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Least-Squares Adjustment Software for Geodetic Sciences

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least-squares-adjustment [2022/09/22 11:09] – [Linearisierung der Beobachtungsgleichungen] Michael Löslerleast-squares-adjustment [2023/08/10 16:03] (aktuell) – [Parameterschätzung] Michael Lösler
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 ===== Funktionales Modell ===== ===== Funktionales Modell =====
  
-Neben dem stochastischen Modell existiert das funktionale oder mathematische Modell der Ausgleichung. In diesem wird der lineare bzw. [[#linearisierung_der_beobachtungsgleichungen|linearisierte Zusammenhang]] zwischen den (gekürzten) [[least-squares-adjustment:observation|Beobachtungen]] $\mathbf{l}$ und den zu schätzenden Unbekannten $\mathbf{\hat x}$ abgebildet+Neben dem stochastischen Modell existiert das funktionale oder mathematische Modell der Ausgleichung. In diesem wird der lineare bzw. [[#linearisierung_der_beobachtungsgleichungen|linearisierte Zusammenhang]] zwischen den (gekürzten) [[least-squares-adjustment:observation|Beobachtungen]] $\mathbf{l}$ und den zu schätzenden (Zuschlägen der) Unbekannten $\mathbf{\hat x}$ abgebildet
  
 $$\mathbf{l} + \mathbf{v} = \mathbf{\hat{l}} = \mathbf{A\hat{x}}$$ $$\mathbf{l} + \mathbf{v} = \mathbf{\hat{l}} = \mathbf{A\hat{x}}$$
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 $$\mathbf{n} = \mathbf{A^TPl}$$ $$\mathbf{n} = \mathbf{A^TPl}$$
  
-Durch Inversion der Normalgleichungsmatrix $\mathbf{N}$ erhält man den Lösungsvektor $\mathbf{\hat x}$ der unbekannten Parameter+Durch Auflösen des Normalgleichungssystems nach $\mathbf{\hat x}$ ergibt sich der Lösungsvektor der unbekannten Parameter
  
 $$\mathbf{\hat{x}} = \mathbf{N^{-1}n}$$ $$\mathbf{\hat{x}} = \mathbf{N^{-1}n}$$
least-squares-adjustment.1663837743.txt.gz · Zuletzt geändert: 2022/09/22 11:09 von Michael Lösler