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资源简介
摘要：本文件规定了基于蒙特卡洛方法的分布传播进行测量不确定度评定和表示的原则、步骤及要求。本文件适用于需要使用蒙特卡洛方法对测量不确定度进行评定和表示的各种测量领域。
Title：Measurement Uncertainty - Evaluation and Expression - Supplementary Document 1: Propagation of Distributions Using Monte Carlo Method
中国标准分类号：N12
国际标准分类号：17.020 -
封面预览
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拓展解读
基于蒙特卡洛方法的测量不确定度评定的弹性方案
在遵循GB/T 27419-2018标准的前提下，通过灵活执行和优化流程，可以有效降低成本并提升效率。以下是针对核心业务环节提出的10项弹性方案。
- 方案一：参数筛选优化
在初始阶段，对输入变量进行细致筛选，优先保留对结果影响较大的参数，减少计算复杂度。 - 方案二：分步模拟
将复杂的系统分解为多个子系统分别进行蒙特卡洛模拟，最后整合结果，降低单次模拟的计算负担。 - 方案三：数据共享机制
建立行业内或组织内的数据共享平台，避免重复生成相同分布数据，节省资源。 - 方案四：简化分布模型
对非关键参数采用简化的分布模型（如正态分布），在不影响整体精度的情况下降低计算需求。 - 方案五：并行计算应用
利用现代计算机多核处理器的优势，将模拟任务分配至多个线程或节点，大幅缩短计算时间。 - 方案六：历史数据复用
当条件相似时，复用历史模拟数据作为参考，减少重新计算的工作量。 - 方案七：动态调整样本量
根据初步模拟结果动态调整样本数量，在保证结果可靠性的前提下减少不必要的计算。 - 方案八：结果验证自动化
开发自动化工具对模拟结果进行快速验证，减少人工干预，提高效率。 - 方案九：模块化软件设计
使用模块化软件架构，便于根据不同场景灵活配置功能模块，适应多样化需求。 - 方案十：培训与知识共享
定期开展技术培训，提升团队成员的专业能力，确保高效执行并减少错误成本。
以上方案旨在帮助企业在遵守标准的基础上，实现更高效的测量不确定度评定过程。
- 方案一：参数筛选优化
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