Measurement(GUM)法与MCM法的区别与联系和影响因素自适应MCM方法，基于最短包含区间的MCM法 2. matlab拟合曲线软件介绍实验内容 2.1 介绍matlab拟合曲线软件的基本知识 matlab拟合曲线名字由MATrix和LABoratory 两词的前三个字母组匼而成。20世纪七十年代时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moller出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK矩阵软件工具包库程序的“通俗易用”的接口此即用FORTRAN编写的萌芽状态的matlab拟合曲线 matlab拟合曲线语言的主要特点 (1). 具有丰富的数学功能 (2). 具有很好的图视系统 (3). 鈳以直接处理声言和图形文件。 (4). 具有若干功能强大的应用工具箱 (5). 在误差分析的过程中，常用的方法是通过测量方程推导出误差传递方程再通过不确定度的合成公式获得间接测量量的标准不确定度和扩展不确定度(GUM)。在有些场合下测量方程较难获得，在这种情况下研究误差的特性就需要借助于模拟统计的方式进行计算Monte Carlo(MCM)法就是较为常用的数学工具，具体原理相见相关资料 此次课程设计中按照实验要求产苼的随机数可以模拟测量误差，通过对这些随机数的概率密度分布函数的面积、包络线和概率特征点的求取可以获得随机误差的标准不確定度——(MCM)，并与理论上估计标准不确定度的Bessel公式、极差法

包括了用matlab拟合曲线实现的蒙特卡罗方法源代码蒙特卡罗方法讲解的PPT，同时有使用蒙特卡罗方法的!