如何计算实验结果的绝对误差
下面的例子说明如何计算实验结果的绝对误差,从而正确表达实验结果。乍看,过程似乎复杂冗长,这是因为如何处理的每一步骤的说明也包含在其中。一般说来,数学处理过程的说明,往往比数学处理过程要长。
例:试计算电热法测定水的比热容实验的误差。
观测结果:
电流强度I……2.50±0.05A
线圈的电阻R……11.36±0.01Ω
铜容器的质量m′……52±1g
铜容器和水的质量(m′+m)……225……±1g
水的初温θ1……10.6±0.2℃
水的终温θ2……38.7±0.3℃
通电加热时间t……298.0±0.5S
铜的比热容C′取0.4J·g-1·℃-1
计算:先不考虑误差,用下式计算水的比热容C
式中m是水的质量,从上列数据中易知m为173±2g,把数值代入式中有
该结果是用计算器求得的。为便于计算,这数值用四舍六入法则先化整为四位有效数,再次化整要在误差范围计算出来后进行。
关于结果的误差范围的分析如下:
我们先讨论这一项。下表给出了数据的实际误差和百分误差。先求出实际误差,再用通常的办法将实际误差换算成百分误差。
量 |
误差范围 |
百分误差(%) | |
符号 |
数量 | ||
I |
2.50 |
±0.05 |
2.0 |
R |
11.36 |
±0.01 |
可忽略不计 |
t |
298.0 |
±0.5 |
0.17 |
m |
173 |
±2 |
1.16 |
θ2-θ1 |
28.1 |
±0.5 |
1.78 |
在C的表达式中,I为平方项,I2的百分误差为I的百分误差的两倍。的百分误差是:(2×2+0+0.17+1.16+1.78)%,即7.11%,与之相应的实际误差是4.352的7.11%、即±0.309。
同样地讨论m′c′/m项,列表如下:
量 |
误差范围 |
百分误差(%) | |
符号 |
数量 | ||
m′ |
52 |
±1 |
1.92 |
c′ |
0.4 |
── |
── |
m |
173 |
±2 |
1.16 |
由表可知,第二项的百分误差是1.92+1.16,即3.08%,相应的实际误差为0.120×3.08%,即±0.004。
把两项的实际误差相加就得出最后结果的实际误差。这样,最后误差为±(0.309+0.004)、即±0.313,就是说,最终结果应表示为(4.2±0.3)J·g-1·℃-1。这就是说,用绝对误差决定有效数字是解决有效数字问题的总的原则和依据。即不管是什么运算,如果给出了各个量的误差,就一律先算误差,然后再用误差来决定有效数字的位数。
我们对这个结果作两点说明:
(i)假如不考虑误差,并采用对数运算(或用冗长的算术),我们也许会把实验结果写为4.232J·g-1·℃-1,但这是不可信的,因为我们所求得的值(用有效数字的位数给出),比所用仪器实际上能达到的准确度高得多。很清楚,如果不考虑误差问题.就不可能得到实验的可信的结果。
(ii)最终结果的百分误差-7.4%中,约4%产生于观测电流的误差。其部分原因是计算式合I的平方幂次,使电流的误差加大了一倍,另一个原因是电流I只能测量到2%的精确度。实验工作者在分析误差以改进实验结果时,应考虑如何提高最不准确的观测量的准确度。本例中主要是提高观测电流的准确度,这可以改用一只精度更高的安培计来实现。
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