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大学での物理実験 (単純スリット実験) からの一連のデータがあり、このデータを lmfit ライブラリから構築したモデルに当てはめようとしています。次の形式の副鼻腔の正方形が必要です。

I(X)= I0.sinc²(pi.aX/(ラムダ.D))

a : スリットの幅、lambda : 光の波長 D : 距離カメラ/スリット I0 : 元の強度

import csv as csv
from math import pi
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from lmfit import *

# create data to be fitted
with open('data_1.csv', 'r') as f:
    values = list(csv.reader(f, delimiter=','))
values = np.array(values[1:], dtype=np.float)

position = values[:, 0]
intensity = values[:, 1]

#define function model
def fct(x, I0, a, D, b):
    return I0 * np.square(np.sinc(pi * a * (x + b) / (0.00000063 * D)))
    #b is for the horizontal shift because my experience
    #was centered on 700 due to the camera

# do fit
vmodel = Model(fct)
vmodel.set_param_hint('I0', min=0., max=300.)
vmodel.set_param_hint('a', value=0.0005, min=0.0, max=1.)
vmodel.set_param_hint('D', value=0.53, min=0.0, max=1.)
vmodel.set_param_hint('b', min=0., max=2000.)
pars = vmodel.make_params()
result = vmodel.fit(intensity, pars, x=position)

# write report
print(result.fit_report())

#after we plot the data, with position on x and intensity on y

完全に間違った値とエラーを返します:

RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars spercent = 
'({0:.2%})'.format(abs(par.stderr/par.value))

[[Model]]
    Model(fct)
[[Fit Statistics]]
    # function evals   = 7
    # data points      = 1280
    # variables        = 4
    chi-square         = 4058147.794
    reduced chi-square = 3180.367
    Akaike info crit   = 10326.876
    Bayesian info crit = 10347.494
[[Variables]]
    I0:   0          +/- 0        (nan%) (init= 0)
    a:    0.00050000 +/- 0        (0.00%) (init= 0.0005)
    D:    0.50000000 +/- 0        (0.00%) (init= 0.5)
    b:    400        +/- 0        (0.00%) (init= 400)

私を手伝ってくれますか ？このライブラリから多くの型モデルを試しましたが、何も正しく機能せず、本当に必要です。私はすでにnp.squareで2Dの問題を解決しており、その他の読み物もあり、主な問題はモデルです。回答をお待ちしております。

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おそらく、すべてのパラメーター値に適切な開始値を指定する必要があります。あなたが書いたように、I0orの初期値はありませんb が、便利な(?)これらのパラメーターには境界が設定されているため、初期値は下限として(おそらく不十分に)推測できます-どのようにしてb400になったのかわかりません。タイプミス？

とにかく、試してみることをお勧めします

pars = vmodel.make_params(I0=150, b=400)

その後、もう一度フィットを試してください。

于 2017-12-04T14:08:01.947 に答える