Расчетно-графическая работа № 1 
По дисциплине: «Инженерная геодезия»
«Плановое и высотное обоснования»

Учебный курс предполагает выверенную, хорошо обоснованную теорию, которая отражает сущностные свойства объекта, отличающие его от других объектов; теорию, которая оперирует знаниями законов функционирования объекта, а также включает в себя понятия, ориентирующие на содержательный анализ процессов и явлений, представленных в качестве предметной области исследований. Предлагается список рекомедуемой литературы.


Содержание.
Основы журналистики и теории журналистики
Массовая информация - центральная категория теории журналистики
Исторические типы и социокультурные формы журналистики
Список рекомендуемой литературы

Имена. Типы данных. Арифметические функции. Операторы ввода и вывода информации. Разделы переменных и постоянных. Рекомендации к написанию программ на языке TurboPascal. Операторы языка.

В этих лекциях мы напишем первые программы, познакомится с основными этапами перевода программы с языка С++ в машинный код и познакомимся со средами программирования в Linux и Windows.

1.1. Первая программа на С++
1.2. Неформальное введение в С++
1.3. Средства разработки программ в ОС Linux
2.1. Алфавит языка
2.2. Данные в языке С++
2.3. Переменные в языке С++
2.4. Константы в языке С++
2.5. Операции и выражения
2.6. Стандартные функ
2.7. Структура программы
2.8. Ввод и вывод данных
3.1. Условный оператор
3.2. Оператор варианта
3.3. Операторы цикла
3.4. Решение задач с использованием циклов
4.1. Общие сведения о функциях
4.2. Передача параме тров в С/С++
4.3. Рекурсивные функции в С/С++
4.4. Облас ть видимос ти переменных в функциях С/С++, расширение облас ти видимос ти переменных
4.5. Перегрузка и шаблоны функций
4.6. Использование значений формальных параме тров по умолчанию
5.1. Ввод элементов массива
5.2. Вывод элемен тов массива
5.3. Основные алгори тмы обрабо тки массивов
5.4. Указа тели, динамические массивы
6.1. Блок-схемы основных алгоритмов обработки матриц
6.2. ДИНАМИЧЕСКИЕ МАТРИЦЫ
7. Решение задач линейной алгебры с использованием динамических матриц и функций
8. Организация ввода-вывода в C++
9. Строки и структуры в С++
10. Классы в С++. Объектно-ориентированное программирование.

Математические действия над результатами измерений.

Функциональные преобразования результатов измерений.

При использовании измерительной информации нередко производят различные математические действия над результатами измерений. При этом обязательно нужно учитывать, что результат измерения является случайным значением измеряемой величины. Обращение с результатами измерения, как с неслучайными значениями приводит к ошибкам.

Любые функциональные преобразования результатов измерений связаны с изменением из законов распределения вероятности. Так, если Q=f(A), где А – результат измерения, а f – монотонная функция, то плотность распределения вероятности Q выражается через плотность распределения вероятности результата А измерения, как:

Обработка результатов нескольких серий измерений.

Часто возникают ситуации, когда многократное измерение одной и той же величины производится в несколько этапов, разными людьми, в разных местах, в разное время и на разных приборах. Результат такого измерения необходимо определять путем обработки нескольких серий результатов, которые могут отличаться по статистическим характеристикам.

Серии называют однородными, если результаты в них подчиняются одному и тому же закону распределения вероятности. В противном случае серии считаются неоднородными.

Обработка результатов нескольких серий зависит от того, однородны они или нет. Поэтому при задании способа обработки результатов обязательно производят проверку однородности серий.

Обычно сравнивают средние арифметические и оценки дисперсий в каждой серии. Проверка производится в 2 этапа:

1) проверка значимости различия между средними арифметическими;

2) проверка равно рассеянности результатов измерений в сериях.

Многократное измерение.

Многократное измерение проводится в основном в профессиональной метрологической деятельности а также при проведении точных измерений научных экспериментов. Они очень трудоемки и требуют затрат времени и средств, поэтому необходимость многократного измерения должна быть технико-экономически обоснована.

