least-squares-adjustment
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$$\mathbf{R} = \mathbf{Q_{vv}P}$$ | $$\mathbf{R} = \mathbf{Q_{vv}P}$$ | ||
- | Der Gesamtfreiheitsgrad '' | + | Der Gesamtfreiheitsgrad '' |
===== Linearisierung der Beobachtungsgleichungen ===== | ===== Linearisierung der Beobachtungsgleichungen ===== | ||
- | Mit Ausnahme von beobachteten [[javagraticule3d: | + | Mit Ausnahme von beobachteten [[least-squares-adjustment: |
$$\phi(\mathbf{x})=\phi(\mathbf{x_0}+\mathbf{\hat x})=\phi(\mathbf{x_0})+\mathbf{A\hat x} + \frac{1}2\mathbf{H}[\mathbf{\hat x}\otimes\mathbf{\hat x}] + ...$$ | $$\phi(\mathbf{x})=\phi(\mathbf{x_0}+\mathbf{\hat x})=\phi(\mathbf{x_0})+\mathbf{A\hat x} + \frac{1}2\mathbf{H}[\mathbf{\hat x}\otimes\mathbf{\hat x}] + ...$$ | ||
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gilt. | gilt. | ||
- | Liegt die erste Näherung bereits sehr dich am Optimum, so sind nur wenige Iterationsschritte nötig um eine Lösung zu erzielen. Bei schlecht gewählten Näherungen sind entsprechend mehr Iterationen notwendig. Im ungünstigsten Fall divergiert das Gleichungssystem bei schlecht gewählten Näherungswerten sogar und liefert eine falsche oder keine Lösung. Die Güte der [[javagraticule3d: | + | Liegt die erste Näherung bereits sehr dich am Optimum, so sind nur wenige Iterationsschritte nötig um eine Lösung zu erzielen. Bei schlecht gewählten Näherungen sind entsprechend mehr Iterationen notwendig. Im ungünstigsten Fall divergiert das Gleichungssystem bei schlecht gewählten Näherungswerten sogar und liefert eine falsche oder keine Lösung. Die Güte der [[ui: |
least-squares-adjustment.txt · Zuletzt geändert: 2023/08/10 16:03 von Michael Lösler