OBECNÉ METODY VYROVNÁNÍ
|
|
- Vít Neduchal
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 OBECNÉ METODY VYROVNÁNÍ HYNČICOVÁ TEREZA, H2IGE1 2014
2 ÚVOD Z DŮVODU VYLOUČENÍ HRUBÝCH CHYB A ZVÝŠENÍ PŘESNOSTI NIKDY NEMĚŘÍME DANOU VELIČINU POUZE JEDNOU VÝSLEDKEM OPAKOVANÉHO MĚŘENÍ NĚKTERÉ VELIČINY JE ŘADA DAT S RŮZNÝMI ČÍSELNÝMI HODNOTAMI TÉŽE VELIČINY A PRO VÝPOČET ÚLOHY MÁME NAMĚŘENO VÍC HODNOT, NEŽ JE TŘEBA (TZV. NADBYTEČNÁ MĚŘENÍ) ŘEŠENÍ ÚLOHY NENÍ JEDNOZNAČNÉ A JEDINÝM KOREKTNÍM ZPRACOVÁNÍM DAT JE JEJICH VYROVNÁNÍ VYROVNÁNÍ ZPROSTŘEDKUJE JEDNOZNAČNÝ VÝPOČET HLEDANÝCH HODNOT A ODHADNE PŘESNOST JEJICH URČENÍ VČETNĚ KONTROL VYROVNÁNÍM URČENÝCH HODNOT
3 METODY VYROVNÁNÍ PRO VÝPOČET S NADBYTEČNÝMI MĚŘENÍMI JE VŽDY NUTNÉ ŘEŠENÍ PROVÁDĚT ZA ZVOLENÉ DODATEČNÉ PODMÍNKY METOD VYROVNÁNÍ JE VELKÉ MNOŽSTVÍ, OBVYKLE VYCHÁZÍ Z PODMÍNKY MINIMA NĚKTERÉ NORMY VEKTORU OPRAV MĚŘENÍ Z HLEDISKA VYUŽITÍ LZE METODY VYROVNÁNÍ ROZDĚLIT TAKTO: METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ (MNČ) NEJČASTĚJI UŽÍVANÁ V GEODÉZII DALŠÍ METODY (METODA MINIMAX, METODY ROBUSTNÍHO ODHADU) V GEODÉZII JSOU POUZE DOPLŇKOVÉ (NAPŘ. PRO DETEKCI HRUBÝCH CHYB)
4 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ MATEMATICKO-STATISTICKÁ METODA PRO APROXIMACI ŘEŠENÍ PŘEUČENÝCH SOUSTAV ROVNIC "NEJMENŠÍ ČTVERCE" ZNAMENAJÍ, ŽE VÝSLEDNÉ ŘEŠENÍ MÁ MINIMALIZOVAT SOUČET ČTVERCŮ ODCHYLEK VŮČI KAŽDÉ ROVNICI POPRVÉ JI POUŽIL JEJÍ AUTOR CARL FRIEDRICH GAUSS V ROCE 1795 PRO ELIMINACI CHYB PŘI GEODETICKÉM MĚŘENÍ PŘI SPLNĚNÍ URČITÝCH PŘEDPOKLADŮ DÁVÁ NEJMENŠÍ STŘEDNÍ CHYBU ODHADU NEZNÁMÝCH VELIČIN PŘEDPOKLAD = MINIMALIZOVANÁ NORMA VEKTORU OPRAV: ppvv 2 = mmmmmm
5 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ
6 METODA MINIMAX ZALOŽENA NA MINIMAX ALGORITMU POUŽÍVÁ SE, KDYŽ JSOU MĚŘENÍ ZADÁNA TOLERANČNÍMI INTERVALY HLEDÁME TAKOVÉ ŘEŠENÍ, JEHOŽ MAXIMÁLNÍ MOŽNÁ CHYBA JE ZE VŠECH MAXIMÁLNÍCH CHYB DALŠÍCH MOŽNÝCH ŘEŠENÍ NEJMENŠÍ POUŽÍVANÁ SE NAPŘ. I VE STRATEGICKÝCH HRÁCH MEZI DVĚMA A VÍCE HRÁČI (DÁMA NEBO ŠACHY) - ÚKOLEM JE NALÉZT NEJLEPŠÍ TAH V DANÉ POZICI
