zusammenfügen 02.2.

Proben.py

@@ -8,11 +8,11 @@ def atpv_probe(A, P, v, tol=1e-7):
     Die Prüfung erfolgt unter Verwendung einer vorgegebenen Toleranz.
 
     :param A: Jacobi-Matrix (A-Matrix).
-    :type A: array_like
+    :type A: np.asarray
     :param P: Gewichtsmatrix der Beobachtungen.
-    :type P: array_like
+    :type P: np.asarray
     :param v: Residuenvektor der Beobachtungen.
-    :type v: array_like
+    :type v: np.asarray
     :param tol: Absolute Toleranz für den Vergleich mit Null.
     :type tol: float
     :return: None
@@ -25,9 +25,9 @@ def atpv_probe(A, P, v, tol=1e-7):
     ATPV = A.T @ P @ v
 
     if np.allclose(ATPV, 0, atol=tol):
-        print("ATPv-Probe erfolgreich")
+        print("✅ ATPv-Probe erfolgreich")
     else:
-        print("ATPv-Probe nicht erfolgreich. Fehler bei der Lösung des Normalgleichungssystems")
+        print("❌ ATPv-Probe nicht erfolgreich. Fehler bei der Lösung des Normalgleichungssystems")
 
 
 def hauptprobe(A, x, l, v, tol=1e-7):
@@ -40,13 +40,13 @@ def hauptprobe(A, x, l, v, tol=1e-7):
     innerhalb der Toleranz überein, gilt die Ausgleichung als konsistent.
 
     :param A: Jacobi-Matrix (A-Matrix).
-    :type A: array_like
+    :type A: np.asarray
     :param x: Lösungsvektor der Unbekannten.
-    :type x: array_like
+    :type x: np.asarray
     :param l: Beobachtungsvektor.
-    :type l: array_like
+    :type l: np.asarray
     :param v: Residuenvektor aus der Ausgleichung.
-    :type v: array_like
+    :type v: np.asarray
     :param tol: Absolute Toleranz für den Vergleich der Residuen.
     :type tol: float
     :return: None
@@ -60,7 +60,7 @@ def hauptprobe(A, x, l, v, tol=1e-7):
     v_test = A @ x - l
 
     if np.allclose(v, v_test, atol=tol):
-        print("Hauptprobe erfolgreich")
+        print("✅ Hauptprobe erfolgreich")
     else:
         diff = v - v_test
-        print("Hauptprobe nicht erfolgreich. Abweichung zu v: ", diff)
+        print("❌ Hauptprobe nicht erfolgreich. Abweichung zu v: ", diff)