ប្រភេទនៃកំហុស: ប្រព័ន្ធចៃដន្យ, ដាច់ខាត, ប្រហាក់ប្រហែល

ក្នុងនាមជាវិទ្យាសាស្ដ្រពិតប្រាកដ, គណិតវិទ្យាមិនអត់ធ្មត់នាំយកមកនូវស្ថានភាពទូទៅដោយគ្មានការពិចារណាបារម្ភនៃឧទាហរណ៍ពិសេសមួយ។ ជាពិសេសវាមិនអាចទៅរួចទេដើម្បីធ្វើការនៅក្នុងគណិតវិទ្យា, រូបវិទ្យា, ការវាស់វែងត្រឹមត្រូវគឺព្យញ្ជនៈ "ដោយភ្នែក", មិនយកទៅក្នុងគណនីនៅក្នុងពេលតែលេចឡើងកំហុស។

វាគឺអំពីអ្វី?

វិទ្យាសាស្រ្តនៃប្រភេទផ្សេងគ្នានៃកំហុសត្រូវបានរកឃើញដូច្នេះថ្ងៃនេះយើងអាចនិយាយដោយសុវត្ថិភាពថាគ្មានគោលដប់មិននៅតែមានដោយគ្មានការយកចិត្តទុកដាក់។ ជាការពិតណាស់វាមិនអាចទៅរួចទេដោយគ្មានបង្គត់, មនុស្សគ្រប់គ្នាបើមិនដូច្នេះទេនៅលើភពផែនដីហើយមានតែការធ្វើទៅកាន់គណនីដែលនឹងជ្រៅចូលទៅក្នុងខ្ទង់ពាន់និងដប់ខ្ទង់ពាន់។ ដូចដែលត្រូវបានគេស្គាល់លេខជាច្រើនដែលមិនអាចត្រូវបានចែកដោយមួយផ្សេងទៀតដោយគ្មានកាកសំណល់និងការវាស់ទទួលបានក្នុងអំឡុងពេលពិសោធន៍នេះ - ការប៉ុនប៉ងជាបន្តចែកទៅជាបំណែកបុគ្គលដើម្បីវាស់ឱ្យពួកគេ។

ស្ទើរតែ ភាពត្រឹមត្រូវ និងកុំព្យូទ័រពិតជាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ព្រោះវាជាផ្នែកមួយនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រមេដែលអនុញ្ញាតឱ្យនិយាយអំពីភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។ ប្រភេទនៃកំហុសឆ្លុះបញ្ចាំងពីរបៀបយ៉ាងជិតស្និទ្ធទៅនឹងការពិតនេះតួលេខ។ ដូចជាសម្រាប់ភាពមិនប្រាកដប្រជាការវាស់វែងការបញ្ចេញមតិបរិមាណ - នោះជាអ្វីដែលបង្ហាញពីរបៀបដែលស្មោះត្រង់បានចូលមកលទ្ធផល។ ភាពត្រឹមត្រូវនៃការខាងលើប្រសិនបើកំហុសនេះគឺមានទំហំតូច។

ច្បាប់នៃវិទ្យាសាស្រ្ត

នេះបើយោងតាមច្បាប់ដែលបានរកឃើញជាធរមាននៅក្នុងទ្រឹស្តីដែលមានស្រាប់នាពេលបច្ចុប្បន្ននៃកំហុស, ដែលជាកន្លែងដែលនៅក្នុងស្ថានភាពមួយនៃភាពត្រឹមត្រូវលទ្ធផលគួរតែខ្ពស់ជាងគឺអាចរកបាននៅពាក់កណ្តាលមានការ quadruple ចំនួននៃការពិសោធន៍នេះ។ ក្នុងករណីដែលជាកន្លែងដែលភាពត្រឹមត្រូវត្រូវបានបង្កើនបីដងដែលជាការពិសោធន៍គួរមានច្រើនជាង 9 ដង។ កំហុសប្រព័ន្ធដកចេញ។

