Как найти сигму в физике формула

Сигмой (σ) в статистическом анализе обозначают стандартное отклонение. Опуская тонкости, которые будут обсуждены ниже, можно сказать, что стандартное отклонение — это та погрешность, то «± сколько-то», которым обязательно сопровождают измерение величины. Если вы измерили массу предмета и получили результат 100 ± 5 грамм, то величина «110 грамм» отличается от измеренного результата на два стандартных отклонения (то есть на 2 сигмы), величина «50 грамм» отличается на 10 стандартных отклонений (на 10 сигм).

Зачем всё это нужно: сигмы и вероятности

При обсуждении погрешностей мы уже говорили, что фраза «измеренная масса равна 100 ± 5 грамм» вовсе не означает, что истинная масса гарантированно лежит в интервале от 95 до 105 грамм. Она может оказаться и за пределами этого интервала «± 1σ», но, как правило, недалеко. В небольшом проценте случаев может даже случиться, что она выходит за пределы интервала «± 2σ», и уж совсем редко она оказывается за пределами «± 3σ». В общем, тенденция ясна: количество сигм связано с вероятностью того, что истинное значение будет настолько отличаться от измеренного.

Пропустим все математические подробности и покажем результат для самого простого и распространенного случая, который называется «нормальное распределение» (см. рисунок). Вероятность попасть в интервал ± 1σ — примерно 68%, в интервал ± 2σ — примерно 95%, в интервал ± 3σ — примерно 99,8%, и т. д. Итак, можно сформулировать некую договоренность:

Договоренность: выражение какого-то отличия в количестве сигм — это сообщение о том, какова вероятность, что такое или еще более сильное отличие могло произойти за счет случайного стечения обстоятельств при измерении.

Использовать эту договоренность можно разными способами. Если вы просто сообщаете результат измерения (100 ± 5 грамм) и уверены в том, что нормальное распределение применимо, то вы можете сказать, что истинное значение массы с вероятностью 68% лежит в этом интервале, с вероятностью 95% лежит в интервале от 90 до 110 грамм, и т. д.

Вы можете также сравнивать результат вашего измерения с чужим измерением той же самой величины или с теоретическими расчетами. Вы видите, что числа отличаются, и хотите понять, имеете ли вы право утверждать, что между двумя результатами есть статистически значимое расхождение — то есть несогласие, которое нельзя списать на случайную статистическую флуктуацию в данных. Тогда утверждения звучат так:

• Если отличие составляет меньше 1σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 32%. В таком случае просто говорят, что два результата совпадают в пределах погрешностей.
• Если отличие составляет меньше 3σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 0,2%. В физике элементарных частиц такой вероятности недостаточно для каких-либо серьезных выводов, и принято говорить: различие между двумя результатами не является статистически значимым.
• Если отличие от 3σ до 5σ, то это повод подозревать что-то серьезное. Впрочем, даже в этом случае физики говорят осторожно: данные указывают на существование различия между двумя результатами.
• И только если два результата отличаются на 5σ или больше, физики четко заявляют: два результата отличаются друг от друга.

Эти выражения особенно стандартны, когда речь идет о поиске новой частицы. Вы сравниваете экспериментальные данные с теоретическим предсказанием, сделанным без новой частицы, и, если видите отличие от 3 до 5 сигм, вы говорите: получено указание на существование новой частицы (по-английски, evidence). Если же отличие превышает 5 сигм, вы говорите: мы открыли новую частицу (discovery).

«Уверенность» против «статистической значимости»

Заметьте, что в приведенных выше примерах нас интересовали вопросы, на которые можно ответить «да» или «нет». Проступает ли в полученных данных какая-то новая частица? Согласуется ли распределение по импульсу с теоретическими расчетами? Зависит ли сечение процесса от энергии столкновений? Совпадает ли масса у частицы и ее античастицы? Попытка ответить на эти вопросы с помощью данных называется на научном языке проверкой гипотез. Вопросы, которые требуют развернутого ответа (подсчитать что-то, объяснить что-то и т. п.), гипотезами не называются.

