我决定修改我的问题以使其更清楚 [25.03.2021]：
我有一个数据集，其中包含一条潮汐河沿岸 12 个测
我正在解决的问题包括拟合耦合 Van der Pol 振荡器的参数，如引用的论文 <a href="https://arxiv.org/abs/1910.08886"
我需要使用 tricubic 内核来平滑我的数据集（相对于时间的实验系数，即 koef$C 与图片中的 koef$sequence）。
我使用普通的 Scipy curve_fit 代码和我自己的 csv 文档值。
<pre><code>from scipy.optimize import curve_fit
from matp
我正在尝试使用 Symfit 解决并拟合这些耦合的 <a href="https://i.stack.imgur.com/Uaq3f.png" rel="nofollow noreferrer">Diffe
在对一些数据进行多次操作后，我发现自己拥有一组值，我想用高斯曲线的总和来近似这些值。
正
我正在尝试使用 GNUplot 来计算某些时间序列数据的最佳拟合线。数据几乎是线性的，具有负斜率。输入
我试过 scipy.optimize import curve_fit 但它似乎只改变了数据点。我想在从我的数据点残差（带权重的最小平
我尝试在带有 Pi 组的矩阵上使用 lsqcurvefit。
我对使用 Matlab 非常陌生，但我尝试这样做：
(xdata=30x5, ydata
我有与下面类似的图像。首先，我试图检测这些图像中的曲线。我想捕捉的曲线在图像上有标记。接下
代码是将两个单独的数据分成两条单独的直线并确定哪个配置最适合
<pre><code>def straight_line(x,m,c):
retu
我需要拟合由两个正弦波创建的正弦曲线并提取拟合曲线的参数（例如频率、幅度等）。
数据示例
我有这样的数据：
<pre><code>x = np.array([ 0. , 3. , 3.3 , 10. , 18. , 43. , 80. ,
120. ,
我正在尝试拟合方程的曲线：
<pre><code>y = ( (np.exp(-k2*(t+A))) - ((k1/v)*Co) )/ -k2
where A = (-np.log((k1/v)*Co))/k2
我有一个适合以下数据的非线性模型 <code>ExpDec2RC</code>。
<pre><code>data <- read.table("https://gitlab.com/-
如果您使用 scipy.optimize 中的 curve_fit 函数来拟合您的数据，它将为您提供最佳参数和与这些参数相关的
我正在使用 msc ADAMS 软件来创建 3D 基础运动问题。不幸的是，我一周前才开始在我的论文中使用它。我
我正在尝试使用一组数据对非线性系统进行回归。
<pre><code>import numpy as np
xdata = np.array([3, 6, 9, 12, 24])
我正在尝试在 gnuplot 中绘制一些数据。我有一个 3 列的数据文件，格式为 <code>x-values | y-values | standard err
我正在尝试使用 <strong>lmfit 包</strong> 对我的数据进行拟合。但是我找不到任何用于多指数衰减的内置模
