- •Волков Сергей Николаевич землеустройство экономико-математические методы и модели
- •Раздел I
- •Глава 1
- •1.2. Математические методы, применяемые в экономических расчетах
- •Глава 2
- •1. Классификация математических моделей, применяемых в землеустройстве
- •Вычислении площадей треугольников и четырехугольников
- •4.3. Метод решения задачи на условный экстремум лагранжа
- •Глава 5
- •4. Годовые затраты на 1 га пашни в зависимости от размера территории (зерно-свекловичный тип хозяйства с развитым молочно-мясным скотоводством)
- •5.3. Определение оптимальных размеров полей севооборотов
- •5. Расчет оптимального размера поля севооборота
- •Глава 6 итерационные методы
- •6.1. Постановка и математическая формулировка
- •8. Расчет координат оптимального размещения ферм методом последовательных приближений
- •9. Расчет координат животноводческих комплексов
- •10. Расчет оптимальных координат молочного комплекса при селешш Большая Вруда (итерационный метод)
- •11. Анализ эффективности размещения животноводческих комплексов (тыс. Руб., в ценах 1990 г.)
- •12. Расчет значения предельной ошибки целевой функции
- •Раздел III
- •Глава 7
- •Глава 8 расчет параметров производственных функций
- •13. Исходные данные к задаче 8.1
- •8.2. Принцип наименьших квадратов
- •8.3. Системы нормальных уравнений
- •16. Исходные данные к задаче 8.2
- •18. Исходные данные к задаче 8.3
- •8.5. Применение линейных моделей регрессии
- •22. Исходные данные к задаче 8.5
- •Глава 9
- •9.2. Оценка погрешностей определения коэффициентов корреляции
- •25. Корреляционные и дисперсионные характеристики демонстрационных задач
- •26. Формулы для расчета экономических характеристик некоторых однофакторных производственных функций
- •27. Формулы для расчета предельных норм заменяемости для некоторых двухфакторных производственных функций
- •10.2. Примеры расчета экономических характеристик
- •28. Зависимость коэффициента эластичности Ег от стоимости животноводческих построек (х2)
- •Раздел IV
- •Глава 11
- •33. Расчет бета-коэффициентов уравнения регрессии
- •11.3. Обоснование укрупнения (разукрупнения)
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 12
- •35. Расчет урожайности зерновых культур на землях различных категорий с учетом изменения факторов интенсификации
- •36. Динамика урожайности сельскохозяйственных культур в совхозе «40 лет Октября»
- •38. Планируемая урожайность, рассчитанная с использованием производственных функций, ц с 1 га
- •39. Основные показатели эффективности внесения минеральных удобрений на черноземных почвах
- •40. Расчет планируемой урожайности основных сельскохозяйственных культур по факторам интенсификации расчетпо конструктивным методом
- •41. Возможные урожаи полевых культур при 3 % использования фар
- •42. Сводные данные по планированию урожайности в совхозе «40 лет Октября»
- •Глава 13
- •43. Зависимость между размерами молочной фермы и удельными капиталовложениями
- •44. Расчет параметров уравнения гиперболы
- •46. Влияние механического состава почв на величину удельного сопротивления, кг/см2
- •47. Расчет значений коэффициента а2
- •54. Потери на холостые повороты агрегатов при поперечных работах и от недобора продукции пропашных культур в полосе поворотов при различной густоте лесных полос
- •55. Экономическая эффективность продольных (основных) полезащитных лесных полос при различной густоте посадок
- •57. Чистый доход в расчете на 1 га полевого севооборота
- •58. Влияние густоты сети полевых дорог на общую величину транспортных затрат и потерь от недобора продукции
- •1 Га пашни,
- •1 Га пашни,
- •60. Определение коэффициентов значимости факторов производственной функции
- •Раздел V
- •Глава 14 общая модель линейного программирования
- •63. Исходные данные к задаче 14.2
- •64. Исходные данные к задаче 14.3
- •65. Исходные данные к задаче 14.4
- •67. Характеристика вершин области допустимых значений задачи 14.5
- •68. Первая симплекс-таблица задачи 14.5
- •69. Вторая симплекс-таблица задачи 14.5
- •70. Третья симплекс-таблица задачи 14.5
- •71. Четвертая симплекс-таблица задачи 14.5
