Numerische MAtrizen auf numpy umgestellt
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generated
Normal file
@@ -0,0 +1,12 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="DataSourceManagerImpl" format="xml" multifile-model="true">
|
||||
<data-source source="LOCAL" name="Campusnetz" uuid="ba09b3aa-ac11-48c0-9ae7-e8732809bf05">
|
||||
<driver-ref>sqlite.xerial</driver-ref>
|
||||
<synchronize>true</synchronize>
|
||||
<jdbc-driver>org.sqlite.JDBC</jdbc-driver>
|
||||
<jdbc-url>jdbc:sqlite:$PROJECT_DIR$/Campusnetz.db</jdbc-url>
|
||||
<working-dir>$ProjectFileDir$</working-dir>
|
||||
</data-source>
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
||||
1137
Campusnetz.ipynb
1137
Campusnetz.ipynb
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -19,6 +19,10 @@ class Export:
|
||||
for eintrag in zeile:
|
||||
try:
|
||||
eintrag_text = str(eintrag).replace(".", ",")
|
||||
try:
|
||||
eintrag_text = float(eintrag_text)
|
||||
except:
|
||||
eintrag_text = eintrag_text
|
||||
except Exception:
|
||||
eintrag_text = str(eintrag)
|
||||
zeile_als_text.append(eintrag_text)
|
||||
@@ -45,6 +49,10 @@ class Export:
|
||||
try:
|
||||
eintrag_float = float(eintrag)
|
||||
eintrag_text = f"{eintrag_float}".replace(".", ",")
|
||||
try:
|
||||
eintrag_text = float(eintrag_text)
|
||||
except:
|
||||
eintrag_text = eintrag_text
|
||||
except Exception:
|
||||
eintrag_text = str(eintrag)
|
||||
zeile_als_text.append(eintrag_text)
|
||||
|
||||
@@ -2,6 +2,8 @@ from Datenbank import *
|
||||
import sympy as sp
|
||||
from Export import Export
|
||||
from Berechnungen import Berechnungen
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
class FunktionalesModell:
|
||||
@@ -10,6 +12,11 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
self.berechnungen = Berechnungen(a, b)
|
||||
self.substitutionen_dict = self.dict_substitutionen_uebergeordnetes_system()
|
||||
self.dict_punkt_symbole = {}
|
||||
self.liste_symbole_lambdify = sorted(self.substitutionen_dict.keys(), key=lambda s: str(s))
|
||||
self.func_beob0 = None
|
||||
self.func_A0 = None
|
||||
self.func_u0 = None
|
||||
self.liste_beobachtungsvektor_symbolisch = None
|
||||
|
||||
def jacobi_matrix_symbolisch(self):
|
||||
liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel"]
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||||
@@ -417,9 +424,22 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
return A_gesamt, liste_unbekannte, liste_zeilenbeschriftungen_gesamt
|
||||
|
||||
def jacobi_matrix_zahlen_iteration_0(self, A_symbolisch, koordinatenart, liste_unbekannte = None, liste_zeilenbeschriftungen_gesamt = None):
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||||
self.liste_beobachtungsvektor_symbolisch = [str(x) for x in liste_zeilenbeschriftungen_gesamt]
|
||||
|
||||
if koordinatenart == "naeherung_us":
|
||||
A_numerisch = A_symbolisch.xreplace(self.substitutionen_dict)
|
||||
#A_numerisch = A_symbolisch.xreplace(self.substitutionen_dict)
|
||||
if self.func_A0 is None:
|
||||
#self.liste_symbole_lambdify = sorted(self.substitutionen_dict.keys(), key=lambda s: str(s))
|
||||
self.func_A0 = sp.lambdify(
|
||||
self.liste_symbole_lambdify,
|
||||
A_symbolisch,
|
||||
modules="numpy",
|
||||
cse=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
liste_werte = [self.substitutionen_dict[s] for s in self.liste_symbole_lambdify]
|
||||
#A_numerisch = sp.Matrix(self.func_A0(*liste_werte))
|
||||
A_numerisch = np.asarray(self.func_A0(*liste_werte), dtype=float)
|
||||
|
||||
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Jacobi_Matrix_Numerisch_Iteration0.csv", liste_unbekannte,
|
||||
liste_zeilenbeschriftungen_gesamt, A_numerisch, "Beobachtung")
|
||||
@@ -581,7 +601,21 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
return beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch
|
||||
|
||||
def beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0(self, liste_beobachtungsvektor_symbolisch, beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch):
|
||||
beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0 = beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch.xreplace(self.substitutionen_dict)
|
||||
#beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0 = beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch.xreplace(self.substitutionen_dict)
|
||||
if self.func_beob0 is None:
|
||||
#self.liste_symbole_lambdify = sorted(self.substitutionen_dict.keys(), key=lambda s: str(s))
|
||||
self.func_beob0 = sp.lambdify(
|
||||
self.liste_symbole_lambdify,
|
||||
beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch,
|
||||
modules="numpy",
|
||||
cse=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
liste_werte = [self.substitutionen_dict[s] for s in self.liste_symbole_lambdify]
|
||||
#beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0 = sp.Matrix(self.func_beob0(*liste_werte))
|
||||
beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0 = np.asarray(self.func_beob0(*liste_werte),
|
||||
dtype=float).reshape(-1, 1)
|
||||
|
||||
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Beobachtungsvektor_Näherung_Numerisch_Iteration0.csv", [""],
|
||||
liste_beobachtungsvektor_symbolisch, beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0,
|
||||
"Beobachtungsvektor")
|
||||
@@ -599,8 +633,25 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
self.liste_unbekanntenvektor_symbolisch = liste_unbekanntenvektor_symbolisch
|
||||
|
||||
if dX_Vektor is None and unbekanntenvektor_neumerisch_vorherige_Iteration is None:
|
||||
unbekanntenvektor_numerisch = unbekanntenvektor_symbolisch.xreplace(self.substitutionen_dict)
|
||||
#unbekanntenvektor_numerisch = unbekanntenvektor_symbolisch.xreplace(self.substitutionen_dict)
|
||||
if self.func_u0 is None:
|
||||
self.func_u0 = sp.lambdify(
|
||||
self.liste_symbole_lambdify,
|
||||
unbekanntenvektor_symbolisch,
|
||||
modules="numpy",
|
||||
cse=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
liste_werte = [self.substitutionen_dict[s] for s in self.liste_symbole_lambdify]
|
||||
#unbekanntenvektor_numerisch = sp.Matrix(self.func_u0(*liste_werte))
|
||||
unbekanntenvektor_numerisch = np.asarray(self.func_u0(*liste_werte), dtype=float).reshape(-1, 1)
|
||||
|
||||
|
||||
else:
|
||||
#unbekanntenvektor_numerisch = unbekanntenvektor_neumerisch_vorherige_Iteration + dX_Vektor
|
||||
unbekanntenvektor_neumerisch_vorherige_Iteration = np.asarray(
|
||||
unbekanntenvektor_neumerisch_vorherige_Iteration, dtype=float).reshape(-1, 1)
|
||||
dX_Vektor = np.asarray(dX_Vektor, dtype=float).reshape(-1, 1)
|
||||
unbekanntenvektor_numerisch = unbekanntenvektor_neumerisch_vorherige_Iteration + dX_Vektor
|
||||
|
||||
self.substitutionen_dict = self.dict_substitutionen_uebergeordnetes_system(unbekanntenvektor_numerisch)
|
||||
@@ -622,20 +673,24 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
punktnummer = str(name[1:])
|
||||
|
||||
dict_unbekanntenvektor_numerisch[punktnummer] = sp.Matrix([
|
||||
unbekanntenvektor_numerisch[index],
|
||||
unbekanntenvektor_numerisch[index + 1],
|
||||
unbekanntenvektor_numerisch[index + 2]
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[index]),
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[index + 1]),
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[index + 2])
|
||||
])
|
||||
index += 3
|
||||
return dict_unbekanntenvektor_numerisch
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
def berechnung_dl(self, beobachtungsvektor_numerisch, beobachtungsvektor_naeherung_numerisch):
|
||||
def berechnung_dl(self, beobachtungsvektor_numerisch, beobachtungsvektor_naeherung_numerisch,
|
||||
liste_beobachtungsvektor_symbolisch=None):
|
||||
dl = beobachtungsvektor_numerisch - beobachtungsvektor_naeherung_numerisch
|
||||