មាត្រសាស្រ្តចាត់ទុកកំហុសការវាស់វែងនេះគឺជាជំហានមួយក្នុងចំណោមជំហានសំខាន់បំផុតដែលជួយធានា traceability ។ បានត្រូវបានគេយកទៅក្នុងគណនី: ភាពត្រឹមត្រូវត្រូវបានរងឥទ្ធិពលដោយទូលំទូលាយនៃកត្តា។ នេះបាននាំឱ្យមានការអភិវឌ្ឍនៃប្រព័ន្ធចំណាត់ថ្នាក់មួយស្មុគស្មាញណាស់ប្រតិបត្ដិការតែមួយគត់ដោយមានលក្ខខណ្ឌថាវាជាលក្ខខណ្ឌនេះ។ នៅក្រោមលក្ខខណ្ឌពិតប្រាកដ, លទ្ធផលគឺពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងមិនត្រឹមតែនៅលើកំហុសនៃការភ្ជាប់ជាដំណើរការនេះទេប៉ុន្តែផ្អែកលើលក្ខណៈនៃដំណើរការនៃការទទួលពសម្រាប់ការវិភាគនេះ។

ប្រព័ន្ធដាក់ពិន្ទុ

ប្រភេទនៃកំហុសបញ្ចេញដោយអ្នកប្រាជ្ញសម័យទំនើប:

• ដាច់ខាត;
• ទាក់ទង;
• កាត់បន្ថយ។

អ្នកអាចបែងចែកប្រភេទនេះចូលទៅក្នុងក្រុមផ្សេងទៀត, បើផ្អែកលើអ្វីដែលមានហេតុផលសម្រាប់ការមិនត្រឹមត្រូវនៃការគណនា, ពិសោធន៍។ វាត្រូវបានគេនិយាយថាមាន:

• កំហុសប្រព័ន្ធ;
• គ្រោះថ្នាក់។

តម្លៃដំបូងគឺថេរអាស្រ័យលើលក្ខណៈនៃដំណើរការវាស់វែងនិងការផ្លាស់ប្តូរប្រសិនបើនៅតែការរៀបចំដូចខាងក្រោមជារៀងរាល់លក្ខខណ្ឌនៅដដែល។

ប៉ុន្តែកំហុសចៃដន្យអាចផ្លាស់ប្តូរប្រសិនបើការធ្វើតេស្តនេះបានធ្វើឡើងវិញការសិក្សាស្រដៀងគ្នាមួយបានអនុវត្តដោយប្រើបរិធានដូចគ្នានិងក្នុងលក្ខខណ្ឌដូចគ្នាបេះបិទទៅនឹងរយៈពេលដំបូង។

ប្រព័ន្ធបានកើតមានឡើងក្នុងពេលដំណាលគ្នាកំហុសចៃដន្យនិងនៅក្នុងការធ្វើតេស្តណាមួយឡើយ។ តម្លៃនៃអថេរចៃដន្យមួយនេះត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាមុនមិនបាន, ចាប់តាំងពីវាដាស់អារម្មណ៍កត្តាមិនអាចទាយទុកជាមុនបាន។ បើទោះបីអសមត្ថភាពក្នុងការដកក្បួនដោះស្រាយការកាត់បន្ថយបរិមាណអភិវឌ្ឍនេះ។ ពួកគេត្រូវបានគេប្រើនៅក្នុងដំណាក់កាលនៃដំណើរការទិន្នន័យដែលទទួលបានក្នុងអំឡុងពេលមានការស៊ើបអង្កេតនេះ។

ប្រព័ន្ធផ្សេងគ្នាបើប្រៀបធៀបទៅនឹងប្រភពច្បាស់ចៃដន្យបង្ករបស់ខ្លួន។ វាត្រូវបានរកឃើញនៅក្នុងជាមុននិងអាចត្រូវបានពិនិត្យដោយអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តនៅឯទំនាក់ទំនងដែលបានចុះឈ្មោះជាមួយនឹងមូលហេតុរបស់វា។

ហើយប្រសិនបើអ្នកបានយល់កាន់តែច្រើន?