- •72. Пятая (последняя) симплекс-таблица задачи 14.5
- •74. Исходные данные к задаче 14.6
- •75. Исходные данные к задаче 14.7
- •76. Оптимальное решение прямой задачи 4.6
- •78. Оптимальное решение прямой задачи 4.7
- •79. Оптимальное решение двойственной задачи
- •Глава 15 распределительная (транспортная) модель
- •80. Исходные данные к задаче 15.1
- •81. Исходные данные к задаче 15.2
- •82. Исходные данные к задаче 15.3
- •83. Исходные данные к задаче 15.4
- •84. Табличная форма представления транспортной модели
- •85. Исходные данные к задаче 15.5
- •86. Нахождение опорного решения задачи 15.5 методом минимального
- •87. Нахождение опорного решения задачи 15.5 методом аппроксимации*
- •15.3. Метод потенциалов
- •88. Цикл испытуемой клетки (3,5)
- •89. Цикл испытуемой клетки (2,5)
- •90. Потенциалы и оценки* для опорного решения задачи 15.5, полученного методом аппроксимации
- •91. Потенциалы и оценки* для опорного решения задачи 15.5, полученного методом минимального элемента
- •92. Потенциалы и оценки на втором шаге решения задачи 15.5
- •93. Потенциалы и оценки на третьем шаге решения задачи 15.5
- •94. Оптимальный план закрепления источников кормов за фермами
- •15.4. Особые случаи постановки и решения распределительных задач
- •95. Исходные данные к задаче 15.6
- •96. Сбалансированная исходная транспортная таблица задачи 15.6
- •97. Исходная транспортная таблица задачи 15.6, в которой учтены требование сбалансированности задачи и первые три дополнительных условия*
- •101. Оптимальный план распределения кормовых культур по участкам
- •102. Исходные данные к задаче 15.7
- •103. Опорный план задачи 15.7
- •104. Второй (оптимальный) план задачи 15.7
- •106. Опорный план задачи 15.3
- •107. Оптимальный план задачи 15.3
- •108. Средние значения коэффициентов урожайности культур в зависимости
- •Глава 16
- •109. Последняя симплекс-таблица для задачи 14.4
- •16.2. Коэффициенты замещения
- •16.3. Использование коэффициентов замещения
- •113. Исходные данные к задаче 16.1
- •114. Оптимальное решение прямой задачи 16.1
- •115. Оптимальное решение двойственной задачи 16.1*
- •16.6. Альтернативные решения распределительных задач
- •117. Исходные данные к задаче 16.2
- •121. Оптимальное решение задачи 16.2 с дополнительным условием (пример 1)*
- •Глава 17
- •122. Исходные данные к задаче 17.1
- •123. Исходная симплекс-таблица задачи 17.1
- •124. Первая расчетная симплекс-таблица 17.1
- •17.3. Роль ограничений в формировании облика
- •Глава 18
- •130. Исходная таблица
- •131. Оптимальный план
- •132. Исходная таблица
- •133. Первый оптимальный план
- •134. Промежуточный опорный план
- •135. Последний оптимальный план
- •136. Вероятностный и детерминированный планы
- •139. Исходные и расчетные данные для вычисления значений ресурсов в ограничениях
- •140. Исходные данные для вычисления коэффициентов целевой функции
- •141. Исходные данные для расчета гц
- •142. Схема двухэтапной стохастической задачи
- •143. Схема числовой стохастической модели оптимизации производственной структуры
- •Контрольные вопросы и задания
- •Раздел VI
- •Глава 19 информационное обеспечение моделирования
- •19.3. Построение матрицы экономико-математической
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 20
- •146. Баланс гумуса в почве под посевами различных сельскохозяйственных культур
- •Глава 21
- •147. Вычисление значений ак1
- •148. Числовые значения ак1*
- •Раздел VII
- •152. Сведения о максимально возможных объемах и эффективности различных мероприятий по освоению и интенсификации использования земель
- •153. Матрица экономико-математической модели задачи оптимизации мероприятий по освоению и интенсификации использования
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 23
- •154. Основные переменные
- •155. Исходные данные
- •23.2. Оптимизация трансформации
- •157. Качественная характеристика участков
- •158. Расчет значения Сд для полевого севооборота № 1 по 1-му участку
- •159. Оптимизация трансформации угодий
- •161. Расчет капитальных затрат на трансформацию угодий
- •162. Сводная таблица оценки вариантов, тыс. Руб.
