一、基本原理
不确定度计算需要关注的要素包括：测量结果、直接测量误差、间接测量误差等。由于实际测量的复杂性，测量数据往往存在误差和偏差。通过不确定度的计算，可以更全面、准确地评估测量数据的可靠程度和精度。
根据不确定度计算的基本原理，我们可以设计出一款具有如下功能的不确定度计算器：
- 支持输入多组数据
- 支持测量结果、直接测量误差和间接测量误差的输入
- 支持查找标准不确定度（用于求可重复性误差）
- 支持计算整个测量过程中所得到的最终不确定度
二、UI设计
下面是该不确定度计算器的UI设计：
在该UI界面中，我们可以直接输入多个重复测量的数据和认可误差，支持输入间接测量误差和不确定度求解结果。我们还可以方便地添加和删除数据。
三、核心算法
接下来，让我们看一下不确定度计算器的核心算法。该计算器的核心算法如下：import math
# 计算方差
def variance(data):
n = len(data)
mean = sum(data) / n
deviations = [(x - mean) ** 2 for x in data]
variance = sum(deviations) / (n - 1)
return variance
# 计算根号下求和数值
def root_sum_of_squares(values):
return math.sqrt(sum([value ** 2 for value in values]))
# 标准不确定度计算
def standard_uncertainty(measurements):
return math.sqrt(variance(measurements))
# 最终不确定度计算
def combined_uncertainty(measurements, contribution):
variances = [(c / 100 * m) ** 2 for m, c in zip(measurements, contribution)]
return root_sum_of_squares(variances)
该算法支持方差和标准不确定度的计算，可以通过输入多个数据，输出可信区间和不确定度。同时，该算法还支持多种误差来源的计算，比如不确定度、重复性误差等。
