誤差理論與測量平差基礎習題集 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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左廷英，硃建軍，鮑建寬 著

圖書標籤:

• 誤差理論
• 測量平差
• 基礎
• 習題集
• 工程測量
• 大地測量
• 誤差分析
• 數據處理
• 高等教育
• 教材

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503038693

版次：1

商品編碼：11934091

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：184

字數：275000

編輯推薦

　　該習題集與書稿嚴格配套，按照章節組織內容。題目難易結閤，具有代錶性。書後附有答案和詳細解題過程和步驟，可以方便學習參考，提高解決問題的能力，找到解決問題的方法。

內容簡介

　　本書是《誤差理論與測量平差基礎》一書的配套習題集，共分為七章，主要內容涵蓋瞭誤差理論、衡量精度的指標、間接平差法、附有限製條件的間接平差法、條件平差法、附有未知參數的條件平差法以及附有限製條件的條件平差法、分組平差、點和綫位置誤差以及近代平差理論和方法。
　　該習題集與書稿嚴格配套，按照章節組織內容。題目難易結閤，具有代錶性。書後附有答案和詳細解題過程和步驟，可以方便學習參考，提高解決問題的能力，找到解決問題的方法。

作者簡介

　　左廷英，女，博士，教授。主要從事測量平差數據處理、變形監測理論與方法等領域的研究和教學工作。現已經發錶相關的論文20餘篇；2010國傢精品課程《誤差理論與測量平差基礎》主講教師；2010國傢網絡教育精品課程《工程測量》主講教師；2013年《誤差理論與測量平差基礎》國傢精品資源共享課主講教師；主編高等學校統編教材“誤差理論與測量平差基礎”，測繪齣版社；參編“誤差理論與測量平差基礎”測繪工程專業核心課程規劃教材，武漢大學齣版社。

目錄

第1章測量誤差理論1
1.1觀測誤差與測量平差任務1
1.2偶然誤差的統計特質1
1.3衡量精度的指標1
1.4精度、準確度與精確度3
1.5協方差傳播律3
1.6協因數傳播律與廣義傳播律4
1.7廣義傳播律在測量中的應用5
1.8綜閤練習7

第2章小二乘平差9
2.1測量平差的數學模型9
2.2小二乘平差準則12
2.3間接平差法12
2.4條件平差法15
2.5附有限製條件的條件平差法16
2.6小二乘估計的統計特性17
2.7綜閤練習18

第3章測量控製網平差20
3.1三角網間接平差20
3.2三角網條件平差24
3.3導綫網平差28
3.4GPS網平差31
3.5迴歸模型平差33
3.6綜閤練習33

第4章測量平差計算35
4.1分組平差概述35
4.2間接分組平差35
4.3參數可變的間接分組平差36
4.4條件分組平差37
4.5法方程的解算方法38

第5章點和綫的位置誤差40
5.1點位誤差40
5.2誤差麯綫與誤差橢圓41
5.3相對誤差橢圓42
5.4條件平差法誤差橢圓的計算43
5.5直綫元位置誤差43
5.6綜閤練習43

第6章假設檢驗理論46
6.1數理統計中的基本概念46
6.2正態分布46
6.3常見的抽樣分布46
6.4假設檢驗的基本概念46
6.5假設檢驗的常用方法46
6.6綜閤練習47

第7章近代測量平差48
7.1自由網平差48
7.2附加係統參數的平差方法49
7.3驗後方差分量估計50
7.4粗差探測與穩健估計50

參考答案52

精彩書摘

　　誤差理論與測量平差基礎是測繪工程本科專業的一門重要的專業基礎課，它是測繪類數據處理的理論基礎。為瞭配閤誤差理論與測量平差基礎教學、增強讀者運用所學理論知識分析和解決實際問題的能力，編寫瞭《誤差理論與測量平差基礎——習題集》。本書是硃建軍、左廷英、宋迎春主編的《誤差理論與測量平差基礎》教材的配套習題集。在內容的安排上，與配套教材內容和體係保持一緻，注重由淺入深，不僅強調理論方法的應用性，更注重實踐能力的培養。習題集題型包括基本概念、理論方法歸納、平差計算模型的建立、算法設計、解算技巧以及反映能力培養的綜閤練習題。本著少而精的原則，避免重復性，力爭每一道習題都能起到舉一反三的作用。所有習題均有詳細解題步驟及參考答案，供學習者檢核自己所學知識的掌握程度。
　　……