ដើម្បីឱ្យមានការយល់ដឹងពេញលេញនៃគំនិតនេះវាគឺជាការចាំបាច់ដើម្បីឱ្យដឹងថាមិនត្រឹមតែប្រភេទនៃកំហុសនោះទេប៉ុន្តែអ្វីដែលជាផ្នែកនៃបាតុភូតនេះ។ គណិតវិទ្យាដាច់ឆ្ងាយខាងក្រោមសមាសភាគ:

• បានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងនីតិវិធីនេះ;
• ដោយសារតែឧបករណ៍;
• ប្រធានបទ។

បង្កើតកំហុសការគណនាជាប្រតិបត្តិករដែលអាស្រ័យលើបេតុងជាក់លាក់លក្ខណៈបុគ្គលរបស់ខ្លួន។ ថាពួកគេបានបង្កើតបានជាសមាសភាគប្រធានបទនៃកំហុសដែលបំពានលើភាពត្រឹមត្រូវនៃការវិភាគទិន្នន័យនេះ។ ប្រហែលហេតុផលគឺកង្វះបទពិសោធ, ពេលខ្លះ - នៅក្នុងការមានកំហុសបានភ្ជាប់ជាមួយនឹងការចាប់ផ្តើមនៃការបង្ហាញស៊ុម។

ភាគច្រើនជាការគណនាកំហុសចំណាយពេលចូលទៅក្នុងគណនីចំណុចពីរផ្សេងទៀត, នោះគឺជាមធ្យោបាយនិងវិធីសាស្រ្ត។

សមាសភាគសំខាន់

ភាពជាក់លាក់និងភាពត្រឹមត្រូវ - គំនិត, ដោយគ្មានការដែលមិនរូបវិទ្យាឬគណិតវិទ្យាឬវិទ្យាសាស្រ្តមួយចំនួនផ្សេងទៀតធម្មជាតិនិងពិតប្រាកដដែលមានមូលដ្ឋានលើពួកគេ។

វាគួរតែត្រូវបានចងចាំថាវិធីសាស្រ្តទាំងអស់ដែលគេស្គាល់ថាដល់មនុស្សជាតិទាញយកទិន្នន័យពីការពិសោធន៍ដែលមានកំហុស។ នេះជាអ្វីដែលបង្កឱ្យមានកំហុសប្រព័ន្ធដែលមិនអាចទៅរួចទេគឺពិតជាដើម្បីជៀសវាងការ។ វាត្រូវបានរងឥទ្ធិពលដោយប្រព័ន្ធនៃការគណនាដែលបានអនុម័តនិងភាពមិនប្រាកដប្រជា inherent នៅក្នុងគណនារូបមន្តនេះ។ ជាការពិតណាស់, ឥទ្ធិពលនិងតម្រូវការដើម្បីប្រមូលលទ្ធផលនេះរបស់ពួកគេ។

បម្រុងទុកកំហុស, កំហុសពោលគឺមូលហេតុនៃការដែល - ឥរិយាបទមិនត្រឹមត្រូវនៃ .. ប្រតិបត្តិករនេះនៅក្នុងវគ្គសិក្សានៃការពិសោធន៍នេះព្រមទាំងការបរាជ័យ, ប្រតិបត្ដិការមិនត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍ឬការកើតឡើងនៃស្ថានភាពដែលមិនបានមើលឃើញទុកជាមុននោះ។

តម្លៃកំហុសើការរកឃើញដែលអាចធ្វើទៅបានដោយការវិភាគទិន្នន័យនិងការកំណត់អត្តសញ្ញាណតម្លៃមិនត្រឹមត្រូវនៅពេលប្រៀបធៀបទិន្នន័យជាមួយលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជាក់លាក់។