В простейшем приближении результат экспериментальной проверки гипотезы выглядит так: ответ «да» с вероятностью p и ответ «нет» с вероятностью 1 – p. Эти вероятности очень важны для сообщения результата; физики обычно избегают абсолютных утверждений («мы открыли» или «мы опровергли») без указания вероятностей.

Но тут сразу же надо сделать важное уточнение. Если его четко осознать, то станет понятным, почему такие стандартные для научно-популярных новостей фразы, как «Ученые на 99% уверены, что открыли что-то новое», — обманчивы.

Точная формулировка, которую обычно используют ученые, такова:

При проверке гипотезы получен ответ «да» на уровне статистической значимости p.

При этом величина p часто выражается в виде количества сигм. В англоязычной литературе используется словосочетание confidence level, CL (доверительный уровень). В русскоязычной еще иногда говорят «статистическая достоверность», но такое выражение может привести к путанице в понимании.

Отличие «популярной» фразы от истинного утверждения вот в чём. Во всяком измерении есть не только статистические, но и систематические погрешности. Описанные выше правила связи вероятностей и количества сигм работают только для статистических погрешностей — и то если к ним применимо нормальное распределение. Если статистические погрешности всегда можно обсчитать аккуратно, то систематические погрешности — это немножко искусство. Более того, из многолетнего опыта известно, что сильные систематические отклонения уж точно не описываются нормальным распределением, и потому для них эти правила пересчета не справедливы. Так что даже если экспериментаторы всё перепроверили много раз и указали систематическую погрешность, всегда остается риск, что они что-то упустили из виду. Корректно оценить этот риск невозможно, поэтому вы на самом деле не знаете, с какой истинной вероятностью ваш ответ верен.

Конечно, по умолчанию систематическим погрешностям стоит доверять, особенно если они исходят от опытных экспериментальных групп. Но вековой опыт изучения элементарных частиц показывает, что несмотря на все предосторожности регулярно случаются проколы. Бывает, что коллаборация получает результат, сильно противоречащий какой-то гипотезе, перепроверяет анализ много раз и никаких ошибок у себя не находит. Однако этот результат затем не подтверждается другими — порой намного более точными! — экспериментами. Почему первый эксперимент дал такой странный результат, что в нём было не то, где там ошибка или неучтенная погрешность — всё это зачастую так и остается непонятым (впрочем, иногда источник ошибки быстро вскрывается, как это случилось со «сверхсветовыми» нейтрино в эксперименте OPERA).

Физики к таким оборотам событий уже привыкли, поэтому каждый экспериментальный результат, сильно отличающийся от всей сложившейся к тому времени картины, вызывает оправданный скепсис. Физики так консервативны в своем отношении вовсе не потому, что они ретрограды и намертво уверовали в какую-то одну теорию, как это хотят представить опровергатели физики. Они просто научены всем предыдущим опытом в физике частиц и знают, чем это обычно кончается. Поэтому без независимого подтверждения другими экспериментами подобные сенсации они не поддерживают.

ФЭЧ в сравнении с другими науками

Надо сказать, что сформулированные выше жесткие критерии статистической достоверности характерны именно для физики элементарных частиц и некоторых смежных разделов. Во многих других разделах физики, а тем более в других дисциплинах (в особенности, в биомедицинских науках) критерии намного слабее.

Предположим, вы измерили некие данные и хотите узнать, какова вероятность того, что они «вписываются в норму». Вы проводите статистический тест, который дает вам вероятность того, что «нормальная ситуация» без какого-либо реального отклонения только за счет статистической флуктуации даст вот такое или еще более сильное отклонение. Эта вероятность называется p-значение. В биологии пороговое p-значение, ниже которого уже уверенно говорят про реальное отличие, составляет один или даже несколько процентов. В физике элементарных частиц такое отличие вообще не считают значимым, тут нет даже «указания на существование» какого-то отличия! Ответственное заявление об отличии звучит в ФЭЧ только для p-значений меньше одной двухмиллионной (то есть отклонение больше 5σ). Такой жесткий подход к достоверности утверждений выработался в ФЭЧ примерно полвека назад, в эпоху, когда экспериментаторы видели много отклонений со значимостью в районе 3σ и смело заявляли об открытии новых частиц, хотя потом эти «открытия» не подтверждались. Подробный рассказ об истоках этого критерия см. в постах Tommaso Dorigo (часть 1, часть 2).

