Una biblioteca Python para cálculos con incertidumbres (propagación de errores), que maneja de forma transparente las correlaciones y proporciona una interfaz intuitiva.
incertidumbres
- Python
- Matemáticas, Metrología, Calidad, Simulación
- Ingeniería, Prevención de errores, Matemáticas, Mejora de procesos, Control de calidad, Gestión de calidad, Análisis estadístico, Métricas de sostenibilidad
Características:
- Cálculo con números con incertidumbres, propagación automática de errores (aproximación lineal y exacta para algunos casos), manejo de correlaciones, cálculos transparentes (funciona con operadores matemáticos estándar), soporte NumPy para matrices con incertidumbres, impresión bonita de resultados, acceso a derivadas (análisis de sensibilidad), soporte para números complejos con incertidumbres.
Precios:
- Gratis
- Fácil de usar e intuitivo, automatiza la propagación de errores lo que reduce los errores de cálculo manual, maneja las correlaciones correctamente, se integra bien con NumPy, buena documentación.
- Sobrecarga de rendimiento en comparación con los cálculos de flotantes brutos (aunque suele ser aceptable para los casos de uso típicos), centrada principalmente en la teoría de propagación lineal de errores para funciones complejas (aunque exacta para operaciones básicas), puede que no cubra todos los métodos estadísticos avanzados de cuantificación de la incertidumbre.
Ideal para:
- Científicos, ingenieros e investigadores que necesitan realizar cálculos que implican cantidades con incertidumbres y requieren una propagación automática de errores.