Неопределенность против погрешности

[scbist 1838]

Очередная статья от метролога Флюка 

 

Цитата

 

Last week I talked about combining uncertainties when they are either zero percent correlated or 100% correlated.  But you may ask, what about when they are somewhere in between?  The practical guidance that I will provide here is that understanding the correlation is largely a guess, so it is best to avoid it.  The next question should naturally be, if I ignore it, won’t I be introducing error into my uncertainty evaluation?  While I admit that there is some risk in this, I would contend that the overall risk is very low.  Here is my reasoning for this advice.  If you have two sources of uncertainty that you are looking to combine, if one is much larger than the other, it does not make much difference whether you combine by Root Sum of Squares (RSS) or by direct addition.  For example, if one source of uncertainty was of a magnitude 1 and one was a magnitude 10, if you combine by RSS the value is 10.04, and if you combine them directly the value is 11, which is less than a 10% difference in this estimate.  The maximum difference between RSS and adding directly occurs when the two sources of uncertainty are the same value.  For example, if both sources of uncertainty have a magnitude of 1, and you RSS these quantities you get 1.41.  If you add them directly you get two, so the relative error is about 30%.  This seems like a lot, but if we pull back from this situation for a moment and evaluate the entire uncertainty analysis, this error may be the difference between 1.4 ppm and 2 ppm, which may not be material when considering the other sources of uncertainty.

 

It is very important to consider each situation on its own merits, because sometimes a 30% difference in combining sources of uncertainty may not be significant, or it may be significant when considering other sources of uncertainty.  If you are concerned about under-estimating uncertainty, take the conservative approach and assume 100% correlation and combine by direct addition:

If you feel that the sources of uncertainty are not correlated and/or the risk or correlation is sufficiently low, combine by RSS.

Or you can use combinations, when you think two sources of uncertainty are correlated but are independent to a third source of uncertainty.

I hope that the advice in the last two posts resonate with you and fundamentally make sense.  I have spent a lot of time over the last 30 years thinking about uncertainty and I feel like this is some of my best advice on the subject.  I hope you get as much value out of this information as I have. #MetrologyMonday #FlukeMetrology

 

.

Цитата

 

На прошлой неделе я говорил об объединении неопределенностей, когда они коррелируют либо на 0%, либо на 100%. Но вы можете спросить, а как насчет того, когда они находятся где-то посередине? Практическое руководство, которое я здесь предоставлю, заключается в том, что понимание корреляции во многом является предположением, поэтому лучше избегать этого. Следующий вопрос, естественно, должен звучать так: если я проигнорирую его, не внесу ли я ошибку в свою оценку неопределенности? Хотя я признаю, что в этом есть некоторый риск, я бы сказал, что общий риск очень низок. Вот мое обоснование этого совета. Если у вас есть два источника неопределенности, которые вы хотите объединить, и если один из них намного больше другого, не имеет большого значения, объединяете ли вы с помощью суммы квадратов корней (RSS) или путем прямого сложения. Например, если один источник неопределенности имел величину 1, а другой - 10, при объединении по RSS значение составит 10,04, а если объединить их напрямую, значение составит 11, что составляет менее 10% разницы в эта оценка. Максимальная разница между RSS и прямым добавлением возникает, когда два источника неопределенности имеют одно и то же значение. Например, если оба источника неопределенности имеют величину 1, и вы RSS этих величин, вы получите 1,41. Если вы добавите их напрямую, вы получите два, поэтому относительная ошибка составит около 30%. Кажется, что это много, но если мы на мгновение отвлечемся от этой ситуации и оценим весь анализ неопределенности, эта ошибка может представлять собой разницу между 1,4 ppm и 2 ppm, которая может быть несущественной при рассмотрении других источников неопределенности.
 
Очень важно рассматривать каждую ситуацию по существу, поскольку иногда разница в 30% при сочетании источников неопределенности может быть незначительной или может быть существенной при рассмотрении других источников неопределенности. Если вас беспокоит недооценка неопределенности, воспользуйтесь консервативным подходом, примите 100% корреляцию и объедините ее путем прямого сложения:

Если вы чувствуете, что источники неопределенности не коррелируют и/или риск или корреляция достаточно низки, объедините их с помощью RSS.