- •Глава 24
- •163. Исходные данные для системы ограничений
- •164. Ориентировочные коэффициенты изменения урожайности культур в зависимости от их предшественников по отношению к средней урожайности хозяйства (зона неустойчивого увлажнения)
- •165. Расчет с,- по полевому севообороту
- •166. Доля сельскохозяйственных культур в рекомендуемых к освоению севооборотах
- •167. Исходные данные для построения экономико-математической модели задачи
- •168. Матрица задачи по проектированию системы севооборотов хозяйства
- •24.2. Размещение севооборотов и сельскохозяйственных
- •170. Фрагмент матрицы оптимального размещения культур (севооборотов) по участкам с различным плодородием
- •171. Фактическое размещение посевов сельскохозяйственных культур
- •172. Оценка предшественников сельскохозяйственных культур
- •173. Матрица задачи по оптимизации плана перехода к запроектированным севооборотам
- •174. Корректировка плана перехода к запроектированным севооборотам
- •175. Структура посевов после корректировки, га
- •176. Окончательный план перехода к запроектированным севооборотам
- •Глава 25
- •25.2. Особенности подготовки исходной информации и пример решения
- •178. Состав и площадь сельскохозяйственных угодий на год землеустройства и по проекту
- •179. Число работников и общий объем трудовых ресурсов
- •Глава 26
- •181. Матрица экономико-математической модели задачи проектирования противоэрозионных мероприятий
- •182. Результаты решения задачи проектирования противоэрозионных мероприятий
- •184. Расчет допустимого слоя стока
- •185. Зависимость площадей линейных элементов организации территории
- •26.3. Оптимизация размещения посевов
- •188. Исходная матрица задачи
- •Глава 27
- •27.2. Особенности подготовки
- •191. Результаты решения задачи организации территории плодовых и ягодных многолетних насаждений
- •Глава 28
- •28.2. Особенности подготовки исходной информации и пример решения
- •192. Допустимые площади кормовых культур и пастбищ*
- •193. Расчет потребности в зеленом корме
- •194. Расчет потребности в кормах с пашни
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 29
- •199. Результаты решения экономико-математической задачи
- •Контрольные вопросы и задания
- •Раздел VIII
- •Глава 30
- •30.2. Особенности подготовки исходной информации и пример решения
- •200. Продолжительность рабочего периода в крестьянском хозяйстве
- •201. Нормы внесения минеральных удобрений под сельскохозяйственные культуры, кг д. В. На 1 т продукции*
- •202. Технико-экономические характеристики животноводческих хозяйств*
- •204. Математическая модель молочно-картофелеводческого крестьянского хозяйства
- •205. Выход кормов с 1 га культурных пастбищ
- •206. Оптимальные размеры землевладений и структура производства в крестьянском хозяйстве молочно-картофелеводческого направления
- •30.3. Автоматизация расчетов модели на эвм
- •207. Значения переменных задачи
- •31.2. Особенности подготовки
- •209. Состав земельных угодий до и после перераспределения земель
- •Глава 32
- •32.1. Экономико-математическая модель
- •32.2. Экономико-математическая модель
- •210. Исходная матрица задачи
- •211. Оптимальный план формирования сырьевых зон перерабатывающих предприятий
- •Контрольные вопросы и задания
- •Литература
- •Раздел I. Общие сведения об экономико-математических методах и моделировании в землеустройстве 9
- •Глава 1. Моделирование и современные методы вычислений 9
- •Глава 2. Основные этапы развития математического моделирования в аграрно- экономической и землеустроительной науке 32
- •Глава 3. Классификация математических моделей, применяемых в земле устройстве 57
- •Раздел II. Аналитическое моделирование в земле устройстве 72
- •Глава 4. Построение и исследование аналитических моделей 72
- •Глава 5. Применение дифференциального и интегрального исчисления при построении оптимизационных аналитических моделей 92
- •Глава 9. Оценка производственных функций с использованием методов корре ляционно-регрессионного анализа 161
- •Глава 10. Экономические характеристики производственных функций и
- •Раздел IV. Применение производственных функций
- •Глава 11. Оптимизация интенсивности использования земли при землеуст ройстве 197
- •Глава 12. Планирование урожайности сельскохозяйственных культур 209