dl = np.asarray(dl, dtype=float)
|
||||
|
||||
if liste_beobachtungsvektor_symbolisch is None:
|
||||
liste_beobachtungsvektor_symbolisch = self.liste_beobachtungsvektor_symbolisch
|
||||
|
||||
for i, name in enumerate(liste_beobachtungsvektor_symbolisch):
|
||||
if "_R_" in name:
|
||||
dl[i] = sp.atan2(sp.sin(dl[i]), sp.cos(dl[i])) # wrap auf (-pi, pi]
|
||||
if "_R_" in str(name):
|
||||
dl[i] = np.arctan2(np.sin(dl[i]), np.cos(dl[i]))
|
||||
|
||||
return dl
|
||||
|
||||
@@ -657,20 +712,24 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
X_sym, Y_sym, Z_sym, B_sym, L_Sym = sp.symbols(
|
||||
f"X{punktnummer} Y{punktnummer} Z{punktnummer} B{punktnummer} L{punktnummer}")
|
||||
|
||||
substitutionen[X_sym] = vektor[0][0]
|
||||
substitutionen[Y_sym] = vektor[0][1]
|
||||
substitutionen[Z_sym] = vektor[0][2]
|
||||
substitutionen[B_sym] = vektor[1]
|
||||
substitutionen[L_Sym] = vektor[2]
|
||||
substitutionen[X_sym] = float(vektor[0][0])
|
||||
substitutionen[Y_sym] = float(vektor[0][1])
|
||||
substitutionen[Z_sym] = float(vektor[0][2])
|
||||
substitutionen[B_sym] = float(vektor[1])
|
||||
substitutionen[L_Sym] = float(vektor[2])
|
||||
|
||||
for standpunkt, zielpunkt, beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, tachymeter_richtung, tachymeter_zenitwinkel, tachymeter_distanz in liste_beobachtungen:
|
||||
alpha = sp.symbols(f"{beobachtungenID}_R_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}")
|
||||
zw = sp.symbols(f"{beobachtungenID}_ZW_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}")
|
||||
s = sp.symbols(f"{beobachtungenID}_SD_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}")
|
||||
|
||||
substitutionen[alpha] = tachymeter_richtung
|
||||
substitutionen[zw] = tachymeter_zenitwinkel
|
||||
substitutionen[s] = tachymeter_distanz
|
||||
if tachymeter_richtung is None and tachymeter_zenitwinkel is None and tachymeter_distanz is None:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
substitutionen[alpha] = float(tachymeter_richtung)
|
||||
substitutionen[zw] = float(tachymeter_zenitwinkel)
|
||||
substitutionen[s] = float(tachymeter_distanz)
|
||||
substitutionen[sp.Symbol(f"O{beobachtungsgruppeID}")] = 0.0
|
||||
|
||||
if unbekanntenvektor_aus_iteration is not None:
|
||||
dict_O = self.unbekanntenvektor_numerisch_to_dict_orientierungen(
|
||||
@@ -678,7 +737,7 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
unbekanntenvektor_aus_iteration
|
||||
)
|
||||
for orientierungs_id, wert in dict_O.items():
|
||||
substitutionen[sp.Symbol(f"O{orientierungs_id}")] = wert
|
||||
substitutionen[sp.Symbol(f"O{orientierungs_id}")] = float(wert)
|
||||
else:
|
||||
for standpunkt, zielpunkt, beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, *_ in liste_beobachtungen:
|
||||
O_sym = sp.Symbol(f"O{beobachtungsgruppeID}")
|
||||
@@ -695,6 +754,6 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
name = str(symbol)
|
||||
if name.startswith("O"):
|
||||
orientierungs_id = name[1:]
|
||||
dict_O[orientierungs_id] = unbekanntenvektor_numerisch[i]
|
||||
dict_O[orientierungs_id] = float(unbekanntenvektor_numerisch[i])
|
||||
|
||||
return dict_O
|
||||
|
||||
@@ -1,4 +1,5 @@
|
||||
import sympy as sp
|
||||
import numpy as np
|
||||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
from typing import Dict, Tuple, Iterable
|
||||
from Export import Export
|
||||
@@ -21,34 +22,54 @@ class StochastischesModell:
|
||||
self.gruppe_beob = [1] * int(self.n_beob)
|
||||
|
||||
# In SymPy-Spaltenvektoren umwandeln
|
||||
self.sigma_beob = sp.Matrix(list(self.sigma_beob))
|
||||
self.gruppe_beob = sp.Matrix(list(self.gruppe_beob))
|
||||
#self.sigma_beob = sp.Matrix(list(self.sigma_beob))
|
||||
#self.gruppe_beob = sp.Matrix(list(self.gruppe_beob))
|
||||
|
||||
# Dimension prüfen
|
||||
if self.sigma_beob.rows != self.gruppe_beob.rows:
|
||||
#if self.sigma_beob.rows != self.gruppe_beob.rows:
|
||||
# raise ValueError("sigma_beob und gruppe_beob müssen gleich viele Einträge haben.")
|
||||
|
||||
#if self.sigma_beob.rows != int(self.n_beob):
|
||||
# raise ValueError("n_beob passt nicht zur Länge von sigma_beob / gruppe_beob.")
|
||||
|
||||
# Fehlende Gruppen mit sigma0_sq = 1.0 ergänzen
|
||||
#unique_groups = sorted({int(g) for g in self.gruppe_beob})
|
||||
#for g in unique_groups:
|
||||
# if g not in self.sigma0_gruppe:
|
||||
# self.sigma0_gruppe[g] = 1.0
|
||||
|
||||
# In NumPy-Spaltenvektoren umwandeln
|
||||
self.sigma_beob = np.asarray(list(self.sigma_beob), dtype=float).reshape(-1, 1)
|
||||
self.gruppe_beob = np.asarray(list(self.gruppe_beob), dtype=int).reshape(-1, 1)
|
||||
|
||||
# Dimension prüfen
|
||||
if self.sigma_beob.shape[0] != self.gruppe_beob.shape[0]:
|
||||
raise ValueError("sigma_beob und gruppe_beob müssen gleich viele Einträge haben.")
|
||||
|
||||
if self.sigma_beob.rows != int(self.n_beob):
|
||||
if self.sigma_beob.shape[0] != int(self.n_beob):
|
||||
raise ValueError("n_beob passt nicht zur Länge von sigma_beob / gruppe_beob.")
|
||||
|
||||
# Fehlende Gruppen mit sigma0_sq = 1.0 ergänzen
|
||||
unique_groups = sorted({int(g) for g in self.gruppe_beob})
|
||||
unique_groups = sorted({int(g) for g in self.gruppe_beob.flatten()})
|
||||
for g in unique_groups:
|
||||
if g not in self.sigma0_gruppe:
|
||||
self.sigma0_gruppe[g] = 1.0
|
||||
|
||||
self.func_Qll_numerisch = None
|
||||
self.liste_symbole_lambdify = None
|
||||
|
||||
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
|
||||
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
|
||||
return Q_ll
|
||||
|
||||
#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
|
||||
# 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
|
||||
# return Q_ll
|
||||
|
||||
def Qll_symbolisch(self, pfad_datenbank, liste_beobachtungen_symbolisch):
|
||||
liste_standardabweichungen_symbole = []
|
||||
@@ -155,7 +176,18 @@ class StochastischesModell:
|
||||
if distanz is not None:
|
||||
substitutionen[sp.Symbol(f"SD_{beobachtungenID}")] = float(distanz)
|
||||
|
||||
Qll_numerisch = Qll_Matrix_Symbolisch.xreplace(substitutionen)
|
||||
#Qll_numerisch = Qll_Matrix_Symbolisch.xreplace(substitutionen)
|
||||
if (self.func_Qll_numerisch is None) or (set(self.liste_symbole_lambdify) != set(substitutionen.keys())):
|
||||
self.liste_symbole_lambdify = sorted(substitutionen.keys(), key=lambda s: str(s))
|
||||
self.func_Qll_numerisch = sp.lambdify(
|
||||
self.liste_symbole_lambdify,
|
||||
Qll_Matrix_Symbolisch,
|
||||
modules="numpy",
|
||||
cse=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
liste_werte = [substitutionen[s] for s in self.liste_symbole_lambdify]
|
||||
Qll_numerisch = np.asarray(self.func_Qll_numerisch(*liste_werte), dtype=float)
|
||||
|
||||
Export.matrix_to_csv(
|
||||
r"Zwischenergebnisse\Qll_Numerisch.csv",
|
||||
@@ -167,31 +199,22 @@ class StochastischesModell:
|
||||
|
||||
return Qll_numerisch
|
||||
|
||||
def berechne_P(Q_ll: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
|
||||
P = Q_ll.inv()
|
||||
return P
|
||||
@staticmethod
|
||||
def berechne_P(Q_ll):
|
||||
return np.linalg.inv(Q_ll)
|
||||
|
||||
|
||||
def berechne_Q_xx(N: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
|
||||
if N.rows != N.cols:
|
||||
@staticmethod
|
||||
