水准网间接平差案例的pythpn，C++，matlab代码实现

#include <iostream> #include <Eigen/Dense> int main(int argc, char** argv) { // ----------------------------构建系数方程-------------------------------- int n = 5; // 观测值总数 int t = 3; // 参数总数 Eigen::VectorXd L = Eigen::VectorXd::Zero(5); L << 5.835, 3.782, 9.640, 7.384, 2.270; // 观测高差 // A点高程 double HA = 237.483; // 计算参数的近似值 double X10 = HA + L(0); double X20 = HA + L(2); double X30 = HA + L(4); Eigen::Vector3d X0(X10, X20, X30); // 误差方程系数 Eigen::MatrixXd B = Eigen::MatrixXd::Zero(5, 3); B << 1, 0, 0, -1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, -1, 0, 0, 1; Eigen::VectorXd l = Eigen::VectorXd::Zero(5); l << 0, -23, 0, 14, 0; // 定权，得观测值的权阵 Eigen::MatrixXd P = Eigen::MatrixXd::Zero(5, 5); P.diagonal() << 2.9, 3.7, 2.5, 3.3, 4.0; // -------------------------- - 间接平差求解-------------------------------- - Eigen::MatrixXd NBB = B.transpose() * P * B; Eigen::VectorXd W = B.transpose() * P * l; Eigen::VectorXd x = NBB.inverse() * W; Eigen::VectorXd V = B * x - l; double lsq = V.transpose() * P * V; double u = sqrt(lsq / (n - t)); std::cout << "法方程的解为:\n" << x << std::endl; std::cout << "改正数V:\n" << V << std::endl; std::cout << "参数平差值:\n" << X0 + x / 1000 << std::endl; std::cout << "观测值的平差值:\n" << L + V << std::endl; std::cout << "单位权中误差:\n" << u << std::endl; return 0; }