VectorAround

VectorAround[{x1,x2,…},{δ1,δ2,…}]

表示由不相关的近似数或量组成的向量，其值为 xi，不确定性为 δi.

VectorAround[{x1,x2,…},{{Δ11,Δ12,…},{Δ12,Δ22,…},…}]

表示由不相关的近似数或量组成的向量，其值为 xi，协方差矩阵为 Δ.

VectorAround[{x1,x2},{{δ1,δ2},ρ}]

表示一对儿近似数或量，其不确定性为 δ1、δ2，相关因子为 ρ.

VectorAround[{x1,x2,…},{{δ1,δ2,…},{{1,R12,…},{R12,1,…},…}}]

表示由不相关的近似数或量组成的向量，其不确定性为 δi，相关矩阵为 R.

更多信息

  • VectorAround 可用于表示存在统计不确定性或其他不确定性的向量测量结果.
  • 当 VectorAround 被用在计算中时，默认情况下，通过一阶级数近似传递不确定性，将每个 VectorAround 对象间的相关性考虑在内，但假设不同的 VectorAround 对象之间没有相关性.
  • Around[VectorAround[{x1,x2,…},…]] 给出一组 Around[xi,…]，其中，向量中不同值之间的相关性被忽略.
  • VectorAround[…]["prop"] 可用来提取以下属性：
  • "Vector"VectorAround[v,…] 中的中心向量 v
    "Covariance"协方差矩阵 Δ
    "Correlation"相关矩阵 R
    "Distribution"MultinormalDistribution[…]
  • 对于线性计算，VectorAround[v,Δ] 就如一个值按多重正态分布 MultinormalDistribution[v,Δ] 分布的向量一样.
  • VectorAround[{x1,x2},{{δ1,δ2},ρ}] 给出 VectorAround[{x1,x2},Δ]，协方差矩阵为 Δ={{δ12,ρ δ1 δ2},{ρ δ1 δ2,δ22}}.
  • 对于向量 v、δ 和相关矩阵 R，VectorAround[v,{δ,R}] 给出 VectorAround[v,Δ]，协方差矩阵为 Δ，其中的元素为 Δij=Rij δi δj. 相关矩阵 R 的对角线元素应为 Rkk=1.

范例

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基本范例  (4)

一对儿不相关的不确定数字：

一对儿相关的不确定数字：

一对相关量：

对向量列表应用 MeanAround，返回 VectorAround 对象：

属性和关系  (1)

获取二维向量的多元正态分布并模拟：

VectorAround[vectors] 估计分布的均值和协方差矩阵：

MeanAround[vectors] 描述分布的均值和与均值关联的协方差矩阵：

Wolfram Research (2019)，VectorAround，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/VectorAround.html.

文本

Wolfram Research (2019)，VectorAround，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/VectorAround.html.

CMS

Wolfram 语言. 2019. "VectorAround." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/VectorAround.html.

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Wolfram 语言. (2019). VectorAround. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/VectorAround.html 年

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