7 ZPŮSOBY VYROVNÁNÍ 1) VYROVNÁNÍ PŘÍMÝCH MĚŘENÍ (JEDINÁ NEZNÁMÁ VELIČINA BYLA NEZÁVISLE MĚŘENA VÍCEKRÁT ZA SEBOU) 2) VYROVNÁNÍ ZPROSTŘEDKUJÍCÍCH MĚŘENÍ (VÍCE NEZNÁMÝCH VELIČIN JE NEPŘÍMO URČENO PROSTŘEDNICTVÍM PŘÍMÉHO MĚŘENÍ JINÝCH VELIČIN, KTERÉ JSOU S NEZNÁMÝMI VE ZNÁMÉM FUNKČNÍM VZTAHU (NAPŘ. POČÍTANÉ SOUŘADNICE A MĚŘENÉ ÚHLY, DÉLKY) 3) VYROVNÁNÍ PODMÍNKOVÝCH MĚŘENÍ (JEDNOTLIVÉ VELIČINY SE MĚŘÍ PŘÍMO, AVŠAK SOUČASNĚ MAJÍ SPLŇOVAT PŘEDEM DANOU MATEMATICKOU NEBO GEOMETRICKOU PODMÍNKU (NAPŘ. SOUČET ÚHLŮ V ROVINNÉM TROJÚHELNÍKU) 4) SLOŽITĚJŠÍ, KOMBINOVANÉ ZPŮSOBY VYROVNÁNÍ
8 1) VYROVNÁNÍ PŘÍMÝCH MĚŘENÍ DĚLÍME NA VYROVNÁNÍ: STEJNÉ PŘESNOSTI (PŘI APLIKACI MNČ JE VÝSLEDKEM ARITMETICKÝ PRŮMĚR): xx = ll nn mm xx = mm nn mm = vv2 nn 1 RŮZNÉ PŘESNOSTI (PŘI APLIKACI MNČ JE VÝSLEDKEM VÁŽENÝ (OBECNÝ) ARITMETICKÝ PRŮMĚR): xx = pppp pp mm xx = mm 0 pp mm 0 = pppp2 nn 1 mm ii = mm 0 pp ii
9 1) VYROVNÁNÍ PŘÍMÝCH MĚŘENÍ MĚŘICKÝCH DVOJIC (NAPŘ. DVAKRÁT MĚŘENÁ DÉLKA, MĚŘENÍ TAM A ZPĚT PŘI NIVELACI, ) STEJNÉ PŘESNOSTI xx = ll ii +ll ii 2 dd ii = ll ii -ll ii mm = dddd 2nn mm xx = mm 2 RŮZNÉ PŘESNOSTI xx = ll ii +ll ii 2 dd ii = ll ii -ll ii mm 0 = ppdddd 2nn mm 0xx = mm 0 2 mm ii = mm 0 pp ii mm xxii = mm 0xx pp ii
10 2) VYROVNÁNÍ ZPROSTŘEDKUJÍCÍCH MĚŘENÍ ÚLOHU LZE ROZDĚLIT DO TĚCHTO KROKŮ: 1) STANOVENÍ DIMENZE ÚLOHY: K= POČET NEZNÁMÝM (NUTNÝCH MĚŘENÍ) N= POČET PROVEDENÝCH MĚŘENÍ MUSÍ PLATIT: N>K 2) VOLBA NEZNÁMÝCH A SESTAVENÍ FUNKČNÍCH VZTAHŮ: ll = ff(xx TT ) PŘ. PŘI VYROVNÁNÍ NIVELAČNÍ SÍTĚ: xx = HH AA, h 1 = xx HH AA, 3) ROVNICE OPRAV: vv = ff xx TT ll = ll ll
11 2) VYROVNÁNÍ ZPROSTŘEDKUJÍCÍCH MĚŘENÍ 4) PŘETVOŘENÉ ROVNICE OPRAV A VOLBA PŘIBLIŽNÝCH NEZNÁMÝCH: xx 0 =? vv = AAAAAA + lll lll = ff xx 0 TT ll AA = MATICI A(N, K) NAZÝVÁME MATICÍ PLÁNU 5) NORMÁLNÍ ROVNICE: VZNIKNOU DOSAZENÍM PŘETVOŘENÉ ROVNICE OPRAV DO PODMÍNKY MNČ: AA TT PPPPPPPP + AA TT PPlll = 0 MATICE P JE MATICE VAH (DIAGONÁLNÍ)
12 2) VYROVNÁNÍ ZPROSTŘEDKUJÍCÍCH MĚŘENÍ 6) ŘEŠENÍ NORMÁLNÍCH ROVNIC: dddd = (AA TT PPPP) 1 AA TT PPlll 7) VÝPOČET OPRAV MĚŘENÍ (DOSAZENÍ DO PŘ. ROV. OPRAV): 8) VÝPOČET NEZNÁMÝCH: vv = AAAAAA + lll xx = xx 0 + dddd 9) VÝPOČET VYROVNANÝCH MĚŘENÍ ll II = ll + vv 10)KONTROLA DOSAZENÍM DO FUNKČNÍCH VZTAHŮ: ll IIII = ff(xx TT ) ll II ll IIII
