مقامی طور پر درستی کثرت سے منظم نظاموں کے مؤثر عمل کے لیے ضروری ہے. مقامی طور پر غلطیوں کی حدود کو سمجھنا زیادہ قابل اعتماد اور مؤثر نیٹ ورکز کو ڈیزائن کرنے میں مدد دیتا ہے. یہ مضمون ان غلطیوں کی حدود اور ان کی اہمیت کا اندازہ کرنے کے طریقوں پر بحث کرتا ہے۔
مقامی طور پر غلطی کو سمجھنا
مقامی طور پر غلطی کسی روبوٹ کے اندازے کے مطابق پوزیشن اور اس کی اصل پوزیشن کے درمیان میں موجود عدم استحکام کو کہتے ہیں۔اس غلطی کو حل کرنے کے لیے حساس آواز، ماحولیاتی حالات اور الموت کی حدود شامل ہیں۔ اس غلطی کو بہتر نظام کیلبریشن اور کارکردگی کے تجزیے کے لیے اجازت دے سکتا ہے۔
غلطی کو ختم کرنے کے لئے کولکاتانگ کی کارکردگی
کئی قریبی قریبی حصے موجود ہیں جو کثیر تعداد میں نظام میں مقامی طور پر ہونے والی غلطیوں کی حدود کا اندازہ لگانے کے لیے موجود ہیں۔ان طریقوں میں اکثر وفاقی نمونے اور ریاضیاتی تجزیہ شامل ہوتے ہیں تاکہ بدترین حساب اور توقعی غلطیوں کا تعین کیا جا سکے۔
عام تکنیکی
- Cramer-Raoucres: غیر ذیلی تناسب کے فرق پر ایک ذیلی ادارہ فراہم کرتا ہے۔
- [Fisher Information:] معلومات کی مقدار کا اندازہ اس بات سے لگایا جاتا ہے کہ ایک نامعلوم پیرامیٹر کے بارے میں کیا جاتا ہے۔
- مونتے کارلو کیمرا: غلطی کی تقسیموں کا اندازہ لگانے کے لیے دوبارہ غیر متوقع سملنگ استعمال کرتا ہے۔
- کوویرینس اناولیسیس:] حدود کا تعین کرنے کے لیے کوویرینسی کی کمیت کو مریخی غلطیوں کا تعین کرتا ہے۔