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30
Funktionales_Modell.py
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@@ -25,7 +25,7 @@ class FunktionalesModell:
Die grundlegende Funktionsweise der Matrixdefinition lautet:
1) Einmaligen Aufbauen der Symbolischen Matrix einmalig
2) In jeder Iteration Substituieren der Symbolischen Matrizen in Numerische np.asarrays
2) In jeder Iteration Substituieren der Symbolischen Matrizen in Numerische np.ndarray
"""
def __init__(self, pfad_datenbank: str, a: float, b: float, pfad_tif_quasigeoidundulation: str = None) -> None:
@@ -703,8 +703,8 @@ class FunktionalesModell:
def unbekanntenvektor_numerisch(self, liste_unbekanntenvektor_symbolisch: list,
unbekanntenvektor_symbolisch: sp.Matrix,
dX_Vektor: np.asarray = None,
unbekanntenvektor_numerisch_vorherige_Iteration: np.asarray = None,
dX_Vektor: np.ndarray = None,
unbekanntenvektor_numerisch_vorherige_Iteration: np.ndarray = None,
iterationsnummer: int = 0) -> ndarray[tuple[int, int], Any] | ndarray[tuple[Any, ...], dtype[Any]]:
"""Erstellt den numerischen Unbekanntenvektor jeder Iteration.
@@ -722,9 +722,9 @@ class FunktionalesModell:
:param unbekanntenvektor_symbolisch: Symbolischer Unbekanntenvektor.
:type unbekanntenvektor_symbolisch: sp.Matrix
:param dX_Vektor: Verbesserungsvektor der aktuellen Iteration (optional).
:type dX_Vektor: np.asarray | None
:type dX_Vektor: np.ndarray | None
:param unbekanntenvektor_numerisch_vorherige_Iteration: Numerischer Unbekanntenvektor der vorherigen Iteration (optional).
:type unbekanntenvektor_numerisch_vorherige_Iteration: np.asarray | None
:type unbekanntenvektor_numerisch_vorherige_Iteration: np.ndarray | None
:param iterationsnummer: Iterationsnummer für Dateinamen der Zwischenergebnisse.
:type iterationsnummer: int
:return: Numerischer Unbekanntenvektor als Numpy-Array
@@ -754,7 +754,7 @@ class FunktionalesModell:
"Unbekanntenvektor")
return unbekanntenvektor_numerisch
def unbekanntenvektor_numerisch_to_dict_unbekanntenvektor(self, liste_unbekanntenvektor_symbolisch: list, unbekanntenvektor_numerisch: np.asarray) -> dict:
def unbekanntenvektor_numerisch_to_dict_unbekanntenvektor(self, liste_unbekanntenvektor_symbolisch: list, unbekanntenvektor_numerisch: np.ndarray) -> dict:
"""Wandelt einen numerischen Unbekanntenvektor in ein Koordinatendictionary um.
Aus dem numerischen Unbekanntenvektor werden für alle Punkte die Koordinaten (X, Y, Z) extrahiert
@@ -763,7 +763,7 @@ class FunktionalesModell:
:param liste_unbekanntenvektor_symbolisch: Liste der Unbekannten (Symbole) in der Reihenfolge des numerischen Vektors.
:type liste_unbekanntenvektor_symbolisch: list
:param unbekanntenvektor_numerisch: Numerischer Unbekanntenvektor.
:type unbekanntenvektor_numerisch: np.asarray
:type unbekanntenvektor_numerisch: np.ndarray
:return: Dictionary {punktnummer: sp.Matrix([X, Y, Z])}.
:rtype: dict
"""
@@ -796,8 +796,8 @@ class FunktionalesModell:
return dict_koordinaten
def berechnung_dl(self, beobachtungsvektor_numerisch: np.asarray, beobachtungsvektor_naeherung_numerisch: sp.Matrix,
liste_beobachtungsvektor_symbolisch: list = None, iterationsnummer: int = 0) -> np.asarray:
def berechnung_dl(self, beobachtungsvektor_numerisch: np.ndarray, beobachtungsvektor_naeherung_numerisch: sp.Matrix,
liste_beobachtungsvektor_symbolisch: list = None, iterationsnummer: int = 0) -> np.ndarray:
"""Berechnet den Verbesserungsvektor dl = l − f(x0).