13 2) VYROVNÁNÍ ZPROSTŘEDKUJÍCÍCH MĚŘENÍ 11)ZÁVĚREČNÁ KONTROLA (NEZÁVISLÁ KONTROLA VÝPOČTU, NAPŘ. KONTROLA UZÁVĚRŮ, ) 12)KVALITATIVNÍ HODNOCENÍ: APOSTERIORNÍ JEDNOTKOVÁ STŘEDNÍ CHYBA: STŘEDNÍ CHYBY MĚŘENÝCH VELIČIN: Σ llll = mm 0 2 QQ llll, STŘEDNÍ CHYBY VYROVNANÝCH MĚŘENÍ: mm 0 2 = vvtt pppp nn kk QQ llll = PP 1 Σ llll = mm 0 2 QQ llll QQ llll = AAQQ xxxxaa TT STŘEDNÍ CHYBY NEZNÁMÝCH: Σ xxxx = mm 0 2 QQ xxxx, QQ xxxx = (AA TT PPPP) 1 STŘEDNÍ CHYBY FUNKCÍ VYROVNANÝCH NEZNÁMÝCH
14 3) VYROVNÁNÍ PODMÍNKOVÝCH MĚŘENÍ 1) STANOVENÍ DIMENZE ÚLOHY: rr = nn kk (POČET PODMÍNEK) 2) SESTAVENÍ PODMÍNEK: φφ ll TT = 0 NAPŘ. 180 αα ββ γγ = 0 3) PŘETVOŘENÉ PODMÍNKOVÉ ROVNICE: BBBB + uu = 0 4) VÝPOČET OPRAV: BB = ll uu = φφ(ll TT ) vv = PP 1 BB TT (BBPP 1 BB TT ) 1 uu KORELÁTY K
15 3) VYROVNÁNÍ PODMÍNKOVÝCH MĚŘENÍ 5) VYROVNANÁ MĚŘENÍ: ll = ll + vv 6) KONTROLA DOSAZENÍM DO PODMÍNEK: φφ ll TT 0 7) KONTROLA DOSAZENÍM DO DALŠÍCH (ZÁVISLÝCH) PODMÍNEK 8) KVALITATIVNÍ HODNOCENÍ: APOSTERIORNÍ JEDNOTKOVÁ STŘEDNÍ CHYBA: STŘEDNÍ CHYBY MĚŘENÝCH VELIČIN: Σ llll = mm 0 2 QQ llll, STŘEDNÍ CHYBY VYROVNANÝCH MĚŘENÍ: Σ llll = mm 0 2 QQ llll QQ llll = PP 1 mm 0 2 = vvtt pppp rr QQ llll = PP 1 PP 1 BB TT (BBPP 1 BB TT ) 1 BBPP 1 STŘEDNÍ CHYBY FUNKCÍ VYROVNANÝCH NEZNÁMÝCH
16 4) KOMBINOVANÉ DRUHY VYROVNÁNÍ VYROVNÁNÍ ZPROSTŘEDKUJÍCÍCH MĚŘENÍ S PODMÍNKAMI (APLIKOVÁNO PŘI VYROVNÁNÍ VOLNÝCH SÍTÍ) VYROVNÁNÍ PODMÍNKOVÝCH MĚŘENÍ S NEZNÁMÝMI (NAPŘ. K NALEZENÍ CHYBY KONSTANTNÍ VELIKOSTI V MĚŘENÝCH DATECH)
17 LITERATURA: BÖHM, J., RADOUCH, V., HAMPACHER, M. (1990) TEORIE CHYB A VYROVNÁVACÍ POČET. GEODETICKÝ A KARTOGRAFICKÝ PODNIK PRAHA, 1990, 2. UPRAVENÉ VYDÁNÍ. DĚKUJI ZA POZORNOST
OBSAH 1 Úvod Fyzikální charakteristiky Zem Referen ní plochy a soustavy... 21
OBSAH I. ČÁST ZEMĚ A GEODÉZIE 1 Úvod... 1 1.1 Historie měření velikosti a tvaru Země... 1 1.1.1 První určení poloměru Zeměkoule... 1 1.1.2 Středověké měření Země... 1 1.1.3 Nové názory na tvar Země...