Сигмой (σ) в статистическом анализе обозначают стандартное отклонение. Опуская тонкости, которые будут обсуждены ниже, можно сказать, что стандартное отклонение — это та погрешность, то «± сколько-то», которым обязательно сопровождают измерение величины. Если вы измерили массу предмета и получили результат 100 ± 5 грамм, то величина «110 грамм» отличается от измеренного результата на два стандартных отклонения (то есть на 2 сигмы), величина «50 грамм» отличается на 10 стандартных отклонений (на 10 сигм).

Зачем всё это нужно: сигмы и вероятности

При обсуждении погрешностей мы уже говорили, что фраза «измеренная масса равна 100 ± 5 грамм» вовсе не означает, что истинная масса гарантированно лежит в интервале от 95 до 105 грамм. Она может оказаться и за пределами этого интервала «± 1σ», но, как правило, недалеко. В небольшом проценте случаев может даже случиться, что она выходит за пределы интервала «± 2σ», и уж совсем редко она оказывается за пределами «± 3σ». В общем, тенденция ясна: количество сигм связано с вероятностью того, что истинное значение будет настолько отличаться от измеренного.

Вероятность того, что истинное значение попадет в определенный интервал около измеренного среднего значения при нормальном распределении ошибок. Изображение с сайта en.wikipedia.org

Пропустим все математические подробности и покажем результат для самого простого и распространенного случая, который называется «нормальное распределение» (см. рисунок). Вероятность попасть в интервал ± 1σ — примерно 68%, в интервал ± 2σ — примерно 95%, в интервал ± 3σ — примерно 99,8%, и т. д. Итак, можно сформулировать некую договоренность:

Договоренность: выражение какого-то отличия в количестве сигм — это сообщение о том, какова вероятность, что такое или еще более сильное отличие могло произойти за счет случайного стечения обстоятельств при измерении.

Использовать эту договоренность можно разными способами. Если вы просто сообщаете результат измерения (100 ± 5 грамм) и уверены в том, что нормальное распределение применимо, то вы можете сказать, что истинное значение массы с вероятностью 68% лежит в этом интервале, с вероятностью 95% лежит в интервале от 90 до 110 грамм, и т. д.

Вы можете также сравнивать результат вашего измерения с чужим измерением той же самой величины или с теоретическими расчетами. Вы видите, что числа отличаются, и хотите понять, имеете ли вы право утверждать, что между двумя результатами есть статистически значимое расхождение — то есть несогласие, которое нельзя списать на случайную статистическую флуктуацию в данных. Тогда утверждения звучат так:

• Если отличие составляет меньше 1σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 32%. В таком случае просто говорят, что два результата совпадают в пределах погрешностей.
• Если отличие составляет меньше 3σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 0,2%. В физике элементарных частиц такой вероятности недостаточно для каких-либо серьезных выводов, и принято говорить: различие между двумя результатами не является статистически значимым.
• Если отличие от 3σ до 5σ, то это повод подозревать что-то серьезное. Впрочем, даже в этом случае физики говорят осторожно: данные указывают на существование различия между двумя результатами.
• И только если два результата отличаются на 5σ или больше, физики четко заявляют: два результата отличаются друг от друга.

Эти выражения особенно стандартны, когда речь идет о поиске новой частицы. Вы сравниваете экспериментальные данные с теоретическим предсказанием, сделанным без новой частицы, и, если видите отличие от 3 до 5 сигм, вы говорите: получено указание на существование новой частицы (по-английски, evidence). Если же отличие превышает 5 сигм, вы говорите: мы открыли новую частицу (discovery).