def berechne_Q_xx(N):
|
||||
if N.shape[0] != N.shape[1]:
|
||||
raise ValueError("N muss eine quadratische Matrix sein")
|
||||
Q_xx = N.inv()
|
||||
return Q_xx
|
||||
return np.linalg.inv(N)
|
||||
|
||||
def berechne_Qvv(self, A, P, Q_xx):
|
||||
Q_vv = np.linalg.inv(P) - A @ Q_xx @ A.T
|
||||
return Q_vv
|
||||
|
||||
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
|
||||
return Q_vv #Kofaktormatrix der Beobachtungsresiduen
|
||||
def berechne_R(self, Q_vv, P):
|
||||
return Q_vv @ P #Redundanzmatrix
|
||||
|
||||
|
||||
def berechne_R(self, Q_vv: sp.Matrix, P: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
|
||||
R = Q_vv * P
|
||||
return R #Redundanzmatrix
|
||||
|
||||
|
||||
def berechne_r(self, R: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
|
||||
n = R.rows
|
||||
r = sp.zeros(n, 1)
|
||||
for i in range(n):
|
||||
r[i, 0] = R[i, i]
|
||||
return r #Redundanzanteile
|
||||
def berechne_r(self, R):
|
||||
return np.diag(R).reshape(-1, 1) #Redundanzanteile
|
||||
@@ -920,7 +920,7 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
43_R_4_10005_10002;1,91041843623067
|
||||
44_R_4_10005_10004;2,60402436737829
|
||||
45_R_4_10005_10006;4,73426436127053
|
||||
46_R_4_10005_10008;0
|
||||
46_R_4_10005_10008;0,0
|
||||
47_R_4_10005_10003;1,77799779260774
|
||||
48_R_4_10005_10001;1,81965052026554
|
||||
49_R_4_10005_10002;1,91044561100712
|
||||
@@ -951,7 +951,7 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
74_R_6_10003_10016;1,71663416286260
|
||||
75_R_6_10003_10001;3,41735969322650
|
||||
76_R_6_10003_10002;3,72494690383380
|
||||
77_R_6_10003_10004;0
|
||||
77_R_6_10003_10004;0,0
|
||||
78_R_6_10003_10006;0,129834327470865
|
||||
79_R_6_10003_10005;0,200944120105237
|
||||
80_R_6_10003_10007;1,54610655013033
|
||||
@@ -1012,7 +1012,7 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
135_R_10_10018_10043;2,85005285533666
|
||||
136_R_10_10018_10027;2,92663208224112
|
||||
137_R_10_10018_10009;6,02870569936361
|
||||
138_R_10_10018_10010;0
|
||||
138_R_10_10018_10010;0,0
|
||||
139_R_10_10018_10026;2,65895126647530
|
||||
140_R_10_10018_10043;2,85005269825703
|
||||
141_R_10_10018_10027;2,92665226697392
|
||||
@@ -1029,14 +1029,14 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
152_R_11_10026_10027;3,58251086283122
|
||||
153_R_11_10026_10021;4,77056279402901
|
||||
154_R_11_10026_10020;4,80040431140656
|
||||
155_R_11_10026_10018;0
|
||||
155_R_11_10026_10018;0,0
|
||||
156_R_11_10026_10010;0,239918011707325
|
||||
157_R_11_10026_10043;3,39676938081560
|
||||
158_R_11_10026_10044;3,47290116638637
|
||||
159_R_11_10026_10027;3,58249971017730
|
||||
160_R_11_10026_10021;4,77056263694937
|
||||
161_R_11_10026_10020;4,80040376162784
|
||||
162_R_11_10026_10018;0
|
||||
162_R_11_10026_10018;0,0
|
||||
163_R_11_10026_10010;0,239916755070264
|
||||
164_R_11_10026_10043;3,39676938081560
|
||||
165_R_11_10026_10044;3,47290116638637
|
||||
@@ -1071,14 +1071,14 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
194_R_13_10020_10023;1,55813343074626
|
||||
195_R_13_10020_10019;3,28123558310388
|
||||
196_R_13_10020_10026;6,17977530821715
|
||||
197_R_13_10020_10021;0
|
||||
197_R_13_10020_10021;0,0
|
||||
198_R_13_10020_10022;1,08197864706327
|
||||
199_R_13_10020_10024;1,21842288547728
|
||||
200_R_13_10020_10025;1,44617107410295
|
||||
