Berechn. mittlere Ebene in Raum mit vielen Punkten

Hallo,

ich bin dabei einige Berechungen in einem 3D Raum durchzuführen.
(Vektoren, Ebenen, Eq. einer Ebene, Normale, usw.)

Nun muss ich eine mittlere Ebene berechnen. Das heisst, wenn ich alles richtig verstanden habe, in einem Raum mit vielen Punkten, die alle Ebenen bilden können, eine „mittlere“ Ebene bestimmen bei der die Abstände zu den Punkten minimal sind.

Ich hoffen jemand kann mir erklären wie man eine solche berechnung durchführt.

Vielen vielen Dank für jede hilfreiche erklärung.

Schöne Grüsse.

Doppelposting [Programmierung Allgemein]
=>
/t/algorth-berech-mittlere-ebene-in-raum-m-pkten/510…

Hallo,

danke für die Antwort.

Aber hat das ganze nichts mit dem minimum-quadrat zutuen.

Verstehen bis her nur bahnhof…tut mir leid…

Aber ich gebe die hoffnung nicht auf…

Hallo,

Aber hat das ganze nichts mit dem minimum-quadrat zutuen.

Nein.

Du spachst von „minimalem Abstand der Punkte
zur Ebene“.

Trägheitstensor der N x 3 - Punkte bestimmen (3x3) ==> http://en.wikipedia.org/wiki/Moment_of_inertia#Defin…

Eigenwerte und Eigenvektoren davon bestimmen ==> http://barnesc.blogspot.com/2007/02/eigenvectors-of-…

Verstehen bis her nur bahnhof…tut mir leid…
Aber ich gebe die hoffnung nicht auf…

Wo genau haperts?

Grüße

CMБ

Also wenn ich mich gut an eine vorlesung erinnere die ich mal hatte, dann war das irgendwie so:

eq. der ebene: P=ax+by+cz+d
und P(Xi) = a xi + b yi + c zi + d

Es geht also darum eine eben zu berechner wo bei die distanz (d) für die punkte Xi minimal ist

minimal quadrat :
\sum_{i=1}^N P(Xi)^2

Kennt jemand ein beispiel hier zu?

Also wenn ich mich gut an eine vorlesung erinnere die ich mal
hatte, dann war das irgendwie so:

eq. der ebene: P=ax+by+cz+d
und P(Xi) = a xi + b yi + c zi + d

Die gesuchte Ebene hat die Form E:ax+by+cz+d=0
Der Abstand eines Punktes Pi(xi|yi|zi) zur Ebene ist
d(Pi,E)=axi+byi+czi+d
wenn man davon ausgeht, dass der Normalenvektor der Ebene ein Einheitsvektor ist. Davon kann man aber ohne weiteres ausgehen.
Nun minimiert man die Summe der Abstandsquadrate
s(a,b,c,d)=\sum\limits_{i=1}^m\ (ax_i+by_i+cz_i+d)^2
Dabei ist m die Anzahl der Punkte.
Im Minimum muss die Ableitung (der Gradient) 0 sein, also

\nabla s(a,b,c,d)=\begin{pmatrix}
\sum 2x_i(ax_i+by_i+cz_i+d)\
\sum 2y_i(ax_i+by_i+cz_i+d)\
\sum 2z_i(ax_i+by_i+cz_i+d)\
\sum 2(ax_i+by_i+cz_i+d)\end{pmatrix}\stackrel{!}{=}0

Die 2er fliegen raus, und man sortiert nach a,b,c und d.

