کریسر-راؤ ذیلی اکائی (CRLB) کو روبوٹ مقامی ایبٹ آباد میں پیرامیٹر رن کی درستی پر تدریسی حد فراہم کرتا ہے. یہ پیمائشی شور اور نظام کے نمونے کو بہترین ممکنہ طور پر قابل فہم بنانے میں مدد کرتا ہے. سمجھ بوجھ اور CRLB کو مؤثر مقامی تناظر میں ترتیب دینے اور ان کی کارکردگی کو درست کرنے کے لیے ضروری ہے۔
کرام-راؤ ذیلی ضلع کے بنیادی پس منظر ہیں۔
CRLB کسی بھی غیر موزوں اساسگر کے فرق پر ایک ذیلی تقسیم کرتا ہے. روبوٹ مقامی انتظامیہ میں یہ روبوٹ کے مقام اور یا ان کیچ کو خارج کرنے میں کم از کم ممکنہ غلطی کو ظاہر کرتا ہے.
مچھلیوں کی معلومات کی فہرست
FIM سے پیمائش کے قابل عمل عمل سے بنا ہے. مقامی تناسب، پیمائش جیسے کہ قطر، حمل یا سینسر پڑھنے کے نمونے کو تیار کیے گئے ہیں. FIM کو پیرامیٹرز کے لحاظ سے دوسرے اخذ کردہ تفاعل (Lag-likeliation) کی متوقع قیمت لینے سے کیمیائی طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
رووٹ مقامیوُڈ میں CRLB کا اطلاق کرنا
جب ایف ایم حاصل کی جائے تو سی آر ایل بی کو مریخ کے اندر شمار کیا جاتا ہے. ان میں موجود دائروی عناصر ہر اندازے کے مطابق پیرامیٹر کے فرق پر ذیلی حدود فراہم کرتے ہیں. یہ حدود مقامی تخط ⁇ (foualation) کی عملداری کا کام کرتی ہیں تاکہ کلمان فیلڈر یا پارٹی فیلڈز جیسے مقامی عمل کو جانچ سکیں۔
عملی معاملات پر غور کریں
CLB کو پیمائشی شور اور نظام شمسی کے درست ماڈلوں کی ضرورت ہوتی ہے. یہ غیر موزوں اسمتھکچر کا اندازہ کرتا ہے اور ممکن ہے کہ حقیقی دنیا کی پیچیدہات کا حساب نہ رکھیں جیسے کہ سینسری یا غیر متوازن۔