Tantárgyi adatlap

Download PDF

I. Subject Specification

1. Basic Data
1.1 Title
Kiegyenlítő számítások
1.2 Code
BMEEOFTAG42
1.3 Type
Module with associated contact hours
1.4 Contact hours
Type Hours/week / (days)
Lecture 1
Lab 2
1.5 Evaluation
Exam
1.6 Credits
4
1.7 Coordinator
name Dr. Barsi Árpád
academic rank Professor
email barsi.arpad@emk.bme.hu
1.8 Department
Department of Photogrammetry and Geoinformatics
1.9 Website
1.10 Language of instruction
hungarian
1.11 Curriculum requirements
-
1.12 Prerequisites
Gyenge előkövetelmény:
  • Geodézia II. (BMEEOAFAT42)
  • Matematika A2a (BMETE90AX02)
1.13 Effective date
5 February 2020

2. Objectives and learning outcomes
2.1 Objectives
A tárgy célja megismertetni a hallgatókat a valószínűségszámítás és a matematikai statisztika eszközeivel, amelyek a mérések feldolgozásakor használatosak. A földmérési és térinformatikai gyakorlatban gyűjtött mérési eredmények feldolgozására bemutatjuk a használatos kiegyenlítési eszközöket, számítógépes megoldásokat és önálló példamegoldáson keresztül begyakoroljuk azokat. Az oktatás során különös hangsúlyt fektetünk a számítógépes támogatás kihasználására, mind a numerikus, mind a grafikus eredmények szempontjából.
2.2 Learning outcomes
Upon successful completion of this subject, the student:
A. Knowledge
  1. Ismeri a valószínűségszámítás és a matematikai statisztika alapvető mérnöki alkalmazási lehetőségeit és módszereit.
  2. Ismeri a hibaterjedés matematikai eszközeit és számítási metódusát.
  3. Ismeri a mérési eredmények feldolgozására szolgáló kiegyenlítési módszereket.
  4. Alkalmazni tudja a kiegyenlítés módszereit hálózati mérések tervezésére és a végrehajtott mérések után ki tudja számolni a hálózatkiegyenlítést.
  5. A mérések alapján alkalmasan megválasztott függvénykapcsolatokat tud felírni és a szükséges paramétereket meg tudja határozni.
  6. Alkalmazni tudja a koordináta-transzformációt a megfelelően illesztett paraméterek meghatározásával.
B. Skills
  1. Képes a földmérő és térinformatikai mérnöki feladatok megoldása során felmerülő mérések kiegyenlítésének elvégzésére megfelelő pontossággal.
  2. A gyakorlatban felmerülő mérési feladatokban képes kiválasztani a megfelelő hipotézisvizsgálati eszközt és annak használatára képes.
  3. A hibaterjedés kiszámításával képes a mérésekből levezett mennyiségek megbízhatósági mérőszámait előállítani.
  4. A számítások elvégzésére alkalmas szoftvereket képes felhasználói szinten kezelni.
C. Attitudes
  1. Törekszik a számítások pontos elvégzésére és az eredmények megfelelő megjelenítésére.
  2. Törekszik a megfelelő szakkifejezések használatára és a szabatos jelölések alkalmazására.
D. Autonomy and Responsibility
  1. Munkáját érő oktatói kritikák esetén a megalapozott kritikai észrevételeket elfogadja, beépíti további feladatvégzésébe.
  2. Önállóan alkalmazza a mérések kiegyenlítési eljárásait.
2.3 Methods
Számítógépes laboratóriumi gyakorlatok. Teljesítményértékelés számítógépen megoldandó fel-adatokon keresztül.
2.4 Course outline
Hét Előadások és gyakorlatok témaköre
1. Valószínűségelméleti alapok
2. Matematikai statisztika
3. Hipotézis-vizsgálatok
4. Hibaelmélet, mérőszámok
5. Hibaterjedés
6. Legkisebb négyzetek módszere
7. Kiegyenlítés közvetítő egyenletekkel
8. Kiegyenlítés feltételi egyenletekkel
9. Kiegyenlítés kényszerekkel
10. Hálózatkiegyenlítés, folyamatosan változó mennyiségekre végzett mérések feldolgozása
11. Robusztus kiegyenlítés
12. Mérések tervezése
13. Függvények meghatározása, koordinátatranszformációk
14. Gyakorlati alkalmazási példák

The above programme is tentative and subject to changes due to calendar variations and other reasons specific to the actual semester. Consult the effective detailed course schedule of the course on the subject website.
2.5 Study materials
  • Detrekői Ákos: Kiegyenlítő számítások, Tankönyvkiadó, Budapest, 1991
  • Dr. Fekete Károly: Kiegyenlítő számítások
2.6 Other information
A gyakorlatokon az oktató engedélyével saját laptop használható.
2.7 Consultation

Konzultációs időpontok:

A tanszék honlapján megadottak szerint, vagy előzetesen, e-mail-ben a gyakorlatvezetőkkel egyeztetve.

This Subject Datasheet is valid for:
2023/2024 II. félév

II. Subject requirements

Assessment and evaluation of the learning outcomes
3.1 General rules
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése két részteljesítmény értékelés (ZH), házi feladat (HF) és szóbeli vizsga (V) alapján történik.
3.2 Assessment methods
Teljesítményértékelés neve (típus)JeleÉrtékelt tanulási eredmények
1. zárthelyi dolgozat (összegző teljesítmény értékelés)ZH1A.1-A.6; B.1-B.4; C.1-C.2
2. zárthelyi dolgozat (összegző teljesítmény értékelés)ZH2A.1-A.6; B.1-B.4; C.1-C.2
házi feladatHFA.1-A.6; B.1-B.4; C.1-C.2; D.1-D.2
szóbeli vizsgaVA.1-A.6; B.1-B.4; C.1-C.2

The dates of deadlines of assignments/homework can be found in the detailed course schedule on the subject’s website.
3.3 Evaluation system
JeleRészarány
ZH1 20%
ZH2 20%
HF 10%
V 50%
Összesen 100%
A zárthelyi és házi feladat elégtelen, ha nem éri el az elérhető pontszám 50%-át.
3.4 Requirements and validity of signature
Az aláírás megszerzésének feltétele, hogy a két ZH-t és a házi feladatot legalább elégséges (50%) szinten teljesítse a hallgató.
3.5 Grading system
ÉrdemjegyPontszám (P)
jeles (5)80<=P
jó (4)70<=P<80%
közepes (3)60<=P<70%
elégséges (2)50<=P<60%
elégtelen (1)P<50%
3.6 Retake and repeat
1) A házi feladat – a szabályzatban meghatározott díj megfizetése mellett – késedelmesen a pótlási időszak utolsó napján 16:00 óráig adható be vagy elektronikus formában 23:59-ig küldhető meg.
2) A zárthelyi dolgozatok külön tartott pótzárthelyin pótolhatók vagy javíthatók.
3.7 Estimated workload
TevékenységÓra/félév
részvétel a kontakt tanórákon14×3=42
félévközi készülés a gyakorlatokra14×1=14
felkészülés a teljesítményértékelésekre10
a házi feladat elkészítése10
felkészülés a szóbeli vizsgára44
Összesen120
3.8 Effective date
5 February 2020
This Subject Datasheet is valid for:
2023/2024 II. félév