Více2D transformací. červen Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací Metody vyrovnání... 2
Výpočet transformačních koeficinetů vybraných 2D transformací Jan Ježek červen 2008 Obsah Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací 2 Meto vyrovnání 2 2 Obecné vyjádření lineárních 2D transformací
VíceDRUHY VÝŠEK A JEJICH TEORETICKÝ PRINCIP. Hynčicová Tereza, H2IGE1 2014
DRUHY VÝŠEK A JEJICH TEORETICKÝ PRINCIP Hynčicová Tereza, H2IGE1 2014 ÚVOD o Pro určení výšky bodu na zemském povrchu je nutné definovat vztažnou (nulovou) plochu a jeho výškovou polohu nad touto plochou
VíceAplikovaná matematika I
Metoda nejmenších čtverců Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno c Dana Říhová (Mendelu Brno) Metoda nejmenších čtverců 1 / 8 Obsah 1 Formulace problému 2 Princip metody nejmenších čtverců 3
Více6.16. Geodetické výpočty - GEV
6.16. Geodetické výpočty - GEV Obor: 36-46-M/01 Geodézie a katastr nemovitostí Forma vzdělávání: denní Počet hodin týdně za dobu vzdělávání: 8 Platnost učební osnovy: od 1.9.2010 1) Pojetí vyučovacího
VíceProjekt IMPLEMENTACE ŠVP. pořadí početních operací, dělitelnost, společný dělitel a násobek, základní početní operace
Střední škola umělecká a řemeslná Evropský sociální fond "Praha a EU: Investujeme do vaší budoucnosti" Projekt IMPLEMENTACE ŠVP Evaluace a aktualizace metodiky předmětu Matematika Výrazy Obory nástavbového
Více1 Determinanty a inverzní matice
Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého
VíceIntegrální počet funkcí jedné proměnné
Integrální počet funkcí jedné proměnné V diferenciálním počtu jsme určovali derivaci funkce jedné proměnné a pomocí ní vyšetřovali řadu vlastností této funkce. Pro připomenutí: derivace má uplatnění tam,
VíceTest z matematiky. Přijímací zkoušky na bakalářský obor Bioinformatika
Test z matematiky Přijímací zkoušky na bakalářský obor Bioinformatika 5. 6. 2019 Na provedení testu máte 60 minut. Při testu nelze používat kalkulátory, tabulky ani jakákoli komunikační média. Test obsahuje
VíceDetekce kartografického zobrazení z množiny
Detekce kartografického zobrazení z množiny bodů Tomáš Bayer Katedra aplikované geoinformatiky Albertov 6, Praha 2 bayertom@natur.cuni.cz Abstrakt. Detekce kartografického zobrazení z množiny bodů o známých
VíceSYLABUS PŘEDNÁŠKY 11 Z GEODÉZIE 1 (Hodnocení přesnosti měření a vytyčování) 1. ročník bakalářského studia studijní program G studijní obor G
SYLABUS PŘEDNÁŠKY 11 Z GEODÉZIE 1 (Hodnocení přesnosti měření a vytyčování) 1 ročník bakalářského studia studijní program G studijní obor G doc Ing Jaromír Procházka CSc s využitím přednášky doc Ing Martina
VíceMetoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012
Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012 Metoda nejmenších čtverců Matematicko-statistická metoda používaná zejména při zpracování nepřesných dat (typicky experimentálních empirických
VíceKatedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava
Lineární algebra 9. přednáška: Ortogonalita Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://www.am.vsb.cz/lukas/la Text byl vytvořen
VíceMatematika B101MA1, B101MA2
Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet
VíceAplikovaná numerická matematika
Aplikovaná numerická matematika 6. Metoda nejmenších čtverců doc. Ing. Róbert Lórencz, CSc. České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových systémů Příprava studijních
VíceČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA VYŠŠÍ GEODÉZIE název předmětu úloha/zadání název úlohy Vyšší geodézie 1 3/3 GPS - výpočet polohy stanice pomocí
Více0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání
VíceGEODETICKÉ VÝPOČTY I.
SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 2.ročník GEODETICKÉ VÝPOČTY I. TABELACE FUNKCE LINEÁRNÍ INTERPOLACE TABELACE FUNKCE Tabelace funkce se v minulosti často využívala z důvodu usnadnění
VíceEXPERIMENTÁLNÍ METODY I. 2. Zpracování měření
FSI VUT v Brně, Energetický ústav Odbor termomechanik a technik prostředí prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. EXPERIMENTÁLNÍ METODY I OSNOVA. KAPITOLY. Zpracování měření Zpracování výsledků měření (nezávislých
VíceVliv realizace, vliv přesnosti centrace a určení výšky přístroje a cíle na přesnost určovaných veličin
Vliv realizace, vliv přesnosti centrace a určení výšky přístroje a cíle na přesnost určovaných veličin doc. Ing. Martin Štroner, Ph.D. Fakulta stavební ČVUT v Praze 1 Úvod Při přesných inženýrsko geodetických
VíceVektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace
Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi
VíceTéma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 6, strany
3 Metoda nejmenších čtverců 3 Metoda nejmenších čtverců Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 6, strany 73-80. Jedná se o třetí možnou metodu aproximace,
VíceČebyševovy aproximace
Čebyševovy aproximace Čebyševova aproximace je tzv hledání nejlepší stejnoměrné aproximace funkce v daném intervalu Hledáme funkci h x, která v intervalu a,b minimalizuje maximální absolutní hodnotu rozdílu
VíceČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA VYŠŠÍ GEODÉZIE název předmětu úloha/zadání název úlohy Kosmická geodézie 4/003 Průběh geoidu z altimetrických měření
VícePřipomenutí co je to soustava lineárních rovnic
Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic Příklad 2x 3y + z = 5 3x + 5y + 2z = 4 x + 2y z = 1 Soustava lineárních rovnic obecně Maticový tvar: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a
VíceShodnostní Helmertova transformace
Shodnostní Helmertova transformace Toto pojednání ukazuje, jak lze určit transformační koeficienty Helmertovy transformace za požadavku, aby představovaly shodnostní transformaci. Pro jednoduchost budeme
VíceNastavení parametrů PID a PSD regulátorů
Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice Nastavení parametrů PID a PSD regulátorů Semestrální práce z předmětu Teorie řídicích systémů Jméno: Jiří Paar Datum: 9. 1. 2010 Zadání Je dána
VíceMatematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic
Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je
VíceFakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR
DEN: ODR teoreticky: soustavy rovnic Soustava lineárních ODR 1 řádu s konstantními koeficienty je soustava ve tvaru y 1 = a 11 y 1 + a 12 y 2 + + a 1n y n + b 1 (x) y 2 = a 21 y 1 + a 22 y 2 + + a 2n y
VíceNumerické metody zpracování výsledků
Numerické metody zpracování výsledků Měření fyzikální veličiny provádíme obvykle tak, že měříme hodnoty y jedné fyzikální veličiny při určitých hodnotách x druhé veličiny, na které měřená veličina závisí.
VíceMATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]
MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě
VíceČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA SPECIÁLNÍ GEODÉZIE název předmětu úloha/zadání název úlohy Inženýrská geodézie II 1/5 Určení nepřístupné vzdálenosti
VíceArnoldiho a Lanczosova metoda
Arnoldiho a Lanczosova metoda 1 Částečný problém vlastních čísel Ne vždy je potřeba (a někdy to není ani technicky možné) nalézt celé spektrum dané matice (velké řídké matice). Úloze, ve které chceme aproximovat
Více0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde
VícePrecisPlanner 3D v2.2
PrecisPlanner 3D v2.2 Martin Štroner, Doc. Ing., Ph.D., Fakulta stavební ČVUT v Praze, Thákurova 7, 166 29 Praha 6, tel.: +420-2435-4781, e-mail: martin.stroner@fsv.cvut.cz 28.10.2011 Obsah 1 Úvod... 2
VíceVYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY
VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................
Vícea vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.
Výpočet vlastních čísel a vlastních vektorů S pojmem vlastního čísla jsme se již setkali například u iteračních metod pro řešení soustavy lineárních algebraických rovnic. Velikosti vlastních čísel iterační
VíceK metodám převodu souřadnic mezi ETRS 89 a S-JTSK na území ČR
K metodám převodu souřadnic mezi ETRS 89 a S-JTSK na území ČR Vlastimil Kratochvíl * Příspěvek obsahuje popis vlastností některých postupů, využitelných pro transformaci souřadnic mezi geodetickými systémy
VíceZákony hromadění chyb.
Zákony hromadění chyb. Zákon hromadění skutečných chyb. Zákon hromadění středních chyb. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Přírodovědecká fakulta Univerzity Karlovy v Praze, Katedra aplikované geoinformatiky
VíceÚloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté
Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté polynomy pro případ dvou uzlových bodů ξ 1 = 1 a ξ 2 = 4. Experimentální body jsou x = [0.2 0.4 0.6 1.5 2.0 3.0
VíceNumerické metody a programování
Projekt: Inovace výuky optiky se zaměřením na získání experimentálních dovedností Registrační číslo: CZ.1.7/2.2./28.157 Numerické metody a programování Lekce 4 Tento projekt je spolufinancován Evropským
VícePozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně
9. Řešení typických úloh diskrétní metodou nejmenších čtverců. DISKRÉTNÍ METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ použití: v případech, kdy je nevhodná interpolace využití: prokládání dat křivkami, řešení přeurčených
VíceMaticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:
3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...
VíceCo je obsahem numerických metod?