Или вы можете использовать комбинации, если считаете, что два источника неопределенности коррелируют, но не зависят от третьего источника неопределенности.

Я надеюсь, что советы из двух последних постов найдут отклик у вас и будут иметь фундаментальный смысл. За последние 30 лет я провел много времени, размышляя о неопределенности, и чувствую, что это один из моих лучших советов по этому вопросу. Надеюсь, вы получите от этой информации не меньше пользы, чем я. #MetrologyMonday #FlukeMetrology

 

Она мне близка, т.к. там есть совет, не ловите блох.

[scbist 1838]

Коллеги рассказали, что вышла очередная редакция Руководства по выражению неопределенности измерений. Часть.1. Введение. OIML G 1-GUM 1:2023 (E). Ее можно скачать на сайте.

Введение есть введение, но вот что странно

Цитата

 3.3 В описании «измерения» (см. раздел 3.2) оценка [1, определение 1.31] является аппроксимацией истинного значения [12, определение 2.11] интересующего свойства.
Другой термин, иногда используемый для оценки, — это измеренная величина [12, определение 2.10]. Под «сравнением с эталоном» (см. раздел 3.2) подразумевается, что на каком-то этапе процесса эталон используется для получения оценки, которая метрологически прослеживается до соответствующей единицы измерения [12, определение 1.9].
3.4 Неопределенность измерения – это сомнение в истинном значении измеряемой величины, остающееся после проведения измерения. Неопределённость измерения может быть выражена по-разному. К распространенным способам относятся:
— стандартная неопределенность [12, определение 2.30],
— расширенная неопределенность [7, определение 2.3.5] с коэффициентом охвата [7, определение 2.3.6],
— интервал покрытия [12, определение 2.36] с установленной вероятностью покрытия [9, определение 3.25] или
— распределение вероятностей, описывающее знания об измеряемой величине [8, определение 3.1], часто выражаемое как функция плотности вероятности [8, определение 3.3].

почему-то продолжают пользоваться термином истинное значение. К чему бы это?

g001-gum1-e23.pdf

[Lavr 541]

17 часов назад, scbist сказал:

почему-то продолжают пользоваться термином истинное значение. К чему бы это?

К тому, что остались еще специалисты вроде Вас, которые без истинного значения ничего не понимают.

В КН, в отличие от КП все идет от определения, а не от истинного значения. Имея какое-то определение значения мы не вправе даже предполагать, где, в рамках рассеяния имеющегося определения, будет рассеяно уточненное определение

[scbist 1838]

1 час назад, Lavr сказал:

в рамках рассеяния имеющегося определения, будет рассеяно уточненное определение

"Все мозги разбил на части, все извилины заплел."

Кто, где рассеян? Определение меж страниц фолианта? А внутри его еще и уточненное определение рассеяно?

Не документ, а огород какой-то получается. Сплошные посевы.

[Lavr 541]

13 часов назад, scbist сказал:

Кто, где рассеян? Определение меж страниц фолианта? А внутри его еще и уточненное определение рассеяно?

Речь идет о рассеянии значений величины, полностью соответствующих данному качественному определению значения (КН). Показателем рассеяния является стандартное отклонение. Рассеяение значений характеризует качество определения. Чем меньше рассеяние, тем выше качество определения. Каждому определению соответствует свое рассеяние значений. Чем полнее определение, тем меньше рассеяние.Так понятно?

КП исходит из количественного определения значения величины. У количественного определения есть только одно (истинное) значение полностью соответствующее этому определению. Любое другое значение - ошибочно. Обсуждая КН, вредно вспоминать то, что исповедует КП.

[scbist 1838]

2 часа назад, Lavr сказал:

Речь идет о рассеянии значений величины,

О! Пенсия и на Вас действует. Раньше Вы реагировали на окончания и суффиксы, а теперь сами целые слова пропускать стали.

