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87612
Campusnetz.ipynb
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -5,6 +5,11 @@ from Berechnungen import Berechnungen
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import numpy as np
|
||||
import importlib
|
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from Koordinatentransformationen import Transformationen
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from pathlib import Path
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import pandas as pd
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import numpy as np
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import sympy as sp
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@@ -28,9 +33,8 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
def jacobi_matrix_symbolisch(self, datumsfestlegung = None, liste_unbekannte_datumsfestlegung = None):
|
||||
#liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel"]
|
||||
|
||||
liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel", "gnss_basislinien", "geometrisches_nivellement"]
|
||||
#liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel",
|
||||
# "gnss_basislinien"]
|
||||
#liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel", "gnss_basislinien", "geometrisches_nivellement"]
|
||||
liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel", "gnss_basislinien"]
|
||||
db_zugriff = Datenbankzugriff(self.pfad_datenbank)
|
||||
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liste_beobachtungen_rohdaten_gnssbasislinien = []
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@@ -371,7 +375,7 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
return A_gesamt, liste_unbekannte, liste_zeilenbeschriftungen_gesamt
|
||||
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||||
def jacobi_matrix_zahlen_iteration_0(self, A_symbolisch, koordinatenart, liste_unbekannte = None, liste_zeilenbeschriftungen_gesamt = None):
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||||
def jacobi_matrix_zahlen_iteration_0(self, A_symbolisch, koordinatenart, liste_unbekannte = None, liste_zeilenbeschriftungen_gesamt = None, iterationsnummer = 0):
|
||||
self.liste_beobachtungsvektor_symbolisch = [str(x) for x in liste_zeilenbeschriftungen_gesamt]
|
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if koordinatenart == "naeherung_us":
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||||
@@ -385,13 +389,34 @@ class FunktionalesModell:
|
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cse=True
|
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)
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fehlend = [s for s in self.liste_symbole_lambdify if s not in self.substitutionen_dict]
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||||
if fehlend:
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Export.matrix_to_csv(
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||||
r"Zwischenergebnisse\fehlende_substitutionen_A.csv",
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[""],
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[str(s) for s in fehlend],
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||||
sp.Matrix([[str(s)] for s in fehlend]),
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||||
"fehlend"
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)
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raise ValueError(f"Fehlende Substitutionen in A: {[str(s) for s in fehlend[:30]]}")
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||||
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,
|
||||
Export.matrix_to_csv(fr"Zwischenergebnisse\{iterationsnummer}Jacobi_Matrix_Numerisch_Iteration0.csv", liste_unbekannte,
|
||||
liste_zeilenbeschriftungen_gesamt, A_numerisch, "Beobachtung")
|
||||
|
||||
condA = float(np.linalg.cond(A_numerisch))
|
||||
rankA = int(np.linalg.matrix_rank(A_numerisch))
|
||||
Export.matrix_to_csv(
|
||||
fr"Zwischenergebnisse\{iterationsnummer}_Jacobi_Matrix_Stats.csv",
|
||||
[""],
|
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["condA", "rankA"],
|
||||
np.array([[condA], [rankA]], dtype=float),
|
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"Wert"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return A_numerisch
|
||||
else:
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||||
print("Koordinaten noch nicht implementiert!")
