
- •№ 1. Физический эксперимент, как метод научного познания
- •№ 2. Физические величины, их единицы и размерности
- •№ 3. Сущность измерения физических величин. Уравнение измерений
- •№ 4. Измерение как информационный процесс
- •№ 5. Количественное оценивание физических величин с использованием эмпирических шкал
- •№ 6. Классификация измерений
- •№ 7. Сущность понятий «принцип», «метод», «алгоритм» и «методика» измерений
- •№ 8. Методы измерений: непосредственной оценки и сравнения с мерой
- •№ 9. Погрешности измерений и их классификация
- •№ 10. Средства измерений и их классификация
- •№ 11. Метрологические характеристики средств измерения
- •№ 12. Неметрологические характеристики си
- •№ 15. Нормальный закон распределения непрерывной случайной величины (дифференциальная и интегральная функции)
- •№ 16. Числовые характеристики случайных величин
- •№ 17. Выборочный метод в математической статистике
- •№ 18. Понятие и свойства статистических оценок. Оценки математического ожидания и среднеквадратического отклонения
- •№ 19. Интервальные и точечные оценки параметров распределения
- •№ 20. Основные понятия и алгоритм статистической проверки гипотез на основе статистических критериев
- •№ 21. Проверка гипотезы о законе распределения с использованием критерия Пирсона
- •№ 22. Проверка гипотез с использованием непараметрических критериев
- •№ 23. Суть аппроксимации экспериментальных данных. Методы установления вида однофакторных зависимостей
- •1. Определяют вид зависимости (форму линии регрессии).
- •№ 24. Метод наименьших квадратов
- •№ 25. Линейная регрессия и корреляция
- •№ 26. Постановка измерительной задачи
- •№ 27. Обеспечение необходимых условий для измерений
- •№ 28. Выбор метода измерений
- •№ 29. Выбор, опробование и калибровка средств измерений
- •№ 30. Выбор числа измерений
- •№ 31. Разработка методики выполнения измерений
- •№ 32. Предварительная обработка результатов измерения
- •1. Обнаружение грубых погрешностей.
- •№ 33. Грубые погрешности и промахи. Методы их выявления
- •№ 34. Сглаживание экспериментальных данных
- •№ 35. Обработка результатов прямых многократных измерений с нормальным распределением данных
- •№ 36. Обработка результатов косвенных измерений
- •№ 37. Формы представления результатов эксперимента, направленного на установление значения конкурентного параметра измеряемой физической величины
- •№ 40. Основные понятия вероятностной теории погрешности: случайная величина, генеральная совокупность, выборка и их характеристики
- •№ 41. Ряды распределения: гистограмма, полигон, кумулятивная функция. Порядок построения, значение, применение
- •№ 45. Интерполяция, аппроксимация и экстраполяция экспериментальных данных
- •№ 49. Прямые, косвенные, совместные и совокупные измерения. Определения, характеристика и особенности этих видов измерения.
№ 1. Физический эксперимент, как метод научного познания
Эксперимент – метод познания, при помощи которого в контролируемых и управляемых условиях исследуются явления действительности. Это система операций, воздействий и наблюдений, направленных на получение информации об объекте при исследовательских испытаниях.
Качественный эксперимент – тот, который направлен на установление тех или иных предполагаемых теорией свойств или явлений.
Количественный (измерительный) эксперимент – предназначен для выявления количественной определенности какого-либо свойства объекта исследований или происходящих в нем явлений.
Прямой (натурный) эксперимент – если в процессе эксперимента осуществляется материальное, физическое взаимодействие с объектом исследования.
Модельный эксперимент – если исследуется физическая модель, т.е. другой материальный объект, способный в той или иной мере заменить исследуемый объект в процессе познания последнего.
Различают эксперименты, целью которых является проверка теорий или гипотез, и эксперименты, направленные на выявление эмпирических зависимостей, используемых затем для решения различных практических и познавательных задач.
В случае последнего получают математическую модель исследуемой зависимости. Эта модель представляет собой функцию, связывающую независимые переменные, которые называют факторами и зависимую переменную, которую называют отклик.
Если отклик является функцией одной независимой переменной, то это однофакторный эксперимент.
Если отклик является функцией многих независимых переменных, то это многофакторный эксперимент.
Исследователь старается уменьшить число переменных. Для этого влияние некоторых переменных стараются исключить, а влияние других – контролировать для последующего учета. Исключению подлежат прежде всего так называемые внешние переменные, представляющие собой физические величины, изменяющиеся случайным образом и оказывающие помеховое влияние на эксперимент, так как они не могут быть проконтролированы.
Контролируемый эксперимент – эксперимент, в котором влияние внешних переменных исключено, а независимые переменные можно изменять по заранее заданной программе.
Пассивный эксперимент – если эксперимент осуществляется без вмешательства в естественные условия функционирования исследуемого объекта и сводится к регистрации самопроизвольно меняющихся контролируемых факторов, а также соответствующих значений откликов.
Активный эксперимент – предполагает осуществляемое по определенному плану целенаправленное варьирование всех управляемых факторов.
В зависимости от характера результатов, которые стремится получить экспериментатор, различают:
— факторные (отсеивающие) эксперименты, направленные на выделение существенных факторов и отсеивание несущественных.
— экстремальные (оптимизационные) эксперименты, предпринимаемые для определения оптимальных значений параметров исследуемого объекта или процесса.
— интерполяционные (регрессионные) эксперименты, связанные с выявлением механизма явлений и позволяющие найти функциональные или статистические зависимости между физическими величинами, которые характеризуют процесс.
— решающие эксперименты, задачей которых является проверка гипотез и предсказание теорий, имеющих принципиальное значение.