- •Глава 13. Разработка землеустроительных нормативов и решение нестан дартных задач 234
- •Раздел V. Методы математического программирования
- •Глава 14. Общая модель линейного программирования 261
- •Глава 15. Распределительная (транспортная) модель 303
- •Глава 16. Анализ и корректировка оптимальных решений 344
- •Глава 17. Дополнительные аспекты решения задач линейного программиро вания 383
- •Глава 18. Некоторые виды задач математического программирования 398
- •Раздел VI. Основы экономико-математического моделирования 436
- •Глава 19. Информационное обеспечение моделирования 436
- •Глава 20. Выбор переменных и построение ограничений задачи 451
- •Глава 21. Критерии оптимальности при решении землеустроительных задач 474
- •Раздел VII. Экономико-математические модели
- •Глава 22. Экономико-математическая модель оптимизации мероприятий
- •Глава 23. Экономико-математическая модель трансформации угодий 506
- •Глава 24. Экономико-математическая модель организации системы сево оборотов хозяйства 519
- •Глава 25. Экономико-математическая модель оптимизации структуры посевных площадей при агроэкономическом обосновании проектов внутрихо зяйственного землеустройства 553
- •Глава 26. Экономико-математическая модель проектирования комплекса противоэрозионных мероприятий в условиях развитой водной эрозии почв 566
- •Глава 31. Экономико-математическая модель оптимизации перераспреде ления земель сельскохозяйственных предприятий 614
- •Глава 32. Экономико-математические модели в схемах землеустройства 659
4.3. Метод решения задачи на условный экстремум лагранжа
Этот метод широко применяется при уравновешивании результатов измерений в геодезии по способу наименьших квадратов; его удобно использовать и при решении многих землеустроительных задач на оптимум. Поясним сначала этот метод на рассмотренном в предыдущем параграфе примере. Условие 2а + 2Ъ = Ь запишем в виде
2а + 2Ь-Ь = 0.
Умножим это уравнение на неизвестный множитель к, называемый множителем Лагранжа, или коррелатой, и полученное произведение вычтем из функции. Тогда получим
Р = аЪ - к(2а + 2Ь) + кЬ.
Поскольку данная функция содержит три неизвестных (а, Ь и к), задачу можно решить путем дифференцирования ее по каждой неизвестной. В данном случае надо найти три частных производных и приравнять их к нулю:
—=Ь-2к=0; —=а-2к=0; —=-2а-2й+1=0. да до ак
Мы получим три уравнения с тремя неизвестными, из которых, зная величину Ь, можно определить значения неизвестных. Вычитая из первого уравнения второе, получим Ъ — а = 0, то есть а = Ь; тогда из третьего уравнения следует, 4а = Ь; то есть
а=Ь=—. Полевой стан должен быть квадратной формы со сторо-
Ь
ной а=-г, что соответствует прежним ответам.
Величина третьей переменной (коррелаты) равна ^=у- Ее
80
жономический смысл заключается в том, что она указывает, на с колько увеличивается площадь полевого стана, если периметр уиеличить на единицу (с Ь до Ь + 1).
Допустим, периметр полевого стана равен 1000 м; тогда его площадь равна 250 ■ 250 = 62 500 м2. Если же периметр увеличить
г
до 1001 м, то его площадь увеличится на —=125 м .
о
Рассмотрим другой пример. Предположим, что в сельскохозяйственном предприятии имеется 40 тыс. руб, которые можно ■ттратить на трансформацию кустарника в пашню и на получение урожая зерновых на этих площадях. Денежные затраты на освоение 1 га земли под пашню оценивают в 5 тыс. руб, а на увеличение урожайности на 1 ц с 1 га — в 1 тыс.
Обозначим через хх площадь трансформируемых земель, а через х2 — искомую урожайность зерновых. Тогда уравнение для чатрат имеет вид
5x1 + х2 = 40.
Допустим, что количество дополнительно произведенной продукции в стоимостном выражении связано с неизвестными XI и х2 следующей функцией:
2= 5х] х2 + 10 х2—>тах.
Требуется определить такие значения X) и х2, чтобы 7, было максимальным и выполнялось по денежным затратам.
Для решения задачи применим метод неопределенных множителей (коррелат) Лагранжа. Согласно вышеприведенной методике уравнение Лагранжа будет иметь вид
7= 5х) х2 + Юх2 - к(Ъхх + х2 - 40).
Взяв частные производные по каждой переменной и приравнивая их к нулю, получим
=5х2-5Л:=0; =5х1 + 10-)Ы0; —-=-5х1-х2+40=0.
ах\ Ъх-1 дк
Разделим первое уравнение на 5 и вычтем его из второго. Получим
5х, - х2 + 10 = 0; х2 = 5^ + 10.
