Matematikai geodéziai számítások 5.

Hasonló dokumentumok
Matematikai geodéziai számítások 5.

Matematikai geodéziai számítások 8.

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 9.

Matematikai geodéziai számítások 8.

Matematikai geodéziai számítások 9.

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 7.

Matematikai geodéziai számítások 10.

Matematikai geodéziai számítások 3.

Matematikai geodéziai számítások 3.

Matematikai geodéziai számítások 4.

Matematikai geodéziai számítások 1.

Geodézia terepgyakorlat számítási feladatok ismertetése 1.

Matematikai geodéziai számítások 2.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

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

Line aris f uggv enyilleszt es m arcius 19.

Mátrixok, mátrixműveletek

Lineáris algebra numerikus módszerei

17. előadás: Vektorok a térben

Matematikai geodéziai számítások 2.

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Principal Component Analysis

GeoCalc 3 Bemutatása

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

A maximum likelihood becslésről

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

Gauss-Seidel iteráció

Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

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

Mérnökgeodéziai hálózatok feldolgozása

Normák, kondíciószám

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

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

Matematika (mesterképzés)

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

Ellipszis átszelése. 1. ábra

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

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

Egy sík és a koordinátasíkok metszésvonalainak meghatározása

Matematikai geodéziai számítások 4.

Matematikai geodéziai számítások 11.

Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7

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

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

1. Gauss-eloszlás, természetes szórás

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Matematika A1a Analízis

Mozgásvizsgálatok. Mérnökgeodézia II. Ágfalvi Mihály - Tóth Zoltán

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Bevezetés. 1. előadás

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

1. A komplex számok ábrázolása

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

Matematikai statisztikai elemzések 6.

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

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK

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

Lineáris algebra (10A103)

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

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Az R forgató mátrix [ 1 ] - beli képleteinek levezetése: I. rész

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Geodézia 6. A vízszintes mérések alapműveletei

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

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Példa: Háromszög síkidom másodrendű nyomatékainak számítása

Mérnökgeodéziai hálózatok dr. Siki Zoltán

Matematika III előadás

Az egyenes ellipszishenger ferde síkmetszeteiről

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

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

5. előadás - Regressziószámítás

Problémás regressziók

6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió

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

Egy kérdés: merre folyik le az esővíz az úttestről? Ezt a kérdést az után tettük fel magunknak, hogy megláttuk az 1. ábrát.

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Lineáris egyenletrendszerek

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Tarsoly Péter. Geodézia 12. GED12 modul. 12 A mérési hibák

Optika gyakorlat 2. Geometriai optika: planparalel lemez, prizma, hullámvezető

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

1. Az euklideszi terek geometriája

Lineáris algebra (10A103)

Függvények Megoldások

A mérési eredmény megadása

Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük

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

Matematikai statisztikai elemzések 6.

Átírás:

Matematikai geodéziai számítások 5 Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László

Matematikai geodéziai számítások 5: Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Lektor: Dr Benedek Judit 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 v 10 Publication date 2010 Szerzői jog 2010 Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar Kivonat Ez a modul bemutatja hogyan lehet mérési eredmények pontossági mérőszámainak ismeretében a mérési eredmények lineáris és nem lineáris függvényeinek pontossági mérőszámait meghatározni A modulban megtalálható a hibaterjedés mátrixos megoldása is Jelen szellemi terméket a szerzői jogról szóló 1999 évi LXXVI törvény védi Egészének vagy részeinek másolása felhasználás kizárólag a szerző írásos engedélyével lehetséges

Tartalom 5 Hibaterjedési feladatok 1 1 51 A feladat megfogalmazása 1 2 52 A feladatban szereplő fogalmak 2 21 521 A hibaterjedés törvénye 2 22 522 A hibaterjedés törvénye mátrixos alakban 3 221 5221 A hibaterjedés törvénye mátrixos alakban egy függvényre 3 222 5222 A hibaterjedés törvénye mátrixos alakban több függvényre 4 23 523 Számpéldák 5 iii

5 fejezet - Hibaterjedési feladatok 1 51 A feladat megfogalmazása 1 Egy távolságot 3 részben 3 különböző mérőeszközzel elektrooptikai távmérővel optikai távmérővel és mérőszalaggal mérünk meg Adottak az d 1 d 2 d 3 mérési eredmények és p 1 p 2 p 3 súlyaik valamint a súlyegység középhibája μ 0 Meghatározandók: 1 Trigonometriai magasságméréssel az A műszerálláspontból meghatározzuk a B pont abszolút magasságát (H B) A meghatározás során mérjük a ferde távolságot (d f) a magassági szöget (α) a műszermagasságot (h) a jelmagasságot (l) és ismerjük az A pont abszolút (tengerszint feletti) magasságát (H A) Felírandó a számítás megoldó-képlete meghatározandó a B pont magassága (H B) a meghatározott magasság középhibája és súlya! 1 Az ábrán a Δy és a Δx közvetett mérési eredmények a d AC távolság és a δ AC irányszög nem lineáris függvényei Adottak d AC és δ AC mérési eredmények valamint és középhibáik 1

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 2 52 A feladatban szereplő fogalmak 21 521 A hibaterjedés törvénye 1 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) 2

; ; ; Ha függvény lineáris azaz alakú az elsőrendű parciális deriváltak rendre az a b c együtthatók Az együtthatók a = b = = c és a középhibák μ x = μ y = = μ z = 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: 22 522 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 221 5221 A hibaterjedés törvénye mátrixos alakban egy függvényre Láttuk hogy tetszőleges számú mérési eredmény lineáris vagy linearizált függvényére a hibaterjedés törvénye 3

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 222 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: 4

Az összefoglaló mátrixos felírásmód lehetővé teszi a szórásnégyzetek és a kovarianciák egyidejű számítását A fenti összefüggésben A diagonális négyzetes mátrix a főátlójában az u i függvényértékek középhiba-négyzeteit a főátlón kívül az u i függvényértékek közötti kovarianciákat tartalmazza 23 523 Számpéldák 1 feladat A távolságmérés eredményei és súlyai: Elektrooptikai távmérővel: d 1 = 253653 m; Optikai távmérővel: d 2 = 120820 m; Mérőszalaggal: d 3 = 17512 m; A méréseket függetlennek tekintjük A súlyegység középhibája: (dimenzió nélküli) Megoldás: A távolság: A mérési eredmények középhibái: 5

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 H B középhibájának négyzete: Eredmények: 6

A H B 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: d AC = 152335 m A méréseket függetlennek tekintjük A koordinátakülönbségek: A varianciák: 7

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: 8

A koordinátakülönbségek kovariancia mátrixa: A kovariancia mátrix szimmetrikus diagonális elemei a koordináta-különbségek középhiba-négyzetei az átlón kívüli elemei pedig a kovarianciák A középhibák: Irodalomjegyzék és Bácsatyai László: Kiegyenlítő számítások elektronikus jegyzet pdf formátumban NYME Geoinformatikai Kar Székesfehérvár 9