Matematikai geodéziai számítások 5.

Hasonló dokumentumok
Matematikai geodéziai számítások 5.

Matematikai geodéziai számítások 8.

Matematikai geodéziai számítások 7.

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 9.

Matematikai geodéziai számítások 8.

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 9.

Matematikai geodéziai számítások 10.

Matematikai geodéziai számítások 3.

Matematikai geodéziai számítások 3.

Matematikai geodéziai számítások 4.

Matematikai geodéziai számítások 1.

Matematikai geodéziai számítások 2.

Matematikai geodéziai számítások 4.

Geodézia terepgyakorlat számítási feladatok ismertetése 1.

Matematikai geodéziai számítások 2.

Matematikai geodéziai számítások 11.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Mátrixok, mátrixműveletek

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 1. MA3-1 modul. Kombinatorika

Matematikai statisztikai elemzések 6.

Line aris f uggv enyilleszt es m arcius 19.

Lineáris algebra numerikus módszerei

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 4. MA3-4 modul. A valószínűségi változó és jellemzői

Matematika példatár 4.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

A maximum likelihood becslésről

17. előadás: Vektorok a térben

Principal Component Analysis

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

1. Gauss-eloszlás, természetes szórás

Gauss-Seidel iteráció

Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Térinformatikai alkalmazások 2.

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Lineáris algebra (10A103)

Határozatlan integrál (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

GeoCalc 3 Bemutatása

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

Matematika III előadás

Regresszió számítás. Tartalomjegyzék: GeoEasy V2.05+ Geodéziai Kommunikációs Program

Mozgásvizsgálatok. Mérnökgeodézia II. Ágfalvi Mihály - Tóth Zoltán

Ellipszis átszelése. 1. ábra

Matematika A1a Analízis

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 2. MA3-2 modul. Eseményalgebra

Normák, kondíciószám

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Példa: Háromszög síkidom másodrendű nyomatékainak számítása

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

1. Determinánsok. Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert:

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Egy sík és a koordinátasíkok metszésvonalainak meghatározása

Lineáris algebra (10A103)

Gyakorló feladatok 9.évf. halmaznak, írd fel az öt elemű részhalmazokat!. Add meg a következő halmazokat és ábrázold Venn-diagrammal:

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

i=1 λ iv i = 0 előállítása, melynél valamelyik λ i

5. előadás - Regressziószámítás

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.

Matematika III. 4. A valószínűségi változó és jellemzői Prof. Dr. Závoti, József

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 7. MA3-7 modul. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek

Lineáris egyenletrendszerek

FÖLDMÉRÉS ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ A MINTAFELADATOKHOZ

Matematika (mesterképzés)

Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Matematika I

4. Előadás: Magassági hálózatok tervezése, mérése, számítása. Hálózatok megbízhatósága, bekapcsolás az országos hálózatba

Matematika III. 5. Nevezetes valószínűség-eloszlások Prof. Dr. Závoti, József

Differenciálszámítás. 8. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Differenciálszámítás p. 1/1

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban

Geodézia 6. A vízszintes mérések alapműveletei

KIEGYENLÍTŐ SZÁMÍTÁSOK, ILLESZTÉSEK ALAPJAI

Gyakorló feladatok I.

Többváltozós, valós értékű függvények

Rugalmas állandók mérése

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Matematika III. 8. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Prof. Dr. Závoti, József

Gazdasági matematika II. tanmenet

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Problémás regressziók

Bevezetés. 1. előadás

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

Átírás:

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 5 MGS5 modul Hibaterjedési feladatok SZÉKESFEHÉRVÁR 2010

Jelen szellemi terméket a szerzői jogról szóló 1999 évi LXXVI törvény védi Egészének vagy részeinek másolása felhasználás kizárólag a szerző írásos engedélyével lehetséges Ez a modul a TÁMOP - 412-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel a GEO-ért projekt keretében készült A projektet az Európai Unió és a Magyar Állam 44 706 488 Ft összegben támogatta Lektor: Dr Benedek Judit Projektvezető: Dr hc Dr Szepes András A projekt szakmai vezetője: Dr Mélykúti Gábor dékán Copyright Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010

