新方法：条件方程直接探测多维粗差提高效率

本文探讨了一种创新的粗差探测方法，即利用条件方程式直接探测多维粗差。传统的粗差探测通常涉及待估参数的计算、拟稳平差和秩亏问题的解决，或者通过随机选取观测值排除粗差。本文提出的新型方法则不同，它以条件方程式的闭合差作为粗差探测的基础，构建了一个专门针对多维粗差的探测模型和算法。 条件方程式的闭合差，作为一种关键的统计指标，被用来作为粗差探测的起点。这种方法避免了繁琐的参数估计过程，而是直接利用方程系统的结构来识别可能存在的粗差。作者通过实例分析和模拟数值试验，将这种新方法与LEGE法（Levenberg-Marquardt Estimation）和数据探测法等传统方法进行了对比，结果显示，新方法在粗差探测的效率上有所提升，特别是对于出现在极限误差附近的粗差，其探测能力更为显著。 此外，这种方法的优势还体现在简化了操作步骤，使得粗差探测过程更加直观和高效。与传统方法相比，它不仅减少了计算复杂性，而且在处理多维数据时具有更好的适应性和准确性。 这篇论文提供了一种有效的粗差探测策略，特别是在处理多维问题时，其性能和实用性得到了肯定。这将有助于改进测量数据分析的精确度，并且可能推动粗差探测技术的发展，使其在工程测量、地理信息系统等领域得到广泛应用。