«Уверенность» против «статистической значимости»

Заметьте, что в приведенных выше примерах нас интересовали вопросы, на которые можно ответить «да» или «нет». Проступает ли в полученных данных какая-то новая частица? Согласуется ли распределение по импульсу с теоретическими расчетами? Зависит ли сечение процесса от энергии столкновений? Совпадает ли масса у частицы и ее античастицы? Попытка ответить на эти вопросы с помощью данных называется на научном языке проверкой гипотез. Вопросы, которые требуют развернутого ответа (подсчитать что-то, объяснить что-то и т. п.), гипотезами не называются.

В простейшем приближении результат экспериментальной проверки гипотезы выглядит так: ответ «да» с вероятностью p и ответ «нет» с вероятностью 1 – p. Эти вероятности очень важны для сообщения результата; физики обычно избегают абсолютных утверждений («мы открыли» или «мы опровергли») без указания вероятностей.

Но тут сразу же надо сделать важное уточнение. Если его четко осознать, то станет понятным, почему такие стандартные для научно-популярных новостей фразы, как «Ученые на 99% уверены, что открыли что-то новое», — обманчивы.

Точная формулировка, которую обычно используют ученые, такова:

При проверке гипотезы получен ответ «да» на уровне статистической значимости p.

При этом величина p часто выражается в виде количества сигм. В англоязычной литературе используется словосочетание confidence level, CL (доверительный уровень). В русскоязычной еще иногда говорят «статистическая достоверность», но такое выражение может привести к путанице в понимании.

Отличие «популярной» фразы от истинного утверждения вот в чём. Во всяком измерении есть не только статистические, но и систематические погрешности. Описанные выше правила связи вероятностей и количества сигм работают только для статистических погрешностей — и то если к ним применимо нормальное распределение. Если статистические погрешности всегда можно обсчитать аккуратно, то систематические погрешности — это немножко искусство. Более того, из многолетнего опыта известно, что сильные систематические отклонения уж точно не описываются нормальным распределением, и потому для них эти правила пересчета не справедливы. Так что даже если экспериментаторы всё перепроверили много раз и указали систематическую погрешность, всегда остается риск, что они что-то упустили из виду. Корректно оценить этот риск невозможно, поэтому вы на самом деле не знаете, с какой истинной вероятностью ваш ответ верен.

Конечно, по умолчанию систематическим погрешностям стоит доверять, особенно если они исходят от опытных экспериментальных групп. Но вековой опыт изучения элементарных частиц показывает, что несмотря на все предосторожности регулярно случаются проколы. Бывает, что коллаборация получает результат, сильно противоречащий какой-то гипотезе, перепроверяет анализ много раз и никаких ошибок у себя не находит. Однако этот результат затем не подтверждается другими — порой намного более точными! — экспериментами. Почему первый эксперимент дал такой странный результат, что в нём было не то, где там ошибка или неучтенная погрешность — всё это зачастую так и остается непонятым (впрочем, иногда источник ошибки быстро вскрывается, как это случилось со «сверхсветовыми» нейтрино в эксперименте OPERA).

Физики к таким оборотам событий уже привыкли, поэтому каждый экспериментальный результат, сильно отличающийся от всей сложившейся к тому времени картины, вызывает оправданный скепсис. Физики так консервативны в своем отношении вовсе не потому, что они ретрограды и намертво уверовали в какую-то одну теорию, как это хотят представить опровергатели физики. Они просто научены всем предыдущим опытом в физике частиц и знают, чем это обычно кончается. Поэтому без независимого подтверждения другими экспериментами подобные сенсации они не поддерживают.

Сигма в других науках

Надо сказать, что сформулированные выше жесткие критерии статистической достоверности характерны именно для физики элементарных частиц и некоторых смежных разделов. Во многих других разделах физики, а тем более в других дисциплинах (в особенности, в биомедицинских науках) критерии намного слабее.

