waarin K loopt van tot nterwijl de A £k zullen voldoen aan
de voorwaarde dat [A A minimum zal zijn. Deze voorwaarde
d [A A a[A£A|]_„
levert 10 vergelijkingen o, o.
Het kiezen van dezen vorm heeft dit voor, dat de ontwikkeling
geheel dezelfde is als van de methode der kleinste vierkanten,
die iederen landmeter welbekend is.
Men elimineert de A £k zooals men bij de kleinste vierkanten
van de foutenvergelijkingen op de normaalvergehjkingen komt.
Men vindt dus 10 vergelijkingen met de 10 onbekenden A BK
die precies den vorm hebben van de normaalvergelijkingen en
dus volgens de rekenwijze van Gauss kunnen worden opgelost.
Op dezelfde wijze elimineert men A vjk- Ik merk op dat de
«normaalvergelijkingen» voor A tot K en A' tot K alleen ver
schillen in de constante termen. Dat vereenvoudigt de oplossing
en maakt een gemeenschappelijke S-contröle mogelijk.
Volgens de beschreven methode is de oplossing uitgevoerd,
echter ter besparing van tijd niet met alle 64 gegevens maar
met 41 punten over het geheele land verdeeld. De oplossing is
geheel met machines uitgevoerd.
Om de groote getallen wat te verkleinen is eerst uit 3 punten,
Sneek, Oldenzaal en Middelburg een benaderde lineaire betrek
king gevonden.
£0 -r 0.999922955 0.007040730jy 34982.67
yjo 0.006826167 x 0.999870959y 72808.77
Trekt men deze vergelijkingen van (1) af, dan vindt men:
—£0)-!r£\£ Ax'i-\-Bx2y-\- Cxy2A~ Dy3-\-Ex2-]- Fxy-\- Gy2-\-
4- {H 0.999922955) x 0.00704073°)y (■KJr 34982.67)
en een dergelijke voor -y
Noemt men H0.999922955=^, enz. dan heeft men:
-(- A A x3 -j- Bx2y -j- C xy2 -f- Dy3 -j- Ex2 -f-
-f- Fxy -j- G y2 -f- h x iy -f- k.
Uit deze vergelijkingen elimineert men A en lost op vol
gens Gauss.
De oplossing heeft de volgende uitkomst opgeleverd:
i8