2 часа назад, Lavr сказал:

Рассеяение значений характеризует качество определения.

Вы опять все с ног на голову пытаетесь поставить. Рассеяние характеризует качество измерений, а качество измерений зависит от методики определяемой требуемым качеством определения измеряемой величины.

Т.е. качество определения определяет, а не характеризует рассеяние значений измеряемой величины.

2 часа назад, Lavr сказал:

Чем полнее определение, тем меньше рассеяние.

Если Вы смогли "дословно" реализовать это определение.

 

 

Прошу прощения за обилие "определений".

[Lavr 541]

4 часа назад, scbist сказал:

О! Пенсия и на Вас действует. Раньше Вы реагировали на окончания и суффиксы, а теперь сами целые слова пропускать стали.

Вы будете обо мне говорить или тему обсуждать?

 

4 часа назад, scbist сказал:

Вы опять все с ног на голову пытаетесь поставить.

Я только этим и занимаюсь.

 

4 часа назад, scbist сказал:

Рассеяние характеризует качество измерений

А, что такое измерение, если не "определение значения величины"?

 

4 часа назад, scbist сказал:

качество измерений зависит от методики определяемой требуемым качеством определения измеряемой величины

 

7 часов назад, Lavr сказал:

Обсуждая КН, вредно вспоминать то, что исповедует КП.

 

4 часа назад, scbist сказал:

качество определения определяет, а не характеризует рассеяние значений измеряемой величины

Не перевирайте то, что сказал я.

 

7 часов назад, Lavr сказал:

Рассеяение значений характеризует качество определения.

4 часа назад, scbist сказал:

7 часов назад, Lavr сказал:

Чем полнее определение, тем меньше рассеяние.

Если Вы смогли "дословно" реализовать это определение.

7 часов назад, Lavr сказал:

 

Вопрос не в реализации, а втом, чтобы не перегрузить определение инфорацией, имеющей большую неопределенность. Другими совами, уточнение определения должно действительно уточнять, а не перегружать его и наводить  тень на плетень.

Касаемо нашего разговора, надо постоянно уточнять предмет спора, а не расширять его, как делаете Вы. Вы еще не готовы говорить о теоретических основах, а уже заговорили о практической реализации.

[scbist 1838]

2 часа назад, Lavr сказал:

А, что такое измерение, если не "определение значения величины"?

Определение в смысле "эксперимент", а не дефиниция.

2 часа назад, Lavr сказал:

Не перевирайте то, что сказал я.

Я не перевираю, а высказываю свое мнение. Это мой ответ на Ваши слова.

[Lavr 541]

11 часов назад, scbist сказал:

Определение в смысле "эксперимент", а не дефиниция.

Я знаю, что Вы исповедуете КП. Не надо мне об этом лишний раз напоминать. Но, как Вы тогда объясните дефинициальную неопределенность?

 

11 часов назад, scbist сказал:

Я не перевираю, а высказываю свое мнение. Это мой ответ на Ваши слова.

Давайте еще раз посмотрим, что Вы сказали:

 

19 часов назад, scbist сказал:

качество определения определяет, а не характеризует рассеяние значений измеряемой величины.

Если следовать КП, то плохое качество определения приводит к ошибке, а не к рассеянию значений. Вы уж как-нибудь определитесь, Вы за белых или за красных

[scbist 1838]

9 часов назад, Lavr сказал:

плохое качество определения приводит к ошибке,

К ошибке приводят ошибки в дефиниции. Неполное описание приводит к неполному учету факторов. Т.к. не учтенные факторы носят случайный характер, то и ошибки из-за них тоже случайные. Случайные ошибки это и есть рассеяние значений.

 

P.S. Не так давно Вы возражали против слов хорошее и плохое. Т.к. это субъективность. Теперь моя очередь возразить против применения в данном контексте этих слов. Плохое качество, значит нечто бракованное - не пригодное к употреблению. Но мы м=имеем не плохое или хорошее качество дефиниции, а степень ее деталировки. Она не может быть плохой или хорошей. Она может быть достаточной или не достаточной для решения поставленной задачи.