Предположим, вы измерили некие данные и хотите узнать, какова вероятность того, что они «вписываются в норму». Вы проводите статистический тест, который дает вам вероятность того, что «нормальная ситуация» без какого-либо реального отклонения только за счет статистической флуктуации даст вот такое или еще более сильное отклонение. Эта вероятность называется p-значение. В биологии пороговое p-значение, ниже которого уже уверенно говорят про реальное отличие, составляет один или даже несколько процентов. В физике элементарных частиц такое отличие вообще не считают значимым, тут нет даже «указания на существование» какого-то отличия! Ответственное заявление об отличии звучит в физике только для p-значений меньше одной двухмиллионной (то есть отклонение больше 5σ).

Такой жесткий подход к достоверности утверждений выработался в физике элементарных частиц примерно полвека назад, в эпоху, когда экспериментаторы видели много отклонений со значимостью в районе 3σ и смело заявляли об открытии новых частиц, хотя потом эти «открытия» не подтверждались.

Статья взята с сайта elementy.ru.

Как найти сигму

«Сигмой», буквой греческого алфавита σ, принято называть постоянную величину среднеквадратичной ошибки случайных погрешностей измерений. Вычисление сигмы широко используется в физике, статистике и близких к ним сферах деятельности человека. Далее представлен алгоритм расчета сигмы.

Вам понадобится

• • Массив данных для вычисления сигмы;
• • Формулы для расчета;
• • Калькулятор или компьютер с установленным на нем ПО Microsoft Excel.

Инструкция

Стандартную или среднюю квадратичную погрешность измерений называют также стандартом измерений. Эта величина вычисляется по формуле, изображенной на картинке.

Следует учесть, что величиной, которую принято называть сигмой, является постоянное значение, к которому стремится значение среднеквадратичной погрешности Sn при бесконечно большом количестве измерений. Чем больше будет число измерений, тем ближе будет оно к сигме. Данное выражение можно представить в виде, изображенном на картинке.

Вычислите сигму на практике. Выпишите значения всех измерений в один столбец. Вычислите среднее арифметическое для всех значений, суммируя их вместе и поделив на количество значений.

Из среднего арифметического вычтите каждое i-ое значение и возведите его в квадрат. Просуммируйте все полученные значения и разделите результат на n-1 (количество значений минус один).

Полученное значение в статистике принято называть дисперсией. Извлекаем из него квадратный корень. В результате получаем стандартную среднеквадратичную погрешность, именуемую сигмой.

Данные вычисления можно производить в стандартном пакете для работ с электронными таблицами Microsoft Excel. Их можно сделать как пошагово по описанной выше методике, так и простым назначением функции СТАНДОТКЛОН. Проверьте заранее, что ячейка со значениями имеет числовой формат. Обязательно укажите диапазон значений для вычисления сигмы.

Войти на сайт

или

Забыли пароль?
Еще не зарегистрированы?

Электрический заряд

Закон Кулона

Постоянная Кулона

Относительная диэлектрическая проницаемость

Электрическое поле

Электрическое поле точечного заряда в вакууме

Электрическое поле точечного заряда в окружающей среде

Электрическое поле вне заряженной сферы

Электрическое поле вне заряженной сферы

Электрическое поле бесконечной заряженной плоскости

Электрическое поле бесконечной заряженной плоскости

Электрическое поле конденсатора

Работа в электрическом поле

Потенциальная энергия системы двух точечных зарядов

Работа в электрическом поле — разность потенциальных энергий

Потенциал электростатического поля

Напряжение — разность потенциалов

Работа переноса заряда

Потенциал электростатического поля вокруг точечного заряда

Напряжённость электростатического поля

Результирующее электрическое поле

Электрический момент

Электрическая ёмкость

Электрическая ёмкость шара

Электрическая ёмкость двух проводников

Электрическая ёмкость плоского конденсатора

Электрическая ёмкость сферического конденсатора

Потенциальная энергия заряженного плоского конденсатора

Потенциальная энергия заряженного плоского конденсатора

Потенциальная энергия заряженного плоского конденсатора

Потенциальная энергия заряженного плоского конденсатора

Потенциальная энергия заряженного плоского конденсатора

Потенциальная энергия заряженного плоского конденсатора

Потенциальная энергия заряженного плоского конденсатора

Плотность энергии электрического поля

Плотность энергии электрического поля

Что ты хочешь узнать?

