問題タブ [cubic-spline]

自然な 3 次スプラインの最小値を見つけようとしています。自然な 3 次スプラインを見つけるために、次のコードを作成しました。(私はテスト データを受け取り、この方法が正しいことを確認しました。) 今、この関数の最小値を見つける方法がわかりません。

これがデータです

これが機能です

xdata のドメインで最小値を見つけたいので、そこで境界を定義できないため、fmin は機能しませんでした。fmin_slsqp と最小化の両方を試しました。phiそれらは私が書いた関数と互換性がないので、書き直しphi(x, xd,yd)て phi が となるような変数を追加しましたphi(x, xd,yd, m)。M は、解を計算しているスプラインのサブ関数 (x_m から x_m+1 まで) を示します。#solution 1コードでは、次のように置き換えました

ドメイン x_m から x_(m+1) の最小値を見つけるには、次のコードを使用します: (m=0 のインスタンスを使用するため、x は 0.25 から 0.5 です。最初の推定値は 0.3 です)

私が次に行うことは（大まかであることはわかっています）、これを for ループで繰り返して、すべてのサブドメインの最小値を見つけてから、全体の最小値を取ります。ただし、関数fmin_slsqpは常に初期推定を最小値として返します。そのため、修正方法がわからない問題があります。あなたが私を助けることができれば、これは大歓迎です。ここまで読んでくれてありがとう。

この h5 ファイルには、通常の 3D グリッドに関する解析関数の情報が含まれています。補間の目的で、ここでRegulargridinterpolatorを使用すると、非常に悪い結果が得られました. scipy.interpolate.Rbfここで、データセットのインターポレーターをテストしたいと思います。誰でも私がそれをするのを手伝ってくれますか? このインターポレーターのドキュメントを見ましたが、正しく理解できませんでした。

次のような h5 ファイルを作成しました。