[scbist 1838]

9 часов назад, Lavr сказал:

как Вы тогда объясните дефинициальную неопределенность?

Точно так же, как Руководство.  

Цитата

Недостаточно полное определение измеряемой величины может привести к росту составляющей неопределенности, которая в этом случае должна быть включена в оценку неопределенности результата измерения 

Цитата

Неполнота описания измеряемой величины оставляет пространство для того или иного истолкования и, таким образом, вносит в неопределенность результата измерения составляющую, которая может быть существенной по сравнению с требуемой точностью измерения.

Цитата

На любом уровне детализации определения измеряемой величины последняя будет иметь такую «врожденную» не определенность, которую, в принципе, можно оценить тем или иным способом. Эта неопределенность характеризует предельную точность, с которой может быть известна измеряемая величина, и каждое измерение, при котором достигается такая неопределенность, можно рассматривать как наилучшее возможное измерение данной величины. Для получения результата измерения с меньшей неопределенностью необходимо будет определить измеряемую величину с большей полнотой.

 

[scbist 1838]

 

Цитата

 

Metrology Monday! #53 Level of Confidence Associated with Product Specifications

Jeff Gust

Sr. Director, Metrology, Compliance & Regulatory Affairs - Chief Corporate Metrologist at Fluke Corporation

Product specifications for test and measurement equipment serves several purposes.  In a first step, they serve as an implied contract between the buyer and seller.  At times the buyer will write in the product specifications into a purchase order, which makes them an explicit contract.  If the seller expects to be paid, the product that is delivered must perform to its published specifications.

Product specifications are equally important for the manufacturer because the product must meet all its specifications before it can ship.  This objective limit is the basis of manufacturing yield computations.  For manufacturers, it is desirable to have a clear go/no go limit so that all associates understand the performance and quality requirements for the product.

Test and measurement equipment can be divided into two categories, artifact, and instrument.  Artifact type test and measurement equipment are passive devices that are not adjustable.  Examples of these devices are fixed point temperature cells, deadweight piston cylinders and masses, standard resistors and Zener, current shunts, and Zener reference standards.

Fluke A40B AC current shunts, and example of artifact type test and measurement equipment

Products that fit into the category of artifact type test and measurement equipment does not have product specifications in the same format as Instrument type test equipment.  It is usually not possible to adjust these products to a nominal value, so it is generally not sensible to be specified to remain within a small range of the nominal value.  These products generally drift away from the nominal value with time or usage.

For customers to use these devices they need to know the calibration value and its associated uncertainty at the time of measurement.  When providing a measurement on a device during calibration, it is convention to report the estimate of the uncertainty of measurement at k=2, representing an approximately 95% level of confidence in the uncertainty estimate.  By definition, k=2 represents a 95.45% level of confidence in a normal distribution with infinite degrees of freedom.  However, since uncertainty is only reported to two significant figures, k=2 is communicated as approximately 95%, rather than 95% or exactly 95%, which is associated with k=1.96.

Instrument type test equipment is usually made up of several sub-systems, and they have the ability to be adjusted to a nominal value.  These devices can be specified to maintain given quantity of a nominal value over the course of its time specification.  The product specification for these devices usually includes effects of temperature, humidity, drift over time, the uncertainty associated with adjusting the unit to a nominal value and the uncertainty associated with the errors in the adjustment algorithm between adjustment points.  Products that fit into the Instrument type category are meters, calibrators, temperature readouts, and digital pressure gages.

Fluke 5790B AC Measurement Standard, an example of an instrument type test and measurement equipment

Manufacturers want to be able to effectively ship all of the products that they manufacture, with none rejected for re-work.  Re-work of products drive up the cost to manufacture and reduces the effectiveness of the manufacturing process because some products will go back to re-work instead of shipping to the customer.  Likewise, customers want a product specification that they have a high level of confidence in.  They need a limit where a product can clearly be defined as “good” or “bad.” This is why the most reputable manufacturers specify products with a 99% to 100% level of confidence which is defined for the population of instruments for a given model.  The 100% confidence is usually described by a rectangular distribution, where there are vertical lines that describe where the tolerance line for a product is.

