問題タブ [symfit]

2 つのパラメーターを共有してグローバル フィッティングを実行しようとしています。「AttributeError: 'float' object has no attribute 'exp'.」というメッセージが表示されました。

コードは次のとおりです。

このオンライン リソースを参照として使用しました。私のコードの何が問題なのかわかりません。これは基本的な問題かもしれません。私のコードの間違いを指摘することは非常に役立ちます。

私は 1 月に同様の質問をし、@Miłosz Wieczór が親切にも答えてくれました。現在、2 つのデータセット (および) に 2 つのパラメーター (fcおよびalpha) を同時に適合させる必要があるため、似ているが異なる課題に直面しています。基本的に、データとの両方に最適なとの値を見つける必要があります。e_expiq_expfcalphae_expiq_exp

einf、ezero、およびf_expはすべて定数であり、最適化する必要がある変数はig_fcおよびig_alphaであり、これigは初期推測を表します。上記のコードでは、2 つの異なるfcandalpha値が得られます。これは、それらを個別に解決するためです。fcただし、とalphaが普遍的であるように、それらを同時に解決する必要があります。

• と の普遍的なソリューションを提供するために、2 つの異なる関数を解決する方法はありfcますalphaか?

2 つの NMR データ セットを同時にフィッティングするために symfit を使用しています。パラメータの 1 つでカットオフ ガウス分布を定義しました。次の簡単な例で説明を要約しました。

負の値には物理的な意味がないため、「atemp」が正であることを確認する必要があります。「atemp」がパラメーターであり式であることは知っていますが、このパラメーターの値を取得する必要があります。atemp.evalf() を試しましたが、うまくいきません。次のようなエラーが表示されます:「TypeError: Relational の真の値を判別できません」

同じ多項式モデルに適合させたい N 個 (約 1000 個) のデータセットがあります。ここで、2 番目以降の次数はパラメーターを共有する必要があり、1 番目の次数は各セットに個別になります。データセットの数は常に同じではなく、異なる場合があります。

そのために、すべてのデータセットに有効な形状 xの行列と形状Nxlengthのベクトルがあります。length

解決策を探していたら symfit に出くわしましたが、どうやら、行列内のすべてのデータセットを symfit に渡すことはできないようです。代わりに、symfit はすべてのベクトルを個別に指定するように求めますが、これは私には難しいようです。

似たようなことをしたことがありますか？またはそれを解決する方法のアイデア？

タイトルは自明だと思います。

CrystalBall 関数やJohnson関数など、 symfitモデルのモデルとして scipy.stats に既に実装されているいくつかの pdf を実際に使用したいと考えています。次のコードでガウス分布を試しました。

しかし、私は次のことを得るTypeError

TypeError: Relational の真理値を特定できません

これは、scipy ディストリビューションが、sympy によって生成されたシンボルではなく、数値 (または数値を含む iterable) を想定しているためだと思います。このディストリビューションを使用し、手動で実装しないハックの可能性はありますか?