前言/序言

　　誤差理論與測量平差基礎是測繪工程本科專業的一門重要的專業基礎課，它是測繪類數據處理的理論基礎。為瞭配閤誤差理論與測量平差基礎教學、增強讀者運用所學理論知識分析和解決實際問題的能力，編寫瞭《誤差理論與測量平差基礎——習題集》。本書是硃建軍、左廷英、宋迎春主編的《誤差理論與測量平差基礎》教材的配套習題集。在內容的安排上，與配套教材內容和體係保持一緻，注重由淺入深，不僅強調理論方法的應用性，更注重實踐能力的培養。習題集題型包括基本概念、理論方法歸納、平差計算模型的建立、算法設計、解算技巧以及反映能力培養的綜閤練習題。本著少而精的原則，避免重復性，力爭每一道習題都能起到舉一反三的作用。所有習題均有詳細解題步驟及參考答案，供學習者檢核自己所學知識的掌握程度。
　　由於作者水平有限，加上題集計算量較大，難免有不足之處，懇請讀者提供寶貴意見，以便重印或再版時修訂。

好的，以下為您呈現一本關於高級數據結構與算法設計的圖書簡介，內容詳盡，旨在提供一個與《誤差理論與測量平差基礎習題集》截然不同的閱讀體驗。 書名：《高級數據結構與算法設計：從理論前沿到工程實踐》 內容簡介 本書是一本麵嚮計算機科學專業高年級學生、研究生以及一綫軟件工程師的深度技術專著。它超越瞭傳統數據結構與算法課程的基礎範疇，聚焦於現代計算領域中最具挑戰性、最前沿的理論模型、復雜結構和高性能算法。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論基石，並提供將這些尖端技術應用於解決現實世界復雜問題的實踐路徑。 全書分為四個核心部分，係統地梳理瞭從經典優化到現代並行計算環境下的算法設計範式。 --- 第一部分：高級抽象與理論基礎 本部分首先鞏固讀者對計算模型和復雜性理論的理解，並引入處理大規模、非結構化數據的關鍵抽象概念。 第一章：計算復雜性理論的深入探討 P/NP問題的新視角： 詳細分析瞭NP完全性在解決優化問題中的實際意義，探討瞭近似算法（Approximation Algorithms）的邊界，尤其關注如何在不可解問題中尋求“足夠好”的解。 交互式證明係統與隨機化計算： 引入零知識證明（Zero-Knowledge Proofs）的基本思想，探討瞭隨機化算法在時間復雜度上的顯著優勢，例如使用Las Vegas算法和Monte Carlo算法來優化特定搜索和排序問題。 量子計算模型初探： 簡要介紹Qubit、量子門和量子糾纏的概念，重點討論Shor算法和Grover算法的原理及其對現有公鑰加密體係的潛在影響，為讀者理解後經典計算做好鋪墊。 第二章：圖論的高級應用與幾何算法 平麵圖與拓撲排序的擴展： 深入研究平麵圖嵌入、歐拉公式的推廣，以及如何利用拓撲結構高效處理依賴關係。重點剖析瞭Planarity Testing的綫性時間算法。 動態圖算法（Dynamic Graph Algorithms）： 區彆於靜態圖算法，本章專注於處理頻繁添加或刪除邊的圖結構。詳細介紹基於Link-Cut Trees (LCT) 和Euler Tour Trees (ETT) 實現動態連通性查詢和維護最小生成樹（MST）的復雜性分析。 計算幾何核心： 聚焦於高維空間中的數據結構，如K-D Trees和R-Trees在空間索引中的應用與局限性。討論凸包、最近鄰搜索（Nearest Neighbor Search）的高效算法，特彆是使用Ball Trees處理度量空間數據的技巧。 --- 第二部分：高性能內存模型與數據結構 本部分側重於超越RAM模型的限製，探討如何設計和實現適應現代多級存儲層次結構的高效數據結構。 第三章：外部存儲與磁盤優化結構 B-Trees及其變體： 詳述B+樹在數據庫索引中的核心地位。深入解析瞭B樹、B$epsilon$-樹，並闡述瞭如何通過調整扇齣因子（fanout factor）來優化磁盤I/O操作次數。 持久化數據結構（Persistent Data Structures）： 探討如何構建“曆史可追溯”的數據結構，使得每次更新都能保留前一個版本。重點介紹Path Copying策略，並分析其在函數式編程語言中的優勢和內存開銷。 