误差传递（error propagation）

假设你用两种都只大致量过的配料来做一道菜。你最终做出来的菜，不可能比放进去的那些部分更确定——每种配料里的晃动，会顺流而下，淌进最终结果里。误差传递就是这样一本账：它追踪你各个测量中的不确定度如何组合，给出你由它们算出的某个值的不确定度。

当你由若干个测量量算出一个结果时——比如由质量、体积和摩尔质量算浓度——每个输入都带着自己的不确定度，而误差传递给出了把它们组合起来的规则。对加减运算，是把绝对不确定度组合（按方和根方式，即平方和再开方）；对乘除运算，则是把相对不确定度按同样方式组合。结果就是最终答案的一个单一不确定度。

误差传递之所以重要，是因为它告诉你最终的不确定度究竟来自何处，从而让你去改进真正该改进的那一步，而不是在一个几乎没有贡献的测量上瞎忙。它教给我们一个有用又让人谦卑的道理：最大的那份相对不确定度通常主宰整个答案，所以若真正限制你的其实是一次马虎的体积测量，那么去买一台更高级的天平就毫无意义。需要提醒的是：标准公式假定各输入误差彼此独立且随机；相关的或系统性的误差，需要另作更仔细的处理。