Подставив значение х2 в третье уравнение, получим -5*1-5*,-10+ 40 = 0; 10*1 = 30,
81
откуда
Ху = 3; %2 = 25; к— 25.
Таким образом, чтобы получить максимальный выход продукции в стоимостном выражении (в размере 415 тыс. руб.), надо освоить под пашню 3 га кустарника и получить урожайность зерновых на этом массиве в 25 ц с 1 га. Экономический смысл корре-латы заключается в том, что при увеличении ассигнований на единицу (с 40 до 41 тыс. руб.) стоимость продукции увеличится на 25 тыс. руб.
Следует иметь в виду то, что последняя задача имеет достаточно условный характер, так как в хозяйствах обычно есть много участков для сельскохозяйственного освоения и мелиорации, для трансформации которых нужно использовать различные ресурсы—денежные, материальные (удобрения, технику, семена, поливную воду). Поэтому в реальных расчетах количество уравнений будет гораздо большим, но все равно задачу можно будет решить, применяя метод Лагранжа.
4.4. ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ВЫЧИСЛЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНАЛИТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
При вычислениях, связанных с землеустроительным проектированием, приходится встречаться с четырьмя видами величин.
Полученные путем измерений или представляющие собой функцию непосредственных измерений. Такие величины заключают в себе ошибки, зависящие от точности инструментов или приборов измерения, внешних условий, в которых измерения производятся, способов измерения и личных качеств инженера-землеустроителя. Истинные значения измеряемых величин остаются неизвестными. С помощью уравнительных вычислений получаются (или могут получаться) их наиболее вероятные значения, имеющие определенные средние квадратические или предельные ошибки. Таким образом, эти значения являются приближенной оценкой измеренных величин.
Точные (или условно точные). К ним относятся различные постоянные (рациональные константы), а также наперед задаваемые значения какой-либо величины (например, отделяемая часть площади, расстояние между данной прямой и отыскиваемой прямой, параллельной первой, число разверсточных единиц и т. п.).
Округленные величины. Прежде всего это иррациональные константы (например, число я), при вычислениях округляемые до определенного десятичного знака; ошибка округления
82
к данном случае может быть учтена с любой мерой точности. Кроме того, при вычислениях приходится сталкиваться и с другими типами округленных чисел. Таковы все данные, получаемые из различных таблиц (приращений координат, натуральных значений тригонометрических величин и т. п.). В отношении этих последних истинная ошибка округления неизвестна; известна лишь предельная или средняя квадратическая ошибка.
4. Результаты непосредственных вычислений или постоянные величины, принимаемые в расчет при проектировании как условно точные, задаваемые с определенной степенью вероятности. К ним относятся показатели урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных на перспективу, данные по планируемой структуре посевных площадей, рационам кормления скота и т.п. Данные величины также являются, но существу, приближенными.
Таким образом, при проведении различных расчетов в землеустройстве, построении функциональных зависимостей и моделей постоянно приходится сталкиваться с приближенными значениями тех или иных величин. Приближенными называют числа, которые отличаются от точного значения на некую погрешность (ошибку), допустимую в соответствии с условиями данной задачи, и заменяют точные числа в расчетных формулах. При работе с ними пользуются определенными правилами, так как иначе эти погрешности могут существенно повлиять на результат и привести к неправильному решению.
Например, при выполнении арифметических операций необходимо учитывать, что в сумме приближенных чисел верных десятичных знаков будет не больше, чем их имеется в слагаемом с наименьшим количеством десятичных знаков. В произведении и частном значащих цифр будет не больше, чем их имеется в компоненте с наименьшим количеством значащих цифр. Например, в произведении двух округленных чисел
р = X) х2 = 424,98 ■ 0,52 = 220,9896
будет только две значащие цифры, так как величина х2 имеет две значащие цифры. Убедиться в этом можно, изменив наименее точный сомножитель (в нашем примере число 0,52) на величину предельной погрешности округления и вновь вычислив искомое произведение:
р' = 424,98 -0,525 = 223,1145.
Погрешность произведения (в данном случае Ар = р' — р = 2,1) можно определить и без повторного вычисления по формуле для относительной погрешности произведения:
83
Д^_АХ]_ Ах2_ 0,5 0,5_ 1 р ~^~+ х2 ~ 42500+52~~ 104'
откуда находим
Л Р 221 0 1
Ар=-*—= =2,1.
' 104 104
Окончательный ответ можно поэтому записать так: р = 221 ± 2,1, оставляя в нем одну запасную (сомнительную) цифру. Реально ответ задачи будет находиться в интервале 219</><223.