201_R_13_10020_10023;1,55813429468424
|
||||
202_R_13_10020_10019;3,28123660412149
|
||||
203_R_13_10020_10026;6,17977436573935
|
||||
204_R_13_10020_10021;0
|
||||
204_R_13_10020_10021;0,0
|
||||
205_R_13_10020_10022;1,08197864706327
|
||||
206_R_13_10020_10024;1,21842288547728
|
||||
207_R_13_10020_10025;1,44617107410295
|
||||
@@ -1090,7 +1090,7 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
213_R_14_10019_10017;3,14326005389069
|
||||
214_R_14_10019_10026;6,13083597055861
|
||||
215_R_14_10019_10021;6,24515192987817
|
||||
216_R_14_10019_10020;0
|
||||
216_R_14_10019_10020;0,0
|
||||
217_R_14_10019_10033;1,58321818414719
|
||||
218_R_14_10019_10017;3,14325997535087
|
||||
219_R_14_10019_10026;6,13083534224008
|
||||
@@ -1123,12 +1123,12 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
246_R_16_10022_10025;2,62289630714748
|
||||
247_R_16_10022_10023;3,22176374191491
|
||||
248_R_16_10022_10020;5,29833276691323
|
||||
249_R_16_10022_10021;0
|
||||
249_R_16_10022_10021;0,0
|
||||
250_R_16_10022_10024;2,36452615098930
|
||||
251_R_16_10022_10025;2,62289685692620
|
||||
252_R_16_10022_10023;3,22176468439271
|
||||
253_R_16_10022_10020;5,29834470496532
|
||||
254_R_16_10022_10021;0
|
||||
254_R_16_10022_10021;0,0
|
||||
255_R_16_10022_10024;2,36452615098930
|
||||
256_R_16_10022_10025;2,62289685692620
|
||||
257_R_16_10022_10023;3,22176468439271
|
||||
@@ -1138,12 +1138,12 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
261_R_17_10023_10025;2,37776168083887
|
||||
262_R_17_10023_10020;5,69405665255865
|
||||
263_R_17_10023_10021;6,23916688171381
|
||||
264_R_17_10023_10022;0
|
||||
264_R_17_10023_10022;0,0
|
||||
265_R_17_10023_10024;1,85186048434463
|
||||
266_R_17_10023_10025;2,37776152375924
|
||||
267_R_17_10023_10020;5,69405657401883
|
||||
268_R_17_10023_10021;6,23916609631565
|
||||
269_R_17_10023_10022;0
|
||||
269_R_17_10023_10022;0,0
|
||||
270_R_17_10023_10024;1,85186048434463
|
||||
271_R_17_10023_10025;2,37776152375924
|
||||
272_R_17_10023_10020;5,69405657401883
|
||||
@@ -1153,7 +1153,7 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
276_R_18_10024_10022;0,432552305084552
|
||||
277_R_18_10024_10021;0,696372967417082
|
||||
278_R_18_10024_10025;4,11713571234576
|
||||
279_R_18_10024_10023;0
|
||||
279_R_18_10024_10023;0,0
|
||||
280_R_18_10024_10020;0,360349316746547
|
||||
281_R_18_10024_10022;0,432554111500328
|
||||
282_R_18_10024_10021;0,696370925381857
|
||||
@@ -1170,14 +1170,14 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
293_R_19_10025_10023;5,83304990071197
|
||||
294_R_19_10025_10033;4,44992815643227
|
||||
295_R_19_10025_10027;1,52017231007587
|
||||
296_R_19_10025_10024;0
|
||||
296_R_19_10025_10024;0,0
|
||||
297_R_19_10025_10021;6,11225674868491
|
||||
298_R_19_10025_10022;5,99820279819266
|
||||
299_R_19_10025_10020;5,89554497505130
|
||||
300_R_19_10025_10023;5,83304935093326
|
||||
301_R_19_10025_10033;4,44992854913135
|
||||
302_R_19_10025_10027;1,52017348817311
|
||||
303_R_19_10025_10024;0
|
||||
303_R_19_10025_10024;0,0
|
||||
304_R_19_10025_10021;6,11225674868491
|
||||
305_R_19_10025_10022;5,99820279819266
|
||||
306_R_19_10025_10020;5,89554497505130
|
||||
@@ -1224,11 +1224,11 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
347_R_22_10042_10044;2,12168622249468
|
||||
348_R_22_10042_10040;3,39450099384008
|
||||