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||||
@@ -543,7 +568,7 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
|
||||
return beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch
|
||||
|
||||
def beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0(self, liste_beobachtungsvektor_symbolisch, beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch):
|
||||
def beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0(self, liste_beobachtungsvektor_symbolisch, beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch, iterationsnummer=0):
|
||||
#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))
|
||||
@@ -559,7 +584,7 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
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", [""],
|
||||
Export.matrix_to_csv(fr"Zwischenergebnisse\{iterationsnummer}_Beobachtungsvektor_Näherung_Numerisch_Iteration0.csv", [""],
|
||||
liste_beobachtungsvektor_symbolisch, beobachtungsvektor_naeherung_numerisch_iteration0,
|
||||
"Beobachtungsvektor")
|
||||
|
||||
@@ -571,23 +596,29 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
"Unbekanntenvektor")
|
||||
return(unbekanntenvektor_symbolisch)
|
||||
|
||||
def unbekanntenvektor_numerisch(self, liste_unbekanntenvektor_symbolisch, unbekanntenvektor_symbolisch, dX_Vektor = None, unbekanntenvektor_neumerisch_vorherige_Iteration = None):
|
||||
if not hasattr(self, "liste_unbekanntenvektor_symbolisch"):
|
||||
self.liste_unbekanntenvektor_symbolisch = liste_unbekanntenvektor_symbolisch
|
||||
def unbekanntenvektor_numerisch(self, liste_unbekanntenvektor_symbolisch, unbekanntenvektor_symbolisch, dX_Vektor = None, unbekanntenvektor_neumerisch_vorherige_Iteration = None, iterationsnummer=0):
|
||||
self.liste_unbekanntenvektor_symbolisch = liste_unbekanntenvektor_symbolisch
|
||||
|
||||
#if not hasattr(self, "liste_unbekanntenvektor_symbolisch"):
|
||||
# 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)
|
||||
if self.func_u0 is None:
|
||||
self.func_u0 = sp.lambdify(
|
||||
self.liste_symbole_lambdify,
|
||||
unbekanntenvektor_symbolisch,
|
||||
modules="numpy",
|
||||
cse=True
|
||||
)
|
||||
#if self.func_u0 is None:
|
||||
# self.func_u0 = sp.lambdify(
|
||||
# self.liste_symbole_lambdify,
|
||||
# unbekanntenvektor_symbolisch,
|
||||
# modules="numpy",
|
||||
# cse=True
|
||||
# )
|
||||
unbekanntenvektor_numerisch = np.asarray(
|
||||
[[float(self.substitutionen_dict[sym])] for sym in self.liste_unbekanntenvektor_symbolisch],
|
||||
dtype=float
|
||||
).reshape(-1, 1)
|
||||
|
||||
liste_werte = [self.substitutionen_dict[s] for s in self.liste_symbole_lambdify]
|
||||
#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)
|
||||
#unbekanntenvektor_numerisch = np.asarray(self.func_u0(*liste_werte), dtype=float).reshape(-1, 1)
|
||||
|
||||
|
||||
else:
|
||||
@@ -595,38 +626,57 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
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)
|
||||
|
||||
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Unbekanntenvektor_Numerisch_Iteration0.csv", [""],
|
||||
Export.matrix_to_csv(fr"Zwischenergebnisse\{iterationsnummer}_Unbekanntenvektor_Numerisch_Iteration0.csv", [""],
|
||||
liste_unbekanntenvektor_symbolisch, unbekanntenvektor_numerisch,
|
||||
"Unbekanntenvektor")
|
||||
return unbekanntenvektor_numerisch
|
||||
|
||||
def unbekanntenvektor_numerisch_to_dict_unbekanntenvektor(self, liste_unbekanntenvektor_symbolisch, unbekanntenvektor_numerisch):