Таким образом, при землеустроительных расчетах всегда возникает проблема оценки точности произведенных вычислений, то есть степени достоверности полученного результата, доверия к нему. Это трудная и малоразработанная проблема, особенно по отношению к экономико-математическим моделям, которые как по точности коэффициентов уравнений и неравенств, так и по своему составу лишь приближенно отражают действительные условия работы предприятий.
В землеустройстве этой проблемой занимались прежде всего специалисты по точности геодезических измерений и вычислительной технике. Они первыми применили технику оценки точности в геодезии к землеустроительным расчетам (А. В. Гордеев, Е. Г. Ларченко, Ю. В. Кемниц, М. И. Коробочкин, А. В. Маслов, А. К. Успенский, М. В. Андриишин, В. С. Бережное, И. Ф. Полунин и др.). Было установлено, что основными источниками ошибок являются:
погрешности исходных данных (сведений, выбираемых из технологических карт, результатов измерений с планов и карт, различных нормативных коэффициентов, получаемых из справочников, и т. п.). Это неустранимые погрешности, они не зависят от метода решения задачи;
погрешности округления, возникающие (нарастающие) в процессе счета. Чтобы уменьшить их накопление, промежуточные результаты записывают с дополнительными (сомнительными) знаками;
погрешности, возникающие в результате неточности применяемых формул, методов и моделей.
При переводе чисел из одной системы счисления в другую также появляются дополнительные погрешности, которые относятся к неустранимым. Они должны быть меньше, чем погрешности исходных данных.
При землеустроительных расчетах, ввиду того что действия осуществляются с приближенными числами, необходимо учитывать два основных момента:
точность, с которой можно получить значения искомых величин:
точность, с которой необходимо знать эти значения.
84
В настоящее время разработаны правила вычислений с приближенными числами, применение которых существенно облегчает решение землеустроительных задач. Например, пользуясь правилами значащих цифр, можно легко показать, что при вычислении площадей землевладений по координатам вершин многоугольников отдельные произведения можно округлять до целых чисел.
Для того чтобы оценить точность искомых величин, необходимо хорошо разбираться в понятиях абсолютной и относительной погрешности, их связи с количеством верных значащих цифр.
Абсолютная погрешность (Д.) — это абсолютная величина разности между точным числом (х) и его приближенным значением (а). Она определяется по формуле
Д = \х— а\.
В связи с тем что истинное значение величины х в большинстве случаев неизвестно, неизвестна и истинная абсолютная погрешность Д. Поэтому обычно пользуются предельной погрешностью Дпр, которую при округлении принимают равной половине единицы последнего десятичного знака: Докр = = Дпр = а = 0,5 единицы последнего знака. Например, округленные числа 41 и 2,5 имеют значение а, равное соответственно 0,5 и 0,05.
Относительная погрешность (е) — это величина, характеризующая отношение абсолютной погрешности (Д), к самому значению числа (а):
В геодезии и землеустройстве относительную погрешность обычно выражают аликвотной дробью, то есть дробью, числитель которой равен единице:
1
е=——. а/А
Знаменатель а/А выражают приближенно целым числом; чем меньше е (или соответственно чем больше а/А), тем точнее результаты вычислений. Определение относительных погрешностей расчетов или измерений в землеустройстве диктуется тем, что абсолютные погрешности не всегда дают представление об искомой точности. Например, если Д = 0,1 га, то еще нельзя сказать, хорошо или плохо произведено вычисление площади, так
85
как если эта погрешность относится к площади 100 га, то е = 0,1 %, а к площади 10 га — уже 1 %.
В ряде случаев, когда значение абсолютной погрешности неизвестно (а следовательно, нельзя вычислить и относительную), ее задают исходя из опыта, экспертных оценок или аналогичных расчетов.
Величина относительной погрешности связана с количеством значащих цифр, заслуживающих доверия. Это, по определению Е. Г. Ларченко, все цифры приближенного числа, начиная слева от первой, отличной от нуля, и направо до цифры, имеющей погрешность не больше единицы.
Пример вычисления погрешности при разном количестве значащих цифр приведен в таблице 2. Из нее видно, что чем меньше значащих цифр, тем больше относительная погрешность.
