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

പരീക്ഷണ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ, AI വേഗത്തിൽ കർവ് ഫിറ്റിംഗ് കോഡും ദൃശ്യവൽക്കരണവും സ്ഥാപിക്കുന്നു; എന്നാൽ ഫിസിക്കൽ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും അനിശ്ചിതത്വം കൃത്യമായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതും ഫിറ്റിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം സത്യസന്ധമായി വിലയിരുത്തുന്നതും ഭൗതികശാസ്ത്രജ്ഞൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്. ഒരു നല്ല വിശകലനം ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്ന് മോഡലിനെ എടുക്കുന്നു, പാരാമീറ്ററുകൾ അവയുടെ അനിശ്ചിതത്വങ്ങളോടെ റിപ്പോർട്ടുചെയ്യുന്നു, അവശിഷ്ടങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു, ഫലത്തിൻ്റെ ഫിസിക്കൽ പ്ലാസിബിലിറ്റി പരിശോധിക്കുന്നു. അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ, അനിശ്ചിതത്വത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ ആശയം ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്യും - അളക്കൽ പിശകും പിശക് പ്രചാരണവും.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ കൈവശമുള്ളതോ നിർമ്മിച്ചതോ ആയ പരീക്ഷണാത്മക ഡാറ്റയുടെ ഒരു ചെറിയ സെറ്റിലേക്ക് ഫിസിക്കൽ മോഡൽ ഘടിപ്പിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പെൻഡുലത്തിൻ്റെ ദൈർഘ്യ-കാല അളവുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു റെസിസ്റ്ററിൻ്റെ നിലവിലെ വോൾട്ടേജ് ഡാറ്റ). AI-യിലേക്ക് 1st ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് കോഡ് പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുക, അത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക; പാരാമീറ്ററുകൾ അവയുടെ അനിശ്ചിതത്വത്തോടെ വായിക്കുകയും അവശിഷ്ടങ്ങൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. അവശിഷ്ടങ്ങളിൽ വ്യവസ്ഥാപിത പാറ്റേൺ ഉണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക, പരാമീറ്ററുകൾ ഭൗതികമായി ന്യായയുക്തമാണോ എന്ന്. 5-6 വാക്യങ്ങളിൽ എഴുതുക: ഫിറ്റ് ശരിക്കും നല്ലതാണോ, അനിശ്ചിതത്വം എന്താണ് പറഞ്ഞത്?

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുത്തത് ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്നാണ്, ഡാറ്റയിൽ നിന്നല്ല.
• [ ] ഫിറ്റിംഗിൽ എന്തെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ അളവെടുക്കൽ അനിശ്ചിതത്വം ഞാൻ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
• [ ] പാരാമീറ്ററുകൾ അവയുടെ അനിശ്ചിതത്വവും ഉചിതമായ സുപ്രധാന അക്കവും ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രാഫിൽ അവശിഷ്ടങ്ങൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുകയും ചിട്ടയായ പാറ്റേണുകൾക്കായി തിരയുകയും ചെയ്തു.
• [ ] പാരാമീറ്ററുകൾ ശാരീരികമായി ന്യായമാണെന്ന് ഞാൻ പരിശോധിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ഓവർ ഫിറ്റിംഗ് ഒഴിവാക്കി (അനാവശ്യമായ ഉയർന്ന സ്വാതന്ത്ര്യം).