Metodología para la implementación del método adaptativo de Monte Carlo en la evaluación de la incertidumbre de la medición, utilizando el cálculo simbólico Maple. Aplicación a un experimento sencillo

Metodología para la implementación del método adaptativo de Monte Carlo en la evaluación de la incertidumbre de la medición, utilizando el cálculo simbólico Maple. Aplicación a un experimento sencillo

El objetivo del presente estudio es aplicar una metodología rigurosa para estimar la incertidumbre de las mediciones utilizando el método adaptativo de la simulación de Monte Carlo (MCM). Se tomó como ejemplo la estimación de la incertidumbre en la medición del área de un triángulo. El valor del áre...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Delgado, Gustavo
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE NICARAGUA UNAN-LEÓN 2009
Acceso en línea:https://revistas.unanleon.edu.ni/index.php/revistauniversita/article/view/678
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spelling UNIVERSITAS6782022-04-11T22:44:22Z Methodology to implement adaptive Monte Carlo method in the evaluation of measurement uncertainty, using the Maple symbolic computation. Application to a simple experiment Metodología para la implementación del método adaptativo de Monte Carlo en la evaluación de la incertidumbre de la medición, utilizando el cálculo simbólico Maple. Aplicación a un experimento sencillo Delgado, Gustavo incertidumbre de la medición por el método adaptativo de Monte Carlo propagación de las distribuciones. DOI: http://dx.doi.org/10.5377/universitas.v3i2.1662 El objetivo del presente estudio es aplicar una metodología rigurosa para estimar la incertidumbre de las mediciones utilizando el método adaptativo de la simulación de Monte Carlo (MCM). Se tomó como ejemplo la estimación de la incertidumbre en la medición del área de un triángulo. El valor del área (y) y su incertidumbre asociada (uy) se calcularon en base a un algoritmo que se programó en lenguaje Maple 12, generando un total de 10000 valores del mensurando. Para calcular el intervalo de confianza (o intervalo de cobertura), se exportaron estos valores a la hoja de cálculo MS Excel, se obtuvieron los porcentajes acumulados de la función de distribución de probabilidad (CPDF) y se evaluaron los valores extremos del intervalo de cobertura (yinf, ysup) a una probabilidad del 95%. A partir de los resultados se trazó el histograma y se demostró que siguen una distribución normal. Para verificar la estabilidad estadística se aplicó el procedimiento adaptativo del suplemento 1 de la guía GUM ISO 2008. Los cálculos se repitieron 3 veces, hasta que se obtuvo la precisión adecuada. Los valores de los parámetros finales del mensurando en cm2 fueron: y=50.72, uy=0.13, yinf=50.48, ysup=50.96. También se aplicó el método clásico GUM 1995 o ley de propagación de la incertidumbre, encontrándose los siguientes valores: y=50.72, uy=0.25, yinf=50.21, ysup=51.22. Al comparar los dos métodos se observó que la técnica de simulación tiene mayor precisión.DOI: http://dx.doi.org/10.5377/universitas.v3i2.1662 UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE NICARAGUA UNAN-LEÓN 2009-11-04 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Articles Articulos MAPLE 12 application/pdf https://revistas.unanleon.edu.ni/index.php/revistauniversita/article/view/678 10.5377/universitas.v3i2.1662 REVISTA UNIVERSITA; Bd. 3 Nr. 2 (2009); 22-32 UNIVERSITAS (LEÓN): SCIENTIFIC JOURNAL OF THE UNAN-LEÓN; Vol. 3 No. 2 (2009); 22-32 UNIVERSITAS (LEÓN): REVISTA CIENTIFICA DE LA UNAN-LEÓN; Vol. 3 Núm. 2 (2009); 22-32 2311-6072 2071-257X spa https://revistas.unanleon.edu.ni/index.php/revistauniversita/article/view/678/996 Derechos de autor 2009 UNIVERSITAS (LEÓN): REVISTA CIENTIFICA DE LA UNAN-LEÓN http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
institution Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua, UNAN-León
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