- •Введение
- •Глава 1. Случайная величина. Законы распределения случайных величин
- •1.1. Понятие случайной величины
- •1.1.1. Виды измерений
- •1.1.2. Единицы измерений, используемые в маркшейдерском деле
- •1.1.3. Случайная величина
- •1.1.4. Вероятность события
- •1.2. Вариационные ряды
- •1.3. Характеристики вариационных рядов
- •1.3.1. Средние значения признака
- •1.3.2. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение
- •1.3.3. Показатели вариации
- •1.3.4. Медиана и мода
- •1.3.5. Асимметрия и эксцесс
- •1.3.6. Условные моменты q-го порядка
- •1.4. Графическое изображение вариационных рядов
- •1.4.1. Гистограмма распределения
- •1.4.2. Полигон распределения
- •1.4.3. Кумулята
- •1.4.4. Огива
- •1.5. Сглаживание эмпирических данных
- •1.5.1. Графическое сглаживание
- •1.5.2. Аналитическое сглаживание
- •1.5.2.1. Сглаживание линейной функцией
- •1.5.2.2. Сглаживание показательной функцией
- •1.5.2.3. Сглаживание степенной функцией
- •1.5.2.4. Сглаживание параболической функцией
- •1.5.2.5. Сопоставление результатов сглаживания
- •1.5.2.6. Краткие рекомендации к подбору сглаживающих функций
- •1.6. Законы распределения случайных величин
- •1.6.1. Задание закона распределения
- •1.6.2. Равномерное распределение
- •1.6.3. Нормальное распределение
- •1.6.4. Распределение Стьюдента
- •1.6.5. Распределение Шарлье
- •1.6.6. Биномиальный закон распределения
- •1.6.7. Распределение Пуассона
- •1.6.8. Распределение
- •1.6.9. Показательное распределение
- •1.7. Проверка согласования эмпирического распределения с теоретическим
- •1.7.1. Критерии согласия
- •1.7.2. Критерий согласия к.Пирсона
- •1.7.3. Критерий согласия в.И.Романовского
- •1.7.4. Критерий согласия а.Н.Колмогорова
- •1.7.5. Сопоставление эмпирических распределений с нормальным распределением упрощенными способами
- •1.7.5.1. Использование показателей асимметрии и эксцесса
- •1.7.5.2. Критерий Шарлье
- •1.7.5.3. Критерий Шовенэ
- •1.7.5.4. Способ Линдеберга
- •1.7.5.5. Критерий знаков
- •1.7.6. Сопоставление эффективности критериев
- •Глава 2. Статистический анализ выборочных совокупностей случайной величины
- •2.1. Понятие генеральной и выборочной совокупностей
- •2.2. Оценивание параметров распределения
- •2.2.1. Понятие оценки параметра распределения
- •2.2.2. Интервальная оценка математического ожидания
- •2.2.3. Оценка эмпирического значения дисперсии
- •2.2.4. Сравнение средних двух или нескольких выборок
- •2.2.5. Определение необходимого объема выборок
- •2.3. Дисперсионный анализ
- •2.3.1. Однофакторный дисперсионный анализ
- •2.3.2. Двухфакторный дисперсионный анализ
- •2.4. Корреляционный анализ
- •2.5. Регрессионный анализ
- •2.5.1. Метод наименьших квадратов
- •2.5.2. Линейная регрессия
- •2.5.3. Нелинейная регрессия
- •2.5.4. Понятие о множественной регрессии
- •Глава 3. Обработка результатов многократных измерений одной величины
- •3.1. Общие замечания
- •3.1.1. Задачи обработки результатов многократных измерений
- •3.1.2. Классификация погрешностей измерений
- •3.1.3. Свойства случайных погрешностей
- •3.1.4. Среднее арифметическое
- •3.2. Оценка точности ряда равноточных однородных измерений
- •3.2.1. Средняя квадратическая погрешность
- •3.2.2. Средние квадратические погрешности функций измеренных величин
- •3.2.3. Порядок обработки ряда равноточных измерений
- •3.2.4. Порядок обработки ряда двойных равноточных измерений
- •С учетом (3.26) и (3.27) получим
- •3.3. Об учете систематических погрешностей в измерениях
- •3.4. Обработка ряда неравноточных однородных измерений