Example of a 100% confidence level for a product specification

Fluke Corporate Metrologist Les Huntley stated in his paper “A preliminary Assessment of the Effectiveness of 5700A Artifact Calibration” (1995) noted “The plotted points (of 5700A test data) are average values and error bars represent the range of values expected to contain 99% of individual values assuming normal distributions.”

Fluke develops specifications based on statistical data of our products.  Fluke’s book “Calibration:  Philosophy in Practice (2nd Edition) notes in chapter 31, “Fluke uses a 99% confidence level for its specifications for calibrators and standards.”  If it is ever observed that a Fluke product does not meet specifications during its time specification, we do everything we can to make it right for our customers.

 

.

Цитата

 

Метрологический понедельник! #53 Уровень уверенности, связанный со спецификациями продукта
Джефф Гаст
Старший директор по метрологии, соответствию и нормативному регулированию – главный корпоративный метролог Fluke Corporation

Спецификации испытательного и измерительного оборудования служат нескольким целям. На первом этапе они служат подразумеваемым договором между покупателем и продавцом. Иногда покупатель вписывает спецификации продукта в заказ на поставку, что делает их явным контрактом. Если продавец ожидает оплаты, поставляемый продукт должен соответствовать опубликованным спецификациям.
Спецификации продукта одинаково важны для производителя, поскольку продукт должен соответствовать всем своим спецификациям, прежде чем его можно будет отправить. Этот объективный предел является основой расчета производительности производства. Для производителей желательно иметь четкие границы годности/непроходимости, чтобы все сотрудники понимали требования к характеристикам и качеству продукта.
Испытательное и измерительное оборудование можно разделить на две категории: артефакты и приборы. Испытательное и измерительное оборудование типа «Артефакт» представляет собой пассивные устройства, не поддающиеся настройке. Примерами этих устройств являются температурные ячейки с фиксированной точкой, поршневые цилиндры и грузы с собственным грузом, стандартные резисторы и стабилитроны, токовые шунты и эталоны стабилитрона.

                             Шунты переменного тока Fluke A40B и пример испытательного и измерительного оборудования типа артефактов
Продукты, которые попадают в категорию испытательного и измерительного оборудования типа артефактов, не имеют спецификаций продукта в том же формате, что и испытательное оборудование типа прибора. Обычно невозможно привести эти продукты в соответствие с номинальным значением, поэтому, как правило, нецелесообразно указывать, чтобы они оставались в пределах небольшого диапазона номинального значения. Эти продукты обычно отклоняются от номинальной стоимости со временем или в процессе использования.
Чтобы клиенты могли использовать эти устройства, им необходимо знать значение калибровки и связанную с ним неопределенность во время измерения. При проведении измерений на устройстве во время калибровки принято сообщать оценку неопределенности измерения при k = 2, что соответствует примерно 95% уровню уверенности в оценке неопределенности. По определению, k=2 представляет собой уровень уверенности 95,45% в нормальном распределении с бесконечными степенями свободы. Однако, поскольку неопределенность сообщается только до двух значащих цифр, k=2 сообщается как приблизительно 95%, а не 95% или ровно 95%, что связано с k=1,96.
Испытательное оборудование приборного типа обычно состоит из нескольких подсистем, имеющих возможность настройки на номинальное значение. Эти устройства могут быть настроены на поддержание заданного количества номинального значения в течение заданного времени. Спецификация этих устройств обычно включает влияние температуры, влажности, дрейфа с течением времени, неопределенность, связанную с настройкой устройства на номинальное значение, и неопределенность, связанную с ошибками в алгоритме регулировки между точками регулировки. К категории «Типы приборов» относятся измерители, калибраторы, устройства для измерения температуры и цифровые манометры.