\ \begin{pmatrix}
\sum x_i ^2 & \sum x_i y_i & \sum x_i z_i & \sum x_i\
\sum x_i y_i & \sum y_i ^2 & \sum y_i z_i & \sum y_i\
\sum x_i z_i & \sum y_i z_i & \sum z_i ^2 & \sum z_i\
\sum x_i & \sum y_i & \sum z_i & m\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}a\b\c\d\end{pmatrix}\stackrel{!}{=}0

Wenn du dieses Gleichungssystem löst kriegst du a,b,c und d raus.
Gruß

hendrik

Hallo Ronny

Also wenn ich mich gut an eine vorlesung erinnere die ich mal
hatte, dann war das irgendwie so:

eq. der ebene: P=ax+by+cz+d
und P(Xi) = a xi + b yi + c zi + d

Es geht also darum eine eben zu berechner wo bei die distanz
(d) für die punkte Xi minimal ist

Aha, „Distanz“!

minimal quadrat :
\sum_{i=1}^N P(Xi)^2

Ooops, minimale „Quadratmittelabweichung“?

Welches denn nun?

vgl. z.B.: => http://mathforum.org/library/drmath/view/63765.html

 ...
 There are different kinds of best fit planes. 
 One best fit plane minimizes the maximum distance 
 from the points to the plane. Another minimizes 
 the sum of squared distances to the plane.
 ...

Grüße

CMБ

\ \begin{pmatrix}
\sum x_i ^2 & \sum x_i y_i & \sum x_i z_i & \sum x_i\
\sum x_i y_i & \sum y_i ^2 & \sum y_i z_i & \sum y_i\
\sum x_i z_i & \sum y_i z_i & \sum z_i ^2 & \sum z_i\
\sum x_i & \sum y_i & \sum z_i & m\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}a\b\c\d\end{pmatrix}\stackrel{!}{=}0

Hallo,

vielen Dank. Das hat mir schon sehr geholfen.

Wenn ich also alles richtig verstanden habe, kann ich also nun 3 punkte benennen die zur mittleren ebene gehören:

Punkt1:frowning: Sum(xi^2)/Sum(xi) ; Sum(xi yi)/Sum(xi) ; Sum(xi zi)/Sum(xi) )
Punkt2:frowning: Sum(xi yi)/Sum(yi) ; Sum(yi^2)/Sum(yi) ; Sum(yi zi)/Sum(yi) )
Punkt3:frowning: Sum(xi)/m ; Sum(yi)/m ; Sum(zi)/m )

Wenn ich nun damit die „mittlere ebene“ mit nur 3 punkten (m=3) bestimme müsste diese ja eigentlich mit der eq. einer normalen ebene dieser 3 punkte übereinstimmen?!

Wenn ich also alles richtig verstanden habe, kann ich also nun
3 punkte benennen die zur mittleren ebene gehören:

Punkt1:frowning: Sum(xi^2)/Sum(xi) ; Sum(xi yi)/Sum(xi) ; Sum(xi
zi)/Sum(xi) )
Punkt2:frowning: Sum(xi yi)/Sum(yi) ; Sum(yi^2)/Sum(yi) ; Sum(yi
zi)/Sum(yi) )
Punkt3:frowning: Sum(xi)/m ; Sum(yi)/m ; Sum(zi)/m )

Richtig.

Wenn ich nun damit die „mittlere ebene“ mit nur 3 punkten
(m=3) bestimme müsste diese ja eigentlich mit der eq. einer
normalen ebene dieser 3 punkte übereinstimmen?!

Auch richtig.

hendrik

Kann es sein dass es nur funktioniert wenn es mehr alls drei punkte hat (m>3)?

Kann es sein dass es nur funktioniert wenn es mehr alls drei
punkte hat (m>3)?

-Wenn es genau drei Punkte sind, kommt genau die Ebene raus in der die drei Punkte drin liegen, davon gibt es genau eine.
-Wenn es zwei Punkte sind, hat das Problem unendlich viele Lösungen, nämlich alle Ebenen die die Gerade durch die beiden Punkte enthalten. D.h. du erhälst alle Lösungen indem du eine Ebene aufstellst die die Gerade durch die beiden Punkte enthält und diese dann um genau diese Gerade drehst.
-Bei einem Punkt sind alle Ebenen die diesen Punkt enthalten Lösungen.

hendrik