2. Погрешность записи приближенных чисел в зависимости от числа значащих цифр
Значение
приближенного
числа
Количество значащих цифр
абсолютной
Значение погрешности
в процентах
относительной
в долях единицы
0,00408 |
3 |
0,000005 |
0,1225 |
1:816 |
5,850 |
4 |
0,005 |
0,0085 |
1:1176 |
350,26 |
5 |
0,0005 |
0,0014 |
1:71429 |
4,07602 |
6 |
0,000005 |
0,0001 |
1:1000000 |
Числа всегда следует записывать, исходя из правил определения значащих цифр. Например, площадь земельного участка, вычисленная с точностью до 0,1га, должна записываться не 100,12 а 100,1 га. Если же угол в 60° измерен с точностью до минуты, то он должен быть записан в виде 60°00'.
При оценке точности результатов вычислений с приближенными числами, а также при определении точности любых функций используют методы дифференциального исчисления.
Для функции общего вида у=Дх) имеем соотношение Ау=Дх)Ах.
Разделив на у, получаем относительную погрешность функции:
у Ах)
Данную формулу можно получить также, дифференцируя натуральный логарифм исходной функции.
Рассмотрим конкретный пример. Среднее расстояние от хозяйственного центра до севооборота (Л) в зависимости от его площади (Р) часто определяют по формуле
86
к=кЛ>,
где К— коэффициент, учитывающий положение хозяйственного центра на территории (в центре, в углу, на середине диагонали и т. д.), а также искривление дорог и т. п. Примем это значение в нашем примере равным 3,183 и будем считать этот коэффициент точной величиной.
Тогда
АК=/'(Р)АР, или ДД=-^=ЛР.
Пусть Р= 25,0 + 0,05 км2, тогда
ДЛ=^р^-0,05=0,0159; Л=3,183725=15,9км.
Относительная погрешность будет равна
е=-
0,0159 1
15,9 1000'
Эту погрешность можно определить также путем дифференцирования выражения
ЫК = \пК+-\пР.
2
Имеем
АЯ _ 1 АР 0,05 1 ^0+— -
Я 2 Р 50 1000 Если функция зависит от нескольких независимых аргументов
у=Лх\, х2, .-, х„), то абсолютную погрешность можно выразить формулой:
ау=фсих2, ..., хп), или
п ЪТ
/ = 1 ОХ I
87
Предельная абсолютная погрешность функции будет равна:
Ах,
дХ:
(Лу)пр^Х / = 1
где Ах/ — предельные погрешности аргументов.
Вычисленная по данной формуле погрешность при значительном числе аргументов будет сильно завышена, поэтому при п > 3 за предельную погрешность функции общего вида Е. Г. Ларченко рекомендовал взять утроенную среднюю квадратическую погрешность (ошибку), которую вычисляют по формуле
(Ду)„р=3/яу=з/1(|^/иХ|.)2.
На основе данных рекомендаций в МИИЗ Е. Г. Ларченко, М.И. Коробочкиным, В. С. Бережновым и другими учеными были даны предложения по проведению арифметических операций с приближенными числами (Задания и методические указания по применению вычислительной техники для решения инженерно-экономических задач. — М.: Недра, 1967. — С 7 — 8; Ларченко Е. Г. Вычислительная техника и экономико-математические методы в землеустройстве. — М.: Недра, 1973. — С.29 — 34).
Суть их сводится к следующему.
При сложении и вычитании приближенных чисел:
выбирают компонент (слагаемое, вычитаемое или уменьшаемое) с наименьшим количеством десятичных знаков;
остальные компоненты округляют, оставив в них на один-два знака больше, чем их имеется в компоненте с наименьшим количеством десятичных знаков;
выполняют арифметические операции (сложение или вычитание);
полученный результат округляют, оставив в нем столько десятичных знаков, сколько имеется в компоненте с наименьшим их количеством.
При умножении, делении, возведении в степень и извлечении корня:
выбирают компонент с наименьшим количеством значащих цифр;
все остальные округляют, оставив в них на одну-две значащие цифры больше, чем их имеется в компоненте с наименьшим количеством значащих цифр;
производят соответствующие операции;
полученный результат округляют до стольких значащих цифр, сколько их имеется в наименее точном компоненте.
88
Рассмотрим, чем объясняются данные правила, на примере оценки точности суммы приближенных чисел:
5= Х[ + х2 + ... + хп,
с погрешностями Дхь Дх2, ..., Дх„.
