对于上一个问题给出具体实例

为了提供具体的实例，我们先假设两个`Around`对象分别是`a = Around[100, 1.0]`和`b = Around[100, 1.0]`。当我们计算它们的和：

c = a + b

Mathematica内部会做如下的计算：

1. 首先，它会计算两个平均值（100 + 100 = 200）；
2. 然后，它会考虑合并误差。如果误差是完全独立的，简单相加的确应为2.0（1.0 + 1.0）。但是，Mathematica会根据CLT和克拉珀龙修正，计算出一个新的标准差，这个过程涉及到数学期望和方差的运算。

假设`E`表示误差的期望，`Var`表示误差的方差，则新的标准差`σ_new`可以用以下公式近似表示：
\[ \sigma_{new} \approx \sqrt{2\cdot Var(a) + 2\cdot Var(b)} \]

在这个例子中，初始的方差都是1.0²=1.0，所以合并后的方差是 \(2 \times 1.0\)。因此，`StandardDeviation[c]`的结果会小于2.0，可能是接近1.4或其他值，取决于Mathematica的具体算法。

如果你想看到确切的数值，可以运行下面的命令：

Round[StandardDeviation[c], 0.01]

这将会显示一个大约在1.4附近的数值。注意，这个结果会依赖于Mathematica的实现细节，而不是简单的算术加法。