- •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
4.4. Приемы решения систем линейных уравнений
4.4.1. Способ последовательной подстановки
Рассмотрим решение системы линейных уравнений способом последовательной подстановки на следующем примере. Имеется система линейных уравнений с четырьмя неизвестными х1, х2, х3, х4 :
4х1 – 2х2 + 3х3 – 2х4 – 1 = 0
- 2х1 + 5х2 – 2х3 + х4 – 6 = 0 (4.68)
3х1 – 2х2 + 3х3 – 4х4 – 8 = 0
- 2х1 + х2 – 4х3 + 2х4 + 4 = 0
Шаг 1. Выразим в уравнении 1 (4.68) х1 через остальные неизвестные,
х1 = 0,5 х2 – 0,75 х3 + 0,5 х4 + 0,25, (4.69)
и подставим его значение в уравнения 2, 3 и 4. Получим новую систему уравнений с тремя неизвестными:
2. 4 х2 – 0,5 х3 – 6,5 = 0
3. – 0,5 х2 + 0,75 х3 – 2,5 х4 + 8,75 = 0 (4.70)
4. – 2,5 х3 + х4 + 3,5 = 0
Шаг 2. выразим в уравнении 2 (4.70) х2 через остальные неизвестные (в данном случае – через х3),
х2 = 0,125 х3 + 1,625, (4.71)
и подставим его в уравнения 3 и 4 (4.70). Получим систему из двух линейных уравнений с двумя неизвестными:
3. 0,6875 х3 – 2,5 х4 + 7,9375 = 0
4. – 2,5 х3 + х4 + 3,5 = 0 (4.72)
Шаг 3. Выразим в уравнении 4 (4.72) х3 через х4 ,
х3 = 0,4 х4 + 1,4 , (4.73)
и подставим его значение в уравнение 3 (4.72). Получим
- 2,225 х4 + 8,9 = 0, (4.74)
откуда х4 = - 8,9 / - 2,225 = + 4.
Из уравнения (4.73) х3 = 0,4 х 4 + 1,4 = + 3.
Из уравнения (4.71) х2 = 0,125 х 3 + 1,625 = + 2.
Из уравнения (4.69) х1 = 0,5 х 2 – 0,75 х 3 + 0,5 х 4 + 0,25 = + 1.
Для контроля полученные значения хi необходимо подставить в исходные уравнения (4.68) и проверить выполнение указанных условий. В данном примере указанные условия подтверждены абсолютно.
4.4.2. Способ матричных преобразований
Рассмотрим пример для исходных данных, приведенных в п. 4.4.1.
Для решения системы линейных уравнений матричным способом необходимо переписать их в виде
4х1 – 2х2 + 3х3 – 2х4 = +1
- 2х1 + 5х2 – 2х3 + х4 = + 6 (4.75)
3х1 – 2х2 + 3х3 – 4х4 = +8
- 2х1 + х2 – 4х3 + 2х4 = - 4
и составить матрицу коэффициентов при ki , правых частей и контрольного столбца, равного суммам коэффициентов и правой части каждого уравнения:
(4.76)
Составление контрольного столбца является обязательным! После математических действий с полной строкой, включая и контрольный столбец, всегда следует выполнять проверку сумм коэффициентов уравнений правой и левой частей с полученным новым значением контрольного столбца. Они должны совпадать в пределах округлений результатов. Если этого не делать, то ошибка в вычислениях выявится только после решения систем уравнений. А процесс этот довольно трудоемкий, и без постоянного контроля вся работа может оказаться напрасной.
Результат решения не изменится, если:
- любую строку матрицы поменять местами с другой строкой;
- любую строку матрицы умножить или разделить на одно и то же постоянное число.
Решение матрицы сводится к образованию т.н. треугольной матрицы вида
(4.77)
Указанным образом получается система линейных уравнений
a1k1 + a2k2 + a3k3 + a4k4 = m1
b2k2 + b3k3 + b4k4 = m2 (4.78)
c3k3 + c4k4 = m3
d4k4 = m4
для, например, четырех линейных уравнений. Из последней строки находят значение k4 :
. (4.79)
и последовательной подстановкой в уравнения (4.78) решают задачу.
Контроль решения осуществляется подстановкой полученных значений k в исходные уравнения (4.75).
Проследим решение на приведенном примере.
Шаг 1. Образовать 1-й нулевой столбец в строках 2, 3 и 4 матрицы (4.76). Для этого умножим 2-ю и 4-ю строки на (+2), а 3-ю строку – на (-4/3). Получим:
(4.80)
Затем последовательно сложим 2-ю, 3-ю и 4-ю строки (4.80) с первой строкой этой мартицы:
(4.81)
Шаг 2. Образовать 2-й нулевой столбец в строках 3 и 4 (4.81). При этом в примере для строки 4 нет необходимости в преобразованиях, поскольку в ней на второй позиции уже имеется ноль. В связи с этим достаточно преобразовать только 3-ю строку. Для этого умножим ее на (-12)
(4.82)
и сложим полученную строку со 2-й строкой той же матрицы:
(4.83)
Шаг 3. Образовать нулевой 3-й столбец (4.83) в строке 4, для чего требуется умножить его на (+2,2)
(4.84)
и сложить со строкой 3 этой же матрицы (4.84):
(4.85)
В результате система линейных уравнений (4.75) преобразуется к виду:
1. +4k1 – 2 k2 + 3 k3 - 2 k4 = + 1
2. +8 k2 - k3 = + 13
3. +11 k3 - 40 k4 = - 127 (4.86)
4. – 35,6 k4 = - 142,4
Из уравнения 4 (4.86) находим k4 = +4. Из уравнения 3 подстановкой в него значения k4 находим k3 = +3. Из уравнения 2 подстановкой k3 (коэффициент при k4 равен нулю) находим k2 = +2. Из уравнения 1, после подстановки значений k2 , k3 и k4 , находим k1 = +1. То есть те же значения, что и при решении способом последовательной подстановки, рассмотренном в п. 4.4.1.
В качестве замечаний к решению систем линейных уравнений необходимо указать следующее. При уравнивании значения коэффициентов и свободных членов системы линейных уравнений часто являются не целыми числами, а дробными. В связи с этим рекомендуется значения весов и обратных весов округлять до 0,01 – 0,001 ед., значения коэффициентов при неизвестных округлять до 0,0001ед., получаемые значения неизвестных округлять до 0,001 – 0,0001 ед. При этом, как указывалось выше, поправки в углы часто округляют до 0,1 – 0,01" , в расстояния (приращения координат) – до 1 мм, в превышения – до 0,1 – 1,0 мм.
Далее рассмотрим решение систем линейных уравнений по алгоритму Гаусса и способом краковянов, как наиболее часто используемых при решении подобных задач.