Numerické metody Úvod Úvod Co je obsahem numerických metod? Numerické metody slouží k přibližnému výpočtu věcí, které se přesně vypočítat bud nedají vůbec, nebo by byl výpočet neúměrně pracný. Obsahem
VíceZAMĚŘENÍ PŘETVOŘENÍ ŽELEZNIČNÍHO MOSTU V KLÁŠTERCI NAD OHŘÍ
Komora geodetů a kartografů ZAMĚŘENÍ PŘETVOŘENÍ ŽELEZNIČNÍHO MOSTU V KLÁŠTERCI NAD OHŘÍ Ing. Jaroslav Braun 1 Ing. Martin Lidmila, Ph.D. 2 doc. Ing. Martin Štroner, Ph.D. 1 1 Katedra speciální geodézie,
VíceNáhodné chyby přímých měření
Náhodné chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně pravděpodobná.
Více1. Jordanův kanonický tvar
. Jordanův kanonický tvar Obecně nelze pro zadaný lineární operátor ϕ : U U najít bázi α takovou, že (ϕ) α,α by byla diagonální. Obecně však platí, že pro každý lineární operátor ϕ : U U nad komplexními
VíceSoučin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.
Kapitola 3 Počítání s maticemi Matice stejného typu můžeme sčítat a násobit reálným číslem podobně jako vektory téže dimenze. Definice 3.1 Jsou-li A (a ij ) a B (b ij ) dvě matice stejného typu m n, pak
VíceVektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u
VíceMaturitní témata profilová část
Seznam témat Výroková logika, úsudky a operace s množinami Základní pojmy výrokové logiky, logické spojky a kvantifikátory, složené výroky (konjunkce, disjunkce, implikace, ekvivalence), pravdivostní tabulky,
VíceCvičení 5 - Inverzní matice
Cvičení 5 - Inverzní matice Pojem Inverzní matice Buď A R n n. A je inverzní maticí k A, pokud platí, AA = A A = I n. Matice A, pokud existuje, je jednoznačná. A stačí nám jen jedna rovnost, aby platilo,
VíceODR metody Runge-Kutta
ODR metody Runge-Kutta Teorie (velmi stručný výběr z přednášek) Úloha s počátečními podmínkami (Cauchyova) 1 řádu Hledáme aprox řešení Y(x) soustavy obyčejných diferenciálních rovnic 1 řádu kde Y(x) =
VíceSoustavy lineárních rovnic
Soustavy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních diferenciálních rovnic y = a (x)y + a (x)y + + a n (x)y n + f (x) y = a (x)y + a (x)y + + a n (x)y n + f (x). y n = a
Více(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)
KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce
Více1 Vektorové prostory.
1 Vektorové prostory DefiniceMnožinu V, jejíž prvky budeme označovat a, b, c, z, budeme nazývat vektorovým prostorem právě tehdy, když budou splněny následující podmínky: 1 Je dáno zobrazení V V V, které
VíceStatistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup
Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009
VíceVektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,
Vektorový prostor Příklady: Př.1. R 2 ; R 3 ; R n...aritmetický n-rozměrný prostor Dvě operace v R n : součet vektorů u = (u 1,...u n ) a v = (v 1,...v n ) je vektor u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ),
VíceMatice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n
[1] Základní pojmy [2] Matice mezi sebou sčítáme a násobíme konstantou (lineární prostor) měníme je na jiné matice eliminační metodou násobíme je mezi sebou... Matice je tabulka čísel s konečným počtem
VíceÚlohy nejmenších čtverců
Úlohy nejmenších čtverců Petr Tichý 7. listopadu 2012 1 Problémy nejmenších čtverců Ax b Řešení Ax = b nemusí existovat, a pokud existuje, nemusí být jednoznačné. Často má smysl hledat x tak, že Ax b.
VícePožadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory
Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory Zkouška ověřuje znalost základních pojmů, porozumění teorii a schopnost aplikovat teorii při
VíceSOLVER UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA. Kamil Šamaj, František Vižďa Univerzita obrany, Brno, 2008 Výzkumný záměr MO0 FVT0000404
SOLVER UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA Kamil Šamaj, František Vižďa Univerzita obrany, Brno, 2008 Výzkumný záměr MO0 FVT0000404 1. Solver Program Solver slouží pro vyhodnocení experimentálně naměřených dat. Základem
VíceKatedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1
Lineární algebra 5. přednáška: Báze a řešitelnost soustav Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://homel.vsb.cz/ luk76/la1 Text
VícePružnost a plasticita II CD03
Pružnost a plasticita II CD3 uděk Brdečko VUT v Brně, Fakulta stavební, Ústav stavební mechanik tel: 5447368 email: brdecko.l @ fce.vutbr.cz http://www.fce.vutbr.cz/stm/brdecko.l/html/distcz.htm Obsah
Více7. Analýza rozptylu.