                           Стандарт измерения переменного тока Fluke 5790B, пример испытательного и измерительного оборудования.
Производители хотят иметь возможность эффективно поставлять всю производимую ими продукцию, чтобы ни одна из них не была отклонена для доработки. Повторная обработка продуктов увеличивает стоимость производства и снижает эффективность производственного процесса, поскольку некоторые продукты будут подвергаться повторной обработке вместо того, чтобы отправляться покупателю. Точно так же клиентам нужна спецификация продукта, к которой они имеют высокий уровень доверия. Им нужен предел, при котором продукт можно четко определить как «хороший» или «плохой». Вот почему наиболее авторитетные производители указывают продукцию с уровнем достоверности от 99% до 100%, который определен для совокупности инструментов для данной модели. 100%-ная достоверность обычно описывается прямоугольным распределением, где есть вертикальные линии, обозначающие линию допуска для продукта.

                                     Пример уровня достоверности 100 % для спецификации продукта
Корпоративный метролог Fluke Лес Хантли в своей статье «Предварительная оценка эффективности калибровки артефактов 5700A» (1995 г.) отметил: «Нанесенные на график точки (данные испытаний 5700A) представляют собой средние значения, а столбцы ошибок представляют собой диапазон значений, которые, как ожидается, будут содержать 99 % индивидуальных значений при условии нормального распределения».
Fluke разрабатывает спецификации на основе статистических данных нашей продукции. В книге Fluke «Калибровка: философия на практике (2-е издание) в главе 31 отмечается: «Fluke использует уровень достоверности 99% для своих спецификаций калибраторов и эталонов». Если когда-либо будет замечено, что продукт Fluke не соответствует техническим характеристикам в течение своего срока действия, мы делаем все возможное, чтобы сделать его подходящим для наших клиентов.

 

 

[Геометр 950]

18 часов назад, Lavr сказал:

как Вы тогда объясните дефинициальную неопределенность?

Степень неполноты определения. Неполное определение измеряемой величины влияет на погрешность результата измерений, величину которой можно лишь оценить, но не знать достоверно...

[Lavr 541]

16 часов назад, scbist сказал:

К ошибке приводят ошибки в дефиниции. Неполное описание приводит к неполному учету факторов. Т.к. не учтенные факторы носят случайный характер, то и ошибки из-за них тоже случайные. Случайные ошибки это и есть рассеяние значений.

Мне трудно с Вами общаться, поскольку Вы, извините, несете какую-то ахинею не разделяя концепции.

Если вести речь о КН, то ошибка при формулировании дефиниции не может считаться ошибкой (погрешностью) измерения. Тот, кто измеряет, не виноват в том, что ему  неверно поставили задачу. Он измерил то, что сказали без каких-либо ошибок.

Сама дефиниция - это тоже измерение, но, если Вы дали не ту дефиницию, какие у меня основания считать, что Вы ошиблись? Может Вы сделали это намеренно.

16 часов назад, scbist сказал:

Не так давно Вы возражали против слов хорошее и плохое. Т.к. это субъективность. Теперь моя очередь возразить против применения в данном контексте этих слов. 

Давайте, если Вы хотите сослаться на некогда сказанное мной, Вы будете приводить конкретную цитату и конкретное место, по поводу чего я это сказал. Все зависит от контекста.

 

17 часов назад, scbist сказал:

Плохое качество, значит нечто бракованное - не пригодное к употреблению. Но мы м=имеем не плохое или хорошее качество дефиниции, а степень ее деталировки. Она не может быть плохой или хорошей. Она может быть достаточной или не достаточной для решения поставленной задачи.

В принципе согласен.

[Lavr 541]

17 часов назад, scbist сказал:

Точно так же, как Руководство.

А, где там сказано про эксперимент?

[Lavr 541]

8 часов назад, Геометр сказал:

Неполное определение измеряемой величины влияет на погрешность результата измерений

Что означает "неполное определение", если определение - это эксперимент?

