量化实验物理中的系统不确定性：一种近似方法
Quantifying Systematic Uncertainties in Experimental Physics: An Approximation Method
AI总结：
本文提出一种估计物理数据分析系统误差的近似方法，并在 Nab 实验中与模拟结果对比验证，表明其可作为跨实验场景验证模拟的通用工具。
摘要：
在物理实验领域，数据拟合是从实验数据集和模拟数据集中提取洞见的关键技术。本文提出一种近似方法，旨在估计数据分析中普遍存在的系统误差。通过将该方法应用于 Nab 实验，我们将所得发现与模拟得出的结果进行比较，从而证实我们的方法与既有模拟结果一致。这一印证凸显了该方法的多功能性，使其成为在各种实验情境中验证模拟结果的良好工具。
英文摘要：
In the domain of physics experiments, data fitting is a pivotal technique for extracting insights from both experimental and simulated datasets. This article presents an approximation method designed to estimate the systematic errors prevalent in data analyses. By applying our method to the Nab experiment, we compare our findings with simulation-derived results, thereby confirming the concordance of our approach with established simulation outcomes. This corroboration highlights the versatility of our method as a good tool for validating simulation results across various experimental contexts.
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