Ajuste de mínimos cuadrados

El ajuste de mínimos cuadrados es un modelo para la solución de un sistema de ecuaciones sobredeterminado basado en el principio de mínimos cuadrados de residuos de observación . Se utiliza ampliamente en las disciplinas de topografía , geodesia y fotogrametría , el campo de la geomática , en conjunto.

Formulación

Hay tres formas de ajuste de mínimos cuadrados: paramétrico , condicional y combinado :

En el ajuste paramétrico , se puede encontrar una ecuación de observación $h (X) = Y$ que relaciona las observaciones $Y$ explícitamente en términos de parámetros $X$ (lo que lleva al modelo A siguiente).
En el ajuste condicional , existe una ecuación de condición que es $g (Y) = 0$ que involucra solo observaciones $Y$ (lo que lleva al modelo B a continuación), sin ningún parámetro $X.$
Finalmente, en un ajuste combinado , tanto los parámetros $X$ como las observaciones $Y$ están involucrados implícitamente en una ecuación de modelo mixto $f (X, Y) = 0$ .

Claramente, los ajustes paramétricos y condicionales corresponden al caso combinado más general cuando $f (X, Y) = h (X) - Y$ y $f (X, Y) = g (Y)$ , respectivamente. Sin embargo, los casos especiales justifican soluciones más simples, como se detalla a continuación. A menudo en la literatura, $Y$ puede denotarse como $L.$

Solución

Por lo tanto, las igualdades anteriores sólo son válidas para los parámetros estimados y las observaciones . Por el contrario, las observaciones medidas y los parámetros aproximados producen un cierre erróneo distinto de cero : se puede proceder a la expansión de las ecuaciones en serie de Taylor, lo que da como resultado las matrices jacobianas o de diseño : la primera y la segunda. El modelo linealizado luego dice: ¿dónde están? correcciones de parámetros estimadas a los valores a priori , y son residuos de observación posteriores al ajuste . ${\sombrero {X}}$ ${\sombrero {Y}}$ $f\left({\sombrero {X}},{\sombrero {Y}}\right)=0$ ${\tilde {Y}}$ ${\tilde {X}}$ ${\tilde {w}}=f\left({\tilde {X}},{\tilde {Y}}\right).$ $A=\partial {f}/\partial {X};$ $B=\partial {f}/\partial {Y}.$ ${\tilde {w}}+A{\hat {x}}+B{\hat {y}}=0,$ ${\sombrero {x}}={\sombrero {X}}-{\tilde {X}}$ ${\sombrero {y}}={\sombrero {Y}}-{\tilde {Y}}$

En el ajuste paramétrico, la segunda matriz de diseño es una identidad, B = - I , y el vector de cierre incorrecto puede interpretarse como los residuos preajustados, por lo que el sistema se simplifica a: que tiene la forma de mínimos cuadrados ordinarios . En el ajuste condicional, la primera matriz de diseño es nula, $A$ $= 0$ . Para los casos más generales, se introducen multiplicadores de Lagrange para relacionar las dos matrices jacobianas y transformar el problema de mínimos cuadrados restringido en uno no restringido (aunque más grande). En cualquier caso, su manipulación conduce a los vectores y así como a los respectivos parámetros y observaciones de matrices de covarianza a posteriori . ${\tilde {y}}={\tilde {w}}=h({\tilde {X}})-{\tilde {Y}}$ $A{\sombrero {x}}={\sombrero {y}}-{\tilde {y}},$ ${\sombrero {X}}$ ${\sombrero {Y}}$

Cálculo

Dadas las matrices y vectores anteriores, su solución se encuentra mediante métodos estándar de mínimos cuadrados; por ejemplo, formar la matriz normal y aplicar la descomposición de Cholesky , aplicar la factorización QR directamente a la matriz jacobiana, métodos iterativos para sistemas muy grandes, etc.

Ejemplos resueltos

Aplicaciones

Redes de nivelación , travesía y control.
Ajuste del paquete
Triangulación , Trilateración , Triangulación
Posicionamiento GPS / GNSS
transformación de helmert

Conceptos relacionados

El ajuste paramétrico es similar a la mayoría de los análisis de regresión y coincide con el modelo de Gauss-Markov.
Ajuste combinado, también conocido comoEl modelo de Gauss-Helmert (llamado así por los matemáticos y geodesistas alemanesCF GaussyFR Helmert),^[1]^[2]está relacionado con losmodelos de errores en variablesymínimos cuadrados totales.^[3]^[4]
El uso de una matriz de covarianza de parámetros a priori es similar a la regularización de Tikhonov.

Extensiones

Si se encuentra una deficiencia de rango , a menudo se puede rectificar mediante la inclusión de ecuaciones adicionales que imponen restricciones a los parámetros y/u observaciones, lo que lleva a mínimos cuadrados restringidos .

Referencias

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