7. Analýza rozptylu. Uvedeme obecnou ideu, která je založena na minimalizaci chyby metodou nejmenších čtverců. Nejdříve uvedeme několik základních tvrzení. Uvažujeme náhodný vektor Y = (Y, Y,..., Y n a
VíceZemě a mapa. CZ.1.07/1.5.00/34.0015 III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Geodézie ve stavebnictví.
Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tematická oblast CZ.1.07/1.5.00/34.0015 III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Geodézie ve stavebnictví Pořadov é číslo 1 Téma Označení
VíceTransportní vlastnosti tekutin. dynamická viskozita (μ/η) tepelná vodivost (λ) difuzivita (D 12 )
Transportní vlastnosti tekutin dynamická viskozita (μ/η) tepelná vodivost (λ) difuzivita (D 12 ) Tepelný pohyb transport hybnosti, tepla a hmoty o částice látky (směsi) jsou v neustálém náhodném pohybu
VícePodrobné polohové bodové pole (1)
Podrobné polohové bodové pole (1) BUDOVÁNÍ NEBO REVIZE A DOPLNĚNÍ PODROBNÉHO POLOHOVÉHO BODOVÉHO POLE Prohloubení nabídky dalšího vzdělávání v oblasti Prohloubení nabídky zeměměřictví dalšího vzdělávání
VíceAVDAT Nelineární regresní model
AVDAT Nelineární regresní model Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Nelineární regresní model Ey i = f (x i, β) kde x i je k-členný vektor vysvětlujících proměnných
VíceAplikovaná numerická matematika - ANM
Aplikovaná numerická matematika - ANM 3 Řešení soustav lineárních rovnic iterační metody doc Ing Róbert Lórencz, CSc České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových
VíceSoustavy lineárních rovnic
Přednáška MATEMATIKA č 4 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz 27 10 2010 Soustava lineárních rovnic Definice Soustava rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a
VíceStav a možná implementace DRG v zásadních otázkách
Stav a možná implementace DRG v zásadních otázkách? Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha Řídící rada pro implementaci CZ-DRG 21.11. 2018 CO JSOU / BUDOU DRG UZNATELNÉ NÁKLADY? Bude rozsah
VíceVYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření
VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ # Nejistoty měření Přesnost měření Klasický způsob vyjádření přesnosti měření chyba měření: Absolutní chyba X = X M X(S) Relativní chyba δ X = X(M) X(S) - X(M) je naměřená hodnota
VíceEukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)
Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika) Kartézská soustava souřadnic je dána počátkem O a uspořádanou trojicí bodů E x,
VíceGlobální matice konstrukce
Globální matice konstrukce Z matic tuhosti a hmotnosti jednotlivých prvků lze sestavit globální matici tuhosti a globální matici hmotnosti konstrukce, které se využijí v řešení základní rovnice MKP: [m]{
VíceAfinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.
4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,
VíceJiří Ambros Vliv parametrů výpočtu na přesnost převýšení měřených GPS
Jiří Ambros Vliv parametrů výpočtu na přesnost převýšení měřených GPS Cílem mé práce bylo navrhnout vhodné nastavení parametrů výpočtu pro určení převýšení metodou GPS. Je známo, že zpracování GPS měření
Více2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012
2. Schurova věta Petr Tichý 3. října 2012 1 Podobnostní transformace a výpočet vlastních čísel Obecný princip: Úloha: Řešíme-li matematickou úlohu, je často velmi vhodné hledat její ekvivalentní formulaci
VíceMatematika PRŮŘEZOVÁ TÉMATA
Matematika ročník TÉMA 1-4 Operace s čísly a - provádí aritmetické operace v množině reálných čísel - používá různé zápisy reálného čísla - používá absolutní hodnotu, zapíše a znázorní interval, provádí
VíceREGRESNÍ ANALÝZA V PROSTŘEDÍ MATLAB
62 REGRESNÍ ANALÝZA V PROSTŘEDÍ MATLAB BEZOUŠKA VLADISLAV Abstrakt: Text se zabývá jednoduchým řešením metody nejmenších čtverců v prostředí Matlab pro obecné víceparametrové aproximační funkce. Celý postup
VíceMENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE
MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného
VíceMENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE
MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného
VíceK přesnosti volného stanoviska
K přesnosti volného stanoviska MDT Doc. Ing. Martin Štroner, Ph.D., ČVUT Fakulta stavební, Praha Abstrakt Článek se zabývá rozborem přesnosti a vyvozením obecnějších závěrů pro přesnost určení souřadnic
VíceNumerické metody a programování. Lekce 4
Numerické metody a programování Lekce 4 Linarní algebra soustava lineárních algebraických rovnic a 11 a 12 x 2 a 1, N x N = b 1 a 21 a 22 x 2 a 2, N x N = b 2 a M,1 a M,2 x 2 a M,N x N = b M zkráceně A
VíceHledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012
Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012 Opakování rovnice přímky Úloha: Určete rovnici přímky procházející body A[a, f(a)] a B[b, f(b)], kde f je funkce spojitá
Více1 0 0 u 22 u 23 l 31. l u11
LU dekompozice Jedná se o rozklad matice A na dvě trojúhelníkové matice L a U, A=LU. Matice L je dolní trojúhelníková s jedničkami na diagonále a matice U je horní trojúhelníková. a a2 a3 a 2 a 22 a 23
VíceII. Úlohy na vložené cykly a podprogramy
II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy Společné zadání pro příklady 1. - 10. začíná jednou ze dvou možností popisu vstupních dat. Je dána posloupnost (neboli řada) N reálných (resp. celočíselných) hodnot.
