112 地方特考三等 測量製圖類科 測量平差法 考古題詳解

112 年・地方特考・三等・測量製圖類科
試題代碼 測量平差法

第 一 題20 分

標準誤差(Standard Error)、平均誤差(Average Error)及或然誤差(Probable Error)都可表示觀測量之精度,為何通常都採用標準誤差來表示觀測量之精度?試詳述原因。

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核心觀念

本題考的是三種精度指標的定義,以及標準誤差為何適合作為描述觀測量精度的慣用指標。若觀測誤差服從平均值為零、標準差為 σ\sigma 的常態分布,則:

  • 標準誤差:誤差的均方根,反映誤差的離散程度: σ=E(e2)\sigma=\sqrt{E(e^2)}
  • 平均誤差:誤差絕對值的期望值: E(∣e∣)E(|e|)
  • 或然誤差:使誤差落在其正負範圍內的機率為 50%50\% 的數值;常態分布下約為 0.6745σ0.6745\sigma。

三者都能描述誤差大小,但標準誤差與最小二乘平差及誤差傳播理論的數學架構直接相連,因此在測量平差中最為常用。

解題方法

回答時從「數學上的便利性」與「平差理論上的關聯」切入,說明標準誤差如何由觀測殘差估計,並指出其在加權平差及成果精度推算中的作用。

在常態分布下,平均誤差與標準誤差有固定比例關係:

E(∣e∣)=σ2π≈0.7979σE(|e|)=\sigma\sqrt{\frac{2}{\pi}}\approx0.7979\sigma

或然誤差與標準誤差的關係為:

r=0.6745σr=0.6745\sigma

因此,若採用這些指標,仍須先建立分布假設或換算關係;標準誤差則可直接用均方值及其估計式處理。

為何通常採用標準誤差

  1. 與最小二乘原理直接配合 最小二乘平差以殘差平方和為核心,標準誤差由平方和導出。例如,單位權中誤差常以 σ^0=vTPvn−u\hat{\sigma}_0=\sqrt{\frac{v^\mathsf{T}Pv}{n-u}} 估計,其中 vv 為殘差向量、PP 為權矩陣、nn 為觀測數、uu 為未知數個數。這使標準誤差能直接反映平差結果的整體離散程度。
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第 二 題20 分

設在測站 AA 觀測如圖,已知 ∠BAC=α\angle BAC=\alpha,設其無誤差,觀測角度 β1\beta_1 和 β2\beta_2 之中誤差為 σ1=σ2=±1.4′′\sigma_1=\sigma_2=\pm1.4^{\prime\prime},協變方 σ12=−1′′2\sigma_{12}=-1^{\prime\prime2},試求解角度 xx 的中誤差 σx\sigma_x。

🖼️【此處有附圖,請對照原卷】

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核心觀念

圖中整個已知角 α\alpha 可分解為

α=β1+β2+x\alpha=\beta_1+\beta_2+x

因此

x=α−β1−β2x=\alpha-\beta_1-\beta_2

已知 α\alpha 無誤差,故 xx 的誤差只來自 β1\beta_1 與 β2\beta_2。含相關觀測量的誤差傳播公式為

σx2=(∂x∂β1)2σ12+(∂x∂β2)2σ22+2∂x∂β1∂x∂β2σ12\sigma_x^2 = \left(\frac{\partial x}{\partial \beta_1}\right)^2\sigma_1^2 + \left(\frac{\partial x}{\partial \beta_2}\right)^2\sigma_2^2 + 2\frac{\partial x}{\partial \beta_1} \frac{\partial x}{\partial \beta_2} \sigma_{12}

其中 σ12\sigma_{12} 為 β1\beta_1 與 β2\beta_2 的協變方。

解題方法

由

x=α−β1−β2x=\alpha-\beta_1-\beta_2

可得偏微分係數

∂x∂β1=−1,∂x∂β2=−1\frac{\partial x}{\partial \beta_1}=-1, \qquad \frac{\partial x}{\partial \beta_2}=-1

又因 α\alpha 無誤差,不需列入誤差傳播式。代入題 given:

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第 三 題20 分

某一距離 nn 次觀測之平均值為 lˉ\bar{l},設 l=li+vil=l_i+v_i,viv_i 稱為改正數或剩餘誤差;試證明改正數之平方和為最小。

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核心觀念

本題考「算術平均值具有最小平方和性質」。觀測值寫成 li=lˉ+εil_i=\bar l+\varepsilon_i,其中 lˉ\bar l 為 nn 次觀測的算術平均值,εi=li−lˉ\varepsilon_i=l_i-\bar l 為各觀測值相對平均值的偏差。題目採用 l=li+vil=l_i+v_i 的記號,因此改正數為 vi=l−liv_i=l-l_i;令待配適的距離 l=lˉl=\bar l,便有 vi=lˉ−li=−εiv_i=\bar l-l_i=-\varepsilon_i。

解題方法

由算術平均值的定義,

lˉ=1n∑i=1nli⟹∑i=1n(li−lˉ)=0.\bar l=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}l_i \quad\Longrightarrow\quad \sum_{i=1}^{n}(l_i-\bar l)=0.