349_R_22_10042_10041;4,44828800944764
|
||||
350_R_22_10042_10043;0
|
||||
350_R_22_10042_10043;0,0
|
||||
351_R_22_10042_10044;2,12168543709652
|
||||
352_R_22_10042_10040;3,39450099384008
|
||||
353_R_22_10042_10041;4,44828769528838
|
||||
354_R_22_10042_10043;0
|
||||
354_R_22_10042_10043;0,0
|
||||
355_R_22_10042_10044;2,12168559417615
|
||||
356_R_22_10042_10040;3,39449950158357
|
||||
357_R_22_10042_10041;4,44828785236801
|
||||
@@ -1236,11 +1236,11 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
359_R_23_10041_10044;0,377445235648852
|
||||
360_R_23_10041_10040;1,28928190047808
|
||||
361_R_23_10041_10038;2,57977574886210
|
||||
362_R_23_10041_10042;0
|
||||
362_R_23_10041_10042;0,0
|
||||
363_R_23_10041_10044;0,377445078569219
|
||||
364_R_23_10041_10040;1,28928292149570
|
||||
365_R_23_10041_10038;2,57977347120743
|
||||
366_R_23_10041_10042;0
|
||||
366_R_23_10041_10042;0,0
|
||||
367_R_23_10041_10044;0,377445078569219
|
||||
368_R_23_10041_10040;1,28928292149570
|
||||
369_R_23_10041_10038;2,57977653426027
|
||||
@@ -1251,7 +1251,7 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
374_R_24_10037_10038;4,59141952052391
|
||||
375_R_24_10037_10039;4,72343851152608
|
||||
376_R_24_10037_10040;6,15326490007001
|
||||
377_R_24_10037_10044;0
|
||||
377_R_24_10037_10044;0,0
|
||||
378_R_24_10037_10051;0,649551848605225
|
||||
379_R_24_10037_10036;2,73578614048195
|
||||
380_R_24_10037_10035;3,16927950964588
|
||||
@@ -1295,11 +1295,11 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
418_R_26_10040_10041;1,91405616490408
|
||||
419_R_26_10040_10042;2,71252036922744
|
||||
420_R_26_10040_10044;3,36623152942638
|
||||
421_R_27_10051_10037;0
|
||||
421_R_27_10051_10037;0,0
|
||||
422_R_27_10051_10052;2,38803186138272
|
||||
423_R_27_10051_10053;3,46122653684673
|
||||
424_R_27_10051_10050;4,16188330146644
|
||||
425_R_27_10051_10037;0
|
||||
425_R_27_10051_10037;0,0
|
||||
426_R_27_10051_10052;2,38803139014382
|
||||
427_R_27_10051_10053;3,46122614414765
|
||||
428_R_27_10051_10050;4,16188298730717
|
||||
@@ -1315,7 +1315,7 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
438_R_28_10011_10013;1,48998498188697
|
||||
439_R_28_10011_10017;1,58351176598067
|
||||
440_R_28_10011_10028;3,14836616297038
|
||||
441_R_28_10011_10001;0
|
||||
441_R_28_10011_10001;0,0
|
||||
442_R_28_10011_10013;1,48998513896661
|
||||
443_R_28_10011_10017;1,58351192306030
|
||||
444_R_28_10011_10028;3,14836671274910
|
||||
@@ -1357,12 +1357,12 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
480_R_31_10007_10017;1,73249143032141
|
||||
481_R_31_10007_10015;2,11971220275080
|
||||
482_R_31_10007_10003;4,47570429583644
|
||||
483_R_31_10007_10008;0
|
||||
483_R_31_10007_10008;0,0
|
||||
484_R_31_10007_10016;1,65150627679992
|
||||
485_R_31_10007_10017;1,73249174448067
|
||||
486_R_31_10007_10015;2,11971353792768
|
||||
487_R_31_10007_10003;4,47570374605772
|
||||
488_R_31_10007_10008;0
|
||||
488_R_31_10007_10008;0,0
|
||||
489_R_31_10007_10016;1,65150627679992
|
||||
490_R_31_10007_10017;1,73249174448067
|
||||
491_R_31_10007_10015;2,11971353792768
|
||||
@@ -1381,7 +1381,7 @@ Beobachtungsvektor;
|
||||
504_R_32_10016_10012;4,38704478124095
|
||||
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1_ZW_1_10009_10006;1,58259285012949
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