តើអ្វីទៅជានាពេលបច្ចុប្បន្ននេះនិយាយគណិតវិទ្យារូបវិទ្យា? កំហុសនេះអាចត្រូវបានជៀសវាងបានដោយវិធានការបង្ការទប់ស្កាត់បាន។ បានបង្កើតវិធីសមហេតុផលជាច្រើនដើម្បីកាត់បន្ថយគំនិតនេះ។ ដើម្បីធ្វើដូចនេះយកមួយឬកត្តាផ្សេងទៀតដែលនាំទៅដល់លទ្ធផលនៃដំណើរការខុសប្រក្រតីនោះ។

ប្រភេទនិងការចាត់ថ្នាក់

មានកំហុសគឺ:

• ដាច់ខាត;
• វិធីសាស្រ្ត;
• ចៃដន្យ;
• ទាក់ទង;
• បទបង្ហាញ;
• ឧបករណ៍;
• ភាគច្រើន;
• បន្ថែម;
• ប្រព័ន្ធ;
• ផ្ទាល់ខ្លួន;
• ឋិតិវន្ត;
• ថាមវន្ត។

កំហុសរូបមន្តខុសសម្រាប់ប្រភេទផ្សេងគ្នាតាំងពីក្នុងករណីជារៀងរាល់យកទៅក្នុងគណនីកត្តាប៉ះពាល់ដល់ចំនួននៃភាពមិនត្រឹមត្រូវទិន្នន័យបង្កើតការនេះ។

ប្រសិនបើយើងនិយាយអំពីគណិតវិទ្យា, បន្ទាប់មកនៅក្រោមលក្ខខណ្ឌដូចបញ្ចេញកំហុសទំនាក់ទំនងនិងពេញលេញប៉ុណ្ណោះ។ ប៉ុន្តែនៅពេលជាចន្លោះពេលកំណត់ទុកជាមុននៃការផ្លាស់ប្តូរអន្តរកម្មយើងអាចនិយាយអំពីសមាសភាគឋិតិវន្តថាមវន្ត។

កំហុសរូបមន្តដែលត្រូវចំណាយពេលចូលទៅក្នុងគណនីអន្តរកម្មនៃគោលដៅជាមួយនឹងលក្ខខណ្ឌខាងក្រៅមានការចុះបញ្ជីបន្ថែមតួលេខមូលដ្ឋាន។ ការពឹងផ្អែកនៃការបញ្ចូលទិន្នន័យសម្រាប់ការពិសោធន៍ជាក់លាក់មួយនឹងត្រូវបាននិយាយអំពីកំហុសច្រើនឬបន្ថែម។

ដាច់ខាត

ពាក្យនេះត្រូវបានទិន្នន័យយល់ជាទូទៅបានគណនាថាការដោះលែងនៃភាពខុសគ្នារវាងអត្រាការប្រាក់នេះបានយកក្នុងអំឡុងពេលពិសោធន៍ត្រឹមត្រូវនេះ។ វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយរូបមន្តដូចខាងក្រោម:

ការ Qn = Qn - Q0 មួយ

ការ Qn - ទិន្នន័យដែលអ្នកចង់បាន, Qn - កំណត់អត្តសញ្ញាណនៅក្នុងការពិសោធន៍នេះនិងសូន្យ - នេះជាតួលេខជាមូលដ្ឋានដែលត្រូវបានប្រៀបធៀប។

ខាងលើ

ពាក្យនេះត្រូវបានគេយកទៅមានន័យថាតម្លៃដែលបានសម្តែងនូវសមាមាត្ររវាងកំហុសពេញលេញនិងបទដ្ឋាននេះ។

នៅក្នុងការគណនានៃប្រភេទនៃកំហុសនេះគឺមិនត្រឹមតែកំហុសដែលភ្ជាប់ជាមួយឧបករណ៍នេះធ្វើការចូលរួមនៅក្នុងការពិសោធន៍នេះប៉ុន្តែសមាសភាគវិធីសាសែ្តព្រមទាំងកំហុសប្រហាក់ប្រហែលនៃការរាប់សន្លឹក។ តម្លៃបង្កឡើងដោយកង្វះក្រោយបញ្ចប់ការសិក្សាដែលមានវត្តមាននៅលើមាត្រដ្ឋានម៉ែត្រដែល។