- •3.4.1. Понятие о весе результата измерения
- •3.4.2. Погрешность единицы веса
- •3.4.3. Порядок обработки ряда неравноточных измерений
- •3.4.4. Порядок обработки ряда двойных неравноточных измерений
- •3.5. Допуски результатов измерений и их функций
- •Глава 4. Уравнивание геодезических построений
- •4.1. Задачи уравнительных вычислений
- •4.2. Коррелатный способ уравнивания
- •4.3. Параметрический способ уравнивания
- •4.4. Приемы решения систем линейных уравнений
- •4.4.1. Способ последовательной подстановки
- •4.4.2. Способ матричных преобразований
- •4.4.3. Решение систем линейных уравнений по алгоритму Гаусса
- •4.4.4. Способ краковянов
- •4.5. Геометрические условия в геодезических построениях
- •4.5.1. Условие фигуры
- •4.5.2. Условие горизонта
- •4.5.3. Условие суммы углов
- •4.5.4. Условие дирекционных углов
- •4.5.5. Условие сторон
- •4.5.6. Условие полюса
- •4.5.7. Условие координат
- •4.6. Примеры коррелатного способа уравнивания
- •4.6.1. Уравнивание углов в полигоне
- •4.6.2. Уравнивание системы нивелирных ходов с несколькими узловыми точками
- •4.6.3. Уравнивание полигонометрического хода
- •4.6.4. Уравнивание системы полигонометрических ходов с одной узловой точкой
- •4.6.5. Уравнивание системы полигонометрических ходов с двумя узловыми точками
- •4.6.6. Уравнивание триангуляции
- •4.6.7.Уравнивание триангуляции по условию координат
- •4.6.8. Уравнивание линейно-угловой сети
- •4.7. Примеры уравнивания параметрическим способом
- •4.7.1. Уравнивание углов в полигоне
- •4.7.2. Система нивелирных ходов с несколькими узловыми точками
- •4.7.3. Уравнивание полигонометрического хода
- •4.7.4. Система полигонометрических ходов с двумя узловыми точками
- •4.7.5. Уравнивание направлений в триангуляции
- •4.8. Нестрогие способы уравнивания
- •4.8.1. Примеры раздельного уравнивания
- •4.8.1.1. Полигонометрический ход
- •4.8.2. Способ эквивалентной замены
- •4.8.3. Способ полигонов в.В.Попова
- •4.8.4. Способ последовательных приближений
- •4.9. Оценка точности уравненных элементов и их функций
- •4.9.1. Общие положения
- •4.9.2. Оценка точности при уравнивании коррелатным способом
- •4.9.3. Оценка точности при уравнивании параметрическим способом
- •Списоклитературы
- •Предметный указатель
4.7. Примеры уравнивания параметрическим способом
4.7.1. Уравнивание углов в полигоне
Задача решается с использованием исходных данных раздела 4.6.1. Дополнительно известен дирекционный угол линии АВ (αАВ = 91° 47' 14,6" ).
Вообще говоря, если дирекционный угол исходной стороны неизвестен либо не может быть в настоящий момент определен, то в качестве исходного можно принять любое условное значение дирекционного угла любой стороны фигуры и выполнить уравнивание.
Шаг 1. Общее число измерений n = 4, число необходимых измерений k = 3, число избыточных измерений r = 1.
Шаг 2. Выбираем параметры tj (их число должно быть равно числу необходимых измерений, т.е. 3).
В качестве параметров выбираем дирекционные углы сторон фигуры:
t1 = αBC ; t2 = αСD; t3 = αDA .
Шаг 3. Составляем параметрические уравнения, т.е. выражаем все измеренные величины через выбранные параметры tj:
(4.184)
Шаг 4. Находим приближенные значения tj0 параметров tj:
(4.185)
Шаг 5. В соответствии с функциями (4.184) находим коэффициенты aij и свободные члены li параметрических уравнений поправок νi :
(4.186)
Как видно, значение Wβ представляет собой угловую невязку в полигоне, т.е. в данном случае свободный член равен угловой невязке с обратным знаком. Поскольку Wβ = + 7", то l4 = - 7".
