Студопедия
Новини освіти і науки:
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах


РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання


ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ"


ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ


Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків


Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні


Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах


Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами


ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ


ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів



Контакти
 


Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция






Сутність методу найменших квадратів і обґрунтування

його використання у зрівнюванні геодезичних побудов|шикувань|

Метод найменших квадратів є одним з методів регресійного аналізу і призначений для оцінки невідомих величин за результатами вимірів, що містять випадкові похибки. Він застосовується також для наближеного представлення заданої функції іншими (простішими) функціями і часто виявляється корисним при обробці спостережень.

З метою збільшення точності результатів вимірів в геодезії виміри шуканої фізичної величини здійснюються багато разів і за остаточний результат приймають арифметичну середину із всіх окремих вимірів. Властивості арифметичної середини мають стохастичну|самодифузія| природу і розглянуті|розглядувати| в п. 5.1. Враховуючи властивості арифметичної середини легко навести, що сума квадратів відхилень окремих вимірів від арифметичної середини буде менша, ніж сума квадратів відхилень окремих вимірів від якої іншої величини. Отже, правило обчислення|підрахунку| арифметичної середини є простим випадком методу найменших квадратів.

Суть вирішення невизначених|неозначених| систем рівнянь, що описують деяку геодезичну побудову|шикування| полягає в тому, що на них накладаються умови мінімізації

для нерівноточних вимірів, де – ваги вимірів – поправка вимірів. У разі рівноточних вимірів формула (9.3) матиме вигляд:

Розглянемо|розглядуватимемо| рішення задачі зрівнювання з використанням методу найменших квадратів на прикладі|зразку| системи рівнянь (9.2). Представимо цю систему рівнянь у виді:

;

де . Підставимо отримані співвідношення у формулу (9.3) отримаємо функцію

.

З курсу математичного аналізу відомо, що однією з операцій дослідження монотонної функції є її диференціювання або взяття першої похідної для знаходження в ній локальних екстремумів (мінімуму і максимуму). Тому для визначення мінімуму отриманої функції візьмемо першу похідну по змінній і прирівняємо її до нуля (умова існування локального екстремуму). Отримаємо:

.

Перетворимо отриманий вираз так, щоб шукана величина Нзалишилась в лівій частині виразу. Для цього розкриємо дужки і виконаємо елементарні перетворення, отримаємо:

,

.

Розділимо праву і ліву частини рівняння на отримаємо:

Вираз (9.4) є загальною|спільною| арифметичною серединою, властивості якої розглянуті в п.п. 6.3.

Для того, щоб визначити який із локальних екстремумів знайдений (мінімум або максимум) продовжимо досліджувати функцію визначаючи її опуклість або увігнутість. Для цього візьмемо другу похідну від отриманої|одержувати| функції. Позначимо

Вираз (9.4) матиме вигляд:

тоді Якщо друга похідна функції більше нуля, то локальний екстремум функції є її мінімумом. Отже, справедливо записати:

Отримано|одержувати| єдине рішення системи рівнянь (9.2). При цьому воно виявилося виразом для обчислення|підрахунку| загальної|спільної| арифметичної середини, що підтверджує єдність методу найменших квадратів і методу обчислення|підрахунку| арифметичної середини.

Із системи лінійних рівнянь (9.2) і отриманої|одержувати| загальної|спільної| арифметичної середини виходить, що її розв'язання відповідатиме мінімуму|мінімум-ареалу| функції (9.3) і відповідно до мінімуму|мінімум-ареалу| емпіричної середньої квадратичної похибки| одиниці ваги, яка характеризує точність нерівноточних| вимірів і обчислюється за формулою (6.31). Отже, вагу шуканої величини можна визначити за формулою

де с|із| – довільна позитивна постійна.

Очевидно, що при будь-яких значеннях сі [p] вага вимірюваної величини pH буде максимальною. Тому рішення, знайдене методом найменших квадратів відповідає найбільшій вазі шуканої величини.

Виникає питання, наскільки принцип найменших квадратів відповідає природі накопичення похибок вимірів і чи стають значення виміряних|виміряти| величин, виправлені поправками, знайденими методом найменших квадратів, ближче до дійсних значень?

Відповімо на це питання висловлюваннями відомого німецького геодезиста Ф.Р. Гельмерта, який ще в XIX ст. зробив наступні|слідуючі| роз'яснення:

1. Якщо результати вимірів містять|утримують| лише випадкові похибки, що підкоряються нормальному закону розподілу, то значення невідомих, отримані|одержувати| методом найменших квадратів будуть найймовірнішими| значеннями невідомих і володітимуть найменшою середньою квадратичною похибкою|.

2. Якщо результати вимірів містять похибки, що володіють тільки властивостями компенсації (див. п.п.2.5, властивості обмеженості, незалежності, розсіювання) значення невідомих, хоча і матимуть найбільшу вагу, але не можуть вважатися за найймовірніші значення невідомих.

3. Якщо ж результати вимірів окрім випадкових, суттєво обтяжені систематичними похибками, то зрівнювання вимірів методом найменших квадратів дасть, як завжди однозначне розв'язання, та знайдені значення не будуть найймовірнішими| і не володітимуть найбільшою вагою.

Таким чином, невизначеність систем рівнянь, що описують процеси вимірів (див. п.п. 9.2), а також роз'яснення, зроблені Ф.Р. Гельмертом зумовило появи двох способів зрівнювання геодезичних побудов – параметричний спосіб, що застосовується у випадку, якщо невизначеність системи рівнянь носить перевизначений характер і спосіб зрівнювання виміряних величин, зв'язаних деякими умовами, якщо система рівнянь є недовизначеною. Останній спосіб ще називається корелатним.




Переглядів: 2451

<== попередня сторінка | наступна сторінка ==>
Два підходи до розв’язання задачі зрівнювання | 

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

 

© studopedia.com.ua При використанні або копіюванні матеріалів пряме посилання на сайт обов'язкове.


Генерація сторінки за: 0.005 сек.