Ответ

Прописная буква Σ обозначает:

в математике — сумму;F-сигма-множество в физике — сигма-гипероны, один из видов элементарных частиц.

Строчная σ обозначает:

в теории вероятностей и математической статистике — среднеквадратичное отклонение (квадратный корень из дисперсии); в теории чисел — функцию суммы делителей числа (<displaystyle sigma (n)>); сигма-алгебру — алгебру множеств, замкнутую относительно счётных объединений, использующуюся для ключевых определений теории меры и теории вероятностей; в физике — удельную проводимость, тензор напряжений, коэффициент поверхностного натяжения, механическое напряжение, постоянную Стефана — Больцмана, поверхностную плотность электрического заряда; в химии — сигма-связь — один из видов ковалентной связи и реакционную константу в уравнении Гаммета; в электронике существует Сигма-дельта модуляция.

С названием этой греческой буквы лишь опосредованно связаны названия сигмовидной кишки, а также графиков некоторых математических функций (сигмоиды): по форме они напоминают латинскую букву S.

Буква греческого алфавита сигма
Σσς

◄	Ξ	Ο	Π	Ρ	Σ	Τ	Υ	Φ	Χ	►
◄	ο	π	ρ	ς	σ	τ	υ	φ	χ	►
◄	ξ	ο	π	ρ	ς	σ	τ	υ	φ	►

Характеристики

Название
Σ: greek capital letter sigma
σ: greek small letter sigma
ς: greek small letter final sigma

Юникод
Σ: U+03A3
σ: U+03C3
ς: U+03C2

HTML-код
Σ‎:

Σ или

Σ
σ‎:

σ или

σ
ς‎:

ς или

ς

UTF-16
Σ‎: 0x3A3
σ‎: 0x3C3
ς‎: 0x3C2

URL-код

Σ: %CE%A3
σ: %CF%83
ς: %CF%82

Мнемоника
Σ: Σ
σ: σ
ς: ς

Σ, σ, ς (название: си́гма, греч. σίγμα , др.-греч. σῖγμα ) — 18-я буква греческого алфавита. В системе греческой алфавитной записи чисел имеет значение 200. Происходит от финикийской буквы (син). От буквы «сигма» произошли латинская буква S, кириллическая С и некоторые другие, в том числе косвенным образом и кириллическая буква зело (Ѕ, в книгах печаталась следующим образом: ). В греческом языке сигма передаёт звук [ s ].

Строчное начертание сигмы двояко: в начале и середине слов пишется σ, в конце же ς. В некоторых книгах, особенно при издании папирусных фрагментов (где неясно, конец ли слова перед нами) вместо знаков Σ, σ, ς используется единое с-образное начертание буквы, так называемая «sigma lunatum», то есть «лунообразная сигма» (Ϲ, ϲ).

Финальную строчную сигму (ς) часто путают со строчной дзетой (ζ) (которая в конце слов практически не встречается) и со стигмой (Ϛ, ϛ), ныне употребляемой исключительно для обозначения цифры 6.

Обозначения [ править | править код ]

Прописная буква Σ обозначает:

Строчная σ обозначает:

• в теории вероятностей и математической статистике — среднеквадратичное отклонение (квадратный корень из дисперсии);
• в теории чисел — функцию суммы делителей числа ( σ ( n ) <displaystyle sigma (n)>);
• сигма-алгебру — алгебру множеств, замкнутую относительно счётных объединений, использующуюся для ключевых определений теории меры и теории вероятностей;
• в физике — удельную проводимость, тензор напряжений, коэффициент поверхностного натяжения, механическое напряжение, постоянную Стефана — Больцмана, поверхностную плотность электрического заряда;
• в химии — сигма-связь — один из видов ковалентной связи и реакционную константу в уравнении Гаммета;
• в электронике существует Сигма-дельта модуляция.
• в квантовой механике — матрицы Паули.

