不确定度体系的自我否定

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                       不确定度体系的自我否定
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                                                                            史锦顺
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       在本网本版块，笔者已发表五百多篇短文（个别文章也很长），来抨击不确定度体系。以前，着眼点在具体内容；最近才注意到，在《规范》的前言中，不确定度也在自我否定。
       且看，不确定度体系是怎样否定自己的。

       以下截图来自《JJF1059.1-2012》

       大致相同的内容也出现在叶德培先生不久前在《中国计量》上发表的宣讲不确定度的文章中。
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       科学技术不能靠“假设”。在证明公式时，有时先假设，但随后必须证明。只假设而不证明，就不能算理论；而很可能是误导。

1  本《规范》的适用范围的前两条，使用者没法判别       测量一个量，要先知道该量是什么分布，分布符合了，才能用此规范；分布不适合，就不能用。那就等于说：不知道分布的用户，莫用！

2  统计方式错位
       认真研究“不确定度体系”可知，原来这里所谓的《分布》，是“台域统计”的分布，而广大测量计量工作者，是就单台仪器的重复测量来统计的，因而是“时域统计”。“台域统计”，仅仅适用于研制场合对一批产品的分析，是用多台仪器（例如20台）同时测量一个量的情况。实际的测量计量工作，是用一台仪器重复测量一个量，是“时域统计”而不是“台域统计”。统计方式的错位，是不确定度体系的根本性错误之一。   

3  “线性”的要求，既无道理，也不可能满足。
       线性函数是指Y=kX+C 的函数，画在纸上是一条直线。
一般的间接测量，除极个别的例外，被测量的值对直接测量的各变量，都不是线性关系。由长宽尺寸求面积，是平方关系；由长宽高尺寸求体积是立方关系。指数函数、对数函数、三角函数，乃至商、积，都是非线性关系。《规范》要求“线性”，等于说，通常不能用。这就是自我否定。
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       其实这是把一个极其易满足的条件，说错位了。
       第一，测量的目的是求知量值。设计仪器，必须考虑能认识量值。从仪器的物理机制上说，测量计量的理论，必须能处理任何部件与整体的函数关系、能处理间接测量与直接测量的函数关系。绝不能说，“线性能测，非线性不能测”，也绝不能把本来的非线性变成线性。
       仪器研制与制造、标准的研制，是测量计量学的第一位的问题。可惜，现代的测量计量理论，往往不讲这一点。
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       第二，测量讲究准确，因而要知道测量仪器的误差范围，这就要研究关于误差的理论。当然，误差理论也是测量仪器与计量标准研制的基础。
       由于人类社会科技的进步，误差与被测量值相比较，总是小量。误差是准确度的定量表达。误差量的特点是其绝对性与上限性。
       误差元是测量值减真值；误差范围是误差元的绝对值的一定概率（大于99%）意义上最大可能值。误差范围又称极限误差、准确度、准确度等级、最大允许误差MPEV.
       微小误差可略，是测量计量学的一条重要法则。
       同被测量值相比，误差范围是小量。现代仪器，通常要小到5%以下。
       测量依据物理机制。物理机制用物理公式表达。
       物理公式加脚标就是计值公式。计值公式与物理公式之差，就是误差公式。
       对测量值函数做泰勒展开，只取一阶量已足够。二阶量比一阶量小一个量级以上，完全可以忽略。
       这样，只保留一阶量的泰勒展开式，函数的误差与各自变量的误差间的关系，一定是线性关系。这是微积分原理决定的。
       就是说，测量计量学研究表达的误差关系，必定是线性关系。规范之第三条，是废话。这种条文，其作用是自己封杀自己；没有任何用处。
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       注：JJG1027-1991的说明


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补充内容 (2020-1-6 08:16):
“平方关系”改为“二次方关系”，“立方关系”改为“三次方关系，二者都不是线性关系”。

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不慌，还有JJF1059.2蒙特卡罗法可以一战

【“线性能测，非线性不能测”】？…… 怎么出来的"结论"？  现在的所谓"合成不确定度"的"求法"，与以前"误差理论"中"间接测量"的"误差(其实是"极限误差"，也就是您称谓的"误差范围")"求法"的"理论"依据是一致的，都是"概率统计"，主要涉及"随机变量(不确定量)"的"运算"。

不问"分布"和"运算"的函数形式，也不管"相关性"？……如何能得到"随机量(不确定量)"的"合理""运算"结果？…做些"假设"，由此"导出"一些"结果(公式)"，总还是在"讲理"，应该好过"金口玉言"式的"真理"。当然，应用时须"尽力"考察相关"假定"的适当性。

对非线性"运算"做"线性化近似"，确实是行之有效的"实用方法"，但终究还是会有差异，无论"变化幅度"多小。

如果没有较实用的较"精确"求取替代方案(在"高性能数字仿真工具"可用以前的年代大概如此)，实用独此一方，当然不必再说明它只适用于"线性"情况了。

现今是还有"蒙特卡洛"可选，如果要求更"精确"，"非线性"情况便可高就。

回避"概率统计"理论，靠人为规定"测量误差"的所谓"上限性"是不可能"自洽"的。

你找不到"绝对"的"上限"，只能是"概率上限"；"概率上限"的"合成"，必须考虑"分布"、"相关性"之类的问题，哪怕是最简单的"求和"；……。


"不确定度"应用至今，可能有若干瑕疵。但如果"凡是敌人拥护的，我们就要反对"，可能会把自己的台也给拆了--- 您提倡的"测量误差范围"本来概念上不难说服别人，但若它的"求取"不服现成的"概率统计"，完全靠您总结的"法则"行事，可能法力不够？