|
||||
dict_unbekanntenvektor_numerisch = {}
|
||||
index = 0
|
||||
#index = 0
|
||||
|
||||
unbekanntenvektor_numerisch = np.asarray(unbekanntenvektor_numerisch, dtype=float).reshape(-1, 1)
|
||||
|
||||
for symbol in liste_unbekanntenvektor_symbolisch:
|
||||
name = str(symbol)
|
||||
if not name.startswith("X"):
|
||||
idx = {str(sym): i for i, sym in enumerate(liste_unbekanntenvektor_symbolisch)}
|
||||
|
||||
punktnummern = []
|
||||
for sym in liste_unbekanntenvektor_symbolisch:
|
||||
name = str(sym)
|
||||
if name.startswith("X"):
|
||||
pn = name[1:]
|
||||
if pn not in punktnummern:
|
||||
punktnummern.append(pn)
|
||||
|
||||
dict_koordinaten = {}
|
||||
for pn in punktnummern:
|
||||
iX = idx.get(f"X{pn}", None)
|
||||
iY = idx.get(f"Y{pn}", None)
|
||||
iZ = idx.get(f"Z{pn}", None)
|
||||
|
||||
if iX is None or iY is None or iZ is None:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
punktnummer = str(name[1:])
|
||||
|
||||
dict_unbekanntenvektor_numerisch[punktnummer] = sp.Matrix([
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[index, 0]),
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[index + 1, 0]),
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[index + 2, 0])
|
||||
dict_koordinaten[pn] = sp.Matrix([
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[iX, 0]),
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[iY, 0]),
|
||||
float(unbekanntenvektor_numerisch[iZ, 0]),
|
||||
])
|
||||
index += 3
|
||||
return dict_unbekanntenvektor_numerisch
|
||||
|
||||
#dict_unbekanntenvektor_numerisch[punktnummer] = sp.Matrix([
|
||||
# float(unbekanntenvektor_numerisch[index, 0]),
|
||||
# float(unbekanntenvektor_numerisch[index + 1, 0]),
|
||||
# float(unbekanntenvektor_numerisch[index + 2, 0])
|
||||
#])
|
||||
#index += 3
|
||||
return dict_koordinaten
|
||||
|
||||
def berechnung_dl(self, beobachtungsvektor_numerisch, beobachtungsvektor_naeherung_numerisch,
|
||||
liste_beobachtungsvektor_symbolisch=None):
|
||||
liste_beobachtungsvektor_symbolisch=None, iterationsnummer=0):
|
||||
dl = beobachtungsvektor_numerisch - beobachtungsvektor_naeherung_numerisch
|
||||
dl = np.asarray(dl, dtype=float)
|
||||
|
||||
@@ -637,6 +687,14 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
if "_R_" in str(name):
|
||||
dl[i] = np.arctan2(np.sin(dl[i]), np.cos(dl[i]))
|
||||
|
||||
Export.matrix_to_csv(
|
||||
fr"Zwischenergebnisse\{iterationsnummer}_dl.csv",
|
||||
[""],
|
||||
liste_beobachtungsvektor_symbolisch,
|
||||
dl.reshape(-1, 1),
|
||||
"dl"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return dl
|
||||
|
||||
def dict_substitutionen_uebergeordnetes_system(self, unbekanntenvektor_aus_iteration = None):
|
||||
@@ -661,8 +719,18 @@ class FunktionalesModell:
|
||||
dict_koordinaten_xyz_kopie = {pn: [v[0], v[1], v[2]] for pn, v in dict_koordinaten.items()}
|
||||
dict_koordinaten_B_L = berechnungen.geometrische_breite_laenge(dict_koordinaten_xyz_kopie)
|
||||
|
||||
punktnummern_niv = set()
|
||||
for beobachtungenID, pn_sp, pn_zp, niv_dh, niv_strecke, niv_anz_standpkte in liste_beobachtungen_nivellemente:
|
||||
punktnummern_niv.add(str(pn_sp).strip())
|
||||
punktnummern_niv.add(str(pn_zp).strip())
|
||||
|
||||
dict_koordinaten_niv = {}
|
||||
for pn in punktnummern_niv:
|
||||
if pn in dict_koordinaten:
|
||||
dict_koordinaten_niv[pn] = dict_koordinaten[pn]
|
||||
|
||||
dict_koordinaten_utm = self.trafos.ecef_to_utm(
|
||||
dict_koordinaten,
