誤差伝播計算ツール

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誤差伝播計算ツールとは

測定値とその誤差(標準偏差)を入力するだけで、和・差・積・商・べき乗・対数・指数・三角関数などの計算後の誤差を自動算出するツールです。物理・化学の実験レポート、工学の不確かさ解析、理工系学生の課題に使えます。

本ツールは測定値どうしが独立(無相関)である場合の標準的な誤差伝播公式に基づき、絶対誤差・相対誤差を表示します。

誤差伝播の基本公式

測定値 x₁, x₂, ... の関数 z = f(x₁, x₂, ...) の誤差 σz は、各変数が独立である場合、偏微分を用いて以下のように表されます。

σz² = (∂f/∂x₁)²·σx₁² + (∂f/∂x₂)²·σx₂² + ...

この式から、演算の種類ごとに次の具体的な公式が導かれます。

演算別の誤差伝播公式

演算誤差の伝播
加算・減算z = a ± b ± …σz = √(σa² + σb² + …)
乗算・除算z = a × b ÷ c × …σz/|z| = √((σa/a)² + (σb/b)² + …)
定数倍z = k · aσz = |k| · σa
べき乗z = a^nσz = |n · a^(n−1)| · σa (相対誤差形: σz/|z| = |n| · σa/|a|)
自然対数z = ln(a)σz = σa / |a|
指数関数z = e^aσz = |z| · σa = e^a · σa
sinz = sin(a)σz = |cos(a)| · σa
cosz = cos(a)σz = |sin(a)| · σa
tanz = tan(a)σz = σa / cos²(a)

なぜ二乗和の平方根なのか

独立した誤差を単純に足すと過大評価になります。各誤差は正負の方向がランダムに揺らぐため、二乗和の平方根(quadrature sum)の形で合成するのが統計的に正しい扱いです。この考え方は国際度量衡局(BIPM)が定める「測定の不確かさガイド(GUM)」の type A 不確かさでも採用されています。

相対誤差と絶対誤差

加減算は絶対誤差が素直に伝播します。乗除算・べき乗は相対誤差で合成するのが自然です。本ツールはどちらの場合も、結果に対する絶対誤差と相対誤差(%)を同時に表示するので、実験レポートにそのまま転記できます。

使用上の注意

  • 本ツールは変数が互いに独立であることを前提にしています。相関がある場合は共分散項が必要です
  • 誤差が測定値に対して大きすぎる場合(σa/a ≥ 0.3 程度)、1次近似である誤差伝播公式の精度は低下します
  • tan(a) で cos(a) ≒ 0 付近(±π/2 付近)は誤差が発散するため注意
  • ln(a) は a > 0 でのみ有効です

よくある質問

本ツールは独立変数を仮定しています。相関がある場合は σz² に共分散項 2·(∂f/∂x)(∂f/∂y)·cov(x,y) を加える必要があります。手計算または統計ソフト(Python `uncertainties` パッケージ等)をご利用ください。
誤差伝播公式はテイラー展開の1次項に基づく近似なので、相対誤差が30%程度を超えると誤差の非線形性が無視できなくなります。その場合はモンテカルロ法などでの評価を推奨します。
本ツールは値を有効数字4〜5桁、誤差を2桁で表示します。実験レポートに記載する際は、慣例として誤差を1〜2桁の有効数字に丸め、値の桁をそれに合わせるのが一般的です(例: 1.234 ± 0.05 → 1.23 ± 0.05)。
cos/sinは連続関数なので、値が0付近でも1次近似自体は有効です。ただし相対誤差は発散する場合があるので、その時は絶対誤差で評価してください。tan(a)の分母に cos(a) がある場合は cos(a) ≈ 0 付近での発散に注意が必要です。
いいえ、すべての処理はブラウザ上で完結します。測定値や誤差が外部サーバーに送信されることはありません。