fa2338/Masterprojekt-Campusnetz
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2025-12-18 15:33:40 +01:00
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9
Stochastisches_Modell.py
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@@ -36,19 +36,22 @@ class StochastischesModell:
self.sigma0_gruppe[g] = 1.0
def berechne_Qll_P(self) -> Tuple[sp.Matrix, sp.Matrix]:
def berechne_Qll(self) -> Tuple[sp.Matrix, sp.Matrix]:
n = self.n_beob
Q_ll = sp.zeros(n, n)
P = sp.zeros(n, n)
for i in range(self.n_beob):
sigma_i = self.sigma_beob[i, 0] #σ-Wert der i-ten Beobachtung holen
g = int(self.gruppe_beob[i, 0]) #Gruppenzugehörigkeit der Beobachtung bestimmen
g = int(self.gruppe_beob[i, 0]) #Gruppenzugehörigkeit der Beobachtung bestimmen
sigma0_sq = self.sigma0_gruppe[g] #Den Varianzfaktor der Gruppe holen
q_ii = sigma_i**2 #σ² berechnen
Q_ll[i, i] = q_ii #Diagonale
P[i, i] = 1 / (sigma0_sq * q_ii) #durch VKS nicht mehr P=Qll^-1
return Q_ll, P
return Q_ll
def berechne_P(Q_ll):
P = Q_ll.inv()
return P
def berechne_Qvv(self, A: sp.Matrix, P: sp.Matrix, Q_xx: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
Q_vv = P.inv() - A * Q_xx * A.T