С названием этой греческой буквы лишь опосредованно связаны названия сигмовидной кишки, а также графиков некоторых математических функций (сигмоиды): по форме они напоминают латинскую букву S.

Σ, σ, ς (название: си́гма, греч. σίγμα ) — 18-я буква греческого алфавита. В системе греческой алфавитной записи чисел имеет значение 200. Происходит от финикийской буквы («шин»). От буквы «сигма» произошли латинская буква S, кириллическая С и некоторые другие, в том числе косвенным образом и кириллическая буква зело (Ѕ, в книгах печаталась следующим образом: ).

Строчное начертание сигмы двояко: в начале и середине слов пишется σ, в конце же ς. В греческих книгах для начального обучения чтению вместо непростых знаков Σ, σ, ς используется с-образное начертание «sigma lunata» ( Ϲ, ϲ ).

Финальную строчную сигму (ς) часто путают со строчной дзетой (ζ) (которая в конце слов практически не встречается) и со стигмой ( Ϛ, ϛ) , ныне употребляемой исключительно для обозначения числа 6.

Обозначения

Прописная буква Σ обозначает:

Строчная σ обозначает:

• в теории вероятностей и математической статистике — среднеквадратичное отклонение (квадратный корень из дисперсии);
• в теории чисел — функцию суммы делителей числа ()
• в физике — удельную проводимость, тензор напряжений, коэффициент поверхностного натяжения или механическое напряжение;
• в химии — один из видов ковалентной связи и реакционную константу в уравнении Гаммета.
• в электронике существует Сигма-дельта модуляция.
• в астрономии — постоянная Стефана-Больцмана

С названием этой греческой буквы лишь опосредованно связаны названия сигмовидной кишки, а также графиков некоторых математических функций (сигмоиды): по форме они напоминают латинскую букву S.

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое «Сигма (буква)» в других словарях:

СИГМА — 1) 18 я буква греческого алфавита, соответствует звуку с; 2) у древних римлян ложе для пиров, имевшее форму греческой буквы сигмы; 3) в мат. греч. сигма употр. для обозначения суммы и как знак интеграла. Словарь иностранных слов, вошедших в… … Словарь иностранных слов русского языка

Сигма — У этого слова несколько значений: Сигма буква греческого алфавита. Сигма (язык) Стандартное отклонение в теории вероятностей. Сигма алгебра в теории множеств. «Сигма» чешский футбольный клуб. Sigma Corporation японский производитель… … Википедия

буква — Знак (азбучный), письмена (множ. ч.), иероглиф (гиероглиф), каракуля, руны. Нагородил какие то каракули, и читай. .. Ср. знак. Словарь русских синонимов и сходных по смыслу выражений. под. ред. Н. Абрамова, М.: Русские словари, 1999. буква … Словарь синонимов

сигма — сумма, буква Словарь русских синонимов. сигма сущ., кол во синонимов: 2 • буква (103) • сумма … Словарь синонимов

СИГМА — (sigma) Буква греческого алфавита; заглавная изображается как Σ, строчная – как σ. В экономической литературе она используется различным образом. Заглавная буква Σ обычно обозначает сумму членов ряда: Σ1N x1=(x1+x2+. +xN) Здесь подстрочный… … Экономический словарь

СИГМА — греческая буква ?, ?. В математике символ ? часто употребляют для обозначения суммы … Большой Энциклопедический словарь

сигма — греческая буква Σ, Σ. В математике символ Σ часто употребляют для обозначения суммы. * * * СИГМА СИГМА, греческая буква S, s. В математике символ S часто употребляют для обозначения суммы … Энциклопедический словарь

СИГМА — греч. буква Г, о. В математике символ часто употребляют для обозначения суммы … Естествознание. Энциклопедический словарь

сигма — (др. греч. Σ, σ, ς σιγμα) 1) 18 я буква греческого алфавита; σ΄ – 200 ; ¸σ – 200000 ; 2) в математике: Σ – сумма … Словарь лингвистических терминов Т.В. Жеребило

сигма — (грч. sigma) назив за грчката буква … Macedonian dictionary