Der Vektor wird als Differenz aus numerischem Beobachtungsvektor und numerischem Näherungs-Beobachtungsvektor gebildet.
@@ -806,7 +806,7 @@ class FunktionalesModell:
Der Vektor dl wird als CSV-Datei in den Ordner Zwischenergebnisse exportiert.
:param beobachtungsvektor_numerisch: Numerischer Beobachtungsvektor l.
:type beobachtungsvektor_numerisch: np.asarray
:type beobachtungsvektor_numerisch: np.ndarray
:param beobachtungsvektor_naeherung_numerisch: Numerischer Näherungs-Beobachtungsvektor f(x0).
:type beobachtungsvektor_naeherung_numerisch: sp.Matrix
:param liste_beobachtungsvektor_symbolisch: Optional: Liste der Beobachtungskennungen.
@@ -814,7 +814,7 @@ class FunktionalesModell:
:param iterationsnummer: Iterationsnummer für Dateinamen der Zwischenergebnisse.
:type iterationsnummer: int
:return: Verbesserungsvektor dl.
:rtype: np.asarray
:rtype: np.ndarray
"""
dl = beobachtungsvektor_numerisch - beobachtungsvektor_naeherung_numerisch
# Umwandeln in einen Numpy-Array, um Rechenzeit im Vergleich zu einer sympy.MAtrix zu sparen
@@ -839,7 +839,7 @@ class FunktionalesModell:
return dl
def dict_substitutionen_uebergeordnetes_system(self,
unbekanntenvektor_aus_iteration: np.asarray = None) -> dict[Any, Any]:
unbekanntenvektor_aus_iteration: np.ndarray = None) -> dict[Any, Any]:
"""Erstellt das Substitutions-Dictionary für das geozentrisch-kartesische System.
Es werden (abhängig davon, ob ein Unbekanntenvektor aus einer Iteration übergeben wurde) die aktuellen
@@ -852,7 +852,7 @@ class FunktionalesModell:
- Orientierungsunbekannte O.
:param unbekanntenvektor_aus_iteration: Optionaler numerischer Unbekanntenvektor einer Iteration zur Aktualisierung der Substitutionen.
:type unbekanntenvektor_aus_iteration: np.asarray | None
:type unbekanntenvektor_aus_iteration: np.ndarray | None
:return: Dictionary mit SymPy-Symbolen als Key und numerischen Werten als Value.
:rtype: dict[Any, Any]
"""
@@ -976,7 +976,7 @@ class FunktionalesModell:
return substitutionen
def unbekanntenvektor_numerisch_to_dict_orientierungen(self, liste_unbekanntenvektor_symbolisch: list,
unbekanntenvektor_numerisch: np.asarray) -> dict[Any, Any]:
unbekanntenvektor_numerisch: np.ndarray) -> dict[Any, Any]:
"""Extrahiert Orientierungsparameter aus einem numerischen Unbekanntenvektor in ein Dictionary.
Alle Unbekannten, deren Symbolname mit "O" beginnt, werden als als Dictionary in der Form {orientierungs_id: wert} zurückgegeben.
@@ -984,7 +984,7 @@ class FunktionalesModell:
:param liste_unbekanntenvektor_symbolisch: Liste der Unbekannten (Symbole) in der Reihenfolge des numerischen Vektors.
:type liste_unbekanntenvektor_symbolisch: list
:param unbekanntenvektor_numerisch: Numerischer Unbekanntenvektor.
:type unbekanntenvektor_numerisch: np.asarray
:type unbekanntenvektor_numerisch: np.ndarray
:return: Dictionary der Orientierungen je Beobachtungsgruppe.
:rtype: dict[Any, Any]
"""