一連の実験データの固体の抵抗率のアインシュタイン近似を当てはめようとしています。抵抗率と温度 (200 から 4 K) があります。
import xlrd as xd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pylab as pl
import scipy as sp
from scipy.optimize import curve_fit
#retrieve data from file
data = pl.loadtxt('salita.txt')
Temp = data[:, 1]
Res = data[:, 2]
#define fitting function
def einstein_func( T, ro0, AE, TE):
nl = np.sinh(TE/(2*T))
return ro0 + AE*nl*T
p0 = sp.array([1 , 1, 1])
coeffs, cov = curve_fit(einstein_func, Temp, Res, p0)
しかし、私はこれらの警告を受け取ります
crio.py:14: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
nl = np.sinh(TE/(2*T))
crio.py:14: RuntimeWarning: overflow encountered in sinh
nl = np.sinh(TE/(2*T))
crio.py:15: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
return ro0 + AE*np.sinh(TE/(2*T))*T
crio.py:15: RuntimeWarning: overflow encountered in sinh
return ro0 + AE*np.sinh(TE/(2*T))*T
crio.py:15: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply
return ro0 + AE*np.sinh(TE/(2*T))*T
Traceback (most recent call last):
File "crio.py", line 19, in <module>
coeffs, cov = curve_fit(einstein_func, Temp, Res, p0)
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/scipy/optimize/minpack.py", line 511, in curve_fit
raise RuntimeError(msg)
RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 800.
私は厳密に正の値を持っているので、sinh にゼロによる除算があると言い続ける理由がわかりません。私の最初の推測を変えても、それに影響はありません。
編集:私のデータセットは次のように編成されています:
4.39531E+0 1.16083E-7
4.39555E+0 -5.92258E-8
4.39554E+0 -3.79045E-8
4.39525E+0 -2.13213E-8
4.39619E+0 -4.02736E-8
4.43130E+0 -1.42142E-8
4.45900E+0 -2.60594E-8
4.46129E+0 -9.00232E-8
4.46181E+0 1.42142E-7
4.46195E+0 -2.13213E-8
4.46225E+0 4.26426E-8
4.46864E+0 -2.60594E-8
4.47628E+0 1.37404E-7
4.47747E+0 9.47612E-9
4.48008E+0 2.84284E-8
4.48795E+0 1.35035E-7
4.49804E+0 1.39773E-7
4.51151E+0 -1.75308E-7
4.54916E+0 -1.63463E-7
4.59176E+0 -2.36902E-9
ここで、最初の列は温度で、2 番目の列は抵抗率です (サンプルは 6.7 ～ 6.9 K より低い温度で超伝導になる PbIn 合金であるため、負の値は試用電流のノイズによるものです。ここでは 4.5 K です)。
私が sinh に提供している引数は Numpy 配列であり、ro0 + AE*T私のコードは線形関数で動作します。で試してみましscipy.optimize.minimizeたが、結果は同じです。ファイルに 900 近くの値があることがわかりましたが、これが問題なのでしょうか?
データセットを編集していくつかの行を削除しましたが、表示される唯一の警告は
RuntimeWarning: overflow encountered in sinh
どうすれば回避できますか？