] उद्देश्य गणना किए गए मापदंडों की सटीकता को बढ़ाना है। समाधान को न्यूनतम बिंदु के पास सीमा और चरण के आकार को कम करके आगे परिष्कृत किया जाता है, पुनरावर्ती रूप से बढ़ती सटीकता। माप बिंदुओं और पुनरावृत्ति स्तरों की संख्या के सीमित प्रभाव होते हैं। Iterative सन्निकटन:

एक अधिक परिष्कृत पुनरावृत्ति सन्निकटन एल्गोरिथ्म को लागू करने पर विचार करें, जैसे कि लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड एल्गोरिथ्म, जो संभावित रूप से उच्च परिशुद्धता प्राप्त कर सकता है।

2। भारित विचलन:

काइनेमेटिक मॉडल का पुनर्मूल्यांकन करें। प्रस्तावित ट्रान्सेंडैंटल समीकरण सिस्टम का सबसे सटीक प्रतिनिधित्व नहीं हो सकता है। वैकल्पिक मॉडल पर विचार करें जो सिस्टम के भौतिकी को बेहतर ढंग से कैप्चर करते हैं।

Y0, Z0, और A0 की माप सटीकता में सुधार पर ध्यान केंद्रित करें। इसमें अधिक सटीक सेंसर का उपयोग करना या मौजूदा लोगों को कैलिब्रेट करना शामिल हो सकता है। यांत्रिक सुधार: त्रुटि के संभावित स्रोतों के लिए सिस्टम के यांत्रिक डिजाइन की जांच करें। किसी भी मुद्दे को संबोधित करें जैसे कि कंपन या ट्यूब विलक्षणता।

6 अतिरिक्त डेटा बिंदु: माप बिंदुओं की संख्या में वृद्धि का पता लगाएं, लेकिन केवल एक बिंदु तक जहां स्थिरता बनाए रखी जाती है। बहुत सारे अंक परिणामों में अस्थिरता का कारण बन सकते हैं। वैकल्पिक दृष्टिकोण: समस्या के लिए अलग -अलग दृष्टिकोणों की खोज करने पर विचार करें, जैसे कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना या आनुवंशिक एल्गोरिदम जैसी अनुकूलन तकनीकों का उपयोग करना। और A0, Z0, और Y0 की गणना करने के लिए इसका उपयोग करने से सटीकता के साथ काफी सटीकता में काफी वृद्धि हुई है। यह प्रक्रिया पुनरावर्ती रूप से दोहराई जाती है, धीरे -धीरे सटीकता बढ़ाने के लिए सीमा और चरण आकार को कम करती है।