任取一個距離估值 ll,將它表示為 l=lˉ+dl=\bar l+d,其中 d=l−lˉd=l-\bar l。依題目定義,vi=l−liv_i=l-l_i,故

vi=(lˉ−li)+d.v_i=(\bar l-l_i)+d.

將改正數平方後加總:

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第 四 題20 分

等權獨立不相關觀測平面三角形的三個內角,觀測值分別為:

α=80∘00′10′′\alpha=80^\circ00^\prime10^{\prime\prime}、
β=75∘45′20′′\beta=75^\circ45^\prime20^{\prime\prime}、
γ=24∘14′00′′\gamma=24^\circ14^\prime00^{\prime\prime}。

今未知參數 xx、yy、zz 為三個內角之最或是值,依未知數附有條件之間接觀測平差求解未知參數。

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核心觀念

平面三角形的三個內角應滿足幾何條件

x+y+z=180∘。x+y+z=180^\circ。

本題的三個角度觀測值等權、彼此獨立且不相關,因此觀測權矩陣為單位矩陣。以未知數附有條件之間接觀測平差求解,等同於在角度總和條件下,使三個角度改正數平方和最小。

解題方法

先將觀測值總和換算為度、分、秒:

α+β+γ=80∘00′10′′+75∘45′20′′+24∘14′00′′=180∘−30′′.\begin{aligned} \alpha+\beta+\gamma &=80^\circ00^\prime10^{\prime\prime} +75^\circ45^\prime20^{\prime\prime} +24^\circ14^\prime00^{\prime\prime}\\ &=180^\circ-30^{\prime\prime}. \end{aligned}

因此觀測角總和的閉合差為 w=−30′′w=-30^{\prime\prime}。令 vx,vy,vzv_x,v_y,v_z 分別為三個角的改正數,則平差後角度須滿足

vx+vy+vz=30′′。v_x+v_y+v_z=30^{\prime\prime}。

由等權最小二乘原則,需使

vx2+vy2+vz2v_x^2+v_y^2+v_z^2

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第 五 題20 分

某一平差問題列有以下條件方程式:

{v1−v2+v3+5=0v3−v4−v5−2=0v5−v6−v7+3=0v1+v4+v7+4=0\begin{cases} v_1-v_2+v_3+5=0\\ v_3-v_4-v_5-2=0\\ v_5-v_6-v_7+3=0\\ v_1+v_4+v_7+4=0 \end{cases}

設有 33 個未知參數 v1=x1v_1=x_1、v2=x2v_2=x_2、v7=x3v_7=x_3,試將條件聯立方程式改寫成誤差方程式及列出間接觀測平差法方程。

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核心觀念

本題將條件方程式改寫成間接觀測模型,再以最小二乘法建立法方程。題目指定 v1=x1v_1=x_1、v2=x2v_2=x_2、v7=x3v_7=x_3,因此可先從四個條件式解出其餘 viv_i,再整理成

v=Ax−l.\boldsymbol v=A\boldsymbol x-\boldsymbol l.

題目未提供權,以下按等權處理,即 P=IP=I。間接觀測平差法方程為

ATPAx=ATPl.A^{\mathsf T}PA\boldsymbol x=A^{\mathsf T}P\boldsymbol l.

解題方法

由第一式可得

v3=−v1+v2−5=−x1+x2−5.v_3=-v_1+v_2-5=-x_1+x_2-5.

由第四式可得

v4=−v1−v7−4=−x1−x3−4.v_4=-v_1-v_7-4=-x_1-x_3-4.

將這兩式代入第二式:

v5=v3−v4−2=x2+x3−3.v_5=v_3-v_4-2=x_2+x_3-3.

再由第三式求得

v6=v5−v7+3=x2.v_6=v_5-v_7+3=x_2.

加上題目指定的 v1=x1v_1=x_1、v2=x2v_2=x_2、v7=x3v_7=x_3,誤差方程式為

{v1=x1,v2=x2,v3=−x1+x2−5,v4=−x1−x3−4,v5=x2+x3−3,v6=x2,v7=x3.\begin{cases} v_1=x_1,\\ v_2=x_2,\\ v_3=-x_1+x_2-5,\\ v_4=-x_1-x_3-4,\\ v_5=x_2+x_3-3,\\ v_6=x_2,\\ v_7=x_3. \end{cases}

整理為 v=Ax−l\boldsymbol v=A\boldsymbol x-\boldsymbol l:

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