Таблица 4.47
Таблица коэффициентов aij, весов и свободных членов уравнений поправок
j→ i↓ |
1 |
2 |
3 |
li |
pi |
1 |
0 |
0 |
+1 |
0 |
0,221 |
2 |
-1 |
0 |
0 |
0 |
0,459 |
3 |
+1 |
-1 |
0 |
0 |
0,473 |
4 |
0 |
+1 |
-1 |
-7 |
0,225 |
Составим таблицу (4.47) коэффициентов aij , свободных членов li и весов pi измеренных величин.
Шаг 6. Составим и решим систему нормальных уравнений поправок τj.
Запишем уравнения поправок τj в развернутом виде в соответствии с параметрами, указанными в табл. 4.47:
(4.187)
После подстановки значений, приведенных в табл. 4.47, получим окончательный вид уравнений поправок τj:
(4.188)
Из решения системы уравнений (4.188) получим:
τ 1 = +1,15"; τ2 = +2,27"; τ3 = -2,39"
Шаг 7. Вычисляем значения поправок τ j с округлением до 0,1":
(4.189)
Контроль: сумма поправок равна невязке с обратным знаком.
Сравните полученные значения поправок с поправками, полученными в коррелатном способе уравнивания (п. 4.6.1).
Дальнейшие вычисления сводятся к определению уравненных значений параметров tj по формуле, а также к вычислению уравненных значений измеренных углов по формуле.
4.7.2. Система нивелирных ходов с несколькими узловыми точками
При объяснении решения задачи уравнивания системы нивелирных ходов с несколькими узловыми точками параметрическим способом используем исходные данные примера 4.6.3.
Далее не будем обозначать пошаговым способом алгоритм решения задачи, но сохраним строгую последовательность действий, как это приводится в разделе 4.3, а также в рассмотренных выше примерах.
В качестве параметров tj выбираем высоты точек 1, 2, 3 и 4 (число параметров должно быть равно числу необходимых измерений: 4 параметра):
t 1 = Н1 ; t2 = Н2 ; t3 = Н3; t 4 = Н4.
Составим параметрические уравнения связи, т.е. выразим измеренные величины через функции выбранных параметров:
(4.189)
Найдем приближенные значения выбранных параметров (задачу решим без предварительного уравнивания системы нивелирных ходов):
В соответствии с функциями (4.189) находим коэффициенты aij и свободные члены уравнений поправок.
Свободные члены находим как невязки в уравнениях (4.189):
Составим матрицу коэффициентов, свободных членов и весов (табл. 4.48).
Таблица 4.48
Матрица коэффициентов aij, свободных членов и весов превышений
-
j→
i↓
1
2
3
4
li
1
+1
0
0
0
0
2,38
2
0
+1
0
0
0
1,47
3
-1
+1
0
0
+7
0,93
4
-1
0
0
+1
-17
2,56
5
0
+1
0
-1
+6
0,76
6
0
-1
+1
0
+16
0,98
7
0
0
-1
+1
-6
0,66
8
0
0
0
-1
0
0,58
9
0
0
-1
0
0
0,84
По установленным правилам, изложенным в разделе 4.3, составим нормальные уравнения поправок с учетом данных, приведенных в табл. 4.48:
(4.190)
Из решения системы линейных уравнений (4.190) находим:
τ 1 = - 1,700; τ2 = + 1,466; τ3 = - 4,672; τ 4 = +10,026.
Вычисляем значения поправок в превышения, предварительно составив уравнения поправок, исходя из табл. 4.48:
(4.191)
Не будем проводить дальнейшие вычисления, поскольку их результаты будут такими же, как и в примере уравнивания данной системы нивелирных ходов коррелатным способом (сравните поправки в превышения в том и другом способах). Но это делается только с целью сокращения объема пособия. Вам же во всех задачах необходимо выполнять полный контроль результатов уравнивания, т. е. необходимо полностью убедиться в правильности решения задачи. Вы можете самостоятельно проверить уравненные значения выбранных в этом примере параметров (высот точек 1, 2, 3 и 4) суммированием их приближенных значений с соответствующими поправками τj. Например, Н1 =
= 81922 – 1,700 = 81920 мм = 81,920 м.