误差传递公式用于计算一个物理量或测量值的误差，它基于各个独立变量误差的平方和的平方根。对于简单的一维情况，误差传递公式可以表示为：
\[ X = u \pm v \]
其中，$X$ 是最终结果的误差或不确定度，$u$ 和 $v$ 是各个独立变量的误差或不确定度。$X$ 的均方差（标准差）为：
\[ \sigma_X = \sqrt{\sigma_u^2 + \sigma_v^2} \]
对于更复杂的函数 $f（u, v）$，误差传递公式需要考虑到函数对每个参数的偏导数。具体来说，误差传递公式可以表示为：
\[ \sigma_f = \sqrt{\left（ \frac{\partial f}{\partial u} \right）^2 \sigma_u^2 + \left（ \frac{\partial f}{\partial v} \right）^2 \sigma_v^2} \]
其中，$\frac{\partial f}{\partial u}$ 和 $\frac{\partial f}{\partial v}$ 是函数 $f$ 对参数 $u$ 和 $v$ 的偏导数，$\sigma_u$ 和 $\sigma_v$ 是参数 $u$ 和 $v$ 的误差或不确定度。
这个公式表明，最终结果的误差是各个参数误差的加权和，权重是各个参数对最终结果的敏感度（即偏导数的绝对值）。
总结起来，误差传递公式用于计算复杂系统中各个参数误差对最终结果的影响。对于一维情况，公式简单直接；对于多维情况，公式需要考虑各个参数对最终结果的偏导数。