Tartalom 5 Hibaterjedési feladatok 51 A feladat megfogalmazása 52 A feladatban szereplő fogalmak 521 A hibaterjedés törvénye 522 A hibaterjedés törvénye mátrixos alakban 523 Számpéldák 1 1 2 2 3 5

5 fejezet - Hibaterjedési feladatok 51 A feladat megfogalmazása 1 Egy távolságot 3 részben 3 különböző mérőeszközzel elektrooptikai távmérővel optikai távmérővel és mérőszalaggal mérünk meg Adottak az d1 d2 d3 mérési eredmények és p1 p2 p3 súlyaik valamint a súlyegység középhibája μ0 Meghatározandók: 1 Trigonometriai magasságméréssel az A műszerálláspontból meghatározzuk a B pont abszolút magasságát (HB) A meghatározás során mérjük a ferde távolságot (df) a magassági szöget (α) a műszermagasságot (h) a jelmagasságot (l) és ismerjük az A pont abszolút (tengerszint feletti) magasságát (HA) Felírandó a számítás megoldó-képlete meghatározandó a B pont magassága (HB) a meghatározott magasság középhibája és súlya! 1 Az ábrán a Δy és a Δx közvetett mérési eredmények a dac távolság és a δac irányszög nem lineáris függvényei Adottak dac és δac mérési eredmények valamint és középhibáik

Matematikai geodéziai számítások 5 2010 Meghatározandók mátrixos formában a koordinátakülönbségek és középhibái! Leadandók különálló borítólapba foglalva: A feladatkiírás és a kiinduló adatok (feladatlapba foglalva) Számítások listája a részeredményekkel együtt A feladatot az EXCEL használata nélkül manuálisan zsebkalkulátorral kell megoldani s a felhasznált képletekkel és tájékoztató szöveges információkkal együtt különálló borítólapba foglalva - kézzel írott vagy Microsoft Word formátumban kell leadni 52 A feladatban szereplő fogalmak 521 A hibaterjedés törvénye1 Ha egy mérési eredményt más közvetlenül mért mennyiségek függvényében számítunk (közvetett mérés) úgy a közvetlen mérési eredmények alapján meghatározhatjuk ezek függvényének (a közvetett mérési eredménynek) eloszlását ill eloszlási paramétereit (a függvény középértékét és középhibáját a matematikai statisztika nyelvén várható értékét és szórását) A szórás ismeretében függvény súlya is számítható A közvetett mérési eredmény középhibájának és súlyának meghatározását a közvetlen mérési eredmények középhibáinak és súlyainak ismeretében a hibaterjedés törvényének nevezzük Általános formában legyen az x y z mérési eredményekhez tartozó u közvetett mérési eredmény a következő: A mérési eredmények függetlenségének feltételezésével az u közvetett mérési eredmény (a függvényérték) középhibájának négyzete a alakban írható fel ahol a közvetlen mérési eredmények középhibái az a b c együtthatók pedig az u függvény x y z szerinti elsőrendű parciális deriváltjai 1 A modulban előforduló de itt nem definiált (mint pld a súlyegység középhibája) - alapfogalmak a Geoinformatikai Kar honlapjáról letölthető Kiegyenlítő számítások jegyzetben megtalálhatók (ld Irodalom) MGS5-2 Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010

Dr Bácsatyai László ; Hibaterjedési feladatok ; ; Ha függvény lineáris azaz alakú az elsőrendű parciális deriváltak rendre az a b c együtthatók Az együtthatók a = b = = c és a középhibák μx = μy = = μz = μ egyenlősége vagyis egyenlő súlyú mérési eredmények esetén vagy A függvényérték középhiba-képletének mindkét oldalát osszuk el a súlyegység középhibájával - tel: A súly definíciója szerint a függvényérték súlya: ahonnan a = b = c = 1 és egyenlő súlyú mérési eredmények esetén adódik: 522 A hibaterjedés törvénye mátrixos alakban Ha egyidejűleg nem egy hanem több közvetett mérési eredményt számítunk a közvetlen mérési eredmények függvényében úgy a függvényértékek középhiba-négyzeteire (varianciáira) felírható egyenleteket célszerűbb összefoglalni mátrixos formában A mátrixos felírásmód természetesen egyetlen függvény esetén is alkalmazható A mátrixos felírásmód előnye még hogy nem kell feltételeznünk a közvetlen mérési eredmények függetlenségét mivel a függőséget jellemző kovarianciák a mátrixos összefüggésekben szerepeltethetők 5221 A hibaterjedés törvénye mátrixos alakban egy függvényre Láttuk hogy tetszőleges számú mérési eredmény lineáris vagy linearizált függvényére a hibaterjedés törvénye Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010 MGS5-3

