- •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
4.4.3. Решение систем линейных уравнений по алгоритму Гаусса
В основе алгоритма Гаусса лежит метод последовательного исключения неизвестных, рассмотренный выше. Алгоритм весьма прост из-за простых однотипных действий на каждом последующем шаге вычислений. При этом обеспечивается надежный контроль промежуточных результатов. Кроме того, алгоритм Гаусса упрощает решение систем линейных уравнений при введении в них дополнительных граф, необходимых для вычисления весов уравненных элементов или их функций.
Алгоритм Гаусса рассмотрим на примере системы четырех линейных уравнений вида:
(4.87)
Напомним, что в этой системе линейных уравнений, составленных при решении задачи уравнивания, коэффициенты с одинаковыми двойными индексами являются квадратичными (диагональными). Они всегда положительные и всегда больше любого коэффициента N в своей строке. Коэффициенты, имеющие обратные индексы, равны между собой. В связи с симметрией коэффициентов относительно диагональных таблицу коэффициентов обычно записывают сокращенно в таком виде:
, (4.88)
имея в виду наличие и симметричных коэффициентов на незаполненных местах.
Составим т.н. элинимационное уравнение, которое в алгоритме Гаусса обозначают буквой Е. Это уравнение представляет собой выражение первого неизвестного z1 через остальные (уравнение Е1):
. (4.89)
Как выполнялось в методе подстановки, получим новую систему линейных уравнений без неизвестного z1:
(4.90)
Введем следующие обозначения:
; ;
; ;
; ;
Для полученных коэффициентов сохраняются все особенности системы линейных уравнений с диагональными коэффициентами, имеющими одинаковые двойные индексы (22, 33, 44 и т.д., если уравнений более 4-х). Таким образом, можно записать преобразованную систему линейных уравнений:
(4.91)
Составим второе элинимационное уравнение Е2 :
. (4.92)
Подставим значение z2 в уравнения (4.91):
;
. (4.93)
Снова введем обозначения:
; ; ;
;
В результате получим систему линейных уравнений с двумя неизвестными:
(4.94)
Третье элинимационное уравнение (Е3) в этом случае имеет вид:
(4.95)
Подставим значение z3 в уравнения (4.94), получим
. (4.96)
Введя в уравнение (4.96) соответствующие обозначения, как и в предыдущих случаях, получим окончательное уравнение с одним неизвестным в обозначениях Гаусса:
(4.97)
Из уравнения (4.97) найдем
. (4.98)
Затем, для определения остальных неизвестных, воспользуемся последовательно элинимационными уравнениями Е3 , Е2 и Е1 , в результате чего получим значения z3 , z2 и z1.
Обратим внимание на то, что для определения неизвестных нужны только элинимационные уравнения. Остальные уравнения не используются.
Представим схему решения системы четырех линейных уравнений в виде таблицы Гаусса (табл. 4.3).
Запись коэффициентов N в строке (3), (7), (12) сокращенная, только вправо от диагональных коэффициентов. Но контрольная сумма этой строки учитывает все коэффициенты, стоящие слева от диагонального. В первой строке записываются все коэффициенты.
После заполнения с вычислениями и контролем строк (1), (2), (3) и (4), что не требует пояснений, заполняют строку (5). Коэффициенты в этой строке равны сумме (3) и (4) строк по столбцам. По аналогии со строкой (2) получают коэффициенты второго элинимационного уравнения Е2. В строку (7) заносят в сокращенном виде коэффициенты и свободный(ые) члены третьего нормального уравнения. После вычисления строк (8) и (9) по суммам в столбцах строк (7), (8) и (9) получают коэффициенты строки (10). Все дальнейшие действия аналогичны приведенным выше до вычисления коэффициентов в данном случае последнего элинимационного уравнения Е4. Коэффициент N55 представляет собой указанную в строке (18) сумму произведений весов на квадраты свободных членов. При суммировании столбца по значениям строк (18) – (22) получают значение N55(4) = [pv2].
Значения неизвестных zi получают с помощью элинимационных уравнений:
(4.99)
Рассмотрим пример решения системы линейных уравнений по алгоритму Гаусса. Для этого решим систему уравнений (4.68)
4х1 – 2х2 + 3х3 – 2х4 – 1 = 0
- 2х1 + 5х2 – 2х3 + х4 – 6 = 0
3х1 – 2х2 + 3х3 – 4х4 – 8 = 0
- 2х1 + х2 – 4х3 + 2х4 + 4 = 0
Решение уравнений выполним по приведенному выше алгоритму в табл. 4.4.