[Lavr 541]

17 часов назад, scbist сказал:

Т.к. не учтенные факторы носят случайный характер, то и ошибки из-за них тоже случайные. Случайные ошибки это и есть рассеяние значений.

Если я Вам сказал, что значение с вероятностью 0,95 находится в интервале от 2 до 5 и это действительно так, то какие у Вас основания заявлять, что я ошибся?

[scbist 1838]

5 часов назад, Lavr сказал:

Сама дефиниция - это тоже измерение,

Вы опять забыли добавить слова, что это по вашему мнению.

5 часов назад, Lavr сказал:

А, где там сказано про эксперимент?

Руководство не считает дефиницию измерением. Для него измерение это эксперимент.

4 часа назад, Lavr сказал:

Если я Вам сказал, что значение с вероятностью 0,95 находится в интервале от 2 до 5 и это действительно так, то какие у Вас основания заявлять, что я ошибся?

Никаких.

Точно так же, как если Вы скажете, что значение есть с вероятностью 100 %. Я ничего не смогу возразить.

Вы опять жонглируете словами. Каждое новое значение измеряемой величины случайно, и все они рассеяны в диапазоне от 2 до 5 с вероятностью 0,95. Вы разработали такую методику на основании своей дефиниции и она вас устраивает. Как я могу возражать? Вы учли интересные вам факторы. Не интересные не учли. Имеете такой диапазон возможных значений. Это ваш выбор.

[Lavr 541]

33 минуты назад, scbist сказал:

Каждое новое значение измеряемой величины случайно, и все они рассеяны в диапазоне от 2 до 5 с вероятностью 0,95.

Как я понимаю, Вы ведете речь о наблюдаемых значениях. Они не являются результатом измерения, который абсолютно детерминирован. Но даже наблюдаемые значения не являются делом случая. Все предопределено.

[scbist 1838]

18 минут назад, Lavr сказал:

Все предопределено.

Аминь!

[Геометр 950]

15 часов назад, Lavr сказал:

Что означает "неполное определение", если определение - это эксперимент?

Нет. Определение - это постановка эксперимента (измерительной задачи).

[Lavr 541]

10 часов назад, Геометр сказал:

Определение - это постановка эксперимента (измерительной задачи).

"…А если это так, то, что есть красота
И почему её обожествляют люди?

Сосуд она, в котором пустота

Или огонь, мерцающий в сосуде?"

Изменено 31 Января 2024 пользователем Lavr

[Геометр 950]

18 часов назад, Lavr сказал:

"…А если это так, то, что есть красота
И почему её обожествляют люди?

Сосуд она, в котором пустота

Или огонь, мерцающий в сосуде?"

Красота - понятие субъективное. Но и это понятие может быть описано и так или иначе навязано окружающим. Впрочем это относится в равной степени не только к красоте, но и к иным понятиям и даже к разным концепциям...

[Lavr 541]

6 часов назад, Геометр сказал:

Красота - понятие субъективное. Но и это понятие может быть описано и так или иначе навязано окружающим. Впрочем это относится в равной степени не только к красоте, но и к иным понятиям и даже к разным концепциям...

Попробую перефразировать ранее процитированное стихотворение, чтобы оно было менее инсказательно.

"Хочу задать вопрос: что есть величина

И, как ее воспринимают люди?

Сосуд она, в котором пустота

Или вода, налитая в сосуды?"

На мой взгляд, до постановки эксперимента, который Вы собрались проводить, важно ответить на этот вопрос.

[scbist 1838]

величина  это свойство явления, тела или вещества, которое может быть выражено количественно в виде числа с указанием отличительного признака как основы для сравнения.

Пустота может быть величиной, если измеряется вакуум.

Вода это не свойство, если, конечно, вы не измеряете влажность другого объекта. У воды, как вещества, есть свойства, которые могут подлежать измерению. Это объем, вес, химический состав.

Но для измерения (выражения количества) нужен эксперимент основанный на дефиниции свойства подлежащего измерению.