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3D データがあり、 を使用して非線形モデルをデータに適合させたいと考えていますlmfit。これは私が書いたコードですが、動作しません。

from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_fit
import numpy as np

m=np.array([13.8, 14.38, 14.316, 13.799, 14.135, 13.791, 14.531, 14.262, 14.08, 14.267, 14.259, 14.849, 14.396, 13.609])
lower_error_m=np.array([0.221,0.159,0.202,0.276,0.267,0.217,0.109,0.174,0.183,0.317,0.099,0.124,0.300,0.258])
upper_error_m=np.array([0.466,0.988,1.141,0.819,0.944,0.864,1.126,0.837,0.619,0.421,0.692,0.530,0.997,0.655])
asymmetric_error_m = [lower_error_m, upper_error_m]
r=np.array([7.168, 5.99, 6.296, 6.756, 6.297, 6.639, 5.857, 5.94, 7.312, 6.201, 7.191, 5.624, 5.584, 6.701])
lower_error_r=np.array([1.709,1.882,1.038,1.656,1.676,1.593,1.937,1.474,1.511,1.247,1.504,1.386,1.492,1.294])
upper_error_r=np.array([0.223,0.168,0.300,0.399,0.405,0.444,0.201,0.306,0.362,0.058,0.401,0.267,0.471,0.529])
asymmetric_error_r = [lower_error_r, upper_error_r]
q=np.array([0.13, 0.312,0.327,0.322,0.327,0.381,0.357,0.386,0.133,0.354,0.128,0.339,0.479,0.325])
# define objective function: returns the array to be minimized
def fcn2min(params, m, q, data):
    """ model decaying sine wave, subtract data"""
    A0 = params['A0'].value
    B  = params['B'].value
    alpha = params['alpha'].value
    model = 10**( np.log10(A0/(1+q)**B)+alpha*(m-14))
    return model - data

# create a set of Parameters
params = Parameters()
params.add('A0',   value= 6)
params.add('B', value= 0.1)
params.add('alpha', value= -0.1)
# do fit, here with leastsq model
result = minimize(fcn2min, params, args=(m, q, r))

次のエラーが表示されます。

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/vol/anaconda/lib/python2.7/site-packages/lmfit-0.9.2_4_gfc81f36-py2.7.egg/lmfit/minimizer.py", line 774, in minimize
    return fitter.minimize(method=method)
  File "/vol/anaconda/lib/python2.7/site-packages/lmfit-0.9.2_4_gfc81f36-py2.7.egg/lmfit/minimizer.py", line 706, in minimize
    return function(**kwargs)
  File "/vol/anaconda/lib/python2.7/site-packages/lmfit-0.9.2_4_gfc81f36-py2.7.egg/lmfit/minimizer.py", line 547, in leastsq
    lsout = scipy_leastsq(self.__residual, vars, **lskws)
  File "/vol/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.py", line 371, in leastsq
    shape, dtype = _check_func('leastsq', 'func', func, x0, args, n)
  File "/vol/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.py", line 20, in _check_func
    res = atleast_1d(thefunc(*((x0[:numinputs],) + args)))
  File "/vol/anaconda/lib/python2.7/site-packages/lmfit-0.9.2_4_gfc81f36-py2.7.egg/lmfit/minimizer.py", line 258, in __residual
    out = self.userfcn(params, *self.userargs, **self.userkws)
  File "<stdin>", line 6, in fcn2min
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'list'

これは私が適合させようとしているモデルです:

ここに画像の説明を入力

ここでA0、Bおよびalphaはモデルの自由パラメーターです。また、エラーがmありr、フィッティングプロセスにどのように含めることができるのでしょうか? ありがとう。

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A. あなたの例は、lmfit バージョン 0.9.3 を使用して、そのようなエラーなしで完了するまで実行されます。

B. 目的関数を返すことで、データに不確実性を含めることができます

   return (model - data)/ uncertainty

データの不確実性はどこuncertaintyにありますか。

C. 申し訳ありませんが、MINPACK のような最小二乗最小化では、非対称エラーや独立変数のエラーを簡単にサポートできません。

于 2016-05-25T01:48:48.850 に答える