Взяв полный дифференциал суммы ^ и приняв, что дифференциалы слагаемых равны погрешностям, получим
я А5'=АХ] +АХ2 + ...+ Дх„ = Х^/-
/=1
Относительная погрешность суммы составит
п
Д»У 1 = 1
/ = 1
Так как истинные значения погрешностей обычно неизвестны, приходится иметь дело с предельными погрешностями Ь.8^.
1 = 1.
Очевидно, предельная погрешность суммы не может быть меньше предельной абсолютной погрешности числа, имеющего наименьшее, количество десятичных знаков. Поэтому в сумме нет смысла сохранять больше десятичных знаков, чем их имеется в слагаемом с наименьшим их количеством.
Для приближенной оценки точности суммы может быть использована следующая формула:
Дб'Пр=ал/3«,
где п — количество слагаемых; а — предельная погрешность округления, равная для всех слагаемых.
Например, если при составлении проектной экспликации земель сельскохозяйственного предприятия, землепользование которого состоит из 133 отдельных участков, площадь которых определена с округлением до 0,1 га (а = 0,05), то предельная погрешность Д/^р вычисления площади всего хозяйства будет равна:
Д/> =0,05-73133=1га.
89
Если же площади этих участков вычислены с округлением до 1 га (а = 0,5), то
ЛРпр =0,5-^3.133 =10га.
Таким образом, чем с меньшей точностью вычислены значения площадей отдельных участков, тем ниже точность вычисления и общей площади землепользования хозяйства.
Во многих случаях перед землеустроителями стоит обратная задача: как по заданной погрешности функции определить абсолютные и относительные погрешности аргументов? Применительно к приведенному выше примеру это означает: с какой точностью должны быть вычислены значения площадей отдельных участков, если общую площадь землепользования требуется знать, например, с округлением до 0,1 га?
Исходя из вышеприведенной формулы, можно записать:
а=-
Если п = 133, А15,пр = 0,05, то
а= °'05 =0,0025.
73-133
Однако в действительности данная задача (так называемая обратная задача теории погрешностей) гораздо сложнее. Поскольку здесь имеются всего одно уравнение и несколько неизвестных погрешностей аргументов, она может быть решена только при некоторых дополнительных допущениях или условиях. В землеустроительных задачах за такое условие часто принимают «принцип равных влияний», то есть считают, что все частные приращения -—Ах,- одинаково влияют на предельную абсолютную
или относительную погрешность функции.
Например, требуется определить, с какой точностью надо измерить длину и ширину приусадебного участка для ведения личного подсобного хозяйства, имеющего форму прямоугольника, чтобы в свидетельство на право собственности на землю была записана площадь, имеющая абсолютную погрешность не более 0,01га. Примерная длина участка равняется 100 м (я =100), а ширина — 50 м (Ь — 50).
Напишем функцию определения площади:
Р=аЬ.
90
Возьмем ее натуральный логарифм
\пР=\па + \пЬ.
Дифференцируя эту функцию по а и Ъ, имеем
АР__Аа^ АЬ_ Р ~~а + Ь '
Согласно принципу равных влияний принимаем, что
Да а |
= |
АЬ ь |
Тогда, учитывая, что АР = 0,01, можно записать:
Да_Д? АЬ_АР а~ Р' Ь~ Р'
Отсюда
ОА ДР д АР а 0,01 0,01 . А, 0,01 50ЛС
2Аа=—-а; Аа= ^=-ЧгЧг-=1м; &Ъ=-?——0,5м.
Р Р 2 0,50 2 0,50 2
Таким образом, чтобы знать площадь приусадебного участка с точностью до 0,01 га, его длину и ширину достаточно измерить с точностью соответственно 1,0 и 0,5 м. Такое измерение индивидуальных участков можно произвести по крупномасштабным фотопланам.
Контрольные вопросы и задания
Дайте определение аналитической модели.
Чем отличаются аналитические модели от других математических моделей, применяемых в землеустройстве?
Приведите примеры аналитических моделей в землеустройстве.
Перечислите основные свойства аналитических моделей.
Что является признаком наличия у аналитической модели (функции) экстремума?
В чем сущность метода Лагранжа?
С какими видами величин приходится иметь дело в расчетах с использованием аналитических моделей?
Что такое приближенное число?
Дайте определение абсолютной и относительной погрешности.
Как определить количество значащих цифр в приближенном числе? Что они из себя представляют?
Назовите правила выполнения арифметических операций с приближенными числами.
Как определить точность функции по заданным погрешностям аргументов? Как установить абсолютные и относительные погрешности аргументов по заданной погрешности функции?
91