Таблица 4.3
Пример 4.3. Схема решения системы линейных уравнений по алгоритму Гаусса
№№ п/п |
Дейст-вия |
z1 |
z2 |
z3 |
z4 |
L |
∑ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||
1 |
N1 |
N11 |
N12 |
N13 |
N14 |
L1 |
∑1 |
2 |
Е1 |
- 1 |
|
|
|
|
∑E1 |
3 |
N2 |
|
N22 |
N23 |
N24 |
L2 |
∑2 |
4 |
E12N |
|
E12N12 |
E12N13 |
E12N14 |
E12L1 |
E12∑1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
N2(1) |
|
N22(1) |
N23(1) |
N24(1) |
L2(1) |
∑N2(1) |
6 |
E2 |
|
- 1 |
|
|
|
∑E2 |
7 |
N3 |
|
|
N33 |
N34 |
L3 |
∑3 |
8 |
E13N |
|
|
E13N13 |
E13N14 |
E13L1 |
E13∑1 |
9 |
E23N(1) |
|
|
E23N23(1) |
E23N24(1) |
E23L2(1) |
E23∑N2(1) |
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
N3(2) |
|
|
N33(2) |
N34(2) |
L3(2) |
∑N3(2) |
11 |
E3 |
|
|
- 1 |
|
|
∑E3 |
12 |
N4 |
|
|
|
N44 |
L4 |
∑4 |
13 |
E14N |
|
|
|
E14N14 |
E14L1 |
E14∑1 |
14 |
E24N(1) |
|
|
|
E24N24(1) |
E24L2(1) |
E24∑N2(1) |
15 |
E34N(2) |
|
|
|
E34N34(2) |
E34L3(2) |
E34∑N3(2) |
|
|
|
|
|
|
|
|
16 |
N4(3) |
|
|
|
N44(3) |
L4(3) |
∑N4(3) |
17 |
E4 |
|
|
|
- 1 |
|
∑E4 |
18 |
N5 |
|
|
|
|
[pll] |
∑5 |
19 |
E15N |
|
|
|
|
E15L1 |
E15∑1 |
20 |
E25N(1) |
|
|
|
|
E25L2(1) |
E25∑N2(1) |
21 |
E35N(2) |
|
|
|
|
E35L3(2) |
E35∑N3(2) |
22 |
E45N(3) |
|
|
|
|
E45L4(3) |
E45∑N4(3) |
|
|
|
|
|
|
|
|
23 |
N5(4) |
|
|
|
|
N55(4) |
≈ [pv2] |
В табл. 4.4 приведен только пример вычисления неизвестных х без оценки точности.
Таким образом, значение х4 = Е45 = +3,999 ≈ +4.
х3 = +3,639 ∙ (+3,999) – 11,553 = +2,999 ≈ +3.
х2 = +0,125 ∙ (+2,999) + 0 + 1,625 = +2.
х1 = +0,5 ∙ (+2) – 0,75 ∙ (+3) + 0,5 ∙ (+4) + 0,25 = +1.
Таблица 4.4
Пример 4.3. Решение системы линейных уравнений по алгоритму Гаусса
№№ п/п |
Дейст-вия |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
L |
∑ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||
1 |
N1 |
+4 |
-2 |
+3 |
-2 |
-1 |
+2 |
2 |
Е1 |
-1 |
+0,5 |
-0,75 |
+0,5 |
+0,25 |
-0,5 (-0,5) |
3 |
N2 |
|
+5 |
-2 |
+1 |
-6 |
-4 |
4 |
E12N |
|
-1 |
+1,5 |
-1 |
-0,5 |
+1,0 (+1,0) |
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
N2(1) |
|
+4 |
-0,5 |
0 |
-6,5 |
-3 |
6 |
E2 |
|
-1 |
+0,125 |
0 |
+1,625 |
+0,75 |
7 |
N3 |
|
|
+3 |
-4 |
+8 |
+8 |
8 |
E13N |
|
|
-2,25 |
+1,5 |
+0,75 |
-1,5 (-1,5) |
9 |
E23N(1) |
|
|
-0,063 |
0 |
-0,813 |
-0,375 |
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
N3(2) |
|
|
+0,687 |
-2,5 |
+7,937 |
+6,125(+6,124) |
11 |
E3 |
|
|
-1 |
+3,639 |
-11,553 |
-8,916 |
12 |
N4 |
|
|
|
+2 |
+4 |
+1 |
13 |
E14N |
|
|
|
-1 |
-0,5 |
+1 |
14 |
E24N(1) |
|
|
|
0 |
0 |
0 |
15 |
E34N(2) |
|
|
|
-9,098 |
+28,883 |
+22,289(+22,285) |
|
|
|
|
|
|
|
|
16 |
N4(3) |
|
|
|
-8,098 |
+32,383 |
+24,289(+24,285) |
17 |
E4 |
|
|
|
-1 |
+3,999 |
+2,999 |
Получены такие же ответы, как и при других способах решения указанного уравнения.
Незначительные отклонения от значений вызваны необходимостью округлений промежуточных результатов вычислений.