Hallöchen,
Ich hab ein problem mit einer Vektor-Funktion in der ich auch das Matrixprodukt mit numpy.dot anwende.
Meine Funktion zerfällt eigentlich für t-> unendlich, aber irgendwie werden die werte wieder größer null nach dem Matrixprodukt:
import numpy as np
def Mat(k,d):
M=np.zeros(d*d ...
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- Samstag 10. August 2013, 22:21
- Forum: Allgemeine Fragen
- Thema: Alternative zu numpy.dot
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- Samstag 10. August 2013, 15:15
- Forum: Allgemeine Fragen
- Thema: Minimierung bzw Fit
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- Zugriffe: 1455
Re: Minimierung bzw Fit
Hey,
Das mit dem lauffähigen Beispiel ist leider nicht möglich... Weil ich ja nicht weiß warum es nicht funktioniert, kann ich das Problem auch nicht repdroduzieren.
Ich hab schon Funktionenschare gefittet mithilfer einer zu minimierenden Funktion (Summe der quadrate der differenzen) und der ...
Das mit dem lauffähigen Beispiel ist leider nicht möglich... Weil ich ja nicht weiß warum es nicht funktioniert, kann ich das Problem auch nicht repdroduzieren.
Ich hab schon Funktionenschare gefittet mithilfer einer zu minimierenden Funktion (Summe der quadrate der differenzen) und der ...
- Freitag 9. August 2013, 17:38
- Forum: Allgemeine Fragen
- Thema: Minimierung bzw Fit
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- Zugriffe: 1455
Minimierung bzw Fit
Hallo,
Ich habe eine ziemlich komplizierte vektorwertige Funktion, die ich gerne an einen Datensatz (eine Schar von Kurven) fitten würde.
Ich sehe da zwei Möglichkeiten, entweder
scipy.optimize.curve-fit,
was aber scheinbar nur mit skalaren funktionen geht .. (komisch?..)
(Wenn ich es benutzen ...
Ich habe eine ziemlich komplizierte vektorwertige Funktion, die ich gerne an einen Datensatz (eine Schar von Kurven) fitten würde.
Ich sehe da zwei Möglichkeiten, entweder
scipy.optimize.curve-fit,
was aber scheinbar nur mit skalaren funktionen geht .. (komisch?..)
(Wenn ich es benutzen ...
- Dienstag 9. Juli 2013, 15:25
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- Thema: scipy minimize: grenzen werden missachtet
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scipy minimize: grenzen werden missachtet
Hallo,
Ich hab leider wenig Ahnung von Python.
Ich habe eine Funktion, die von 6 Parametern abhängt und möchte diese minimieren.
Dazu verwende ich von scipy.optimize minimize.
Die 7 Parameter müssen positiv bleiben.
import numpy as np
import scipy.optimize as op
kn=np.array([ 34.6424868 , 0 ...
Ich hab leider wenig Ahnung von Python.
Ich habe eine Funktion, die von 6 Parametern abhängt und möchte diese minimieren.
Dazu verwende ich von scipy.optimize minimize.
Die 7 Parameter müssen positiv bleiben.
import numpy as np
import scipy.optimize as op
kn=np.array([ 34.6424868 , 0 ...
