误差传播定律包括哪几种函数

误差传播定律（error propagation law）是指在进行多个函数计算时，由于每个函数的输入有误差，最终结果也会有一定的误差。为了估计这种误差，数学上有三种常用的误差传播定律，分别是线性近似法、雅可比矩阵法和蒙特卡罗法。

1. 线性近似法（linear approximation method） 线性近似法是误差传播定律中最简单的一种方法。它的基本思想是将每个函数在误差较小的点处做线性近似，然后将这些线性近似的结果相加，得到最终的误差。这种方法适用于误差比较小、函数比较简单的情况。

2. 雅可比矩阵法（Jacobian matrix method） 雅可比矩阵法是误差传播定律中比较常用的一种方法。它的基本思想是将每个函数的导数组成一个矩阵，然后将误差向量与雅可比矩阵相乘，得到最终的误差。这种方法适用于误差比较大、函数比较复杂的情况。

3. 蒙特卡罗法（Monte Carlo method） 蒙特卡罗法是一种基于随机抽样的方法，它的基本思想是通过随机抽样得到函数的输出值，并计算这些输出值的方差，得到最终的误差。这种方法适用于函数比较难以解析、没有显式的导数表达式的情况。

总之，三种误差传播定律各有优缺点，在实际问题中需要根据具体情况选择合适的方法。