Задача: Домашнее задание по анизотропному травлению1.В качестве исходных параметров процесса травления взять

Домашнее задание по анизотропному травлению

1.В качестве исходных параметров процесса травления взять данные таблицы 2 (Скорость травления плоскости кремния <100> (мкм/ч) при различных концентрациях раствора KOH и при различных температурах).

2.Провести определение параметров модели скорости анизотропного травления кремния двумя способами.
⋅представить выражения (4) в виде регрессионного уравнения вида и определить его коэффициенты из экспериментального графика,
⋅выбрать координаты двух любых точек на построенной прямой и сопоставить им систему уравнений с двумя неизвестными a и b.

3.Задать размытие значений таблицы 2 случайными величинами, получив их с помощью соответствующей функции Excell.
Для проведения виртуального эксперимента необходимо сгенерировать именно случайные нормально распределенные погрешности.

Мой вариант генерации таких погрешностей изложен ниже в виде алгоритма действий:
Значок Microsoft Office слева вверху → Параметры Excel → Надстройка → Пакет анализа → Перейти → Галка у Пакет Анализа → ОК
Excel → Данные → Анализ данных → Генерация случайных чисел.
Найти случайные нормальные распределения.

4.Представим, что в заданном диапазоне мы генерируем 100 (или 1000) случайных величин. Берем первые 9 значений, размываем исходные данные, высчитываем искомые параметры. Что ты и сделал.

5.А теперь представим, что мы выбираем следующие (другие) 9 случайных погрешностей из того же ряда и снова повторяем расчет. Параметры, естественно, изменятся. В третий раз повторим эту процедуру и получим третье значение тех же параметров.

6.Остановимся на этом (хотя, можно и продолжить ;-) ), усредним полученные значения и оценим их разброс через средние квадратические отклонения.

7.Вот теперь случайность выбора случайных погрешностей (тавтология неизбежна) будет в какой-то мере компенсирована увеличением числа наших выборок.

8.Повторить п.3-6, увеличивая диапазон распределения случайных погрешностей в 3, 5, 10 раз.

9.Поучаемые значения параметров модели свести в таблицы и представить в виде графиков.

10.Показать зависимость точности получаемых параметров (как разницу между расчетным значением и значением, полученным в п.3).

⋅Оформить задание, включив в него хорошо структурированное и логически последовательное описание проделанной работы со всеми подробностями (хорошее упражнение в жанре technical writing), включая вышеупомянутые пожелания, таблицу сгенерированных случайных погрешностей, выборки из нее для трех повторов, графики и т.д.

Вариант в экселе