第四章：緩存敏感與並行數據結構 緩存感知（Cache-Oblivious）設計： 介紹不依賴於特定緩存大小或行大小即可實現高效內存訪問的設計範式。以Cache-Oblivious Matrix Multiplication和Divide and Conquer算法為例，展示如何自然地實現緩存局部性。 並行數據結構： 針對多核架構，介紹如何設計無鎖（Lock-Free）或弱鎖（Soft-Locking）的數據結構。詳細講解CAS（Compare-and-Swap）操作在實現高性能並發隊列和棧中的應用，並分析ABA問題及其解決方案。 --- 第三部分：現代算法設計範式 本部分將重點放在解決大規模數據集和復雜優化問題的現代算法設計思路。 第五章：隨機化與近似算法的工程應用 哈希技術的深度應用： 不僅限於哈希錶，本章深入講解局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）在處理高維相似性搜索和重復數據檢測中的作用。分析LSH族的選擇與碰撞概率。 流式算法（Streaming Algorithms）： 麵對無法完全載入內存的數據流，介紹空間受限的算法。重點解析Count-Min Sketch用於頻率估計和Bloom Filters的變種用於集閤成員查詢，並分析其概率誤差界限。 第六章：機器學習中的核心算法 核方法與支持嚮量機（SVM）的優化： 探討核函數背後的數學原理，並深入分析序列最小化優化算法（SMO）解決大型綫性可分問題的效率。 張量分解與降維： 介紹奇異值分解（SVD）和非負矩陣分解（NMF）在推薦係統和特徵提取中的應用。重點講解如何使用迭代優化方法（如交替最小二乘法ALS）來處理高維稀疏張量。 --- 第四部分：高級主題與實踐案例 本部分將理論知識與實際係統設計相結閤，討論前沿領域的具體實現挑戰。 第七章：分布式計算與一緻性模型 一緻性模型： 區分強一緻性、順序一緻性和最終一緻性。深入剖析Paxos算法和Raft協議的原理，理解其在保證分布式係統正確運行中的核心作用。 MapReduce與圖計算框架： 分析MapReduce編程模型的局限性，並過渡到更精細的圖處理模型，如Pregel或Giraph。重點討論如何將復雜的圖算法（如PageRank、社群發現）映射到這些分布式框架上，並處理數據分區和通信開銷。 第八章：算法工程化與性能調優 嚮量化指令與SIMD： 介紹現代CPU的單指令多數據（SIMD）能力，以及如何通過Intrinsic函數或特定編譯器優化（如Auto-Vectorization）來加速數組操作和循環密集型計算。 可驗證性與調試： 探討如何設計具有可驗證屬性的算法，以及在處理復雜並發係統時，如何使用抽象解釋或模型檢測工具來輔助驗證算法的正確性，減少難以追蹤的邊界條件錯誤。 本書的特色在於其嚴謹的數學推導、對最新研究成果的吸收，以及對算法在現代硬件體係結構下性能瓶頸的深刻洞察。閱讀本書需要紮實的離散數學、綫性代數和基礎算法功底。它不僅是知識的傳授，更是對讀者分析和設計復雜計算係統的思維能力的全麵訓練。通過深入學習，讀者將能夠駕馭下一代高性能計算係統的核心技術挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研讀《現代控製理論：狀態空間方法》，這本書的理論深度和覆蓋範圍都非常宏大，完全符閤現代工程控製對精確建模和復雜係統分析的要求。它從一開始就摒棄瞭傳統的傳遞函數方法，完全聚焦於狀態空間錶示，這對於處理多輸入多輸齣（MIMO）係統以及非綫性係統分析打下瞭堅實的基礎。書中對可控性、可觀測性的判據推導，以及極點配置算法的講解，都邏輯清晰、步步為營，即便涉及到復雜的矩陣運算，作者也提供瞭清晰的幾何意義解釋，避免瞭純粹的代數堆砌。特彆是關於最優控製和卡爾曼濾波的章節，理論與實際的結閤非常緊密，為處理噪聲環境下的係統估計提供瞭強大的數學工具。這本書無疑是一本極具挑戰性的參考書，它要求讀者不僅要有紮實的綫性代數基礎，更要能適應這種高維度的係統思維模式，是深入研究現代控製係統的必備利器。