VíceCVIČNÝ TEST 24. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15
CVIČNÝ TEST 24 Mgr. Kateřina Nováková OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT K ÚLOZE 1 Písemnou práci z chemie psalo všech 28 žáků ze
VíceTematický plán Obor: Informační technologie. Vyučující: Ing. Joanna Paździorová
Tematický plán Vyučující: Ing. Joanna Paździorová 1. r o č n í k 5 h o d i n t ý d n ě, c e l k e m 1 7 0 h o d i n Téma- Tematický celek Z á ř í 1. Opakování a prohloubení učiva základní školy 18 1.1.
VíceINVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Báze vektorových prostorů, transformace souřadnic Michal Botur Přednáška
VícePřednášející: Ing. M. Čábelka Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie PřF UK v Praze
Seminář z geoinformatiky Úvod do geodézie Seminář z geo oinform matiky Přednášející: Ing. M. Čábelka cabelka@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie PřF UK v Praze Úvod do geodézie
VíceAproximace funkcí. x je systém m 1 jednoduchých, LN a dostatečně hladkých funkcí. x c m. g 1. g m. a 1. x a 2. x 2 a k. x k b 1. x b 2.
Aproximace funkcí Aproximace je výpočet funkčních hodnot funkce z nějaké třídy funkcí, která je v určitém smyslu nejbližší funkci nebo datům, která chceme aproximovat. Třída funkcí, ze které volíme aproximace
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regresní analýza - motivace Základní úlohou regresní analýzy je nalezení vhodného modelu studované závislosti. Je nutné věnovat velkou pozornost tomu aby byla modelována REÁLNÁ
Více0 0 a 2,n. JACOBIOVA ITERAČNÍ METODA. Ax = b (D + L + U)x = b Dx = (L + U)x + b x = D 1 (L + U)x + D 1 b. (i) + T J
6 Jacobiova a Gaussova-Seidelova iterační metoda pro řešení systémů lin rovnic Kateřina Konečná/ ITERAČNÍ METODY PRO ŘEŠENÍ SYSTÉMŮ LINEÁRNÍCH ROVNIC Budeme se zabývat řešením soustavy lineárních rovnic
VíceTEMATICKÝ PLÁN VÝUKY
TEMATICKÝ PLÁN VÝUKY Studijní obor: 23-41 - M/01 Strojírenství Zaměření: Předmět: Matematika Ročník: 1. Počet hodin 4 Počet hodin celkem: 136 týdně: Tento plán vychází z Rámcového vzdělávacího programu
VíceVytyčení polohy bodu polární metodou
Obsah Vytyčení polohy bodu polární metodou... 2 1 Vliv měření na přesnost souřadnic... 3 2 Vliv měření na polohovou a souřadnicovou směrodatnou odchylku... 4 3 Vliv podkladu na přesnost souřadnic... 5
VíceA[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz
1/15 ANALYTICKÁ GEOMETRIE Základní pojmy: Soustava souřadnic v rovině a prostoru Vzdálenost bodů, střed úsečky Vektory, operace s vektory, velikost vektoru, skalární součin Rovnice přímky Geometrie v rovině
VíceÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A4. Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY. Jan Šafařík
Vysoké učení technické v Brně Stavební fakulta ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE Matematika 0A4 Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY Jan Šafařík Brno c 200 (1) 120 krát jsme házeli hrací kostkou.
VíceOperace s maticemi. 19. února 2018
Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice
VíceMgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014. 1. Obor reálných čísel
Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014 1. Obor reálných čísel - obor přirozených, celých, racionálních a reálných čísel - vlastnosti operací (sčítání, odčítání, násobení, dělení) -
VíceOdhad parametrů N(µ, σ 2 )
Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Mějme statistický soubor x 1, x 2,, x n modelovaný jako realizaci náhodného výběru z normálního rozdělení N(µ, σ 2 ) s neznámými parametry µ a σ. Jaký je maximální věrohodný
Více