Matematikai geodéziai számítások 5 2010 alakú azzal a feltételezéssel hogy a mérési eredmények korrelálatlanok Az összefüggés mind lineáris mind nem lineáris függvényekre igaz azzal a különbséggel hogy nem lineáris esetben az a b c együtthatók a függvény argumentumai (a mérési eredmények) szerinti elsőrendű parciális deriváltak Az előbbi képlettel megadott egyetlen függvény varianciája egyszerűbben írható fel a ún kvadratikus alakban A kvadratikus alakban kijelölt vektor-mátrix szorzás eredménye skalár A képletet kifejtve írhatjuk: ahol az oszlopvektor transzponáltja pedig az x y z független mérési eredmények (átlós diagonális) kovariancia-mátrixa főátlójában a mérési eredmények varianciáival Ha a mérési eredmények nem függetlenek és ismerjük az egyes mérési eredmények függőségét jellemző kovarianciákat az u függvény varianciájára felírt képlet ez esetben is érvényes 5222 A hibaterjedés törvénye mátrixos alakban több függvényre Ha most az n számú x y z ( (lineáris vagy linearizált) ) független mérési eredményre nem egy hanem m számú (mátrixos alakban ) függvényt írunk fel úgy a hibaterjedés eddig egyetlen függvényre felírt törvénye mátrixos alakban a következőképpen módosul: MGS5-4 Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010

Dr Bácsatyai László Hibaterjedési feladatok Az összefoglaló mátrixos felírásmód lehetővé teszi a szórásnégyzetek és a kovarianciák egyidejű számítását A fenti összefüggésben A diagonális négyzetes mátrix a főátlójában az ui függvényértékek középhiba-négyzeteit a főátlón kívül az ui függvényértékek közötti kovarianciákat tartalmazza 523 Számpéldák 1 feladat A távolságmérés eredményei és súlyai: Elektrooptikai távmérővel: d1 = 253653 m; Optikai távmérővel: d2 = 120820 m; Mérőszalaggal: d3 = 17512 m; A méréseket függetlennek tekintjük A súlyegység középhibája: (dimenzió nélküli) Megoldás: A távolság: A mérési eredmények középhibái: Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010 MGS5-5

Matematikai geodéziai számítások 5 2010 A távolság középhibája: A távolság súlya: Végeredmény: 1 feladat A feladat megoldásához ismerni kell az első derivált fogalmát! Mérési eredmények és középhibáik: A méréseket függetlennek tekintjük A B pont tengerszint feletti magassága: A HB középhibájának négyzete: Eredmények: MGS5-6 Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010

Dr Bácsatyai László Hibaterjedési feladatok A HB tengerszint feletti magasság súlya: Végeredmény a középhibával: 1 feladat A feladat megoldásához ismerni kell az első derivált és az alapvető mátrixműveletek (szorzás) fogalmát! Mérési eredmények és középhibáik: dac = 152335 m A méréseket függetlennek tekintjük A koordinátakülönbségek: A varianciák: Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010 MGS5-7

Matematikai geodéziai számítások 5 2010 A képletekben ρ =206265 az egy radián -ben kifejezett értéke Az együtthatók: A fenti eredményre jutunk a mátrixokkal megadott képlet segítségével is A koordinátakülönbségek kovariancia mátrixa: A képletben: A mátrix szorzás elvégzése: A koordinátakülönbségek kovariancia mátrixa: MGS5-8 Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010

Dr Bácsatyai László Hibaterjedési feladatok A kovariancia mátrix szimmetrikus diagonális elemei a koordináta-különbségek középhiba-négyzetei az átlón kívüli elemei pedig a kovarianciák A középhibák: és Irodalomjegyzék Bácsatyai László: Kiegyenlítő számítások elektronikus jegyzet pdf formátumban NYME Geoinformatikai Kar Székesfehérvár Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010 MGS5-9