我有一些放射性衰变数据，在 x 和 y 上都有不确定性。图表本身很好，但我需要绘制指数衰减曲线并从
我目前正在尝试估计测量的 Voigt 配置文件。我想为参数 'amplitude' 设置一个上限，其中上限的值由另一个
我正在使用 LMFIT 将分段多项式拟合到正弦波的第一象限。
我希望能够对多项式输出添加约束 - 而不是对
我正在研究一些生物学数据，以使用 GFP 荧光蛋白和细胞生长数据对细菌系统的行为进行建模。基本上，
我是编程新手我一直在尝试安装一个包，但我不断收到以下错误
<pre><code>conda install lmfit
EnvironmentLocat
我有许多线性和非线性方程和不等式（大约 20 个），并且正在寻找这些问题的解决方案。这些方程关联
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"
对于给定的时间 (<em>t</em>)，我同时记录了 4 个取决于相同参数 (<em>a ,b</em>) 但模型函数 (<em>func1 func2 func3
这个问题我已经遇到过几次了，它非常令人沮丧，但结果证明很容易解决。只是想把它放在这里，这样
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
当卡方非常接近于零时（即当模型几乎完美地拟合数据时），似乎最佳拟合参数报告了我的 <code>lmfit</cod
残差函数 (<code>res</code>) 对 y>thr (<em>threshold</em>) 的 y 值求和。它返回这个总和和目标之间的残差。
我想用一个需要<em>n</em>个不同参数的模型来描述一些实验数据，这些参数都是相互约束的：
phi<sub>
当我尝试对某些数据进行曲线拟合时遇到了问题。我遇到了一些错误，所以我回到了 lmfit 库的基础知识
我正在迭代 N 个文件并使用 lmfit 高斯模型拟合所有数据。我想获取不同文件的所有参数的数组，以便我
让我描述一下我正在尝试做的事情。这需要比我更了解 Python 的人的眼睛。
我有一组数据（实际上
我正在尝试拟合高斯分布。我尝试使用 OriginPro 和 Python 来适应。在 OriginPro 中的拟合比通过 Python 获得的
我正在对一些数据拟合高斯曲线，虽然“拟合”非常令人印象深刻，但有时会使用负振幅来实现它。下
我尝试计算数据点的标准误差以进行高斯拟合。我想知道如何计算误差并获得不确定性。我想计算减少
我正在使用 lmfit 来解决非线性优化问题。它工作得很好，我试图将测量误差作为因变量 y (sigma_y) 的标准