ភ្ជាប់យ៉ាងជិតស្និទ្ធទៅនឹងការយល់ឃើញនេះនិងកំហុសឧបករណ៍នេះ។ វាបានកើតឡើងនៅពេលដែលឧបករណ៍នេះត្រូវបានផលិតឡើងមិនត្រឹមត្រូវ, ខុស, មិនត្រឹមត្រូវ, អានបណ្តាលឱ្យចេញដោយពួកគេគឺមិនច្បាស់លាស់គ្រប់គ្រាន់។ ទោះជាយ៉ាងណា, ឥឡូវនេះសង្គមរបស់យើងគឺនៅក្នុងកម្រិតនៃការរីកចម្រើនបច្ចេកវិទ្យា, នៅពេលដែលការបង្កើតឧបករណ៍នេះមិនមានកំហុសឧបករណ៍នេះនៅឡើយទេសម្រេចបានទេ។ តើមានអ្វីនៅទីនេះដើម្បីនិយាយអំពីការអនុវត្តនៅក្នុងសាលានិងការពិសោធន៍សិស្សគំរូដែលលែងប្រើ។ ដូច្នេះសង្ឃឹមថានឹងត្រួតពិនិត្យការងាររបស់មន្ទីរពិសោធន៍, មិនអើពើកំហុសឧបករណ៍នេះគឺមិនអាចទទួលយក។

អត្ថបទ

ប្រភេទនៃការបង្កឱ្យមានមួយក្នុងចំណោមហេតុផលពីរឬស្មុគស្មាញ:

• ការស្រាវជ្រាវបានអនុវត្តគំរូគណិតវិទ្យាគឺមិនច្បាស់លាស់គ្រប់គ្រាន់;
• វិធីសាស្រ្តក្នុងការវាស់វែងមិនត្រឹមត្រូវបានជ្រើស។

ប្រធានបទ

ពាក្យនេះត្រូវបានអនុវត្តទៅនឹងស្ថានភាពដែលជាកន្លែងដែលត្រូវបានទទួលពក្នុងអំឡុងពេលគណនាការពិសោធន៍ត្រូវបានគេកំហុសឬដោយសារខ្វះការផលិតប្រតិបត្ដិការជម្រុះមនុស្សបាន។

យើងមិនអាចនិយាយបានថាមានតែនៅពេលគម្រោងនេះតែគេយកមនុស្សដែលមិនបានទទួលការអប់រំបានមិនយល់ចូលរួមឬ។ ជាពិសេសកំហុសបានកេះភាពមិនល្អឥតខ្ចោះប្រព័ន្ធដែលមើលឃើញមនុស្ស។ ដូច្នេះមូលហេតុមិនអាចពឹងផ្អែកលើអ្នកប្រើដោយផ្ទាល់ពិសោធន៍នេះផ្ទុយ, ពួកគេត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជាកត្តាមនុស្ស។

ឋិតិវន្តនិងសក្ដានុពលនៃទ្រឹស្តីនៃកំហុស

មានកំហុសមួយចំនួនតែងតែត្រូវបានភ្ជាប់ជាមួយនូវរបៀបអន្តរកម្មបញ្ចូលនិងតម្លៃលទ្ធផល។ ជាពិសេសនៅក្នុងដំណើរការនេះបានវិភាគទំនាក់ទំនងនៅក្នុងចន្លោះពេលមួយ predetermined នេះ។ ដើម្បីនិយាយអំពី:

• កំហុសបានលេចមុខនៅក្នុងការគណនាតម្លៃមួយចំនួននៅក្នុងចន្លោះពេលថេរបានកំណត់ទុកជាមុន។ ទាំងនេះត្រូវបានគេហៅឋិតិវន្ត។
• conjugate ថាមវន្តជាមួយនឹងភាពខុសរូបរាងរកឃើញដោយវាស់ប្រភេទទិន្នន័យ Intermittent រៀបរាប់ខាងលើកថាខណ្ឌ។

តើអ្វីទៅជានិងអ្វីដែលជាអនុវិទ្យាល័យ?