|
||||
dict_koordinaten_niv,
|
||||
self.pfad_tif_quasigeoidundolation)
|
||||
|
||||
substitutionen = {}
|
||||
|
||||
@@ -6,6 +6,8 @@ from pathlib import Path
|
||||
import shutil
|
||||
from pyproj import CRS, Transformer, datadir
|
||||
import numpy as np
|
||||
from pyproj.exceptions import ProjError
|
||||
from pyproj import CRS, Transformer
|
||||
|
||||
|
||||
class Transformationen:
|
||||
@@ -359,6 +361,8 @@ class Transformationen:
|
||||
allow_ballpark=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
tr_geo = Transformer.from_crs(CRS.from_epsg(4936), CRS.from_epsg(4979), always_xy=True)
|
||||
|
||||
dict_koordinaten_utm = {}
|
||||
for punktnummer, koordinate in dict_koordinaten.items():
|
||||
werte = []
|
||||
@@ -398,7 +402,16 @@ class Transformationen:
|
||||
|
||||
X, Y, Z = werte[0], werte[1], werte[2]
|
||||
|
||||
E, N, H = tr.transform(X, Y, Z)
|
||||
try:
|
||||
E, N, H = tr.transform(X, Y, Z, errcheck=True)
|
||||
except ProjError as e:
|
||||
lon, lat, h_ell = tr_geo.transform(X, Y, Z, errcheck=True)
|
||||
raise ProjError(
|
||||
f"transform error (outside grid) | pn={punktnummer} | "
|
||||
f"X,Y,Z={X},{Y},{Z} | lon/lat={lon},{lat} | h_ell={h_ell} | {e}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
E, N, H = tr.transform(X, Y, Z, errcheck=True)
|
||||
# Runden, weil ansonsten aufgrund begrenzter Rechenkapazität falsche Werte Resultieren
|
||||
dict_koordinaten_utm[punktnummer] = (round(E, 8), round(N, 8), round(H, 8))
|
||||
return dict_koordinaten_utm
|
||||
@@ -39,7 +39,7 @@ class Zuverlaessigkeit:
|
||||
def globaltest(r_gesamt, sigma0_apost, sigma0_apriori, alpha):
|
||||
T_G = (sigma0_apost ** 2) / (sigma0_apriori ** 2)
|
||||
F_krit = stats.f.ppf(1 - alpha, r_gesamt, 10 ** 9)
|
||||
H0 = T_G <= F_krit
|
||||
H0 = T_G < F_krit
|
||||
|
||||
if H0:
|
||||
interpretation = (
|
||||
@@ -72,10 +72,17 @@ class Zuverlaessigkeit:
|
||||
ri = np.asarray(ri, float).reshape(-1)
|
||||
labels = list(labels)
|
||||
|
||||
# Grobfehlerabschätzung:
|
||||
ri_ = np.where(ri == 0, np.nan, ri)
|
||||
GF = -v / ri_
|
||||
|
||||
# Standardabweichungen der Residuen
|
||||
qv = np.diag(Q_vv).astype(float)
|
||||
s_vi = float(s0_apost) * np.sqrt(qv)
|
||||
|
||||
# Normierte Verbesserung NV
|
||||
NV = np.abs(v) / s_vi
|
||||
|
||||
# Quantile k und kA (zweiseitig),
|
||||
k = float(norm.ppf(1 - alpha / 2))
|
||||
kA = float(norm.ppf(1 - beta)) # (Testmacht 1-β)
|
||||
@@ -83,22 +90,10 @@ class Zuverlaessigkeit:
|
||||
# Nichtzentralitätsparameter δ0
|
||||
nzp = k + kA
|
||||
|
||||
# Normierte Verbesserung NV
|
||||
NV = np.abs(v) / s_vi
|
||||
|
||||
# Grenzen für v_i
|
||||
v_grenz = k * s_vi
|
||||
v_min = -v_grenz
|
||||
v_max = v_grenz
|
||||
|
||||
# Grobfehlerabschätzung:
|
||||
ri_safe = np.where(ri == 0, np.nan, ri)
|
||||
GF = -v / ri_safe
|
||||
|
||||
# Grenzwert für die Aufdeckbarkeit eines GF (GRZW)
|
||||
GRZW_i = (s_vi / ri_safe) * k
|
||||
GRZW_i = (s_vi / ri_) * nzp
|
||||
|
||||
auffaellig = NV > k
|
||||
auffaellig = NV > nzp
|
||||
|
||||
Lokaltest_innere_Zuv = pd.DataFrame({
|
||||
"Beobachtung": labels,
|
||||
@@ -108,59 +103,11 @@ class Zuverlaessigkeit:
|
||||
"k": k,
|
||||
"NV_i": NV,
|
||||
"auffaellig": auffaellig,
|
||||
"v_min": v_min,
|
||||
"v_max": v_max,
|
||||
"GF_i": GF,
|
||||
"GRZW_v": v_grenz, # = k*s_vi
|
||||
"GRZW_i": GRZW_i, # = (s_vi/r_i)*k
|
||||
"GRZW_i": GRZW_i,
|
||||
"alpha": alpha,
|
||||
"beta": beta,
|
||||
"kA": kA,
|