評分☆☆☆☆☆

《數據科學導論：從理論到應用》這本書的深度和廣度都令人印象深刻。它不是那種隻羅列算法和公式的枯燥教科書，而是非常注重將理論與實際應用緊密結閤起來。作者在講解機器學習算法時，總是能用非常貼近生活或者商業場景的例子來闡述復雜的概念，比如決策樹的構建過程，用一個簡單的客戶購買預測案例就能解釋得清清楚楚。我尤其欣賞它在數據預處理和特徵工程部分花費瞭大量的篇幅，這部分內容在實際工作中往往是最耗時但也最關鍵的。書中對Python中Scikit-learn庫的使用做瞭非常細緻的講解，很多我之前卡住的地方，通過閱讀這本書中的代碼示例和解釋，茅塞頓開。它成功地架起瞭數學理論與工程實踐之間的橋梁，讓讀者在實踐中不斷鞏固理論，在理論中提升實踐水平。對於任何想係統學習數據科學的讀者來說，這本書都是一個極佳的起點和參考。

評分☆☆☆☆☆

最近翻閱《高級算法設計與分析》，發現這本教材的風格相當硬核，充滿瞭對計算復雜度和優化問題的深刻見解。它沒有絲毫的“水”分，每一個章節都直擊核心，對NP完全性、近似算法以及在綫算法等難題的探討深入到瞭可以作為研究生階段參考資料的程度。我印象最深的是它對動態規劃章節的處理，不僅列舉瞭經典的背包問題、最長公共子序列，還拓展到瞭更復雜的圖論優化問題，而且對狀態轉移方程的推導過程極其嚴謹。閱讀這本書需要一定的數學功底，但如果你真的想在算法設計能力上實現質的飛躍，這本書提供的思維訓練是無可替代的。它教會你的不僅僅是解決問題的方法，更是一種嚴謹的、麵嚮效率的數學化思考模式。閤上書本，感覺自己的邏輯鏈條被拉緊瞭，對效率的敏感度也提高瞭許多，非常適閤對理論深度有高要求的技術人員。

評分☆☆☆☆☆

《人機交互設計原理與案例解析》這本書簡直是界麵設計愛好者的福音。它的敘事方式非常生動，不像傳統的教材那樣嚴肅刻闆，更像是一位資深設計師在分享他的心路曆程和寶貴經驗。書中大量使用瞭實際産品截屏和用戶體驗研究的案例來佐證設計原則，比如對“米勒魔數”的討論，作者就結閤瞭電商網站的導航欄設計來說明認知負荷的重要性。最讓我受益匪淺的是關於情感化設計和可用性測試的章節，它提供瞭一套非常實用的測試流程和評估指標，讓我明白瞭如何用科學的方法去驗證一個設計的優劣，而不是僅僅憑感覺。這本書的排版也十分精美，圖文並茂，閱讀體驗極佳。它成功地將心理學、社會學和技術實現融閤在一起，提供瞭一個 holistic（整體性）的視角來看待用戶體驗，強烈推薦給所有從事産品、設計和前端開發的同仁。

評分☆☆☆☆☆

哇，最近在讀《空間數據處理與分析實踐指南》，這本書簡直是為我們這些搞地理信息係統（GIS）的量身定做的。它的內容編排特彆有條理，從最基礎的空間數據結構講起，一步步深入到復雜的空間分析和建模。我特彆喜歡它對各種主流GIS軟件操作的詳盡講解，簡直就是一本手把手教你上手的實戰手冊。比如，它在講解緩衝區分析和疊加分析時，不僅展示瞭理論原理，還配有清晰的圖例和實際案例，讓我這個初學者也能很快掌握核心技巧。更難能可貴的是，這本書並沒有停留在基礎操作層麵，它還探討瞭空間統計和數據可視化的一些前沿方法，讓讀者在掌握工具的同時，也能理解背後的科學邏輯。對於想從單純的數據製圖轉嚮深度空間洞察的研究者來說，這本書提供瞭非常堅實的理論基礎和實用的操作指導。讀完這本書，感覺對整個GIS生態係統都有瞭一個更全麵、更深入的認識，絕對是案頭必備的工具書。