ជាការពិតណាស់, រឹមនៃកំហុសនេះត្រូវបានបង្កឡើងដោយប៉ារ៉ាម៉ែត្រមូលដ្ឋានដែលប៉ះពាល់ដល់ភារកិច្ចជាក់លាក់មួយ, ទោះជាយ៉ាងណា, ឥទ្ធិពលនៃការមិនមែនជាឯកសណ្ឋានដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវបានបែងចែកក្រុមជាពីរប្រភេទនៃទិន្នន័យ:

• គណនាក្នុងលក្ខខណ្ឌប្រតិបត្តិការធម្មតាជាមួយនឹងស្តង់ដារនៃកន្សោមជាលេខខ្ទង់ប៉ះពាល់ដល់ទាំងអស់។ អ្នកដែលត្រូវបានគេហៅមូលដ្ឋាន។
• បានបង្កើតឡើងបន្ថែមទៀតស្ថិតនៅក្រោមឥទ្ធិពលនៃកត្តា atypical, តម្លៃធម្មតាមិនសមរម្យ។ លក្ខណៈពិសេសមុខដូចគ្នានេះបាននិយាយថានៅក្នុងករណីដែលជាកន្លែងដែលតម្លៃមេគឺហួសពីដែនកំណត់នៃធម្មតា។

ហើយអ្វីដែលបានកើតឡើងនៅជុំវិញខ្លួន?

យើងមានច្រើនជាងមួយដងបានសំដៅដល់ពាក្យ "ធម្មតា" រួចទៅហើយប៉ុន្តែមិនត្រូវបានគេផ្តល់ការពន្យល់ពីអ្វីដែលជាប្រភេទនៃលក្ខខណ្ឌក្នុងវិទ្យាសាស្រ្តដែលគេហៅថាដូចជាការធម្មតានិយាយអំពីថាលក្ខខណ្ឌដាច់ស្រយាលនិងផ្សេងទៀត។

ដូច្នេះធម្មតា - ស្ថានភាពដែលតម្លៃទាំងអស់គឺលំហូរការងារប៉ះពាល់ដល់បានកំណត់នៅក្នុងជួរតម្លៃធម្មតារបស់ពួកគេសម្រាប់ការមួយ។

ប៉ុន្តែកម្មករ - រយៈពេលអនុវត្តចំពោះកាលៈទេសៈដែលក្នុងនោះការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងតម្លៃនេះបានកើតឡើងនេះ។ បើប្រៀបធៀបនឹងធម្មតាបន្ទាប់មកវិសាលភាពទូលំទូលាយច្រើនគឺទោះយ៉ាងណាមានផលប៉ះពាល់ដល់តម្លៃដែលគួរធ្លាក់ចុះនៅក្នុងតំបន់ធ្វើការបញ្ជាក់សម្រាប់ពួកគេ។

ធ្វើការជាមួយនឹងតម្លៃអត្រាផលប៉ះពាល់មានតម្លៃចន្លោះពេលសន្មត់ថាពេល rationing អាចធ្វើទៅអ័ក្សដោយណែនាំកំហុសបន្ថែមទៀត។

តើមានអ្វីប៉ះពាល់ដល់តម្លៃបញ្ចូល?

បង្កើតកំហុសការគណនា, វាគឺជាការចាំបាច់ក្នុងការចងចាំថាតម្លៃបញ្ចូលមានផលប៉ះពាល់លើអ្វីដែលប្រភេទនៃកំហុសបានកើតមានឡើងនៅក្នុងស្ថានភាពពិសេសមួយ។ នៅពេលជាមួយគ្នានេះនិយាយអំពី:

• បន្ថែមដែលបានកំណត់លក្ខណៈដោយភាពមិនប្រាកដប្រជាត្រូវបានគណនាជាផលបូកនៃតម្លៃផ្សេងគ្នាដែលបាននាំយកទៅដោយម៉ូឌុល។ ដូច្នេះនៅលើសូចនាករដែលមិនប៉ះពាល់ដល់តម្លៃយ៉ាងធំបានវាស់បាន;
• ច្រើន, ដែលនឹងផ្លាស់ប្តូរនៅពេលតម្លៃបានវាស់ត្រូវបានរងផលប៉ះពាល់។

វាគួរតែត្រូវបានចងចាំថាការបន្ថែមដាច់ខាត - គឺភាពមិនប្រាកដប្រជាដែលមានការតភ្ជាប់ជាមួយនឹងវិធានការតម្លៃថាគ្មាន - គោលបំណងនៃការពិសោធន៍នេះ។ នៅក្នុងផ្នែកមួយនៃជួរនៃសន្ទស្សន៍តម្លៃណាមួយត្រូវបានរក្សាទុកថេរវាមិនត្រូវបានរងផលប៉ះពាល់ដោយប៉ារ៉ាម៉ែត្រនិងឧបករណ៍វាស់រួមបញ្ចូលទាំងការប្រែប្រួល។

កំហុសក្នុងការបន្ថែមនេះបានបង្ហាញទំហំដែលបរិមាណតូចមួយអាចត្រូវបានផលិតដោយកម្មវិធីនៃមធ្យោបាយវាស់វែងដែលបានជ្រើស។

ប៉ុន្តែគុណនឹងមិនផ្លាស់ប្តូរដោយចៃដន្យនោះទេប៉ុន្តែនៅក្នុងសមាមាត្រដូចដែលវាត្រូវបានភ្ជាប់ជាមួយនឹងប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃតម្លៃវាស់នេះ។ តើធ្វើដូចម្តេចអស្ចារ្យកំហុសត្រូវបានគណនាដោយពិនិត្យមើលពីភាពប្រែប្រួលនៃឧបករណ៍នេះ, ដូចដែលវានឹងមានសមាមាត្រទៅនឹងតម្លៃ។ មានអំបូរកំហុសនេះគឺត្រូវបានដោយសារតែការពិតដែលថាតម្លៃបញ្ចូលនៅលើឧបករណ៍វាស់និងផ្លាស់ប្តូរការកំណត់របស់ខ្លួន។

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីយកកំហុសនេះ?

ក្នុងករណីមួយចំនួន, អ្នកអាចលុបបំបាត់កំហុសទោះបីជានេះគឺជាការមិនពិតសម្រាប់ប្រភេទសត្វជារៀងរាល់។ ឧទាហរណ៍ក្នុងករណីខាងលើនេះថ្នាក់កំហុសនៅក្នុងករណីនេះអាស្រ័យលើប៉ារ៉ាម៉ែត្រឧបករណ៍និងអាចផ្លាស់ប្តូរសម្រាប់ការនេះច្រើនជាងនេះត្រឹមត្រូវ, មធ្យោបាយទំនើប។ នៅពេលដូចគ្នានេះវាជាការមិនអាចទៅរួចទេដើម្បីលុបបំបាត់ទាំងស្រុងគុណវិបត្តិវាស់វែងភ្ជាប់ជាមួយលក្ខណៈពិសេសបច្ចេកទេសនៃរថយន្តដែលត្រូវបានប្រើនោះទេព្រោះនៅទីនោះតែងតែជាកត្តាដែលកាត់បន្ថយភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។

វិធីសាស្រ្តចំនួនបួនបុរាណសម្គាល់បំបាត់ឬកាត់បន្ថយដើម្បីកំហុសនេះ:

• ការដោះមូលហេតុប្រភពមុនពេលការពិសោធន៍នេះ។
• ការលុបបំបាត់កំហុសនៅក្នុងវិធានការសម្រាប់ការទិញយកទិន្នន័យ។ ដើម្បីធ្វើដូចនេះ, ប្រើវិធីសាស្រ្តជំនួសការព្យាយាមដើម្បីទូទាត់សងសម្រាប់សញ្ញានិងការប្រឆាំងការឃ្លាំមើលទៅគ្នាទៅវិញទៅមកព្រមទាំង resorting ដើម្បីសង្កេតស៊ីមេទ្រី។
• ការកែលទ្ធផលដែលទទួលបាននៅក្នុងវគ្គសិក្សានៃការធ្វើឱ្យការកែប្រែពោលគឺវិធីសាស្រ្តកុំព្យូទ័រនៃកំហុសបំបាត់។
• កំណត់អ្វីដែលជាដែនកំណត់នៃកំហុសប្រព័ន្ធរក្សាពួកគេនៅក្នុងករណីនេះដែលជាកន្លែងដែលការលុបបំបាត់នៃការបែបនេះមិនអាចចរចាបាន។

ជម្រើសល្អបំផុត - គឺដើម្បីលុបបំបាត់មូលហេតុប្រភពនៃកំហុសនៅក្នុងការទិញយកទិន្នន័យសាកល្បង។ បើទោះបីជាការពិតដែលថាវិធីសាស្រ្តនេះត្រូវបានបញ្ជូនទៅសមរម្យបំផុតដែលវាមិនមានភាពស្មុគស្មាញដំណើរការការងារនេះ, នៅលើផ្ទុយមកវិញ, ធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួល។ នេះគឺដោយសារតែការពិតដែលថាប្រតិបត្តិករមិនចាំបាច់ដកកំហុសនៅក្នុងវគ្គសិក្សានៃទិន្នន័យបន្ទាន់នេះ។ និងមិនមានការកែសម្រួលលទ្ធផលបានបញ្ចប់, វាស្ថិតនៅក្រោមបទប្បញ្ញត្តិដែលសមត្រឹមត្រូវនោះ។

ប៉ុន្តែនៅពេលដែលវាត្រូវបានគេសម្រេចចិត្តដើម្បីលុបបំបាត់កំហុសនៅក្នុងវគ្គសិក្សានៃការវាស់វែងដែលបានប្រទានទៅមួយនៃបច្ចេកវិទ្យាពេញនិយមបំផុត។

ជម្រើសករណីលើកលែងគួរឱ្យកត់សម្គាល់

រដ្ឋបាលភាគច្រើនបំផុតបានប្រើជាទូទៅកែប្រែ។ ដើម្បីប្រើពួកវាដែលអ្នកត្រូវដឹងច្បាស់ពីអ្វីដែលជាភាពលំអៀង inherent នៅក្នុងការពិសោធន៍ជាក់លាក់។

លើសពីនេះទៀតទាមទារឱ្យវ៉ារ្យ៉ង់ជំនួស។ resorting ទៅវា, អ្នកជំនាញមានការចាប់អារម្មណ៍ជំនួសឱ្យតម្លៃរបស់ពួកគេត្រូវបានប្រើជំនួសបានបញ្ជូននៅក្នុងបរិស្ថានស្រដៀងគ្នាមួយ។ នេះគឺជារឿងធម្មតានៅពេលដែលវាស់បរិមាណអគ្គិសនីដែលបានទាមទារ។

ផ្ទុយ - វិធីសាស្រ្ត, តម្រូវឱ្យពីរដងពិសោធន៍ប្រភពក្នុងដំណាក់កាលទីពីរដែលបានដើរតួនាទីលទ្ធផលផ្ទុយគ្នាបើប្រៀបធៀបទៅនឹងដំបូង។ ជិតស្និទ្ធទៅនឹងតក្កនៃវិធីសាស្រ្តតំណាងនេះសំដៅដល់ថាជា«សញ្ញានៃសំណង "នៅក្នុងការពិសោធន៍មួយនៅពេលដែលបរិមាណនេះត្រូវតែវិជ្ជមានក្នុងផ្សេងទៀត - អវិជ្ជមាននិងតម្លៃជាក់លាក់ត្រូវបានគណនាដោយប្រៀបធៀបលទ្ធផលនៃការវាស់ទាំងពីរ។