Рассмотрим последовательность действий при проведении многократного измерения.

1. Анализ априорной информации. Назначение анализа такое же, как при однократном измерении. При этом роль анализа в данном случае уменьшается за счет большого количества апостериорной информации, получаемой в процессе измерений (распределение вероятности результата измерений определяется экспериментально).

2. Получение n независимых значений отсчета. Эта основная измерительная процедура, которая может быть организованная по-разному:

· Если измерением измеряемой величины во времени можно пренебречь, то значения отсчета получают путем многократного повторения процедуры сравнения;

· Если известно, что измеряемая величина может существенно измениться, то ее измеряют одновременно несколькими средствами измерений, каждое из которых дает одно из значений отсчета.

Однократное измерение.

Во многих областях производственной деятельности, в обиходе, в торговле подавляющее большинство измерений являются однократными. В обычных условиях их точность вполне приемлема, а простота и обусловленные ей высокая производительность и низкая стоимость ставят их вне конкуренции.

Особенности метрологического анализа однократного измерения заключаются в следующем:

1. из множества возможных значений отсчета получается только одно (и используется);

2. представление о законе распределения вероятности отсчета и его СКО формируется исключительно на основе априорной информации.

Основы теории измерений

Факторы, влияющие на точность измерений.

Все в окружающем нас мире взаимосвязано и взаимообусловлено. Поэтому результат измерения, то есть то, что, мы получаем при проведении измерительной процедуры, определяется не только значением измеряемой величины, но и совместным влиянием целого ряда факторов, учет которых представляет иногда довольно сложную задачу.

Объект измерений. Перед проведением измерения необходимо хорошо изучить объект измерения и представить себе модель исследуемого объекта, которая в дальнейшем, по мере получения измерительной информации, может уточняться. Чем точнее модель соответствует реальному объекту, тем корректнее измерительный эксперимент.

Примеры:

1. При измерении диаметра вала необходимо быть уверенным, что он круглый (иначе неясно какое значение принимать за диаметр). При контроле отклонений формы, наоборот измеряют отклонение от округлости.

2. При измерении периода обращения Земли вокруг Солнца можно пренебречь неравномерностью периода, а можно, наоборот сделать его объектом исследования (измерения).

3. При измерении меняющихся во времени величин часто определяют их средние значения, пренебрегая их измерением. В то же время, существует целое направление – Флуктуационные методы измерений и контроля. Оно основано на изучении флуктуаций (изменений) величины. С помощью этих методов получают необходимую информацию о качестве объекта измерений и осуществляют прогнозирование его технического состояния.

Средства измерений 

Классификация СИ

Технические средства, используемые при измерениях и имеющие нормированные метрологические характеристики, называют средствами измерений.

В зависимости от назначения и конструктивного исполнения СИ подразделяются на несколько классов.

1. Меры. Если мера воспроизводит величину только одного размера, то ее называют однозначной (гиря, концевая мера длинны, кварцевый генератор – мера частоты и т.д.). Многозначная мера воспроизводит физическую величину разных размеров (миллиметровая линейка, конденсатор переменной емкости).

Для удобства использования однозначные меры часто объединяют в магазины и наборы. Набор мер – это, по сути дела, комплект мер разного размера одной и той же величины, применяемых на практике, как в отдельности, так и различных сочетаниях (набор гирь – разновесов, набор концевых мер длинны).

Магазин мер – это набор мер, конструктивно объединенных в единое устройство, в котором имеется приспособление для соединения мер в различных комбинациях (магазины сопротивлений, емкостей, индуктивностей).

К мерам можно отнести стандартные образцы и образцовые вещества. Это образцы материалов определенного и строго регламентированного состава, одно из свойств которых является величиной с известным значением.

Применяются для воспроизведения единиц измерения или постоянных точек шкалы (образцы твердости шкалы Мооса, образцы шероховатости, чистые металлы).