||||
"δ0": nzp,
|
||||
})
|
||||
return Lokaltest_innere_Zuv
|
||||
|
||||
|
||||
def EinflussPunktlage(df_lokaltest):
|
||||
df = df_lokaltest.copy()
|
||||
|
||||
r = df["r_i"].astype(float).to_numpy()
|
||||
GF = df["GF_i"].astype(float).to_numpy()
|
||||
nzp = df["δ0"].astype(float).to_numpy()
|
||||
|
||||
EF = np.sqrt((1 - r) / r) * nzp
|
||||
EP = (1 - r) * GF
|
||||
|
||||
df["δ0"] = nzp
|
||||
df["EF_i"] = EF
|
||||
df["EP_i"] = EP
|
||||
|
||||
EinflussPunktlage = df[["Beobachtung", "r_i", "GF_i", "EF_i", "EP_i", "δ0", "alpha", "beta"]]
|
||||
return EinflussPunktlage
|
||||
|
||||
|
||||
def aeussere_zuverlaessigkeit_EF(Qxx, A, P, s0_apost, GRZW, labels):
|
||||
Qxx = np.asarray(Qxx, float)
|
||||
A = np.asarray(A, float)
|
||||
P = np.asarray(P, float)
|
||||
GRZW = np.asarray(GRZW, float).reshape(-1)
|
||||
labels = list(labels)
|
||||
|
||||
B = Qxx @ (A.T @ P)
|
||||
|
||||
EF = np.empty_like(GRZW, dtype=float)
|
||||
|
||||
# Für jede Beobachtung i: ∇x_i = B[:,i] * GRZW_i
|
||||
# EF_i^2 = (GRZW_i^2 * B_i^T Qxx^{-1} B_i) / s0^2
|
||||
for i in range(len(GRZW)):
|
||||
bi = B[:, i] # (u,)
|
||||
y = np.linalg.solve(Qxx, bi) # = Qxx^{-1} bi
|
||||
EF2 = (GRZW[i] ** 2) * float(bi @ y) / (float(s0_apost) ** 2)
|
||||
EF[i] = np.sqrt(EF2)
|
||||
|
||||
df = pd.DataFrame({
|
||||
"Beobachtung": labels,
|
||||
"GRZW_i": GRZW,
|
||||
"EF_i": EF
|
||||
})
|
||||
return df
|
||||
@@ -19,7 +19,7 @@ def ausgleichung_global(A, dl, Q_ext):
|
||||
n = A.T @ P @ dl
|
||||
|
||||
# 3) Zuschlagsvektor dx und Unbekanntenvektor x
|
||||
dx = np.linalg.inv(N) @ n
|
||||
dx = np.linalg.solve(N, n)
|
||||
|
||||
# 4) Residuenvektor v
|
||||
v = A @ dx - dl
|
||||
|
||||
@@ -241,7 +241,16 @@ class StochastischesModell:
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if stabw_apriori_konstant is not None:
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substitutionen[sp.Symbol(f"stabw_apriori_konstant_{beobachtungsart_kurz}_{instrumenteID}")] = float(stabw_apriori_konstant)
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if stabw_apriori_streckenprop is not None:
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substitutionen[sp.Symbol(f"stabw_apriori_streckenprop_{beobachtungsart_kurz}_{instrumenteID}")] = float(stabw_apriori_streckenprop)
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wert = float(stabw_apriori_streckenprop)
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if beobachtungsart_kurz == "niv":
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wert = wert / 1000.0
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substitutionen[sp.Symbol(f"stabw_apriori_streckenprop_{beobachtungsart_kurz}_{instrumenteID}")] = wert
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# --- DEBUG NIV Genauigkeiten (einmalig) ---
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for k, v in substitutionen.items():
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ks = str(k)
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if "stabw_apriori_streckenprop_niv_" in ks or "stabw_apriori_konstant_niv_" in ks:
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print("DEBUG", ks, "=", v)
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for instrumenteID, wert in dict_konstante_sd.items():
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substitutionen[sp.Symbol(f"stabw_apriori_konstant_SD_{instrumenteID}")] = float(wert)
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